Data & AI für den Betrieb
Bedarfsprognose und AI-gesteuerte Lieferkette: maßgeschneiderte Prognosemodelle zur Optimierung betrieblicher Prozesse.
Verkaufsprognosen sind heute eine der größten Herausforderungen für die meisten Produktionsunternehmen.
Dank unserer fundierten technischen Kenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens und fortschrittlicher AI-Techniken entwickeln wir äußerst umfassende und zuverlässige Modelle zur Absatzprognose, die sich an unvorhersehbare Markteinflüsse und branchenspezifische Gegebenheiten anpassen können.
Vorhandene Vorhersage-Engines haben signifikante Einschränkungen aus drei Hauptgründen:
1. Die Komplexität der Extraktion von data aus den meisten data-Quellen (Excel-Dateien wie Medienpläne, PDF-Dateien reports…)
2. Die Unfähigkeit, mehrere Effekte vorherzusagen die den Endverkauf beeinflussen (soziale Medien, Wettbewerb...)
3. Die Unfähigkeit, spezifische Branchenauswirkungen zu erklären (Global Shoppers-Effekt – Luxus, Umweltschutzinitiativen der Regierung – Automobilindustrie…).
Wir entwerfen und liefern konkrete Maßnahmen durch einen umfassenden Rahmen.
Von der data-Managementstrategie bis hin zur Sicherstellung der DSGVO-Konformität von Unternehmen – unser Team unterstützt und berät Führungskräfte dabei, ihre data governance-Struktur zu optimieren, um ihre Leistungsfähigkeit zu steigern.>Wir legen Wert darauf, für jeden unserer Kunden einzigartige Lösungen zu entwickeln, und beziehen deren Teams mit ein, um eine maßgeschneiderte und effiziente Organisationsstruktur zu entwerfen.
Prognose der Auswirkungen von Werbeaktionen auf den Abverkauf
Hersteller und Einzelhändler verfolgen gemeinsam das Ziel, mehr Einkaufsfahrten anzuregen, weshalb Werbekampagnen oft auf dieses für beide Seiten vorteilhafte Ziel ausgerichtet sind. Aktionen von Einzelhändlern und Herstellern haben eine komplexe Struktur, die sowohl monetäre als auch nicht-monetäre Komponenten sowie unmittelbare und langfristige Auswirkungen umfasst.
Um die Strategie von Promotions (Menge, Preis, Zeitpunkt, Produkt, ...) und deren Auswirkungen auf den Abverkauf zu optimieren, ist es notwendig, deren Wert und Einfluss einschätzen zu können.
Werbeaktionen haben jedoch ihren Preis: Entweder entgehen Umsätze bei ähnlichen Produkten, die andernfalls gekauft worden wären, oder es entstehen Umsatzverluste aufgrund der Werbeaktion selbst. Eine klare und selbstlernende Auswertung von Werbeaktionen ist unerlässlich, um deren Einsatz zu verfolgen und zu optimieren, und Artefact ist in der Lage, solche Vorhersagemodelle zu erstellen, um Werbeentscheidungen zu verbessern.
Muster- und Regelmäßigkeitserkennung
Die Mustererkennung ist ein grundlegender Bereich der data-Analyse. Sie besteht im Wesentlichen darin, Muster und Regelmäßigkeiten in data zu erkennen, um bestimmte Verhaltensweisen zu verstehen.
Die Identifizierung von Problemen innerhalb Ihrer Lieferkette, die Aufdeckung betrügerischer Handlungen oder das Aufdecken verdächtigen Verhaltens in einer Menschenmenge sind konkrete, besonders wertvolle Anwendungsfälle. Die Methodik unseres Artefact ist darauf ausgelegt, dieses Ausreißerverhalten zu erkennen und dabei die Fallstricke dieses Seltenheitsphänomens zu umgehen.
Wir nutzen die verfügbaren Rohdaten data (strukturierte data-Daten wie Betriebsprotokolle oder auch Bild- und Videoaufzeichnungen) vor den Verarbeitungs- und Modellierungsschritten optimal, um die gewünschten Anomalien aufzudecken.
Unsere Fachartikel zur Umstellung von Data und AI
Ausweitung der Data-Zusammenarbeit im Zeitalter von AI
Das neue E-Book von Artefact mit dem Titel „Scaling Data Collaboration in the AI Era“ untersucht, wie Unternehmen einen höheren Mehrwert erzielen können, indem sie data-Silos aufbrechen und eine nahtlose...
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