Einführung und Herausforderungen
Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen sind nicht mehr nur futuristische Trends, sondern mittlerweile grundlegende Bestandteile aller Geschäftsaktivitäten.
Entscheidungen in Bereichen wie Lieferkette, Vertrieb, Finanzen, Beschaffung, Personalwesen und Wartung basieren zunehmend auf riesigen Datenmengen, die in ihrem Rohzustand ungenutztes Potenzial bergen. Data Science dient dazu, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten zu strukturieren und Zusammenhänge mit externen Informationsquellen wie Social-Media-Variablen und makroökonomischen Indikatoren aufzudecken.
Durch den Einsatz fortschrittlicher Analysen und maschinellem Lernen können Unternehmen ihre Leistung deutlich steigern und gleichzeitig Prozesse neu gestalten, um den Zeitaufwand für repetitive manuelle Aufgaben zu reduzieren und diesen auf Aufgaben zu verlagern, die Fachwissen erfordern.
KI-Anwendungen stellen immer wieder ihre Fähigkeit unter Beweis, die operative Leistung von Unternehmen zu verbessern. Die Identifizierung der optimalen Mischung aus Geschäftssinn und Datenkompetenz ermöglicht die Entwicklung pragmatischer, leicht implementierbarer und skalierbarer Lösungen.
Wie wir helfen können
Unser Expertenteam aus Datenwissenschaftlern, Dateningenieuren und Datenanalysten unterstützt unsere Kunden dabei, fundiertes Fachwissen im operativen Bereich sowie technologisches und datenwissenschaftliches Know-how zu nutzen. Wir versetzen unsere Kunden in die Lage, anspruchsvolle KI-Projekte anzugehen und reale geschäftliche Herausforderungen effektiv zu bewältigen.
Wir wenden unsere Algorithmen für maschinelles Lernen und fortschrittliche Analysen auf eine Vielzahl von Anwendungsfällen an, darunter:
- Verkaufsprognosen
- Prognose der Logistikaktivitäten
- Merchandising und Sortimentsoptimierung
- Vorhersage der Lieferzeiten von Lieferanten und Vertrieb
- Optimierung der Personalbeschaffung und -rekrutierung
- Standardkostenmodellierung und Margenmanagement
- Vorhersage von Qualitätsmängeln in Produktionsumgebungen und Optimierung von Prozessparametern
- Bestandsimulation und Optimierung von MRP/DRP-Parametern
- Modellierung der Umweltauswirkungen