Beste Computer Vision Software-Tools

Computer-Vision-Software ermöglicht es Maschinen, visuelle Daten zu interpretieren und zu analysieren und repliziert so das menschliche Sehen mithilfe künstlicher Intelligenz. Diese Tools werden branchenübergreifend für Aufgaben wie Bilderkennung, Objektverfolgung, Bewegungserkennung und Gesichtserkennung eingesetzt. Mit dem Aufkommen von maschinellem Lernen und Edge Computing haben sich die Fähigkeiten moderner Computer-Vision-Plattformen erheblich erweitert und unterstützen Anwendungen im Gesundheitswesen, in der Fertigung, im Einzelhandel, im Transportwesen und darüber hinaus.

Dieser Artikel präsentiert eine kuratierte Liste der besten Computer Vision-Softwaretools. Jeder Eintrag hebt die wichtigsten Funktionen, unterstützten Anwendungsfälle und einzigartigen Fähigkeiten der Software hervor, um Unternehmen und Entwicklern die Wahl der passenden Lösung für ihre Anforderungen zu erleichtern.

1. KI überlegen

Bei AI Superior haben wir uns auf die Entwicklung fortschrittlicher Computer-Vision-Software spezialisiert, die Rohbild- und Videodaten in umsetzbare Erkenntnisse umwandelt. Seit der Gründung im Jahr 2019 unterstützt unser Team Unternehmen bei der Implementierung KI-gestützter visueller Systeme, die den tatsächlichen Geschäftsanforderungen entsprechen. Ob automatisierte Qualitätskontrolle, Überwachungsanalyse oder intelligente Bildverarbeitung – wir liefern technisch anspruchsvolle und hochgradig skalierbare Lösungen.

Unsere Stärke liegt in der Umsetzung komplexer KI-Konzepte in operative Software. Computer Vision ist dabei einer unserer Schwerpunkte. Wir stellen ein multidisziplinäres Team aus promovierten Datenwissenschaftlern, Machine-Learning-Ingenieuren und Softwareentwicklern zusammen, um maßgeschneiderte visuelle Intelligenzsysteme zu entwickeln, die auf die Ziele jedes Kunden zugeschnitten sind. Jedes Projekt wird über einen vollständigen Lebenszyklus hinweg betreut, um Risiken zu minimieren und die nahtlose Integration der gelieferten Software in bestehende Prozesse sicherzustellen.

Wir hören nicht bei der Entwicklung auf. Wir sind überzeugt, dass es für den langfristigen Erfolg unserer Kunden unerlässlich ist, ihre Computer-Vision-Software zu verstehen, zu verwalten und weiterzuentwickeln. Durch Workshops, KI-Strategiesitzungen und praxisorientierte Schulungen stellen wir sicher, dass unsere Kunden nicht nur mit der Lösung ausgestattet sind, sondern auch die Möglichkeit haben, diese zu erweitern. Dieser Ansatz hat uns eine lange Erfolgsgeschichte erfolgreicher Implementierungen und langfristiger Kundenbeziehungen beschert.

Schlüssel-Höhepunkte:

• Gegründet 2019 von Dr. Ivan Tankoyeu und Dr. Sergey Sukhanov
• Konzentriert sich auf die Entwicklung kundenspezifischer Computer Vision-Software für verschiedene Branchen
• Nachgewiesene Expertise im Management von KI-Projektrisiken und der Ausrichtung auf Geschäftsziele
• Interdisziplinäres Team mit promovierten Wissenschaftlern und Ingenieuren
• Starke Erfolgsbilanz bei der Bereitstellung von PoC- und produktionsreifen KI-Lösungen

Dienstleistungen:

• Entwicklung von KI- und Datenstrategien
• Kundenspezifische Computer Vision-Softwareentwicklung
• KI-gestützte Prozessoptimierung
• Erkennung und Validierung von KI-Anwendungsfällen
• Generative KI-Integration
• Technische Workshops und Teamtraining

Kontaktinformationen:

•     Webseite: aisuperior.com
•     Adresse: Robert-Bosch-Str.7, 64293 Darmstadt, Deutschland
•     Kontakt E-mail: info@aisuperior.com
•     Telefonnummer: +49 6151 3943489
•     LinkedIn: www.linkedin.com/company/ai-superior
•     Twitter: x.com/aisuperior

2. OpenCV

OpenCV ist eine Open-Source-Computer-Vision-Bibliothek, die eine breite Palette an Werkzeugen für die Bild- und Videoanalyse bietet. Sie umfasst über 2.500 optimierte Algorithmen für Aufgaben wie Objekterkennung, Gesichtserkennung und Bewegungsverfolgung. Die Bibliothek unterstützt mehrere Programmiersprachen, darunter C++, Python und Java, und ist mit verschiedenen Betriebssystemen kompatibel.

