Künstliche Intelligenz

Sammlung und Verarbeitung von Daten für Machbarkeitsstudien, Prognosen und Handlungsempfehlungen

Eine Kernkompetenz von TurnDigital liegt in der Sammlung und Verarbeitung von Daten (à la Big Data). Daten sind für Machine Learning (ML) ähnlich wie Benzin für Verbrennungsmotoren – ohne diese Rohstoffe würde beides nicht funktionieren.

ML ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI), welches Wissen aus Erfahrung geneiert. Das Wissen wird dabei in einem Lernprozess angeeignet, bei dem nicht einfach nur auswendig gelernt wird, sondern auch Muster und abstrahierte Gesetzmäßigkeiten aus den Trainingsdaten entdeckt werden. Dadurch ist es möglich ML Modelle aufzubauen, die aus Daten aus der Vergangenheit lernen können, um Entscheidungen in der Gegenwart oder Zukunft zu treffen.

TurnDigital hilft bei der Auswahl und bei der Implementierung von Datenloggern an wichtigen Stellen in Ihren Prozessen, um die relevanten Daten (also die Rohstoffe) zu sammeln.

Gesammelte Daten müssen erstmal aufbereitet werden, damit diese in ML verwendet werden können – genauso wie Öl erstmal aufbereitet werden muss, damit es in Verbrennungsmotoren verwendet werden kann. Während dieser händischen (manchmal teilweise automatisierten) Aufbereitung können bereits viele Insights (Einsichten) gewonnen werden. Wir helfen Ihnen diese Daten verständlich aufzulegen, indem relevante Grafiken visuell dargestellt werden. Hand in Hand werden wir dann diese manuell aufbereiteten Daten automatisieren, um diese in die von uns erstellen ML Modelle zu füttern.

Ziel dieses Vorgehens ist es, die gesamte Pipeline im Nachhinein vollständig autonom zu gestalten. Die Anwendungsbereiche hierbei umfassen beispielsweise Prognosen über zukünftige Absätze / Auslastungen und Empfehlungssysteme für ihre Kunden und Mitarbeiter.

Data Insights / Prognosen

Einsicht in die Daten ermöglicht die Prognosen für zukünftige Absätze, Auslastungen Ihrer Ressourcen durch vorhergesagte Kundenanstürme, als auch aktive strategische Handlungsempfehlungen für kritische und undurchsichtige Entscheidungen für Ihre Geschäftsfelder.

Recommender Systems

Wir implementieren Empfehlungssysteme für Ihre Kunden, damit diese beispielsweise immer die relevantesten Artikel in einem Online-Shop angezeigt bekommen. Dies hilft dabei Ihre Kunden tiefer in Ihrem Portfolio eintauchen zu lassen, was gewöhnlich zu einem höheren Absatz führt.

Die besten Beispiele hierfür sind: Produktempfehlungen wie bei Amazon, Filmvorschläge wie bei Netflix und Musikvorschläge wie bei Spotify.