Auch auf der diesjährigen (digitalen) future!publish ist PONDUS wieder vertreten!
Am 10. Februar 2023 stellt Ihnen das PONDUS-Team Neues zum Thema “Interaktion Mensch und Maschine – Am Beispiel KI-gestützter Produktionsprozesse” vor!
Voraussetzungen und erste Erfahrungen zum Einsatz von KI im Verlag
Entscheidungsabläufe zu beschleunigen und zu automatisieren ist auch für die Auflagenplanung eine große Herausforderung, besonders bei der Planung von Erstauflagen. Wie Künstliche Intelligenz hier einsetzt, welche Voraussetzungen gegeben sein müssen und erste Erkenntnisse zum Einsatz von KI im Verlag erfahren Sie im aktuellen buchreport-Artikel “Erstauflagen planen mit Künstlicher Intelligenz“.
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PONDUS kennenlernen – Besuchen Sie uns auf der Buchmesse in Halle 3.0, Standnummer H45!
Dieses Jahr ist PONDUS wieder vor Ort auf der Frankfurter Buchmesse. An unserem Stand in Halle 3.0, Standnummer H45, freuen wir uns auf persönlichen Austausch.
Erfahren Sie alles rund um PONDUS: PONDUS ist die zentrale Informationsquelle des Verlags und vernetzt Mitarbeiter, Geschäftspartner und Kunden. Die Software bildet die individuellen Anforderungen jedes Verlags ab und vernetzt interne und externe Datenbanken und Systeme. Sie ist für alle Abteilungen zugänglich und optimiert so die Arbeitsabläufe im Verlag. Das modulare System ist einfach konfigurierbar und wird mit den Kunden gemeinsam ständig weiterentwickelt. PONDUS sorgt für Transparenz und Aktualität in der Metadaten- und Produktverwaltung!
Wir geben Ihnen gerne einen Einblick in das System und viele Informationen rund um PONDUS.
Kommen Sie vorbei, wir freuen uns auf Sie!
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PONDUS Radar ist für den dpr award 2022 nominiert!
Wir von PONDUS freuen uns sehr über diese tollen Neuigkeiten: Das Projekt “PONDUS Radar” ist in der Kategorie “Prozess/Technologie” für den dpr award 2022 nominiert!
Der dpr award zeichnet Innovationen im Bereich des digitalen Publizierens aus. In verschiedenen Kategorien werden durch eine Jury aus Digitalexperten herausragende Projekte ausgewählt, mit denen Verlage/Publisher, Medienunternehmen und Dienstleister die digitale Transformation meistern. Im Fokus stehen neben Produkten auch Prozesse oder Geschäftsmodelle, mit Hilfe derer Verlage und Medienunternehmen ihre Inhalte publizieren. Die Preisverleihung des dpr awards 2022 findet am 5. Oktober im Vorfeld der Buchmesse statt. Weitere Informationen erhalten Sie auf der Webseite Shortlist dpr award 2022.
PONDUS steht für Innovation und bringt mit PONDUS Radar Künstliche Intelligenz in den Verlagsalltag. Die gemeinsam mit unserem Partner Ehrenmüller GmbH entwickelten KI-Prognosen liefern um bis zu 50% genauere Ergebnisse als die Schätzungen des Menschen. Die Prognosen sind in Workflows eingebunden und können unmittelbar in die Entscheidungen einfließen. Mehr über PONDUS Radar erfahren Sie hier.
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Das PONDUS-Team darf sich über eine besondere Auszeichnung freuen und das Siegel “Innovativ durch Forschung” tragen. Ausgezeichnet wurde PONDUS für das Projekt “Radar”.
Der Stifterverband zeichnet seit 2014 forschende Unternehmen mit dem Siegel “Innovativ durch Forschung” aus. Hintergrund der Auszeichnung ist die besondere Verantwortung, die die Unternehmen in ihrer Tätigkeit und Forschungsarbeit für Staat und Gesellschaft übernehmen.
Weitere Informationen erhalten Sie auf der Webseite des Stifterverbandes.
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Automatisierte Verarbeitung von Produktionsaufträgen mit PONDUS
Der Bedarf nach automatisierten Prozessen steigt auch in der Verlagsbranche. Ein zentraler Anwendungsfall ist die elektronische Verarbeitung von Produktionsaufträgen, d. h. die Übermittlung von Produktions- und Auftragsdaten an weiterverarbeitende Betriebe wie Druckereien.