OpenCV wurde für Echtzeitanwendungen entwickelt und erleichtert die Entwicklung von Computer-Vision-Projekten durch Funktionen wie Bildfilterung, geometrische Transformationen und Kamerakalibrierung. Dank seiner umfangreichen Dokumentation und des aktiven Community-Supports wird es häufig in der akademischen Forschung und in kommerziellen Anwendungen eingesetzt.

Schlüssel-Höhepunkte:

• Open-Source-Softwarebibliothek für Computer Vision und maschinelles Lernen
• Bietet Tools für Echtzeit-Bildverarbeitung und Objekterkennung
• Bietet umfangreiche Dokumentation und Tutorials für Entwickler

Kontakt- und Social-Media-Informationen:

• Website: opencv.org
• E-Mail: admin@opencv.org
• Twitter: x.com/opencvlibrary
• Facebook: www.facebook.com/opencvlibrary

3. Cognex VisionPro

Cognex VisionPro ist eine Bildverarbeitungssoftware für industrielle Automatisierungsaufgaben. Sie bietet eine Reihe von Werkzeugen zur Bildanalyse, darunter Mustererkennung, Blob-Analyse und Kantenerkennung. Die Software unterstützt sowohl 2D- als auch 3D-Bildverarbeitungsanwendungen und ermöglicht präzise Inspektionen und Messungen in Fertigungsprozessen.

VisionPro bietet eine grafische Programmierumgebung, mit der Anwender Bildverarbeitungsanwendungen ohne umfangreichen Programmieraufwand entwickeln und implementieren können. Die Software lässt sich in verschiedene Hardwareplattformen integrieren und unterstützt gängige Kommunikationsprotokolle aus der Industrie. Die Software wird in Branchen wie der Automobil-, Elektronik- und Pharmaindustrie zur Qualitätskontrolle und Prozessoptimierung eingesetzt.

Schlüssel-Höhepunkte:

• Spezialisiert auf Bildverarbeitungssysteme und industrielle Barcode-Lesegeräte
• Bietet Lösungen für die Fertigungsautomatisierung und Qualitätskontrolle
• Bietet eine Reihe von Vision-Sensoren und Software-Tools

Kontakt- und Social-Media-Informationen:

• Website: www.cognex.com
• Adresse: One Vision Drive, Natick, MA 01760-2059
• Telefon: +1 508-650-3000
• E-Mail: Nicht angegeben
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/cognex-corporation

4. Viso Suite

Viso Suite ist eine umfassende Computer-Vision-Plattform, die die Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von KI-Vision-Anwendungen ermöglicht. Sie unterstützt Funktionen wie Objekterkennung, Bildsegmentierung und Gesichtserkennung. Die Plattform bietet eine No-Code-Oberfläche, sodass Benutzer Anwendungen ohne umfassende Programmierkenntnisse erstellen können.

Viso Suite ist auf Skalierbarkeit ausgelegt und erleichtert die Integration von Computer-Vision-Lösungen über verschiedene Geräte und Umgebungen hinweg. Es bietet Tools für Datenerfassung, Modelltraining und Echtzeitüberwachung und optimiert so den Bereitstellungsprozess. Die Plattform wird in Branchen wie Einzelhandel, Fertigung und Transport für Aufgaben wie Überwachung, Qualitätsprüfung und Bestandsverwaltung eingesetzt.

