Einführung und Herausforderungen
Künstliche Intelligenz (KI) ist nicht mehr nur ein Schlagwort, sondern Realität im Betriebsablauf. Anwendungsfälle nehmen in vielen Bereichen rapide zu. Vertrieb, Lieferkette, Finanzen, Einkauf und Wartung generieren riesige Datenmengen, deren Potenzial noch ungenutzt ist. Ohne Datenwissenschaft haben Teams Schwierigkeiten, diese großen Datensätze zu nutzen, und verfügen nicht über die Tools, um Korrelationen mit externen Daten wie Wettervorhersagen und makroökonomischen Kennzahlen zu untersuchen.
Die bereits entwickelten Anwendungsfälle zeigen jedoch, wie wichtig es ist, KI in Prozesse zu integrieren, um die operative Leistung zu verbessern.
Um dies zu erreichen, ist eine Kombination aus Geschäfts- und Datenkompetenz erforderlich, um pragmatische und nutzbare KI-Lösungen zu entwickeln und zu implementieren.
Wie wir helfen können
Die Schaffung von Mehrwert durch Daten erfordert die Bündelung komplementärer Fachkenntnisse: Datenwissenschaftler, Dateningenieure, Analysten und Visualisierungsexperten. Die Kombination dieser Datenkompetenzen mit unserer Geschäftsexpertise ermöglicht es uns, unsere Kunden bei ihren KI- und Data-Science-Projekten umfassend zu unterstützen und maßgeschneiderte Vorhersagemodelle zu entwickeln, die sich an ihre Betriebsprozesse anpassen.
Diese Modelle sind Open-Source-Algorithmen, die von den Datalab-Teams unserer Kunden (oder gegebenenfalls von den Teams von Argon & Co) gewartet werden können.
Wir arbeiten unter anderem an folgenden Anwendungsfällen:
- Absatzprognosen
- Prognosen zur Logistikaktivität
- Merchandising und Optimierung des Produktangebots
- Standardkostenmodellierung und Margenmanagement
- Vorhersage von Qualitätsmängeln in Produktionsumgebungen und Optimierung von Prozessparametern
- Automatisierte Bestandsauffüllung