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.
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 Kundinnen und 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%.
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Use Case
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.
Logistik – Intelligent Scheduling
Use Case
Kundschaft wandert unbemerkt ab oder es wird bemerkt, jedoch zu spät. Daraus resultiert ein Schwund an zuvor aufwendig gefundenen Kundinnen und 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 Abwanderungen von Kundinnen und Kunden.
Impact
Das System gibt automatisch spezifische Handlungsempfehlungen. Die Kundinnen und Kunden können durch gezielte Marketing-Maßnahmen erreicht werden. Direkte Umsatzsteigerungen und hohe Bindung der Kundschaft.
Marketing – Churn Prevention
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.
Fertigung – Predictive Maintanance
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.
Handel – Predictive Sales
Use Case
Es finden keine oder rein manuelle Qualitätskontrollen statt. Daraus resultieren fehlerhafte Produkte. Dies führt zu niedriger Zufriedenheit innerhalb der Kundschaft 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 Zufriedenheit der Kundschaft mittels gestiegener Produktqualität garantiert.
Qualitätsmanagement – Anomalieerkennung
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