Schlüssel-Höhepunkte:

• Bietet eine End-to-End-Computer-Vision-Infrastrukturplattform
• Ermöglicht das Erstellen, Bereitstellen und Skalieren von KI-Vision-Anwendungen
• Bietet Tools für visuelle Programmierung und Edge-Device-Bereitstellung

Kontakt- und Social-Media-Informationen:

• Website: viso.ai
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/visoai
• Twitter: x.com/viso_ai

5. TensorFlow

TensorFlow ist ein von Google entwickeltes Open-Source-Framework für maschinelles Lernen. Es bietet ein umfassendes Ökosystem für die Erstellung und Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen, einschließlich Tools für die Datenvorverarbeitung, das Modelltraining und die Inferenz. TensorFlow unterstützt verschiedene Plattformen und ermöglicht die Bereitstellung auf Servern, Edge-Geräten und mobilen Anwendungen.

Im Bereich Computer Vision bietet TensorFlow Funktionen zur Bildklassifizierung, Objekterkennung und Bildsegmentierung. Es enthält vortrainierte Modelle und unterstützt Transferlernen, was die Entwicklung individueller Anwendungen erleichtert. Die modulare Architektur von TensorFlow ermöglicht Flexibilität bei der Gestaltung und Optimierung von Machine-Learning-Workflows.

Schlüssel-Höhepunkte:

• Von Google entwickeltes Open-Source-Framework für maschinelles Lernen
• Unterstützt eine breite Palette von Tools und Bibliotheken für die KI-Entwicklung
• Bietet umfassende Community-Unterstützung und Ressourcen

Kontakt- und Social-Media-Informationen:

• Website: www.tensorflow.org
• LinkedIn: www.linkedin.com/showcase/tensorflowdev
• Twitter: x.com/tensorflow

6. BoofCV

BoofCV ist eine Open-Source-Computer-Vision-Bibliothek in Java. Sie bietet Funktionen für Bildverarbeitung, Merkmalserkennung und geometrisches Sehen. BoofCV unterstützt Aufgaben wie Kamerakalibrierung, Struktur-aus-Bewegung und Fiducial-Erkennung.

BoofCV wurde für Echtzeitanwendungen entwickelt und bietet eine modulare Architektur, die eine einfache Integration und Anpassung ermöglicht. Es wird in der akademischen Forschung und der Entwicklung eingebetteter Systeme eingesetzt und bietet ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Leistung und Benutzerfreundlichkeit.

Schlüssel-Höhepunkte:

• Open-Source-Java-Bibliothek für Echtzeit-Computervision
• Bietet Tools zur Bildverarbeitung, Kamerakalibrierung und Merkmalserkennung
• Geeignet für den akademischen und kommerziellen Gebrauch

Kontakt- und Social-Media-Informationen:

• Website: boofcv.org

7. Basler

Die Basler pylon Software Suite dient der Konfiguration und Steuerung von Basler Kameras. Sie umfasst Treiber, APIs und Werkzeuge für die Bildaufnahme und -verarbeitung. Die Suite unterstützt verschiedene Kameraschnittstellen und bietet Funktionen zur Kamerakalibrierung und Bildoptimierung.

Die Architektur von Pylon ermöglicht die nahtlose Integration in Machine-Vision-Anwendungen und erleichtert Aufgaben wie Qualitätsprüfung und Objekterkennung. Sie unterstützt Programmiersprachen wie C++, C# und Python und ermöglicht Entwicklern die Entwicklung maßgeschneiderter Vision-Lösungen.

Schlüssel-Höhepunkte:

• Hersteller hochwertiger Digitalkameras für industrielle Anwendungen
• Bietet eine große Auswahl an Kameramodellen für verschiedene Branchen
• Bietet Software und Tools zur Bilderfassung und -verarbeitung

Kontakt- und Social-Media-Informationen:

• Website: www.baslerweb.com
• Adresse: 855 Springdale Dr. Suite 203, 19341 Exton, PA, USA
• Telefon: +1 610 280 0171
• E-Mail: sales.usa@baslerweb.com
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/basler-ag
• Twitter: x.com/Basler_AG

8. LandingLens

LandingLens ist eine von Landing AI entwickelte Computer-Vision-Plattform. Sie bietet Tools zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Deep-Learning-Modellen, ohne dass umfassende Programmierkenntnisse erforderlich sind. Die Plattform unterstützt Aufgaben wie Fehlererkennung, Objektklassifizierung und Bildsegmentierung.

