HERE Workspace ist seit zwei Jahren verfügbar und dient als Plattform-Tool zur Erstellung und Skalierung maßgeschneiderter Karten, Dienste und Nutzererfahrungen. Das Tool verfügt nun über neue und verbesserte Funktionalitäten wie eine Low-Code-Umgebung für die Entwicklung von intelligenten Anwendungen mit Ortsbezug sowie über ein neues intuitives Preismodell. Gleichzeitig integriert der HERE Workspace nun nahtlos den Amazon SageMaker. Damit erhalten Nutzer:innen bei der Entwicklung ortsbasierter Anwendungen Zugriff auf Mehrwert schaffende Machine-Learning-Tools.

„Wir sind überzeugt, dass jedes smarte Unternehmen eigene Karten benötigt, um eigene ortsbezogene Daten bedarfsgerecht zu nutzen“, sagte Giovanni Lanfranchi, Chief Product & Technology Officer bei HERE Technologies. „Aufbauend auf dem Fortschritt der letzten Jahre erweitern wir nun die Möglichkeiten des HERE Workspace, indem wir ihn mit Amazon SageMaker verbinden. Diese End-to-End-Machine-Learning-Lösung steigert den Mehrwert für Kunden erheblich.“

Low-Code Location Intelligence

Unternehmen generieren oft große Mengen ortsbezogener Daten. Mit dem HERE Workspace können sie diese in standardisierte Karten konvertieren, die sich in die Karte von HERE einbinden lassen. Eigene Low-Code-Templates und ein Drag & Drop-Workflow-Editor ermöglichen Kunden die automatisierte Dateneingabe sowie das Zusammenführen, Valideren und Veröffentlichen von Karteninhalten für den eigenen Gebrauch. Sie profitieren dabei sowohl von HERE’s langjähriger Expertise bei der Erstellung von Karten als auch von HERE’s leistungsstarken ortsbezogenen Diensten und Service Development Kits (SDKs). Das Ergebnis: navigationsfähige und anwendungsbezogene Karten als Basis für ein proprietäres und stets anpassbares Nutzererlebnis.

Ein Beispiel: Unternehmen, die Karten ihrer eigenen Werksgelände erstellen, profitieren von verbesserten Abläufen in der Logistik und optimierten Prognosen von Ankunftszeiten (Estimated Time of Arrival, ETA). Wenn eine Lieferung in einem Hafen-Terminal beginnt und in einer Fabrik endet, sollten die ETA-Berechnungen die tatsächliche Lieferzeit abbilden können, nicht nur den Teil der Strecke, der auf öffentlichen Straßen zurückgelegt wird. Der HERE Workspace unterstützt auch die Kontextualisierung ortsbezogener Daten eines Unternehmens und ermöglicht so neue Einblicke in Abläufe. So lassen sich beispielsweise die Geschwindigkeiten einer Fahrzeugflotte mit den Tempolimits auf Straßen abgleichen und dadurch Risiken bewerten. Ein Unternehmen kann auch eigene sogenannte Points of Interests als Schichten über die HERE-Karte legen und eine private Suche laufen lassen, bei der die Algorithmen diese neuen Orte berücksichtigen.

Viele verschiedene Unternehmen setzen bereits auf eigene Location Intelligence für ihre jeweiligen Ziele, Business-Logiken und Anwendungsfälle. Zum Beispiel:

• Ein führender Online-Händler nutzt eine proprietäre Routing-Schicht auf der HERE-Karte, damit seine Lieferfahrzeuge die Logistikzentren nur über bestimmte Straßen anfahren und verlassen.
• Ein weltweit aktiver Automobilhersteller erstellt eine proprietäre Karte von Zonen für automatisiertes Fahren. Diese enthält Informationen, die Fahrzeugen und Fahrer:innen mitteilen, wo genau automatisiertes Fahren auf Level 2 und 3 gestattet ist.
• Feuerwehren in ländlichen Gebieten kartieren Wege auf Privatgrundstücken, um Waldbrände in entlegenen Gebieten schnell erreichen zu können.
• Ein führender Fahrdienstvermittler pflegt die Orte in die Karten ein, an denen Fahrer:innen ihre Fahrgäste am besten abholen und absetzen können.

HERE Workspace in Verknüpfung mit Amazon SageMaker

Der HERE Workspace ist jetzt mit den Tools für maschinelles Lernen des Amazon SageMaker verbunden. So können Unternehmen das Beste von HERE und Amazon SageMaker nutzen können.

Auf der AWS re:Invent 2022 wird HERE gemeinsam mit AWS die Integration des Amazon SageMaker vorführen. Dabei wird gezeigt, wie der Amazon SageMaker hilft, genauere Vorhersagen zur Dauer von Verkehrsstaus zu treffen. Dabei führt HERE auch den Einsatz von Shadow Deployment vor, ein neues Leistungsmerkmal des Amazon SageMaker für das Evaluieren der Leistung von Machine-Learning-Modellen, das weder Traffic noch Workload beeinträchtigt.

„Durch die Integration von Amazon SageMaker in den HERE Workspace erleben unsere Kunden nun den vollen Funktionsumfang der Machine-Learning-Services des Amazon SageMakers aus der HERE-Workspace-Umgebung heraus“, sagte Ankur Mehrota, Director, Amazon Sagemaker bei AWS. „Kunden vergrößern die Intelligenz ihrer ortsbezogenen Anwendungen, indem sie ihre Daten auf dem HERE Workspace verwenden, um Machine-Learning-Modelle im Amazon SageMaker durch eine direkte Integration mit SageMaker Studio zu erstellen, zu trainieren und auszurollen. Wir freuen uns, unseren gemeinsamen Kunden zu helfen, Innovationen und Wertschöpfung zu beschleunigen, indem wir unsere Kräfte bündeln.“

Neues wertbasiertes Preismodell

Der HERE Workspace umfasst auch ein neues intuitives Geschäftsmodell, das sich stärker an die Wertschöpfung anlehnt, die Unternehmen dank des HERE Workspace erzielen. Das Geschäftsmodell basiert auf Abonnements. Es erleichtert die Prognose der zu erwartenden Kosten erheblich und verbessert dadurch das Nutzererlebnis. Quelle: HERE Technologies