Künstliche Intelligenz

Wie können wir in die Zukunft sehen?

Wettervorhersage vs. Geschäftsvorhersage Prädiktive Werkzeuge in Unternehmen Der Sturm Filomena hat uns ein wunderschönes und...

Clouds from sky

Wettervorhersage vs. Geschäftsvorhersage

Prädiktive Werkzeuge in Unternehmen

Der Sturm Filomena hat uns ein wunderschönes und eindrucksvolles Satellitenbild hinterlassen. Es hat sich wie ein Lauffeuer in den sozialen Medien verbreitet und Versammlungen und Diskussionen ausgelöst. Das Hauptthema ist, ob die notwendigen Maßnahmen ergriffen wurden, um die Auswirkungen des “großen Schneefalls” zu minimieren oder nicht.

Wie dem auch sei, wir werden uns nicht auf diese Debatte einlassen, sicher ist, dass wir seit Jahrzehnten mit täglichen Vorhersagen leben, also jetzt schon die Zukunft sehen und diese konsultieren.

Sie werden mit einem hohen Prozentsatz an Genauigkeit für die Wettervorhersage für einer Woche im Voraus getroffen. Dabei ist die Rate der Übereinstimmung bei Vorhersagen bei zwei oder drei Tagen verbessert. Wettervorhersagemodelle, wie wir sie kennen, wurden in den 50er Jahren mit dem Start des ersten Satelliten für diesen Zweck, dem Vanguard 2, in die Umlaufbahn und dem Aufkommen und der schnellen Entwicklung von Computern geboren. Ihre Entwicklung zu der sehr hohen Effektivität, die sie heute haben, geht Hand in Hand mit dem Vormarsch neuer Technologien. Diese erlaubt es auch, die Grundlagen der Wettervorhersage auf andere Bereiche, wie z.B. die Wirtschaft, auszuweiten.

Niemand würde auf eine Reise gehen oder irgendeine Art von Outdoor-Aktivität planen, ohne das Wetter zu konsultieren. Genauso verfügt die Branche dank der unaufhaltsamen Entwicklung der Technologie und der Entwicklung von Big Data und künstlicher Intelligenz bereits über prädiktive Systeme, die ihren komplexen Abläufen mehr Effektivität verleihen.

Prädiktive Werkzeuge in Unternehmen

Bedarfsvorhersage und vorausschauende Wartung beispielsweise sind in Unternehmen bereits Realität und werden aufgrund ihrer unzähligen Vorteile immer häufiger eingesetzt. Genauso wie meteorologische Modelle die verfügbaren Daten zu Temperatur, Luftdruck, Luftfeuchtigkeit, Wind und Niederschlag kreuzen, ermöglicht die Anwendung von Algorithmen auf historische Aktivitäten, Werbekampagnen, Jahreszeit, sozioökonomische Situation, verfügbare Lagerbestände, zeitliche Auslastung der Lieferanten, etc… zu wissen, wie hoch die geschätzte Nachfrage nach Produkten sein wird und was das betreffende Unternehmen braucht, um sie zu befriedigen. Wir können in die Zukunft sehen.

Mit der vorausschauenden Wartung ist es genau dasselbe. Die Sensorik, das Internet der Dinge (Iot), fortschrittliche Analytik und künstliche Intelligenz steigern die Leistung von Maschinen, indem sie vorhersagen, was mit ihnen passieren wird. Sie macht planmäßige Überholungen und Teilewechsel überflüssig und greift nur dann ein, wenn es nötig ist. Das spart Zeit und Geld und erhöht die Leistung der Maschinen.

In meteorologischer Hinsicht erlauben uns alle von den Vorhersagen gelieferten Informationen, bessere Entscheidungen zu treffen: geeignete Kleidung zu nehmen, Pläne zu stornieren, Termine und Zeitpläne zu ändern, die Aktivität an die erwarteten Bedingungen anzupassen… und somit auf die Ereignisse vorbereitet zu sein, die mit hoher Wahrscheinlichkeit eintreten werden. Übertragen wir es auf die Geschäftswelt, passiert genau das Gleiche. Das Wissen um die tatsächliche Leistung bestimmter Maschinen und die Vorhersage ihres zukünftigen Zustands ermöglicht es, geplante Stopps zu eliminieren und nur dann zu handeln, wenn es wirklich notwendig ist. Das spart Zeit (Einsatz, wenn er tatsächlich erforderlich ist, weniger Stillstandszeiten, erhöhte Produktivität…) und Geld (erhöhte Nutzungsdauer von Teilen, frühzeitige Erkennung von möglichem Verschleiß oder Ausfällen, erhöhte Produktionszeit…).

Vermeidung von Flottenstillständen und Stock-Outs

Die Ähnlichkeit mit Bedarfsprognosesystemen ist noch deutlicher. Zu wissen, welchen Produktbedarf ein bestimmtes Unternehmen haben wird, ermöglicht die Planung von Einkäufen, Lagerflächen, die Optimierung der Logistik, die Organisation von Personalressourcen, den Start oder die Eindämmung von Werbekampagnen … das heißt, es vereinfacht die Entscheidungsfindung, die genauer sein wird.

Prädiktive Geschäftsmodelle nutzen neben anderen Variablen auch Wettervorhersagen, um alle Segmente der Lieferkette zu optimieren. Wenn ein historischer Schneefall angekündigt wird, bewerten diese Tools die atmosphärischen Parameter, den verfügbaren Bestand, die erwartete Nachfrage, die anstehenden Lieferungen, die geplanten Routen und alle notwendigen Produktions- und Logistikkennzahlen. Zusammenhängende Daten werden in einfachen Visualisierungen als nützliche Informationen für die Entscheidungsträger in verschiedenen Bereichen und Hierarchien dargestellt und Vorschläge übertragen, z.B. Rohmaterial zu bevorraten, Sendungen vorzuziehen oder zu verzögern, Routen neu zu definieren, Termine und Zeitpläne anzupassen, Ressourcen zu planen … so werden Produktionsausfälle, stillgelegte Flotte auf der Straße, Verluste durch Verfall, Mangel an Produkten der Einheit in den Regalen, höhere Kosten pro Vorgang vermieden.

Sehen Sie in die Zukunft Ihres Unternehmens…

So wie wir, um den Erfolg einer beliebigen Outdoor-Aktivität zu garantieren, die Wettervorhersage konsultieren, aufgrund derer wir entscheiden, ob wir die Pläne weiterverfolgen, verschieben oder vorziehen, den Ort ändern, uns mit der richtigen Ausrüstung ausstatten, ein Fahrzeug benutzen oder nicht usw. Unternehmen, die wirklich effizient und wettbewerbsfähig sein wollen, müssen über Vorhersagesysteme verfügen, die ihre Entscheidungsfindung erleichtern und optimieren. Zu wissen, was mit hohen Wahrscheinlichkeitsindizes passieren wird, erlaubt es, den Kurs des Unternehmens auf bestimmte Tatsachen und nicht auf Annahmen zu setzen, was eine bessere Planung, Effizienz und Rentabilität garantiert.