Advanced Analytics Projekte mit Machine Learning erfolgreich umsetzen

Mit Data Science und Machine Learning smarte Business Entscheidungen treffen.

Mit Machine Learning das richtige Wissen aus Big Data ziehen

Mit Big Data werden große Datenmengen verarbeitet. Von „intelligent“ oder „nutzbringend“ ist keine Rede. Inzwischen aber ist klar: Gewinner des digitalen Wandels wird sein, wer in der Lage ist, mit Daten Wertschöpfung zu betreiben. Sie sind der Rohstoff, aus dem zum Teil völlig neuartige Anwendungen und Geschäftsmodelle entstehen, wie auch der Anwendungsfall Predictive Maintenance sehr gut zeigt.

Durch moderne Methoden aus dem Data Science und Machine Learning Umfeld können aus empirischen Daten Erkenntnisse gewonnen werden mit denen zukünftige Entscheidungen optimiert werden. Das sagt Ihnen viel über vergangenes Verhalten Ihrer Kunden und Maschinen, aber ermöglicht vor allem über Predictive Analytics Methoden auch Vorhersagen. Dies kann einen erheblichen Wettbewerbsvorteil gegenüber Konkurrenten darstellen. Dennoch fehlt vielen Unternehmen das notwendige technologische oder methodische Know-How rund um künstliche Intelligenz, Machine Learning Verfahren und Algorithmen, um eine marktfähige Lösung zu entwickeln.

Leitfaden für erfolgreiche Machine Learning Projekte

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Stellen Sie sich häufig diese Fragen?

  • Wie kann ich in meinen Daten bisher unbekannte Muster identifizieren, um unerwartete Ereignisse zukünftig besser vorhersagen zu können?

  • Welche Potentiale haben meine Daten und welche Use Cases kann ich damit umsetzen (und welche nicht)?

  • Wie kann ich meinen Proof of Concept in eine produktive, skalierbare Lösung überführen?

  • Wie kann ich meine Kunden, meine Produkte und Dienste und auch mein eigenes Unternehmen besser verstehen?

  • Wie kann ich Business Entscheidungen oder Kundenverhalten mit Hilfe von Datenanalysen so exakt wie möglich vorhersagen?

  • Wie komme ich automatisiert zu datengetriebenen Entscheidungen und einem datengetriebenen Business? 

  • Wie gehe ich vor, wenn mir technologisches und/ oder methodisches Know-how zur Umsetzung meines Machine Learning Vorhabens fehlt?

Was macht ein Data Scientist?

doubleSlash Teaser Predictive Maintenance

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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:

 

Durch Vorhersagen Lebensdauer und Energieleistung von Windkraftanlagen berechnen

Die Forschungsabteilung eines Anlagenbauers 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. Für die zugehörige technische Umsetzung im Bereich Predictive Maintenance wird sowohl das technische Wissen als auch die dafür notwendige Erfahrung benötigt.

 

Dezidierte Produktempfehlungen für Kunden eines Fahrradherstellers

Ein Hersteller von Premium-Fahrrädern hat seine Produkte vernetzt und eine technologische Plattform entwickelt. Über sie soll der Zugriff auf Daten wie Standort, Geschwindigkeit, Laufleistung usw. ermöglicht werden. Aufbauend auf diesen Informationen möchte das Unternehmen dedizierte Produktempfehlungen, wie z.B. spezielle Fahrradhelme für Kunden, die eher in der Stadt fahren, entwickeln. Hierzu fehlt ihm jedoch das methodische Wissen und die Erfahrung in der Anwendung von entsprechenden (Machine Learning) Algorithmen und Verfahren.

 

Routenoptimierung für Elektrofahrzeuge

Ein Automotive Konzern beschäftigt sich mit der Routenoptimierung für Elektrofahrzeuge. Die begrenzte Reichweite von Elektrofahrzeugen, kombiniert mit einer sich noch entwickelnden Ladeinfrastruktur, kann zu Stoßzeiten zur Überlastung von Ladestationen führen und unerwünschte, lange Wartezeiten verursachen. Durch eine optimierte Routenplanung, entwickelt mit der Unterstützung von ausgewählten Machine Learning Modellen, besteht die Möglichkeit, Elektrofahrzeuge intelligent auf verfügbare Ladestationen zu verteilen. Unter Berücksichtigung der voraussichtlichen Auslastung von Ladestationen, kann die Route bestmöglich angepasst und somit Überlastungen minimiert werden. Für die Umsetzung dieses Projekts hat das Unternehmen Bedarf an methodischem Wissen und benötigt Unterstützung bei der technischen Umsetzung.

