Data Science

Dank Data Science können Sie die Daten nutzen, die von betriebswirtschaftlichen Systemen wie ERP (Enterprise Resource Planning), CRM (Customer Relationship Management) oder SCM (Supply Chain Management) und dem jüngsten Einzug der Industrie 4.0 für kleine und große Unternehmen generiert werden. Unternehmen generieren heutzutage eine große Menge an Daten, deren Analyse einen großen Mehrwert für das Unternehmen bieten können.

Der damit verbundene Wettbewerbsvorteil ist so groß, dass Unternehmen, die sich nicht an die digitale Transformation anpassen, nur schwer am Markt bestehen werden. Derzeit werden laut einer MIT-Studie nur 0,5% aller von Unternehmen generierten Daten analysiert.

Data-Science-Lösungen ermöglichen es Unternehmen, ihre Einnahmen durch Kundensegmentierung oder Produktempfehlungen zu steigern, ihre Kosten durch effizientere Einkaufsplanung dank Bedarfsprognose, vorausschauende Wartung der Maschinen in der Lieferkette, Produktion, Optimierung von Vertriebswegen oder Personalmanagement zu verringern, und auch neue Produkte zu erstellen.

In unseren Success Stories sehen Sie einige konkrete Beispiele, die wir für innovative Unternehmen entwickelt haben.

Was ist Date Science?

Data Science kombiniert rechnerische, mathematische und statistische Methoden mit dem Wissen einer Branche oder Industrie, um Muster aus den Daten zu extrahieren, die es ermöglichen, Prozesse vorherzusagen oder zu automatisieren. Dies ermöglicht Unternehmen Kosten zu senken, den Umsatz zu steigern und in bestimmten Fällen neue Produkte zu entwickeln.

Der Bereich Data Science setzt Künstliche Intelligenz intensiv ein, um Problemlösungen verschiedenster Art zu lösen. So lassen sich beispielsweise klassische Machine-Learning-Algorithmen nutzen, um die Nachfrage nach einem bestimmten Produkt vorherzusagen, oder neuere Deep-Learning-Techniken, um komplexe kognitive Aufgaben wie die Bildklassifizierung oder das autonome Fahren von Fahrzeugen zu automatisieren.

Data Science-Anwendungen

Data Science ist geeignet für jede Art von Geschäft und hat multiple Anwendungsfälle in Unternehmen:

Bedarfsprognose
Je nach Branche können die Kosten des verwendeten Zubehörs einen erheblichen Anteil am Endpreis des Endprodukts haben. Eine Reduzierung der Materialkosten ohne Beeinträchtigung der Produktqualität kann durch den Kauf der richtigen und notwendigen Menge zum optimalen Zeitpunkt erreicht werden. Darüber hinaus ermöglicht eine gute Nachfrageprognose ein besseres Management der Produktionskette, wodurch unerwartete Stopps aufgrund von Lagerbrüchen vermieden werden und eine bessere Lagerverwaltung aufgrund von Überangeboten möglich ist.
Empfehlungssystem
Diese Anwendung ist für den E-Commerce unerlässlich, da durch die Analyse der Daten zum Verhalten der Benutzer im Internet und zum Zufriedenheitsgrad der Produkte ein Empfehlungssystem für neue oder ergänzende Produkte integriert werden kann. Auf diese Weise hat der Benutzer Alternativen, ohne die Seite und andere potenziell interessante Produkte zu verlassen.
Vorausschauende und präskriptive Wartung
Der kontinuierliche, ununterbrochene Einsatz von Maschinen in Produktionslinien und manchmal mit maximaler Kapazität kann zu unerwarteten Ausfällen führen, die die damit verbundenen Kosten für einen unerwarteten Stillstand, eine Reparatur und im speziellen Fall der Lebensmittelindustrie deren Reinigung und den Verlust von Rohmaterial verursachen Material. Mistral kann die historischen Daten sowohl der Sensoren als auch des Betriebs der in der Produktionskette eingesetzten Maschinen analysieren und mit den erkannten Fehlern in Beziehung setzen. Mithilfe von Data-Science-Techniken werden Algorithmen entwickelt, die Systemausfälle mit einer vorgegebenen Zeit im Voraus vorhersagen oder die Restlebensdauer abschätzen können, um technische Stillstände, die die Dynamik der Produktionskette beeinträchtigen, mit möglichst geringen Kosten planen zu können.
Kundensegmentierung
Dank der Kundensegmentierung können Sie Ihre Kunden nach gemeinsamen Merkmalen gruppieren und ihnen mit personalisierten Angeboten die Produkte anbieten, die ihren Bedürfnissen am besten entsprechen. Diese Anwendung ist für den E-Commerce von besonderem Interesse, da alles, was im Internet passiert, aufgezeichnet wird und die Analyse von Variablen wie dem Verhalten im Internet oder der Kaufhistorie Ihnen helfen kann, Ihre profitabelsten Kunden zu identifizieren (und Maßnahmen zu ergreifen, um sie zu binden) und Minuspunkte (um sie wieder anzuziehen).
Abfallreduzierung
Die Verschwendung von Rohstoffen oder Fertigprodukten aufgrund von Qualitätsmängeln führt zu hohen Kostenüberschreitungen für Unternehmen. Diese Ausfälle sind hauptsächlich auf Maschinenausfälle zurückzuführen, die sich negativ auf die Produktion auswirken. Dank Data Science können Unternehmen vorhersagen, wann diese Art von Panne auftritt, und sie beheben, bevor sie eintritt.
Vorhersage von Verzögerungen bei der Produktlieferung
Als Kunden haben wir uns in den letzten Jahren an eine höhere Nachfrage bei Auftragslieferungen gewöhnt. Eine schlechte Erfahrung wirkt sich negativ auf das Image der Marke aus und es ist wahrscheinlicher, dass dieser Kunde dem Unternehmen nicht mehr vertraut. Darüber hinaus kann es bei Verspätungen, wenn Sie Lieferant sind, zu höheren Kosten in Form von Bußgeldern oder zu Mehrkosten im Kundenservice führen. Durch eine Analyse des Zustands der Maschinen, des Produktionsstandes und des verfügbaren Personals können Sie mögliche Verzögerungen erkennen und Maßnahmen zur Vermeidung zukünftiger Probleme einleiten.

