produkte
Hier finden Sie Informationen zu Software-Produkten, die die parsQube GmbH im Rahmen intensiver Forschungsarbeit entwickelt hat.
Wir investieren einen erheblichen Teil unserer Zeit und Kraft in Forschung und Innovationen. Dazu setzen wir uns Ziele, die technologisch neue Wege aufzeigen. Dass diese Ideen tatsächlich neu sind, zeigen unsere Forschungsprojekte, die seit dem Jahr 2020 von der Bescheinigungsstelle Forschungszulage (BSFZ) gefördert werden.
Aus den Erkenntnissen und den erstellten Frameworks dieser Projekte sind auch Produkte entstanden, die wir in unser Portfolio aufgenommen haben und erfolgreich vermarkten.
Auf den folgenden Seiten stellen wir Ihnen die Ergebnisse unserer Forschungsprojekte und die daraus hervorgegangenen Produkte vor.
Umfassendes Werkzeug für die Dokumentenverarbeitung
Octopus ist eine innovative Transformation Engine, die aus vielen Jahren gemeinsamer Entwicklungszusammenarbeit zwischen der parsQube GmbH und ihrer Schwesterfirma data2type GmbH hervorgegangen ist. Sie besteht aus mehreren Komponenten, bietet eine Vielzahl von Funktionen und gilt als umfassendes Werkzeug für die Dokumentenverarbeitung.
DigiSchool – (Word-basierte) Digitalisierungsplattform für Schulen
Der von parsQube entwickelte Demonstrator für eine Digitalisierungsplattform kann Lerninhalte automatisiert aus Word in die Formate PDF und HTML exportieren. Die innovative Software-Engine erfordert keine Programmierkenntnisse und reduziert die Arbeitslast von Lehrkräften deutlich.
Dieses Projekt haben wir zu Beginn der Corona-Pandemie angestoßen. Als Eltern hatten wir während der Jahre 2020 und 2021 aus erster Hand erfahren, wie schwer es den Schulen und Lehrenden gefallen ist, in irgendeine Art der Interaktion mit den Schulkindern zu treten. Das Homeschooling bestand zum damaligen Zeitpunkt in der Regel aus dem Austausch eingescannter Buchseiten und Aufgaben, die mit Hilfe von Microsoft® Teams an die Schülerinnen und Schüler übergeben wurden. Diese druckten dann ihrerseits die Dokumente aus, lösten die Aufgaben, scannten die Seiten erneut ein und sendeten die Lösungen per Teams wieder an die Lehrkräfte zurück.
Mit unserem Projekt haben wir einige Schulen in die Lage versetzt, Aufgaben aus Word heraus in QTI bzw. Scorm zu transformieren. Dadurch wurden echte Interaktionen mit Schülerinnen und Schülern möglich, ohne dass in teure Lizenzen und Fortbildungen für Tools wie moodle & Co. investiert werden musste.
Digitaler Zeitreihenmanager für prädiktives Wartungsmanagement
parsQube hat einen digitalen Zeitreihenmanager für prädiktives Wartungsmanagement entwickelt, der in verschiedenen Branchen eingesetzt werden kann. Die innovativen Verfahren ermöglichen prädiktives Wartungsmanagement auch für Bereiche (wie z.B. chemische Anlagen und Labore), für die es aufgrund der datentechnischen Komplexität bislang keine standardisierten Lösungen gibt.
Digital Case Assurance – Digitalisierte Versicherungsfälle
Einer unserer Kunden, eine Versicherung, hat 1,5 Jahre damit verbracht, Kundenakten zu digitalisieren. Die Digitalisierung bestand jedoch lediglich darin, Akten einzuscannen. Als Bilder, die dann wiederum als PDF gespeichert wurden.
Nun arbeiteten die Mitarbeitenden der Versicherung also mit PDF-Dateien statt mit Akten. Da die PDFs zudem unter kryptischen Namen abgespeichert waren, musste jede Datei geöffnet werden, wenn man auf der Suche nach einer bestimmten Information war.
Mit diesem Projekt haben wir erforscht, wie wir mit einer Software massenweise PDF-Dateien einlesen, deren Struktur erkennen und aus den ausgelesenen Daten eine Art Datenbank anlegen können – mit deren Hilfe fast jede Suchanfrage innerhalb von Sekunden beantwortet werden kann. Das Besondere am Ergebnis dieses Forschungsprojektes liegt nicht nur im Auslesen der Daten und Erzeugen einer Datenbank, sondern dass wir die Struktur der eingelesenen Dokumente erkennen und fast alle Metadaten (wie z.B. den Namen des Arztes bei Untersuchungen, dessen Fachrichtung, das Datum der Untersuchung etc.) herausfiltern können, die für die Versicherung von großem Wert sind.
StrucRAG – Methodischer Rahmen zur Messung und Reduktion von Informationsverlusten in strukturierten RAG-Pipelines
Das Ziel von StrucRAG ist die Entwicklung eines methodischen Rahmens zur Messung und Reduktion von Informationsverlusten, die bei der Aufbereitung strukturierter Dokumente für RAG-Systeme (Retrieval-Augmented Generation) entstehen. Dazu gehören der Aufbau eines referenzierten Korpus strukturierter Dokumente, die Entwicklung geeigneter Qualitätsmetriken sowie die Konzeption layout- und semantikbewusster Repräsentations- und Chunking-Verfahren. Die Ergebnisse werden als wissenschaftlich-technische Grundlage für spätere Produktentwicklungen dienen.
