Vorhersehen, was als Nächstes kommt
Mit historischen Daten, statistischen Methoden und Machine Learning künftige Ergebnisse abschätzen und Risiken erkennen, bevor sie zu teuren Problemen werden.
Wir entwickeln Prognosesysteme, die auf Ihre Daten, Ihr Betriebsumfeld und Ihre Entscheidungsanforderungen zugeschnitten sind.
Was können wir vorhersagen?
Prognosen, die an echte Entscheidungen gekoppelt sind
Nachfrage & Geschäftsentwicklung
Umsatz, Ressourcenbedarf, Arbeitslast, Bestandsbedarf und relevante Betriebskennzahlen prognostizieren.
Zuverlässigkeit von Anlagen & Assets
Ausfallrisiken abschätzen, auffälliges Verhalten erkennen und zustandsbasierte Instandhaltung mit verfügbaren Sensor-, Ereignis- oder historischen Wartungsdaten unterstützen.
Risiko- & Anomalieerkennung
Ungewöhnliche Muster erkennen, mögliche Risiken abschätzen und Fälle für die weitere Prüfung priorisieren.
Kunden- & Marktverhalten
Abwanderung, Konversionswahrscheinlichkeit, Nachfrageveränderungen und anderes Verhalten abschätzen, sofern geeignete Daten und Validierungsmethoden vorhanden sind.
Betriebliche Ergebnisse
Verzögerungen, Durchsatz, Qualitätskennzahlen und Kapazitätsengpässe prognostizieren.
So entwickeln wir Prognosesysteme
Sechs Schritte vom Ziel zur verlässlichen Prognose
Zielgröße definieren
Die Zielgröße und die Entscheidung definieren, die sie unterstützen soll.
Daten bewerten
Verfügbarkeit, Qualität, Abdeckung und historische Grenzen der Daten bewerten.
Baseline festlegen
Eine Baseline-Leistung und geeignete Bewertungsmetriken festlegen.
Auswählen & validieren
Geeignete statistische oder Machine-Learning-Modelle auswählen und validieren.
Integrieren
Prognosen in operative Workflows integrieren.
Überwachen & nachkalibrieren
Leistung überwachen und bei veränderten Bedingungen nachkalibrieren.
Prognosen, die zählen
Eine Prognose ist nur dann wertvoll, wenn sie eine Entscheidung verbessert.
Wir bewerten Modelle an relevanten Baselines und Geschäftsergebnissen – nicht an isolierten Genauigkeitsmetriken.
Am nützlichsten werden Prognosen, wenn sie in präskriptive Analytics einfließen: in die Bewertung, welche Maßnahme angesichts des prognostizierten Ergebnisses, Ihrer Ziele und Ihrer Randbedingungen die richtige ist.
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