Zu Beginn eines konkreten Projekts in Data Science und Artificial Intelligence stehen Unternehmen vor vielen Herausforderungen und agieren unter unterschiedlichen Rahmenbedingungen. Liegen ausreichend Daten vor? Sind die Daten richtig strukturiert? Soll das Projekt mit Low-Code/No-Code umgesetzt werden? Besitzen die Mitarbeitenden ausreichend Know-how?
Mit der richtigen Unterstützung lassen sich viele dieser Fragen schnell beantworten, so dass einem reibungslosen Projektstart und einer erfolgreichen Projektdurchführung nichts mehr im Weg steht. Durch den Einsatz von Modellen des Machine Learning und Deep Learning in Projekten aus unterschiedlichen Bereichen wie Process Automation, Smart Factory oder Smart Supply Chain entwickeln wir für komplexe Aufgaben die passenden Lösungen.
Je nach Datengrundlage und nach Geschäftsmodell sind verschiedene Anwendungsfälle von Data Science und AI-Modellen möglich. Folgende Use Cases sind für Business Units am relevantesten und können von uns jederzeit durchgeführt werden::
Automatisierte Vorbeugung und Erkennung von Betrugsversuchen
Etablierung eines Warnsystems für wahrscheinlich eintretende Ausfälle von Produktionsmaschinen oder Geräten
Prognoseverfahren für zukünftige Umsätze, Auslastung und Verkaufszahlen
Erkennung von Abweichungen und Ausreißern, zum Beispiel in Produktionsabläufen
Verarbeitung von natürlicher Sprache
Clustering der eigenen Kundschaft auf Basis ausgewählter Merkmale mit dem Ziel einer dezidierten Ansprache, zum Beispiel rechtzeitige Identifizierung von potenziellen Kündigungen
Analyse der Wahrnehmung und Stimmung einer Marke oder eines Produkts auf Basis von Reaktionen in Social Media
Erkennung von Schriften innerhalb von Bildern
Big Data beschreibt eine große Menge an strukturierten und unstrukturierten Daten, welche zum Beispiel in IoT-Projekten entstehen können. Big Data stellt hinsichtlich Speicherung und Verfügbarkeit besondere Anforderungen an das Data Management. Auf Basis von Big Data lassen sich, beispielsweise mit Data-Science-Projekten, Entscheidungen zur Verbesserung von Geschäftsprozessen treffen.
Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens. Beim Deep Learning werden meist unstrukturierte Daten verarbeitet. Die Komplexität ist höher als bei anderen Formen des Machine Learning und der Weg der Ergebnisfindung durch den Algorithmus ist, im Gegensatz zu anderen Machine Learning Modellen, meist nicht nachzuvollziehen.
Ist von “low code” oder “no code” die Rede, handelt es sich meist um Plattformen, die Programmierschnittstellen vereinfacht visualisieren und damit die Programmierarbeit weg von professionellen Entwicklern und Entwicklerinnen hin zu Personen ohne technischen Background verlagern. Geschäftsprobleme können deutlich schneller vorangetrieben werden, wenn auf komplizierten Code verzichtet werden kann. Die Entwicklungsabteilung kann sich im Gegenzug auf andere Themen konzentrieren.