Diese Prozessautomatisierung hat PONDUS zusammen mit seinen Kunden, der Verlagsgruppe Bonnier und dem Aufbau Verlag, und den Druckereien CPI und GGP erfolgreich implementiert.
Im dpr-Interview (Ausgabe 4/2021) erläutern Katja Jaeger (Aufbau), Constance Stifft (Ullstein), Lukas Wehner (CPI) und Dominik Huber (PONDUS) Projektstart, Zusammenarbeit und Chancen der Prozessautomatisierung.
Verlage und Standards – das ist wie Feuer und Wasser, jedenfalls nach Meinung vieler Branchenkenner. Zu gefühlt unterschiedlich und individuell die Anforderungen, zu divers die Produkte und Prozesse. Es geht aber auch anders, wie inzwischen einige Produktionsabteilungen von Verlagen zeigen. Beispiel: die elektronische Verarbeitung von Produktionsaufträgen, also die Weitergabe von Produktions- und Auftragsdaten an weiterverarbeitende Betriebe wie Druckereien. Verschiedene Verlage sind hier bereits seit längerem mit Technologieunternehmen wie PONDUS und Druckereien wie CPI und GGP aktiv und haben diese umgesetzt. Zu den Hintergründen einer solchen Prozessautomatisierung ein Gespräch mit Katja Jaeger (Aufbau), Constance Stifft (Ullstein), Lukas Wehner (CPI) und Dominik Huber (PONDUS).
Herr Huber, was gab denn den Anstoß für das Projekt der elektronischen Produktionsauftragsverarbeitung?
Huber: Tatsächlich ist die Verlagsgruppe Bonnier zusammen mit den Druckereien CPI und GGP auf uns zugekommen. Der Impuls kam also von den Verlagen und Druckereien. Die Druckereien hatten zu diesem Zeitpunkt allerdings noch keine technischen Vorgaben zur Übertragung der Daten und auch kein XML-Schema definiert. Wir haben gemeinsam die Feldlisten erarbeitet und dann das XML-Schema entwickelt. Und über unsere Workflow-Engine haben wir den Prozess zur Übertragung der Daten von der Disposition, über die Beauftragung bis zur Rückbestätigung umgesetzt.
Was war denn der Anstoß in den jeweiligen Verlagen, Produktionsaufträge in einem digitalen, XML-basierten Prozess abzubilden? Wie waren die ersten Projekterfahrungen? Und wie lange dauerte die Umstellung?
Stifft: Der Projektbeginn war 2014. Der Anstoß dazu kam eher von Seiten der Druckereien, um Prozesse zu verschlanken, zu optimieren und die Fehleranfälligkeit zu reduzieren. Unser Projektziel war, vor dem Hintergrund von „Bonnier“ als Verlagsgruppe, die Anbindung von 5 Verlagen in den Prozess von EPA – dem „Elektronischen Produktionsauftrag“. Alle relevanten Informationen sollten sich an einem Ort befinden und von dort via Schnittstelle und XML an die Druckereien übertragen werden. Was wir früh gelernt haben ist: ein solches Projekt geht nicht „nebenher“, dazu ist es zu komplex. Sie brauchen klare Verantwortlichkeiten, es muss umfassend dokumentiert werden und es braucht Zeit. In solchen Projekten ist es auch immer wieder wichtig, den Mehrwert zu kommunizieren, um Vorbehalte zu überwinden, die es ja bei fast jedem neuen Projekt gibt. Diesen ersten Mehrwert hatten wir mit dem Auslösen eines PDFs vom Produktionsauftrag aus Pondus in 2016. Im September 2018 haben wir mit den angeschlossenen Druckereien GGP und CPI das Projekt EPA „1.0“ beenden können und die Übertragung der XML ging nach ausreichender Probephase endgültig in die Produktivsysteme der angeschlossenen Druckereien.
Über
Constance Stifft ist gelernte Schriftsetzerin und Kauffrau. Sie ist seit Anfang 2000 bei den Ullstein Buchverlagen in Berlin (bis 2004 in München) als Herstellerin tätig. Sie war im Projektteam von Pondus für die Herstellung zuständig und beschäftigt sich seit der Einführung 2012 für die relevanten Themen im Zusammenhang mit dem Verlagssystem. Das Projekt EPA leitete sie verlagsübergreifend von 2014 bis 2018.