Machine Learning Verfahren in der Praxis

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Ihr konkreter Vorteil durch Advanced Analytics und Machine Learning Verfahren

Durch die gezielte Verwendung von Advanced Analytics Verfahren wie z.B. Machine Learning können Vorhersagen über zukünftige Ereignisse generiert werden. Durch den  Einsatz geeigneter Technologien können beispielsweise auch große Datenmengen (Big Data) effizient verarbeitet werden. Ihre Entscheidungsprozesse werden automatisiert und dadurch erheblich optimiert, d.h. deutlich schneller und qualitativ besser. Die entsprechenden Analyseergebnisse stehen Ihnen innerhalb kürzester Zeit zur Verfügung. Dadurch entsteht ein erheblicher Mehrwert für Ihr Produkt- und Dienstleistungsangebot, und damit ein potentieller Wettbewerbsvorteil für Ihr Unternehmen.

 

 

Von Machine Learning Consulting bis zur Algorithmen-Auswahl – doubleSlash ist Ihr Data Science Spezialist

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:

 

  • Technologieberatung und  -auswahl

  • Beratung bei der Konzeption (technisch und fachlich)

  • Check Ihrer schon eingesetzten Lösung

  • Bewertung der Datenqualität und Use Cases

  • Proof of Concept Implementierung

  • Entwicklung produktiver, skalierbarer Lösungen – Überführung von Proof of Concepts in eine produktive Lösung

  • starke Partner wie Microsoft oder PTC

  • Auswahl, Konzeption, Design und Entwicklung von Algorithmen

  • Algorithmen Implementierung, z.B. mit Python, Tensorflow oder Matlab

Wir führen Ihr Advanced Analytics Vorhaben zum Erfolg

Durch den gezielten Einsatz mathematischer und statistischer Verfahren, die unter dem Begriff Machine Learning zusammengefasst werden, sind unsere Experten in der Lage komplexe Strukturen in Daten zu erkennen. Aus diesen Erkenntnissen lassen sich dann Vorhersagen über zukünftige Ereignisse ableiten.

Dieses neu gewonnene Wissen wird dann mit Hilfe von speziellen Technologien dazu genutzt, um Prozesse zu optimieren bzw. zu automatisieren. Dank dieser Nutzung von Machine Learning sind Sie in der Lage erhebliche Wettbewerbsvorteile und Alleinstellungsmerkmale zu erzeugen.

 

  • Ob Python, Azure Machine Learning API, Spark MLlib oder TensorFlow. Wir helfen bei der Auswahl und dem Einsatz geeigneter Advanced Analytics Technologien. So kommt die für Ihre Anwendung passende Technologie zum Einsatz, damit optimale Ergebnisse erzielt werden können.

  • 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). Dabei ist es uns wichtig Ihr Projekt schnell auf die Straße zu bringen und somit die „Time-to-Market“ für Ihre Lösung zu verkürzen.

  • Wir setzen populäre Machine Learning Algorithmen wie Regressionen, Clustererkennung, Decision Trees oder künstliche neuronale Netze in unseren Projekten ein. Unsere speziell ausgebildeten Experten 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.

 

 

 

Geprüft und zertifiziert für den Einsatz in Ihrem Unternehmen





Wie können wir Sie mit einer individuellen Machine Learning Beratung unterstützen?

Wir bieten Ihnen individuelles Machine Learning Consulting. Dabei schauen wir auf Ihre Datenstrategie, Ihre Prozess- und IT-Landschaft und Ihr tragfähiges Geschäftsmodell. Ziel ist es, Ihnen mit passenden Machine Learning Verfahren zu automatisierten und nachhaltigen Business Entscheidungen zu verhelfen - von Predictive Maintenance über eMobility bis zum E-Commerce.

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Danny Claus
Danny Claus
Machine Learning Experte

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