Phasen eines Data Science-Projekts

 

Geschäftsfragen

Der Kunde stellt einen Bedarf, entweder spezifisch für sein eigenes Unternehmen oder allgemeiner für eine Branche, in der Regel mit dem Ziel, Kosten zu senken, Einnahmen zu steigern oder neue Produkte zu schaffen fest.

Geschäftskenntnisse

Mistral sammelt so viele Informationen wie möglich, um Geschäftsfragen zu beantworten und ihre Kontrollfaktoren und Engpässe zu identifizieren.

Datensammlung und -exploration

Sobald die Geschäftsprozesse bekannt und die Steuerungsfaktoren identifiziert sind, übersetzen wir diese Informationen in Variablen und Daten. Anschließend erfolgt eine explorative Analyse zur Bewertung der Qualität.

Mathematisches Modell

Wir wenden Methoden des maschinellen Lernens an, um mehrere Modelle zu entwickeln, die konkurrieren, um herauszufinden, welches das Beste ist. Wir beginnen mit einfacheren Modellen, um eine schnellere Reaktion auf Kundenbedürfnisse zu bieten und können auf diese Weise die Vorteile so schnell wie möglich erkennen.

Implementierung

Wenn wir ein Minimum Viable Model haben, wird es in das Steuerungssystem des Unternehmens eingeführt, damit es kontinuierlich lernt, mit einer skalierbaren Implementierung und Lernfähigkeit, da es mehr Daten hat.

ROI-Bewertung

In der letzten Phase wird die Kapitalrendite bewertet, da das beste mathematische Modell nicht das mit dem größten Nutzen sein muss. Wenn es kleiner als 0 ist, gehen wir zurück zur Modellphase, um es zu verbessern.

Sobald das Minimum Viable Model implementiert ist, wird der Zyklus mit der Entwicklung komplexerer mathematischer Modelle fortgesetzt, die das zuvor installierte ersetzen, wenn davon ausgegangen wird, dass sie die Kosten senken oder den Gewinn steigern könnten. Wenn mehr Daten oder neue Variablen erhalten werden, werden diese zusätzlich aufgenommen, um die Anpassungsgüte und den ROI neu zu bewerten.

In dieser Phase überwacht Mistral die tatsächliche Wirksamkeit der entwickelten Algorithmen durch die Implementierung von Dashboards (integriert oder nicht im Steuerungssystem), mit denen die Entwicklung der wichtigsten Parameter interaktiv und in Echtzeit angezeigt werden kann. Unter folgendem Link finden Sie weitere Informationen zum Lebenszyklus eines Data Science Projekts.

Verwandeln Sie Ihre Daten in Informationen