Dominik Huber ist Mitgründer und seit 2013 geschäftsführender Gesellschafter der PONDUS Software GmbH. PONDUS unterhält Standorte in Hannover und München. Zu den PONDUS-Kunden zählen rund 40 Verlage, darunter neben den Verlagsgruppen Bonnier und Holtzbrinck u. a. die Verlage Aufbau, Edel, Ernst Klett, Frech, Herder, Kein & Aber, Mare und Stiftung Warentest. Zuvor war er viele Jahre bei Droemer Knaur. Dort wurde 2003 zusammen mit der Software-Firma ID.on die erste Version von PONDUS entwickelt.
Lukas Wehner ist Leiter Application Development in der CPI Deutschland Gruppe. Zu seinem Aufgabenbereich zählen nicht nur die digitalen Anbindungen an die Verlage sondern auch die Weiterentwicklung der Kundenportale und Digitalen Services der CPI Gruppe.
Katja Jaeger ist seit 2017 Herstellungsleiterin für die Verlage der Aufbau Gruppe und für Die Andere Bibliothek. Nach ihrem Studium an der HdM Stuttgart arbeitete sie einige Jahre als Herstellerin in Hamburg, bevor sie zum Hatje Cantz Verlag und danach zu De Gruyter wechselte.
Jaeger: Der Prozess der Informationsübergabe an Druckereien lief bei Aufbau zwar weitestgehend standardisiert, aber analog. So war es von Vorteil, dass es noch keine Lösungsansätze in diesem Bereich gab und PONDUS neu im Haus eingeführt wurde. Das System brachte beste Voraussetzungen für ein solches Projekt mit. Kern-Intention des Projekts waren Schnelligkeit und Transparenz, auch Ortsungebundenheit spielte eine Rolle – gerade jetzt haben wir gemerkt, wie wichtig die Möglichkeit zu dezentralem Arbeiten sein kann. Dazu kam der Bedarf nach Vereinheitsponsored: Prozessautomatisierung lichung der Druckaufträge, sodass zentral gepflegte Informationen für verschiedene Produktionen, beispielsweise Nachauflagen oder Nachdrucke von Kleinstmengen, ohne Doppelaufwand wiederverwendbar sind. Bei Aufbau haben wir von den ersten Gesprächen bis zur Umsetzung gut zwei Jahre benötigt: Ende 2018 ging es los, 2020 ergaben sich mit Corona dann aber auch erstmal andere Probleme, heute stehen wir kurz vor der Fertigstellung. Die reine Umsetzungs- und Programmierzeit war tatsächlich aber überschaubar.
Wie sah dann die konkrete Umsetzung aus?
Jaeger: Wir pflegen alle relevanten Informationen in definierter Weise in PONDUS und geben aktuell ein PDF als Disposition und Druckauftrag aus. Im Moment wird dies auf den direkten XML-Transfer umgestellt. Die Basis dafür ist eine zwischen Verlag und Druckerei abgestimmte Export-XML mit den relevanten Auftragsinformationen, die vom Verlag erbringbare und für die Druckerei verarbeitbare Informationen enthält und weitestgehend alle Produktformen beschreibbar macht. Ein wichtiger Aspekt ist die zentrale Verarbeitung der XML-Datei seitens der Druckerei, um die Auftragsdaten für alle Produktionsstandorte von CPI nutzbar zu machen. Wichtig war uns für unser Verlagshaus zusätzlich ein interner Freigabeprozess, der in PONDUS implementiert werden musste.
Stifft: Zu Beginn mussten wir uns zunächst mit Vereinheitlichungen in diversen Bereichen beschäftigen. Die Komplexität bei einem solchen Standardisierungsprozess entsteht eher durch ein gemeinsames Verständnis und eine gemeinsame Sprache, etwa wie man verschiedene Veredelungsformen einheitlich benennt. Hinzu kommen Zeitfaktoren, heißt die Erarbeitung eines definierten Workflows mit entsprechenden Statusänderungen. Welche Informationen müssen übertragen werden, etwa bei der Disposition? Wann passiert etwas „Juristisches“, wie die Auftragserteilung? Dazu benötigen Sie feste Feldstrukturen und -inhalte und gleiche Begrifflichkeiten in der XML. Außerdem ist es unumgänglich alle Beteiligten an einen Tisch zu bekommen, was uns in diesem Projekt gelungen ist, um sich u. a. auf eine einheitliche Schnittstellenbeschreibung zu einigen und damit einen offenen Standard zu schaffen. Und ja, angefangen haben wir ganz pragmatisch zunächst mit einem klassischen Flussdiagramm zur Abbildung des gesamten Prozesses.