LandingLens bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche für Datenbeschriftung, Modelltraining und Leistungsbewertung. Es unterstützt die Bereitstellung auf Cloud- und Edge-Geräten und ermöglicht Skalierbarkeit in verschiedenen Betriebsumgebungen. Die Plattform wird in Branchen wie Fertigung und Logistik zur Qualitätskontrolle und Automatisierung eingesetzt.

Schlüssel-Höhepunkte:

• Bietet KI-Lösungen für Fertigungs- und Industrieanwendungen
• Bietet Werkzeuge für die visuelle Inspektion und Qualitätskontrolle
• Der Schwerpunkt liegt darauf, Unternehmen die effektive Einführung von KI-Technologien zu ermöglichen

Kontakt- und Social-Media-Informationen:

• Website: landing.ai
• Adresse: 195 Page Mill Rd, Palo Alto, CA. 94306
• Telefon: +1 650-779-5660
• E-Mail: hello@landing.ai
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/landing-ai
• Twitter: x.com/landingAI
• Facebook: www.facebook.com/people/Landing-AI/100068095180134
• Instagram: www.instagram.com/landingai

9. Neptune.AI

Neptune.ai ist ein Metadatenspeicher für MLOps, der sich auf die Verfolgung und Verwaltung von Machine-Learning-Experimenten konzentriert. Er ermöglicht Nutzern die Protokollierung von Metriken, Parametern und Artefakten und erleichtert so die Zusammenarbeit und Reproduzierbarkeit bei der Modellentwicklung. Neptune lässt sich in verschiedene Machine-Learning-Frameworks und -Tools integrieren.

In Computer-Vision-Projekten unterstützt Neptune.ai die Überwachung der Modellleistung, den Vergleich von Experimenten und die Organisation von Datensätzen. Es bietet eine zentrale Plattform für die Verwaltung des Lebenszyklus von Machine-Learning-Modellen und steigert so die Produktivität und Transparenz in Entwicklungsabläufen.

Schlüssel-Höhepunkte:

• Bietet einen Metadatenspeicher für MLOps mit Schwerpunkt auf der Experimentverfolgung
• Hilft Teams bei der Verwaltung von Machine-Learning-Experimenten und Modellversionen
• Bietet Integrationen mit verschiedenen ML-Frameworks und -Tools

Kontakt- und Social-Media-Informationen:

• Website: neptune.ai
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/neptuneai
• Twitter: x.com/neptune_ai
• Facebook: www.facebook.com/neptuneAI

10. Roboflow

Roboflow ist eine Plattform, die den Prozess der Erstellung und Bereitstellung von Computer-Vision-Modellen optimiert. Sie bietet Tools zur Datenannotation, -vorverarbeitung und -erweiterung. Roboflow unterstützt verschiedene Machine-Learning-Frameworks und erleichtert das Training und die Bereitstellung von Modellen.

Die Plattform ermöglicht es Nutzern, Datensätze zu verwalten, Modelle zu trainieren und sie in Produktionsumgebungen, einschließlich Edge-Geräten und Cloud-Diensten, einzusetzen. Roboflow wird in Anwendungen wie Objekterkennung, Klassifizierung und Segmentierung in Branchen wie Landwirtschaft, Einzelhandel und Gesundheitswesen eingesetzt.

Schlüssel-Höhepunkte:

• Bietet Tools zum Erstellen und Bereitstellen von Computer Vision-Modellen
• Bietet Datenannotation, Modelltraining und Bereitstellungsdienste
• Unterstützt verschiedene Branchen mit maßgeschneiderten Vision-Lösungen

Kontakt- und Social-Media-Informationen:

• Website: roboflow.com
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/roboflow-ai
• Twitter: x.com/roboflow

11. Azure Computer Vision

Azure Computer Vision ist Teil der kognitiven Dienste von Microsoft, die die Analyse visueller Daten mithilfe vortrainierter Machine-Learning-Modelle ermöglichen. Es kann Objekte identifizieren, gedruckten und handgeschriebenen Text mittels OCR extrahieren und Bildinhalte in natürlicher Sprache beschreiben. Der Dienst erkennt außerdem räumliche Beziehungen zwischen Bildelementen und unterstützt die Inhaltsmarkierung und Markenerkennung. 

