Machine Learning

Nutzen Sie das Potential Ihrer Daten!

Daten werden in vielen Unternehmen als deskriptive Quelle genutzt – sie beschreiben was bereits passiert ist. Durch Machine Learning (ML) kann einen Schritt weiter gegangen und Wissen aus Erfahrungen abgeleitet werden. Diese Erfahrung liegt meist in Form von Daten vor. Dabei werden die Erfahrungen generalisiert, sodass allgemeinere Aussagen möglich werden. Das allgemeinere Wissen lässt sich im Folgenden auf unbekannte Situationen anwenden. So können nicht nur Vorhersagen getroffen, sondern auch konkrete Handlungsempfehlungen generiert werden.

Ungenutztes Potential

Der Gesamteffekt von Machine Learning (ML) und Künstlicher Intelligenz (KI) auf das Bruttoinlandsprodukt in Deutschland wird laut PwC für das Jahr 2030 auf über 400 Mrd. Euro geschätzt. Über 80% aller Unternehmen sehen aktuell Potential in Machine Learning (ML), allerdings nur etwa 5% der Unternehmen setzen die Technologie aktiv ein. Für Unternehmen ist jetzt der Zeitpunkt gekommen, sich über Einsatzmöglichkeiten von maschinellem Lernen in Ihrem Unternehmen klar zu werden und diese zu implementieren.

Planung und Programmierung von Apps

Machine Learning, wie funktioniert das?

Das maschinelle Lernen lässt sich in drei Archetypen untergliedern.

  • Das System trainiert auf bereits gekennzeichneten Daten und lernt, die Kennzeichnung automatisiert auch bei neuen Daten durchzuführen. Ein Beispiel hierfür ist die Vorhersage von Preisentwicklungen anhand von Marktdaten.
  • Das System findet Ähnlichkeiten in Daten, welche zuvor nicht gekennzeichnet wurden. Ein Beispiel ist die Erkennung von ähnlichem Kaufverhalten bei Kunden.
  • Die Trainingsdaten sind teilweise gekennzeichnet, es existiert vorab kein eindeutig richtiges Ergebnis. Der Algorithmus arbeitet mit einem Belohnungssystem für die Erreichung von Teilzielen. Ein Beispiel ist das AlphaGo Programm von Google, welches das Brettspiel Go erfolgsversprechender spielt als ein Mensch.

Aktuelle Entwicklung

Gegenwärtige globale Entwicklungen in der IT steigern das Potenzial des Machine Learning:

  • Das weltweite Datenvolumen steigt stetig und wird für das Jahr 2025 auf 175 Zettabyte prognostiziert. Machine Learning (ML) funktioniert umso besser, je mehr Daten existieren, um es anzulernen.
  • Die Rechenleistung von Computern steigt rasant und ermöglicht es damit, Aufgaben des Machine Learning (ML) in Real-Time auszuführen.
  • Algorithmen werden stets verbessert, so besitzen Algorithmen zur Bilderkennung bereits eine Genauigkeit von über 95%.

Use Cases

Je nachdem, welches Business Goal ihr Unternehmen verfolgt, bietet Machine Learning Ihnen für eine Vielzahl von Use Cases Optimierungsmöglichkeiten. Von Aufgabenverteilung & Zeitplanung bis hin zur Qualitätskontrolle: Aktuelle Machine Learning Ansätze lassen sich fast überall dort einbringen, wo eine große Datenmenge vorliegt.

Use-Case

Die Bearbeitungsdauer gleichartiger Aufgaben unterliegt großer Schwankungen. Daraus resultieren nicht korrekte und effiziente Zeitplanung und Aufgabenverteilung, was zu Verzögerungen im kompletten Prozessablauf des Unternehmens führt.

Lösung

Machine Learning Algorithmen analysieren Abläufe und verschiedene Einflussfaktoren: Das System lernt, welche Faktoren diese Schwankungen verursachen und ermöglicht eine passgenaue Zeit- und Aufgabenplanung.

Impact

Eine bessere Abschätzung von Zeitaufwänden sowie eine genauere Zeitplanung und Aufgabenverteilung.