Ist das Projekt der elektronischen Verarbeitung von Produktionsaufträgen mittels XML jetzt für Sie beendet oder sehen Sie weitere Ausbaustufen?
Jaeger: Natürlich lässt sich das weiter ausbauen, etwa mit der Vorausplanung von Terminen, der Übersicht von Materialverfügbarkeiten, Auftragsstati, und dem generellen Rücklauf von Informationen aus der Druckerei.
Stifft: Sicher gibt es noch Potential: Ist die Lieferung eingetroffen, wie hoch ist die Liefermenge – diese Informationen, bisher separat auf dem Lieferschein, hätte ich gerne als Rückmeldung ins System. Zukünftig sehe ich weitere Möglichkeiten in der Nutzung des Workflows bis hin zur Rechnungsstellung und der Abbildung etwaiger Reklamationen.
Herr Wehner, das war jetzt die Verlagssicht auf die elektronische Verarbeitung von Produktionsaufträgen. Wie ist die Sicht einer Druckerei auf das Thema?
Wehner: Im Kern nicht anders als von Frau Stifft und Frau Jaeger formuliert. Wobei wir mit der technischen Implementierung kein Neuland betreten, oft initiieren wir ja solche Prozesse. Sobald wir vom Kunden eine XST-Beschreibung der XML-Struktur und ParameterListe bekommen, können wir recht schnell eine Schnittstelle bauen. Da hilft es natürlich, mit einem Anbieter wie PONDUS zusammenzuarbeiten. CPI hat einen internen, eigenen Standard, wir dokumentieren auch unsere Schnittstelle, um jedem Kunden schon einen Vorschlag machen zu können. Natürlich gibt es noch Verlage, die Produktionsaufträge in unterschiedlichsten Formaten liefern. Wir merken aber in den letzten zwei bis drei Jahren: die Kunden streben auf einen Prozess zu, per Knopfdruck die Auftragsinformationen und/oder Druckdaten weiterzugeben. Wir machen inzwischen pro Jahr etwa eine viertel Million Aufträge über solche Schnittstellen.
Worin sehen Sie den konkreten Vorteil?
Es geht damit los, dass es einfach weniger Reklamationen gibt. Auf die gleiche Anzahl Mitarbeiter in den Verlagen kommen inzwischen immer mehr und kleinteiligere Aufträge, viel mehr Geschäftsvorfälle. Idealerweise ist die Übergabe der Informationen rückfragefrei, transparent und strukturiert. Wenn sich die Qualität der Daten verbessert muss ein Vorfall nicht mehrfach angefasst werden, wir haben einen schnelleren Ablauf bei weniger „Unfällen“. In der Vergangenheit hatten wir in diesem Bereich über den Daumen 80 % Nachfragen und „Fehler“, diese sind heute auf 10 % zurückgegangen.
Wo geht die Reise im Bereich der Standardisierung hin?
Auf lange Sicht könnte ich mir bei Verlagen in machen Bereichen etwas vorstellen, dass es im Automotive-Bereich als „Plattformen“ schon lange gibt. Ein englischer Kollege hat dafür den Begriff „Projekt XYZ“ geschaffen: Informationen werden standardisiert übergeben für Druckvariante X, übergeben werden aber auch gleichzeitig Ausstattungsformen für weitere Produktvarianten Y und Z. Vorteil: Der Titel muss nur einmal angefasst werden, weitere Editionen, Lagerautomatisierung und eine eventuelle Printon-Demand-Produktion sind quasi vorprogrammiert. Die komplette Automatisierung der Wertschöpfungskette bei der Buchproduktion sozusagen.
Herr Huber, wie sehen Sie die weitere Entwicklung des Projekts Standardisierung elektronischer Produktionsaufträge?
Huber: Es freut uns sehr, dass es gelungen ist, mit Bonnier, CPI und GGP einen sauberen, stabilen und effizienten Prozess zur Übertragung elektronischer Produktionsaufträge aufzubauen. Zusammen mit Aufbau haben wir den XMLStandard weiter entwickelt und wollen natürlich auch weitere Verlagskunden für EPA begeistern. Darüber hinaus planen wir, den XML-Standard auszubauen (z. B. im Bereich 4C) und auch weitere Druckereien ins Boot zu holen. Standards helfen schließlich allen Branchenteilnehmern, weswegen wir hier auch noch reichlich Potenzial sehen.
