Advanced Analytics Projekte erfolgreich umsetzen

Mit Data Science und Machine Learning intelligente Business Anwendungen entwickeln.

Von Daten zum Wettbewerbsvorteil

Mit Data Science und Machine Learning Methoden werden bisher unbekannte, komplexe Muster auch in großen Datenmengen erkannt. Damit werden Vorhersagen getroffen, die es ermöglichen:

  • komplexe Geschäftsprozesse zu optimieren und
  • Entscheidungen zu automatisieren.

Dadurch werden erhebliche Wettbewerbsvorteile generiert. Für die Entwicklung einer marktfähigen Lösung können wir Ihnen mit unserer technologischen und methodischen Erfahrung rund um künstliche Intelligenz und Machine Learning Verfahren weiterhelfen: beginnend bei Proof-of-Concept (PoC) bis hin zur produktiven, skalierbaren Lösung.

Häufige Fragen auf dem Weg vom Proof of Concept zu einer marktfähigen Lösung

  • Welches Ziel, welche Idee habe ich? Was möchte ich herausfinden, wissen oder vorhersagen können? (Beispiel: Defekte an Anlagen automatisiert erkennen)

  • Sind die Daten geeignet, um das Problem zu lösen oder die gestellte Frage zu beantworten?

  • Sind Algorithmen geeignet, um das Problem zu lösen?

  • Nach einer ersten Analyse der technischen Rahmenbedingungen (Cloud oder lokal z.B.) - Kann ich meine Idee so umsetzen? (Beispiel: Ich habe Bilder von defekten Anlagen und möchte testen, ob Machine Learning Verfahren die Defekte automatisiert erkennen können.)

  • Welche weiteren potenziellen Use Cases kann ich mit den Daten noch umsetzen?

Start small - Think big: Von der Idee zum Machine Learning PoC

Auf einen Blick: Mehrwerte durch die Nutzung von Advanced Analytics und Machine Learning Verfahren in der Praxis

Wo die Herausforderungen zur mehrwertstiftenden Nutzung von Machine Learning liegen – am Beispiel der Fertigung und Automotive Industrie:

 

Predictive Maintenance in der Praxis

Die Forschungsabteilung von Anlagenbauer:innen hat mit Hilfe von Machine Learning ein Verfahren entwickelt, um Vorhersagen zur Energieleistung und Lebensdauer von Windkraftanlagen zu berechnen. Das Unternehmen steht nun vor der Herausforderung, dieses Verfahren in möglichst kurzer Zeit in einer produktiven Lösung auf den Markt zu bringen, mit der auch große Datenmengen einiger tausend Anlagen effizient analysiert werden können.

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Computer Vision in der Praxis

Die Erkennung von Fahrbahnmarkierungen ist ein essenzielles Element auf dem Weg zu autonom fahrenden Fahrzeugen. Mithilfe von Bilddaten und neuronalen Netzen - Convolutional Neural Networks (CNNs) wird dies möglich. Diese sind aus der Bildverarbeitung im Themenkomplex Deep Learning nicht mehr wegzudenken. Ergebnis ist ein trainiertes Modell, welches in der Lage ist, Fahrbahnmarkierungen auf Bildern zu erkennen und diese zu markieren.

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NLP in der Praxis

Chatbots sind digitale Assistenten, die vor allem zur Optimierung von internen Prozessen und zur Automatisierung sowie Optimierung von Supportprozessen wertvoll eingesetzt werden können. Dabei sind KI und Machine Learning - hier vor allem Natural Language Processing (NLP) -  das technologische Herzstück. Ein praktisches Anwendungsbeispiel ist ein Frühwarnsystem für Störungsmeldungen, welches automatisiert aus historischen und gegenwärtigen Daten heraus Häufungen bestimmter Störungen erkennt und die Nutzer:innen mit ersten geeigneten Gegenmaßnahmen unterstützt.

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Mit doubleSlash zum Ziel: Ihr Advanced Analytics Projekt erfolgreich umsetzen

Von der Data Science Strategie über die Datenintegration zur Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung decken wir als Beratungs- und Softwarehaus das gesamte Dienstleistungsspektrum ab und kennen uns auch im Data Engineering sehr gut aus. Durch unsere jahrelange Erfahrung in der Konzeption und Implementierung fachlich sowie technisch komplexer IT-Projekte sind wir der richtige Ansprechpartner, um Ihr Advanced Analytics Vorhaben mit Machine Learning zum Erfolg zu führen. Wir bieten Ihnen vor allem:

 

Unsere Leistungen:

  • Check bestehender KI Lösungen bzw. PoCs
     
  • Bewertung der geeigneten Technologien: Python Bibliotheken, Cloud Umgebungen (AWS, Azure) etc.
     
  • Einsatz von Standard Frameworks (BERT etc.)
     
  • Use Case Implementierung, z.B. mit Python, Tensorflow oder Matlab
     
  • strukturierte Analyse der Datenqualität z.B. im Bereich Text- oder Bilderkennung
     
  • Prüfung der wirtschaftlichen Umsetzbarkeit (ROI Berechnung)
     
  • Unterstützung des Produktmanagements (z.B. Marktanalysen, Geschäftsmodellberatung)

Ergebnisse und Artefakte:

  • PoC, d.h. schlankes Verproben, ob eine Lösung marktfähig umgesetzt werden kann
     
  • Bewertungsgrundlage zum Potenzial Ihrer Daten und Umsetzbarkeit Ihrer Use Cases
     
  • umfassende Entscheidungsvorlage, um das Vorhaben im Unternehmen weiter voran zu treiben
     
  • Empfehlung des passenden Technologie- und Methodenstack
     
  • Lernen und Anwenden: von erfahrenen Experten in dem Methoden- und Technologieumfeld profitieren
     
  • automatisierte Geschäftprozesse, die Vorhersagen und damit automatisierte datengetriebene Entscheidungen ermöglichen
     

 

Das bringen wir mit:

  • Wir sind mit allen relevanten Machine Learning Verfahren (v.a. NLP, Computer Vision, Predicitive Maintenance) vertraut und helfen Ihnen bei der Auswahl und dem Einsatz geeigneter Advanced Analytics Technologien.

  • Von der Bastelstube zum produktiven Betrieb: Wir haben fundierte Erfahrung bei der Implementierung von Software-Projekten und scheuen uns nicht vor großen, unstrukturierten und schnelllebigen Daten (Big Data).

  • Unsere speziell ausgebildeten Data Science Expert:innen bewerten mit tiefgehendem mathematischem und statistischem Know-How, welche Algorithmen und Verfahren für Ihren spezifischen Advanced Analytics Use Case am besten geeignet sind – und wenden diese entsprechend an.

 

Best Practices bei der Chatbot-Entwicklung

Damit Ihnen ein Chatbot als smarter Assistent einen Mehrwert bieten kann, muss das Konzept von Anfang an gut durchdacht sein. Doch wie kann ein Chatbot einem Unternehmen einen konkreten Mehrwert liefern und welche Technologien stecken in einem Chatbot? Hier gibt es unsere Best Practices vom Konzept bis zur Realisierung.

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Machine Learning Verfahren in der Praxis

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Leitfaden für erfolgreiche Machine Learning Projekte

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Wie können wir Sie bei Ihrem Advanced Analytics Projekt unterstützen?

Ihr Ansprechpartner

Danny Claus
Danny Claus
Machine Learning Experte

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