Cases für Künstliche Intelligenz

Organisation von Softwareupdates für > 100.000 Mitarbeiter

Ausgangslage/Problem

  1. In einem Konzern werden von verschiedenen Mitarbeitern in unterschiedlichen Arbeitsfeldern voneinander abweichende Softwareanwendungen und -lizenzen genutzt. Die Installation von Softwareupdate ist langwierig und wird im Rahmen eines Installationsverfahrens von der Serviceabteilung gesteuert. Die Erstellung eines Image für jeden Arbeitsplatz war nicht umsetzbar, weil man dadurch erhebliche Mehraufwendungen für Lizenzen verursachen würde.

Das Update für derart viele Mitarbeiter zieht sich über einen langen Zeitraum.

Im Konzern hat man beschlossen die Updates für 1000 Mitarbeiter gleichzeitig durchzuführen. Man hat dabei nicht bedacht, dass die Mitarbeiter teilweise krank und im Urlaub sind, sodass sich dadurch zeitliche Verzögerungen ergaben. Über die Zusammensetzung der Personengruppen für die Updates gab es intern viele Diskussionen. Die Reihenfolge der Updates wurde aleatorisch festgelegt.

Um die Leitungen während der Installationen nicht zu überlasten und den laufenden Betrieb zu gefährden, musste auch dies Komponente in die Entscheidungsfindung aufgenommen werden.

2. Zusätzlich hat man festgestellt, dass es regelmäßig zu Systemabstürzen während der Updates kam.

Lösung

Einsatz künstlicher Intelligenz

  1. Die künstliche Intelligenz hatte Zugriff auf die Anwesenheitsdaten der Mitarbeiter und hat die Auswahl der Mitarbeiter deren Softwarelizenzen aktualisiert werden sollten anhand des Algorithmus getroffen. 
  2. Mit Hilfe der künstlichen Intelligenz hat man festgestellt, dass wenn die Softwarelizenzen in der Reihenfolge x,y,z installiert wurden, diese Reihenfolge immer zu Systemabstürzen geführt hat. Die Abfolge der Installationen wurde angepasst.

Ergebnis

Die Softwarelizenzen für > 100.000 Mitarbeiter konnten innerhalb von 100 Tagen automatisch installiert werden.

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