Dr. Julia König hat die wichtigsten Begriffe rund um KI zusammengestellt:
Big Data: auch Massendaten genannt, ist ein Begriff, der sich auf Datensätze bezieht, die so groß und komplex sind, dass sie nicht-traditionelle Softwareanwendungen für die Datenverarbeitung erfordern, um sie richtig zu verarbeiten.
Data Mining: beschäftigt sich mit dem Erkennen von bisher unbekannten Strukturen und Mustern in Daten, die der Menschen nicht mehr durch herkömmliche Analysen erkennen kann, weil die Datenmenge zu groß und unübersichtlich oder die Abhängigkeiten innerhalb der Datenpunkte zu komplex sind.
Data Science: Ist ein interdisziplinäres Gebiet, das wissenschaftliche Methoden, Prozesse und Systeme zur Gewinnung von Wissen oder zum besseren Verständnis von Daten in ihren verschiedenen Formen umfasst.
Deep Learning: Teilgebiet des ML, bei dem mithilfe von sogenannten Neuronalen Netzen Probleme in Anlehnung an die Funktionsweise des biologischen Gehirns gelöst werden.
KI: Teilgebiet der Informatik, das sich mit der Erstellung von Systemen beschäftigt, die komplexe Probleme automatisiert lösen können, die ursprünglich von Menschen gelöst wurden. Schwache KI: System, das klar definierte Aufgaben lösen kann. Erkennt von selbst keine neuen Problemstellungen. Heutige KI-Systeme sind ausschließlich dieser Art von KI zuzuordnen. Starke KI: Kann universelle Probleme identifizieren und diese lösen und ist nicht nur auf eine Aufgabe spezialisiert. Dies wurde bisher nicht erreicht und es ist noch nicht verlässlich abzusehen, wann diese Stufe erreicht werden kann.
Künstliche neuronale Netze: Systeme zur Lösung von Aufgaben, deren Architektur und Funktionsweise an der des menschlichen Gehirns angelehnt ist.
Maschinelles Lernen (ML): Teilgebiet der KI. Entspricht der Generierung von Wissen aus Erfahrung, indem generalisierende Modelle basierend auf Beispielen erstellt werden.
Mean Absolute Error (MAE): ist eine statistische Messgröße, mit der man die Genauigkeit von Prognosen bestimmen kann, indem man die durchschnittliche absolute Abweichung der Vorhersagen von den Beobachtungen berechnet.
Mean Absolute Percentage Error (MAPE): ist eine statistische Messgröße, mit der man die Genauigkeit von Prognosen bestimmen kann, indem man die durchschnittliche prozentuale Abweichung der Vorhersagen von den Beobachtungen berechnet.
Modellvalidierung: Nach dem Training des Algorithmus wird mithilfe von Daten, die im Training nicht genutzt wurden (sog. Testdaten), die Güte des Algorithmus beurteilt, indem dessen Genauigkeit auf den Testdaten bestimmt wird.
Natural Language Processing: ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz und der Linguistik, das sich mit der Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache beschäftigt, um Schlüsse aus gesprochener oder geschriebener Sprache zu ziehen.
Objekterkennung: ist die Fähigkeit eines Computerprogramms, ein bestimmtes Objekt oder auch dessen optische Abweichungen vom Soll-Zustand in einer Sequenz von Bildern oder Videos zu identifizieren.
Overfitting: Ein KI-Modell ist beim Overfitting so sehr auf die Trainingsdaten angepasst, dass es nicht auf andere Datenbeispiele übertragbar ist und somit eine Verallgemeinerung auf die Realität nicht möglich ist.
Predictive Analytics: sind Prognosen, die von KI-Algorithmen getroffen werden.
Prescriptive Analytics: Von Prescriptive Analytics spricht man, wenn aus den Prognosen einer KI optimale Handlungsempfehlungen vorgeschlagen oder selbstständig getroffen werden.
Python: Ist eine Programmiersprache, die bei Anwendungen im Bereich von KI sehr häufig verwendet wird und die eine große Auswahl an Open-Source Bibliotheken bietet.
Testdaten: Daten, die ein trainierter Algorithmus noch nicht verarbeitet hat und mit deren Hilfe man die Güte des Algorithmus testet.
Trainingsdaten: Datensatz, mithilfe dessen ein KI-Algorithmus lernt.
