Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML
Schwankende Absatzmengen, unregelmäßiges Bestellverhalten oder Störungen in der Infrastruktur können zu großen betriebswirtschaftlichen Schäden im Unternehmen führen. Diese Einflüsse stellen große Herausforderungen für die Logistik dar. Doch wie wäre es genau solche Faktoren und ihre Einflüsse bereits im Voraus zu kennen?
Mittels maschinellem Lernen, genau genommen Predictive Analytics, wird genau dieser Blick in die Zukunft ermöglicht. Die Kombination von internen und externen Datenquellen ermöglicht sehr genaue Modelle zur Mengenprognose auf Basis von Informationen zu berechnen die durch die intern vorliegenden Daten allein nicht möglich sind. Doch viele Unternehmen fragen sich: Reicht die vorliegende Datenqualität aus um solche Modelle zu aufzubauen und gute Ergebnissen zu erzielen?
Der Fraunhofer Quick-Check gibt Ihnen genau darauf eine Antwort. Als Unternehmen stellen Sie ihre Daten zur Verfügung und der Quick-Check überprüft:
Wie ist die Datenqualität?
Eignen sich Ihre Daten für eine Prognose?
Welche Ergebnisse können Sie erwarten?
So bekommen Sie die Möglichkeit mit wenig Aufwand und ohne großes Risiko einen ersten Schritt in die Möglichkeiten und Vorteile des Maschinellen Lernens zu wagen.
Falls Sie weitere Informationen benötigen, melden Sie sich gern bei uns.