Demand Prediction

Bedarfsprognose

Die Zukunft Ihres Unternehmens voraussehen

Von der Herausforderung zur Lösung

Herausforderung

Geschäftsentscheidungen hängen stark von Zukunftserwartungen ab. Solche Vorhersagen sind subjektiv und hängen von der Erfahrung des jeweiligen Experten ab.

Idee

Wir nutzen Machine-Learning, um rein datenbasierte Vorhersagen zu treffen.

Lösung

Wir erstellen mehrere Datenquellen, die für die Domäne relevant sind, trainieren ein Modell auf vergangenen Beobachtungen und lassen es dann zukünftige Entwicklungen vorhersagen.

Herausforderung

Geschäftsstrategien und Entscheidungen hängen von bestimmten Annahmen über Märkte, Kundenverhalten usw. ab. In der Praxis verfügen wir über Fachleute mit ihren Kenntnissen und Erfahrungen sowie über geeignete Werkzeuge, um Schlussfolgerungen zu ziehen und Vorhersagen zu treffen. Der Nachteil ist, dass solche Experten teuer, nicht immer verfügbar und letztendlich mit Ihrer subjektiven Sicht auf die Zukunft nicht immer richtig liegen.

Idee

Wir verwenden Machine-Learning-Methoden, um Modelle eines bestimmten Bereichs zu trainieren und diese Modelle dann für Vorhersagen zu verwenden. Das Ergebnis ist im Vergleich zu den Einschätzungen von Experten objektiver. Außerdem lassen sich die Vorhersagen kontinuierlich als Eingabe für Live-Systeme berechnen. Eine weitere häufige Anwendungsmöglichkeit ist die Konfiguration von Alarmen auf Basis von Prognosen, um eine bestimmte Reaktionszeit zu ermöglichen.

Oder einen Routen- und Transportvorschlag durch ein intelligentes System, das alle diese Faktoren und darüber hinaus weitere Faktoren wie die Aufgabentermine von Ihnen und Ihren Kollegen oder die voraussichtliche Verfügbarkeit von Betriebsmitteln an Standorten berücksichtigt?

Lösung

Bei unserem Machine-Learning-Ansatz verlassen wir uns auf historische Daten und zurückliegende Beobachtungen. Wir analysieren die Relevanz der vorliegenden Daten für das Vorhersageziel, Einflussfaktoren, Korrelationen und Muster. Unsere Methoden umfassen sowohl die Visualisierung und Statistik als auch komplexe Algorithmen für das Trainieren von Modellen.

Darüber hinaus können zusätzlich zu diesem rein datengestützten Ansatz bekannte und bewährte Zusammenhänge oder Randbedingungen als Funktionen zur Verstärkung des Modells integriert werden.

Aurea
Vorausschauende Wartung:

Wartungen werden oft konservativ durchgeführt, d. h. sie werden oft genug wiederholt, um das Risiko von Schäden auf ein akzeptables Maß zu reduzieren. Mit Prognosemodellen kann das Nutzungsende von Maschinenkomponenten abgeschätzt werden. Mit diesen Informationen können Betreiber Kosten sparen, indem sie Wartungsaufgaben nur genau dann durchführen, wenn sie tatsächlich notwendig sind. Andererseits lassen sich Stillstandszeiten unter Berücksichtigung von Randbedingungen und Optimierungszielen planen.

Referenzprojekte:
Steyr Motoren

Prediction Taxidemand
Mobilität/Vorhersage der Taxinachfrage:

Taxis sind aus den Verkehrssystemen der Welt nicht mehr wegzudenken. Der Ertrag pro Fahrt ist jedoch relativ gering und somit ist der Auslastungsgrad ein entscheidender Faktor für den Wettbewerbsvorteil und den Geschäftserfolg in dieser Branche. Dabei besteht für Betreiber einer Taxiflotte ein starker Bedarf, die Positionierung (und Führung) der Taxis der Flotte zu optimieren.

Referenzprojekte:
Prediction Energy
Vorhersage des Energiebedarfs:

In modernen Energieversorgungssystemen spielen lokal verfügbare Energiequellen wie Wind, Sonne oder Wasser eine wichtige Rolle. Sie bringen das traditionelle zentralisierte Stromerzeugungsmodell aus dem Gleichgewicht und geben den Weg frei für ein komplexes und dynamisches System mit mehreren Akteuren und Energiequellen. Infolgedessen entwickelt sich der Energiemarkt sehr dynamisch, wobei die Energieerzeuger flexibel entscheiden können, wann es besser ist, die von ihnen erzeugte Energie zu speichern, zu nutzen oder zu verkaufen. In diesem Zusammenhang gewinnen Energiebedarfsprognosen zunehmend an Bedeutung, da sie sowohl für Verbraucher als auch für Produzenten erhebliche Einsparungen bringen können.

Referenzprojekte:

Vision

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