Topic Modeling: Wenn Computersysteme durch probabilistische Modelle abstrakten Themen oder Schlüsselbegriffe in einer Rede, Text, Dokument oder einer anderen Form von natürlicher Sprache ableiten, spricht man von Topic Modeling.
Underfitting: Dabei handelt es sich um das Gegenteil von Overfitting. Das trainierte Modell ist zu generalisierend und weist deshalb eine große Fehlerrate bei Trainingsdaten und unbekannten Daten auf.
Überwachtes Lernen: Bei diesem Teilgebiet des ML bestehen die Trainingsdaten aus Merkmalsausprägungen und den richtigen Zielwerten, die vorhergesagt werden sollen (man spricht dabei auch von gelabelten Daten).
Unüberwachtes Lernen: Bei diesem Teilgebiet des ML liegen nur die Merkmalsausprägungen vor und es besteht kein A-Priori-Wissen über die Zielwerte. Ziel bei diesem Lernverfahren ist es häufig, Muster oder Gruppen in Daten zu erkennen (engl. Clustering).
Zeitreihenvorhersage: Eine Zeitreihe ist eine Folge von Daten, die zu bestimmten Zeitpunkten gemessen und chronologisch angeordnet werden. Für die Analyse dieser Zeitreihen werden Methoden verwendet, die bei ihrer Interpretation helfen und die es ermöglichen, repräsentative Informationen über die zugrunde liegenden Beziehungen zwischen den Daten der Reihe oder mehrerer Reihen zu gewinnen und die Daten für die Zukunft vorherzusagen.
About
Dr. Julia König ist Gründerin und Geschäftsführerin des KI-Unternehmens Ehrenmüller GmbH, das maßgeschneiderte KI-Lösungen für innovative mittelständische Unternehmen entwickelt.
Sie studierte Mathematik an der TU München und École Polytechnique in Frankreich und promovierte an der TU Hamburg im Bereich der Graphentheorie und Kombinatorik. Nach ihrer Promotion arbeitete sie zunächst als Data Scientist bei Sixt und Bosch und gründete 2018 das Unternehmen Ehrenmüller – https://www.ehrenmueller.ai/
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Die Vorschauproduktion wird von PONDUS schon seit vielen Jahren unterstützt. In den letzten Monaten hat das PONDUS-Team die bereits vorhandenen Möglichkeiten erweitert: Druckdaten können nun über flexible Templates direkt aus Pondus heraus erzeugt werden.
Die Neuerungen bringen viele Vorteile:
Viele Gestaltungsmöglichkeiten und Flexibilität trotz automatisierter Datenverarbeitung
Verbesserung der Qualität der Metadaten
Zeit- und Kostenersparnis
Eine Kombination verschiedener PONDUS-Module und Funktionen gewährleistet einen optimalen Prozessablauf und ein ansprechendes Ergebnis in der Vorschauproduktion.
Durch das Modul “Katalog” wird der Gestaltungsprozess verschiedenster Verkaufsunterlagen vereinfacht: Mit wenigen Klicks können aussagekräftige Kataloge zusammengestellt werden.
In PONDUS bereits gepflegte Informationen wie bibliografische Daten, Texte und Cover werden automatisiert genutzt und eingebunden. Vorgegebene Templates vereinfachen die Katalogerstellung, lassen aber auch genug Spielraum für eine verlagsspezifische Gestaltung: Verschiedene Seitensegmente ermöglichen die individuelle Anordnung und Präsentation von Titeln auf einzelnen Seiten oder in ganzen Katalogstrecken. Flexibel konfigurierbare Farbschemata ermöglichen es, ganze Kataloge oder einzelne Themenabschnitte unterschiedlich anzulegen und hervorzuheben. Weiterhin können auch komplette individuell und vorab gestaltete Seiten im Katalog hochgeladen werden, z. B. für spezielle Marketingkampagnen.
Ein weiterer Vorteil, den die Pflege und Nutzung der Daten mit sich bringt: Metadaten stehen nun deutlich früher und in besserer Qualität für ONIX-Exporte zur Verfügung. Durch die zentrale Datenpflege reduziert sich der interne Aufwand und durch die automatisierte Produktion die externen Kosten.
Mit dem Katalogmodul können Vorlagendateien voll automatisiert direkt aus dem System heraus zu erzeugt werden. Dafür stehen Seitenaufrisse, eine Standard-Vorvorschau (Bildschirmqualität) und XML-Exporte zur Verfügung.