Der Dienst ist über REST-APIs oder SDKs zugänglich, die mit mehreren Programmiersprachen kompatibel sind. Er unterstützt die Integration mit anderen Azure-Diensten wie Logic Apps, Power BI und Azure Functions und ermöglicht so automatisierte Workflows und visuelle Analysen in Echtzeit. Azure Computer Vision kann in Cloud-Umgebungen oder in Containern für die Edge-Bereitstellung ausgeführt werden und ermöglicht so eine flexible Nutzung in verschiedenen Infrastrukturen. 

Schlüssel-Höhepunkte:

• Teil der Azure AI-Dienste von Microsoft
• Bietet Funktionen wie Bildanalyse, OCR und räumliche Analyse
• Bietet skalierbare und sichere Computer Vision-Lösungen

Kontakt- und Social-Media-Informationen:

• Website: azure.microsoft.com
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/Microsoft
• Twitter: x.com/Microsoft
• Facebook: www.facebook.com/Microsoft

12. Luxand

Luxand FaceSDK ist ein Software-Entwicklungskit zur Gesichtserkennung und -verfolgung, das die Integration gesichtsbasierter Analysen in verschiedene Anwendungen ermöglicht. Es erkennt Gesichter in Bildern und Videostreams, extrahiert Orientierungspunkte wie Augen und Mund und schätzt Kopfposition und -ausrichtung. Das SDK kann Gesichter aus Datenbanken identifizieren und Bilder zum Identitätsabgleich vergleichen. Dadurch ist es in Authentifizierungssystemen und Überwachungstools einsetzbar.

Das SDK unterstützt die Integration mit Anwendungen, die in C++, C#, Java und Delphi erstellt wurden, und ist mit Windows, Linux und mobilen Plattformen kompatibel. Entwickler nutzen es für Systeme zur biometrischen Zugangskontrolle, Benutzeranalyse und Fotooptimierung. Es kann mit Live-Kamera-Eingaben oder der Stapelverarbeitung von Bildern arbeiten. 

Schlüssel-Höhepunkte:

• Spezialisiert auf Gesichtserkennung und biometrische Identifikationstechnologien
• Bietet eine Reihe von SDKs und APIs für Entwickler
• Bietet Lösungen für Sicherheit, Unterhaltung und mobile Anwendungen

Kontakt- und Social-Media-Informationen:

• Website: www.luxand.com
• Adresse: 815 N. Royal St. Suite 202, Alexandria, VA, 22314, USA
• Telefon: +1 800-471-5636
• E-Mail: info@luxand.com
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/luxand-inc.

13. Amazon-Anerkennung

Amazon Rekognition ist ein Cloud-basierter Service für Bild- und Videoanalyse. Er nutzt Deep-Learning-Modelle für Aufgaben wie Objekt- und Szenenerkennung, Gesichtsvergleich, Label-Tagging und die Identifizierung unsicherer Inhalte. Er kann bis zu 100 Gesichter in einem einzigen Bild erkennen, Gesichtsmerkmale lokalisieren und Ausdrücke oder Zustände wie offene oder lächelnde Augen bestimmen.

Der Dienst unterstützt sowohl asynchrone Videoanalyse als auch Echtzeit-Stream-Verarbeitung. Er lässt sich in andere AWS-Dienste wie Lambda und S3 integrieren, um skalierbare Pipelines und Automatisierung zu erstellen. Rekognition wird häufig für Sicherheit, Benutzerverifizierung, Medienindizierung und Einzelhandelsanalysen eingesetzt. Es umfasst die Gesichtsindizierung für die Suche und Nachverfolgung großer Datensätze und eignet sich daher für Systeme, die ein dauerhaftes visuelles Identitätsmanagement erfordern.

