Das Anforderungsmanagement
Sicherstellen, dass die Anforderungen extrahiert, transformiert und auf Vollständigkeitgeprüft werden
eMobility.AI
eMobility.AI
Effizienzsteigerung in Teams für Anforderungen, funktionale Sicherheit, ASPICE (Software)und Produkt-Cybersecurity
Willkommen bei eMobility.AI! Verbessern Sie Ihre Leistung in den Bereichen FunktionaleSicherheit, Softwareentwicklung (ASPICE) und Produkt-Cybersecurity, indem Sie Tausendevon Stakeholder-Anforderungen extrahieren, mit internen Anforderungen vergleichen undFeedback zu Angemessenheit, Konsistenz, Widersprüchen und Einhaltung von Geschäfts-und NLP-Regeln erhalten. Bewertung von Arbeitsprodukten als Assessor und Abgabedetaillierter Rückmeldungen.
Anforderungstechnik
Unsere Plattform automatisiert die Extraktion von Stakeholder-Anforderungen zur Erstellunginterner Anforderungen und leitet diese intern und an Kunden weiter. KI-Leitfaden verkürztdie internen und kundenseitigen Zyklen auf der Grundlage historischer Informationen. O-BOT verknüpft Funktionen und Anforderungen vom System über das Subsystem bis hin zuden Komponenten und rationalisiert so den Designprozess.
Bewerten Sie Arbeitsprodukte
O-BOT lässt sich in bestehende Produktentwicklungs-Toolkits integrieren und bewertetArbeitsprodukte, um eine qualitative und quantitative Analyse der System-, Software-,Support- und Managementprozessleistung sowie der erreichten Fähigkeiten durchzuführen.
Die Analyse der Grundursache
KI identifiziert die Grundursachen von Qualitätsproblemen durch die Analyse vonDatenmustern und Korrelationen, die für menschliche Analysten möglicherweise nichterkennbar sind, einschließlich des Vorhandenseins verschiedener Arten von Grundursachen,wie z. B. Flucht, Auftreten und systemische Ursachen.
Prozessstrategie/Plan-Analyse
KI hilft bei der qualitativen Analyse Ihres Prozessplans (z.B. Change Request ManagementPlan), um zu bewerten, ob er die wesentlichen Kriterien, die in einem Strategiedokumenterwartet werden, berücksichtigt hat.
Konsistenzprüfungen
AI hilft bei der Durchführung qualitativer Prüfungen von Anforderungen und Testfällen, umfestzustellen, ob Anforderungen oder Testfälle nicht miteinander konsistent sind.
Highlights der Funktion
Bewerten und validieren von Arbeitsprodukten
Bewertung von Produkten während des gesamten Entwicklungslebenszyklus
Ursächliche Analyse
O-BOT identifiziert Qualitätsprobleme durch Datenmusteranalyse
Snapshot Projektüberprüfungen
Jederzeit verfügbar, bietet kontinuierliche Überwachung
Einsparungen
Maximierung
des Wertes
Verkürzung des
Produkten
twicklungs
prozesses
Vorteile von
künstlicher Intelligenz
Strategischer Vorteil
Beschleunigung der Produkteinführung
Schnelligkeit
Sofortige Ergebnisse bei der Prüfung zahlreicher Kriterien über mehrere Prozesse hinweg
Effizienz
Verringerung der mühsamen Arbeit, Minimierung manueller Fehler und Zeitersparnis für dasProduktentwicklungsteam und die Qualitätssicherung, um andere Aktivitäten durchzuführen
Kosteneinsparungen
Zeitersparnis bei den Ressourcen und Einsparungen durch vermiedeneQualitätsprobleme100% Sampling
Daten-Einblicke
Gewinnen Sie wertvolle Erkenntnisse aus Ihren Daten.
Antwort auf AI-FAQs
Ja, die Plattform lässt sich nahtlos in bestehende ERP-, CRM- und andere Geschäftssystemeintegrieren, wodurch der Datenfluss und die Prozesseffizienz verbessert werden.
Kontaktieren Sie uns für eine Demo oder eine Beratung. Unser Team führt Sie durch dieEinführungsphase, einschließlich der Einrichtung und Integration mit Ihren aktuellenSystemen.
Ja, die Plattform bietet sowohl Cloud-basierte Lösungen als auch Vor-Ort-Installationen, umunterschiedliche Geschäftsanforderungen zu erfüllen.
Wir bieten umfassenden Support, einschließlich Dokumentation, Tutorials, Webinare und einKundensupport-Team, das per E-Mail und Chat erreichbar ist.
Die Genauigkeit der eMobility.AI-Vorhersagen hängt von der Qualität und Quantität der fürdas Training der Modelle verwendeten Daten ab. Kontinuierliches Training und Validierungder KI-Modelle anhand aktueller und vielfältiger Datensätze tragen zur Verbesserung derGenauigkeit bei. Wenn eine ungenaue Vorhersage festgestellt wird, überprüfen und trainierenHuman in the Loop (HITL) Experten das System neu. Omnex Subject Matter Experts (SME)validieren und trainieren das Modell mit Ihren korrigierten historischen Daten und gebendieses Wissen an die Experten Ihres Unternehmens weiter.