Druckfähige Dateien können ebenfalls direkt aus PONDUS exportiert werden. Für diese zusätzlichen technischen Optionen wurde das Modul “Katalogproduktion” entwickelt. Darin enthalten ist die Nutzung der neu entwickelten Standardtemplates, die auch verlagsindividuell angepasst werden können. Auch die benötigten technischen Kapazitäten werden mit diesem Modul abgedeckt.
Durch diese neuen Möglichkeiten der Katalogproduktion direkt in PONDUS entfällt die oft aufwändige und nachgeordnete Gestaltung unter Einbindung von weiteren externen Programmen wie z. B. InDesign.
Eine ganze Reihe von PONDUS-Kunden nutzt das Katalogtool zur Produktion von Verkaufsunterlagen und anderen Werbemitteln, unter ihnen auch die Bonnier-Verlage. Mit Piper hat ebenfalls einer der renommiertesten Publikumsverlage den Schritt zur vollautomatisierten Produktion von gedruckten Verkaufsunterlagen mit PONDUS vollzogen: In PONDUS werden alle Inhalte über individuell konfigurierbare Templates in eine Druckvorstufe überführt. Der Zwischenschritt über ein Layoutprogramm entfällt. Die Piper-Herbstprogramme lagen nicht nur pünktlich in gedruckter Form vor, sie waren auch inhaltlich aktueller und verlässlicher, als es herkömmlich produzierte Vorschauen generell und besonders in dieser Situation hätten sein können. Dazu Sabrina Lessnig, Vertriebsleitung Piper:
“An ihm [Korrekturprozess, Anm. d. R.] kann man vielleicht am klarsten sehen, warum sich eine solche Umstellung lohnt. Früher haben Ausdrucke die lange Reise durch den Verlag angetreten und sind dann, nach einiger Abstimmungs- und Erinnerungskommunikation, in der Grafik gelandet. Am Ende waren also alle aktuellen und präzisen Informationen Teil eines Grafikdokuments, auf das direkt kaum jemand Zugriff hatte. Jetzt ist klar: Wer etwas korrigieren oder ergänzen möchte, tut dies in PONDUS – und nur dort. Und mit einem klaren Rechtemanagement im System stellen wir sicher, dass alle sehen können, was für sie relevant ist, und bearbeiten dürfen, was sie verantworten. […] Alle machen alles gleichzeitig live und in PONDUS. So hat sich z. B. die Zusammenarbeit von Lektorat, Marketing, Presse und Vertrieb noch stärker von einem „Nacheinander“ zu einem „Miteinander“ entwickelt, von einem linearen Prozess zu einer vernetzten Kommunikation.”
Eine weitere Neuerung in PONDUS ist die Erstellung von Online-Blätterkatalogen: Mit der angebundenen Software publishing.one können aus den Katalogen in PONDUS automatisiert Blätterkataloge erzeugt werden. Damit ist der Vorschau-Korrekturprozess deutlich vereinfacht. Der Link zur digitalen Vorschau kann z. B. Autoren, Kunden und Multiplikatoren zur Verfügung gestellt werden, um die Anzahl gedruckter Vorschauen zu reduzieren.
Das Modul “Katalog” kann einzeln lizenziert und durch eine Lizenzierung der beiden Module “Katalogproduktion” und “Blätterkatalog” vervollständigt werden. Sprechen Sie uns für die Möglichkeiten zur Lizenzierung gerne an!
Künstliche Intelligenz für Verlage: Absatzprognosen um über 50 Prozent genauer
PONDUS Radar präsentiert erste Ergebnisse aus Pilotprojekten mit den Verlagen Herder und Klett-Cotta zum Einsatz Künstlicher Intelligenz.
Verlage überschätzen ihre Absätze in der Regel deutlich. Mit Künstlicher Intelligenz (KI) lässt sich die Genauigkeit von Absatzprognosen jedoch signifikant verbessern – um bis zu 53 Prozent. Das ergaben Pilotprojekte des Softwareanbieters PONDUS aus Hannover mit den Verlagen Herder und Klett-Cotta.
Präzisere Absatzprognosen sind eine zentrale Herausforderung für Verlage. Das ist ein Befund einer Studie zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Buchbranche, die PONDUS im vergangenen Jahr mit der Leibniz Universität Hannover durchgeführt hat und die die Basis für die Pilotprojekte bildet. Absatzprognosen sind maßgeblich für die Höhe der Erstauflage. Ist sie zu hoch, drohen erhebliche Kosten etwa durch Lagerung und Lagerbereinigung. Ist sie zu niedrig, trüben Umsatzverluste durch Lieferengpässe und höhere Druck- und Logistikkosten das Ergebnis. Hier setzt PONDUS RADAR an und liefert mit Hilfe Künstlicher Intelligenz deutlich treffsicherere Absatzprognosen.