Schlüssel-Höhepunkte:

• AWS-Dienst, der Bild- und Videoanalysen bereitstellt
• Bietet Funktionen wie Gesichtsanalyse, Objekterkennung und Texterkennung
• Integriert sich mit anderen AWS-Diensten für eine skalierbare Bereitstellung

Kontakt- und Social-Media-Informationen:

• Website: aws.amazon.com
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/amazon-web-services
• Twitter: x.com/awscloud
• Facebook: www.facebook.com/amazonwebservices
• Instagram: www.instagram.com/amazonwebservices

14. Voxel51

FiftyOne von Voxel51 ist ein Open-Source-Tool zur Verwaltung, Visualisierung und Analyse von Datensätzen in Computer-Vision-Workflows. Es bietet eine Schnittstelle zur interaktiven Untersuchung von Beispielen, Beschriftungen und Modellvorhersagen. Benutzer können die Leistung durch Filtern nach Klasse, Konfidenz oder Vorhersageergebnis bewerten und Details auf Beispielebene prüfen. 

Es kann verwendet werden, um die Konsistenz von Beschriftungen zu überprüfen, Klassenungleichgewichte zu identifizieren und Randfälle wie Verdeckungen oder Unschärfe zu finden. FiftyOne bietet Datensatzversionierung und kollaborativen Zugriff und eignet sich daher für Teams, die die Entwicklung umfangreicher Vision-Modelle verwalten. Es wird häufig sowohl für die Forschung als auch für die Modelliteration auf Produktionsebene eingesetzt.

Schlüssel-Höhepunkte:

• Bietet Tools für visuelles Datenmanagement und -analyse
• Bietet die FiftyOne-Plattform für Computer Vision-Workflows
• Unterstützt die Kuratierung von Datensätzen, die Modellbewertung und die Visualisierung

Kontakt- und Social-Media-Informationen:

• Website: voxel51.com
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/voxel51
• Twitter: x.com/voxel51

15. Google Cloud Vision AI

Google Cloud Vision AI bietet vortrainierte und benutzerdefinierte Modelle zur Analyse visueller Inhalte, einschließlich Bildklassifizierung, Textextraktion und Objekterkennung. Es unterstützt OCR in über 50 Sprachen und erkennt Handschrift, gedruckten Text und die Layoutstruktur von Dokumenten. Die API kann Tausende von Objekten erkennen, Orientierungspunkte identifizieren, Gesichter erkennen und Inhaltsbezeichnungen zuweisen. Dadurch eignet sie sich für eine umfassende Bildkategorisierung und Metadatenverschlagwortung.

Die Plattform umfasst AutoML Vision zum Trainieren von Modellen anhand benutzerdefinierter Datensätze. Dadurch können Nutzer die Bilderkennung an domänenspezifische Anforderungen anpassen. Die Plattform lässt sich in andere Google Cloud-Tools wie Cloud Functions, Vertex AI und BigQuery integrieren und ermöglicht so nahtlose Verarbeitungspipelines und Datenspeicherung. Vision AI wird für Aufgaben wie Digital Asset Management, Content-Moderation und Lieferkettenautomatisierung eingesetzt. 

Schlüssel-Höhepunkte:

• Bietet leistungsstarke Bildanalysefunktionen über APIs
• Bietet Funktionen wie Etikettenerkennung, OCR und Gesichtserkennung
• Integriert sich mit anderen Google Cloud-Diensten für umfassende Lösungen

Kontakt- und Social-Media-Informationen:

• Website: cloud.google.com
• Adresse: 111 8th Ave, New York, NY 10011
• E-Mail: press@google.com
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/google
• Twitter: x.com/google
• Facebook: www.facebook.com/Google
• Instagram: www.instagram.com/google

Schlussfolgerung

Computer-Vision-Software ist in vielen Branchen zu einem unverzichtbaren Bestandteil geworden und ermöglicht Maschinen die effektive Interpretation und Analyse visueller Daten. Von Open-Source-Bibliotheken wie OpenCV und BoofCV bis hin zu umfassenden Plattformen wie Viso Suite und TensorFlow bieten diese Tools eine breite Palette an Funktionalitäten, die auf unterschiedliche Anwendungen zugeschnitten sind.

Die Auswahl der geeigneten Computer Vision-Software hängt von den spezifischen Projektanforderungen ab, wie z. B. Echtzeitverarbeitung, Skalierbarkeit und Integrationsmöglichkeiten. Ob Sie individuelle Lösungen entwickeln oder bestehende Plattformen nutzen – für eine erfolgreiche Implementierung ist es entscheidend, die Stärken und Funktionen der jeweiligen Software zu verstehen.