Use-Case

Kunden wandern unbemerkt ab oder es wird bemerkt, jedoch zu spät. Daraus resultiert ein Schwund an zuvor aufwendig gefundenen Kunden. Dies verursacht unnötigen Druck in den Bereichen Vertrieb und Marketing.

Lösung

Vorhandene Daten werden mit Machine Learning Algorithmen ausgewertet. Diese Analyse ermöglicht eine Vorhersage bevorstehender Kundenabwanderungen.

Impact

Das System gibt automatisch spezifische Handlungsempfehlungen. Die Kunden können durch gezielte Marketing-Maßnahmen erreicht werden. Direkte Umsatzsteigerungen und hohe Kundenbindung.

Use-Case

Maschinen gehen unvorhergesehen kaputt. Daraus resultieren nicht eingeplante Aufwendungen, was wiederum zu hohen Kosten und Umsatzrückgängen führt. Andere Maschinen werden zu häufig gewartet, woraus Ineffizienzen im Prozessablauf resultieren. Dies verursacht Kosten durch nichtgenutzte Laufzeit und nicht notwendige Wartungsarbeit.

Lösung

Sensoren an den Maschinen ermöglichen ein genaues Monitoring. Intelligente Algorithmen werten die Daten aus. Dies ermöglicht eine intelligente Planung der Wartungsmaßnahmen.

Impact

Reduktion von Maschinenausfällen. Bedarfsgerechte Durchführung von Wartungen. Identifikation von wiederkehrenden Fehlern. Kostenreduktion und niedrige Fehlerraten in der Produktion.

Use-Case

Bedarfsprognosen fehlen oder sind nur oberflächlich ausgeprägt. Daraus resultieren Über- und Unterproduktionen, was Kosten verursacht und den Umsatz schmälert.

Lösung

Historische Daten werden mit einer Vielzahl an Metadaten verknüpft. Mit Regressionsanalysen und neuronalen Netzen werden fundierte Vorhersage getroffen. Dies ermöglicht eine genaue Aussage über den zukünftigen Bedarf.

Impact

Frühzeitige Klarheit über die erforderliche Produktionsmenge und passgenaues Management im Bereich der A-, B- und C-Teile-Beschaffung.

Use-Case

Es finden keine oder rein manuelle Qualitätskontrollen statt. Daraus resultieren fehlerhafte Produkte. Dies führt zu niedriger Kundenzufriedenheit bei gleichzeitig hohen Kosten.

Lösung

Es werden automatisiert Daten während des gesamten Product-Lifecycles gesammelt. Diese Daten werden mit Machine Learning Algorithmen ausgewertet. Bild-Analysen ermöglichen die Identifikation optischer Mängel an den Produkten.

Impact

Vorhersage der Produkt-Qualität mit hoher Wahrscheinlichkeit und Gewährleistung einer hohen Konsistenz der Produkte sind die primären Vorteile. Auch lassen sich Fehlerquellen automatisch analysieren, was eine Steigerung der Kundenzufriedenheit mittels gestiegener Produktqualität garantiert.

Workshops

Ist Ihr Unternehmen bereit für KI und Machine Learning? Finden wir es heraus! Wir haben unsere kostenlosen Workshops so konzipiert, dass sie von Unternehmen jeder Größe und Branche genutzt werden können. Egal, ob Sie ein Projekt erstmal prüfen oder ein schon Bestehendes weiterentwickeln möchten. Wir setzten genau dort an, wo Sie aktuell stehen.

Unser Workshops - Ein Angebot für Sie

Wir haben unsere Workshops so konzipiert, dass sie von Unternehmen jeder Größe und Branche genutzt werden können:

  1. Einführung in Machine Learning / 30 Min. (optional)
  2. Analyse relevanter Geschäftsbereiche / 30 Min.
  3. Erarbeiten potenzieller Lösungen / 60 Min.

Egal, ob Sie ein Projekt erstmal prüfen oder ein schon bestehendes weiterentwickeln möchten. Wir setzten genau dort an, wo Sie aktuell stehen: Vereinbaren Sie für sich und Ihr Team einen Workshop oder individuell ein Zweiergespräch. Entweder bei uns im Büro am Leipziger Markt oder in Ihren Räumlichkeiten:

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