Vergleich der Prognosesummen KI und Mensch mit dem tatsächlichen IST-Absatz
Für Philipp Lindinger, Geschäftsführer des Herder Verlags, ist die Zusammenarbeit mit PONDUS RADAR »ein weiterer wichtiger Meilenstein unserer Digitalisierungsstrategie, die wir konsequent vorantreiben. Das passt auch zu unserer Mindset-Veränderung im Haus: In Zukunft wollen wir noch stärker fakten- und systembasiert analysieren und entscheiden.« Simon Biallowons, ebenfalls Geschäftsführer des Herder Verlags, ergänzt: »Mit PONDUS RADAR können wir unsere publizistischen Ergebnisse noch genauer analysieren und so wichtige Erkenntnisse für unsere Programmarbeit gewinnen. Das treibt uns an: zu verstehen, was wir noch besser machen können und was die Bedürfnisse unserer Leserinnen und Leser sind.«
Den integralen Aspekt des Einsatzes von KI betont Dr. Andreas Falkinger, Geschäftsführer von Klett-Cotta: »Für uns ist entscheidend, dass die KI-Anwendungen Bestandteil unserer Verlagsprozesse werden. Deshalb entwickeln und gestalten wir das Pilotprojekt gemeinsam mit PONDUS RADAR. Dank dieses integralen Ansatzes können wir unsere geschäftsentscheidenden Prozesse optimal miteinander verzahnen. Langfristig werden strukturierte Daten und KI uns helfen, Zeit und Geld zu sparen, Risiken zu minimieren und bessere Entscheidungen zu treffen.«
»Aussagekräftige Daten sind insbesondere in Verlagen mehr als ausreichend vorhanden – wir möchten sie dabei unterstützen, diese Schätze zu heben«, sagt PONDUS-Geschäftsführer Dominik Huber über die Ziele von PONDUS RADAR. »Je besser die Daten strukturiert und vernetzt werden, desto klarer werden die Einsichten, die sich mit Hilfe von KI-Anwendungen aus ihnen ableiten lassen, und desto besser die Entscheidungen, die sich auf diese Einsichten stützen. Das ist eine Innovation, die Verlage signifikant voranbringen wird.«
Über PONDUS
Die PONDUS Software GmbH unterstützt mit ihrer gleichnamigen Software inzwischen über 40 Verlagshäuser bei der Digitalisierung ihrer Geschäftsprozesse. Das Produkt PONDUS RADAR ermöglicht die voll integrierte Datenanalyse, Planung, Forecasting und die Steuerung von Prozessen in Verlagen. Die Entwicklung von PONDUS RADAR wurde mit dem Forschungsprojekt „Datengestützte Entscheidungen und Künstliche Intelligenz im Buchmarkt“ von der Leibniz Universität Hannover wissenschaftlich vorbereitet. Das Projekt wurde vom Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) gefördert.
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Prozessoptimierung durch ein Zusammenspiel von Standards und Systemen
Standards und Standardisierung spielen eine zentrale Rolle in Verlagen, was sich u.a. in Workflows zeigt. Bei der Produktentstehung unterstützen sie einen idealen Prozess von der Projektplanung bis zum fertigen Produkt.
PONDUS und die pagina GmbH Publikationstechnologien, die sich auf Datenformate und digitale Verlagsinhalte spezialisiert hat, stellen sich als Planungs- und als Produktionssystem der Herausforderung, gemeinsam Ideen und Lösungen für eine optimale Standardisierung zu finden.
In der neuesten dpr-Ausgabe (5/2021) ermitteln Tobias Ott (pagina GmbH) und Dominik Huber (PONDUS) Möglichkeiten und Anwendungsfälle für ein Zusammenspiel: Was unterscheidet “Standards” von “standardisierten Prozessen” in der Verlagsbranche? Wie können bei einer Vielzahl an Datenformaten die Anforderungen unterschiedlichster Verlage erfüllt werden? Welche Möglichkeiten gibt es, bereits vorhandene Daten möglichst effektiv zu nutzen?
Das vollständige Interview steht im dpr 5/21 zum Nachlesen bereit.
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