itelligence-Projekt gewinnt SAP Innovation Award im Bereich „Process Innovator“

Mit einem Projekt, das Drohnen und Bilderkennung für den Umweltschutz nutzt, hat itelligence einen SAP Innovation Award im Bereich „Process Innovator“ gewonnen. Dieser Preis zeichnet Unternehmen aus, die mit SAP-Technologien innovativ und erfolgreich in der digitalen Wirtschaft agieren.

Norbert Rotter, Vorstandsvorsitzender der itelligence AG: „Ich freue mich sehr, dass SAP in diesem hochkarätigen, weltweiten Wettbewerb die itelligence AG als „Process Innovator“ für ein intelligentes Umweltschutz-Projekt auszeichnet. Als gutes Beispiel für den klugen Einsatz von Digitalisierung geehrt zu werden, macht mich sehr stolz und ist ein besonderer Ansporn, das in uns gesetzte Vertrauen auch in Zukunft zu bestätigen.“

Der SAP Innovation Award wird in diesem Jahr zum sechsten Mal verliehen. Die Jury erreichten 233 Einsendungen aus 37 Ländern und 25 Industriebranchen. 81 Projekte kamen ins Finale und aus den Finalisten wurden die Gewinner in den sechs Kategorien gekürt.

„Die Auszeichnung belegt das herausragende Engagement von itelligence“, bestätigt Christian Mehrtens, Leiter des Bereichs Mittelstand und Partner bei SAP. „Zudem verdeutlicht der SAP Innovation Award, wie aktuelle Herausforderungen mithilfe neuer Technologien gemeistert werden können und welch enormes Potenzial das SAP-Partnernetzwerk enthält.“

„Drohnen fotografieren die Landschaft und ein vorher trainierter und optimierter Algorithmus verarbeitet die Bilddaten automatisch und erkennt die Schädlingspflanzen.“ So beschreibt Mark Albrecht, Global Head of Innovation Technologies bei der itelligence AG das siegreiche Projekt beim SAP Innovation Award. „Zum Einsatz kommen dabei unter anderem Produkte aus dem Innovationsportfolio der SAP.“

Im itelligence-Projekt für den Umweltschutz, das von itelligence Dänemark, itelligence Innovation Technologies und NTT DATA Japan durchgeführt wurde, geht es um den Riesen-Bärenklau, eine mannshohe Pflanze mit breitlappigen Blättern. Der Saft dieser Pflanze löst in Verbindung mit Sonnenlicht beim Menschen Verbrennungen auf der Haut aus. Da sich diese Schädlingspflanzen rasant ausbreiten, sind Land- und Waldeigentümer verpflichtet, sie bis zur Wurzel auszureißen, um sie zu vernichten.

Auch wenn die Schadpflanzen recht groß sind, ist es mühsam und zeitaufwändig, Feld und Flur manuell danach abzusuchen. „Wir automatisieren diesen Prozess, indem wir die Landschaft mit Drohnen abfotografieren und anschließend in den Fotos den Bewuchs überprüfen“, erklärt Albrecht. „Entdeckt die Bilderkennung den Riesen-Bärenklau, verzeichnen wir den Ort in einer Karte.“

Neben den Drohnen kommen in diesem Projekt Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Big-Data-Technologien zum Einsatz. „Die größte Herausforderung bestand darin, den Algorithmus mit genügend Bildern zu füttern, um die Erkennung im neuronalen Netz zu trainieren“, erinnert sich Albrecht.

Das Projekt wurde zusammen mit dem Drohnenhersteller ProDrone in Kooperation mit vier dänischen Kommunen durchgeführt. Die Anwender aktualisieren mithilfe der IT-basierten Bilderkennung die bisher kartierten Vorkommen der Schädlingspflanze und nutzen die Informationen zu deren Bekämpfung.

Das Team der SAP Innovation Awards spendet im Namen der Preisträger 20.800 US-Dollar an gemeinnützige Organisationen. Die Preisträger der Awards erhalten Karten für die jährliche SAP-Konferenz SAPPHIRE NOW, die vom 7. bis 9. Mai in Orlando, Florida stattfindet. Dort dürfen sie sich auf die Preisverleihung freuen.

Projekt: https://www.sap.com/bin/sapdxc/inm/attachment.2777/pitch-deck.pdf

Gewinner-Übersicht https://www.sap.com/idea-place/sap-innovation-awards/entries/winners.html

Neben dem Gewinner-Projekt meldet itelligence zwei weitere Projekte, die in die Finalisten-Liste des SAP Innovation Awards aufgenommen wurden:

  • Frontline AI in Kooperation mit KIA Motors – ein lebensechter IT-Avatar, der Kunden im Ladengeschäft in natürlicher Sprache berät.
  • XERVON – ein Projekt für Predictive Maintenance auf Basis von Sensordaten und Machine Learning.

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