Data Science und Künstliche Intelligenz sind in zahlreichen Branchen und Unternehmensbereichen einsetzbar. Hier haben wir für Sie Beispiele gesammelt, wie Sie aus Ihren Daten puren Mehrwert schaffen können.

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  • Predictive Maintenance
    Ausfallzeiten von Maschinen und Anlagen werden reduziert, indem vorausschauende Datenmodelle erkennen, wann es zu einem Ausfall kommen wird. So können Techniker für die Behebung der Probleme rechtzeitig vor einem Maschinenstillstand beauftragt werden.
  • OEE-Optimierung
    Mithilfe von statistischen Datenauswertungen (Root Cause Analysis) lässt sich erkennen, wo Ursachen von Maschinenstillständen oder Fehlproduktionen liegen, indem Daten auf auffällige Muster und Anomalien untersucht werden. So können Sie Ihren OEE effektiv steigern.
  • Absatzprognose
    Für eine effektive Planung von Rüstvorgängen ist es essentiell zu wissen, wie hoch die Nachfrage nach den einzelnen Produkten sein wird. Mithilfe von Maschinellem Lernen lassen sich aus Ihren historischen Daten Modelle entwickeln, die Ihre Absätze prognostizieren und Ihre Planungen optimieren.
  • (Dynamic) Pricing
    Preiselastizität spiegelt die Abhängigkeit von Nachfrage und Preis wider. Je niedriger der Preis, desto höher der Absatz bei geringerer Marge – und umgekehrt. Mithilfe von Data Mining und Predictive Analytics lässt sich unter Berücksichtigung aller aktuellen Gegebenheiten für jede Ware der optimale Preis finden, mit dem Sie den höchsten Gewinn erzielen.
  • Recommendations
    Intelligente Produktvorschläge erhöhen sowohl die Benutzerfreundlichkeit Ihres Systems als auch den Umsatz. Um Ihren Kunden die für sie optimalen Produkte und Dienstleistungen vorzuschlagen, sind Methoden und Modelle aus dem Bereich Maschinellem Lernen/KI unumgänglich. Diese lernen aus historischen Daten und liefern automatisiert individuelle Empfehlungen.
  • Up- und Cross-Selling
    Der Erfolg von Upselling und Cross-Selling hängt maßgeblich davon ab, welchem Kunden man welche Produkte anbietet. Ab einer gewissen Anzahl an Kunden und Produkten ist dies keine triviale Aufgabe mehr. Mit Data Mining und Maschinellem Lernen lassen sich Kunden clustern und basierend auf früheren Kaufentscheidungen Modelle finden, die optimale, individuelle Produktvorschläge für Upselling und Cross-Selling liefern.
  • Targeted Marketing
    Right content, right time, right customers. Targeted Marketing lebt von systematischen, automatisierten Datenanalysen. Mithilfe von Maschinellem Lernen lassen sich Modelle entwickeln, die die Interessen Ihrer potentiellen Kunden erkennen und entscheiden, wann Sie welche Personen in welcher Form adressieren sollten.
  • Customer Lifetime Value
    Der Customer Lifetime Value bezeichnet den Gesamtumsatz, den ein Kunde während seines Lebens realisiert. Durch das Analysieren der Kaufverhalten Ihrer Kunden und Leads mit Data Mining Techniken können wir die voraussichtlichen Customer Lifetime Values berechnen. Mit diesem Wissen können Sie Ihr Marketing und Ihre Kundenpflege besser fokussieren.
  • Churn Prediction
    Sobald ein Bestandskunde abgewandert ist, ist er in der Regel für Sie verloren. Mithilfe von Datenanalysen lassen sich Muster im Verhalten Ihrer Kunden erkennen. Damit lassen sich Prognosemodelle entwickeln, die erkennen, bei welchen Kunden das Risiko einer Abwanderung besonders hoch ist. So können Sie noch rechtzeitig entgegensteuern.
  • Rückläuferanalyse
    Bei einer hohen Anzahl an Produktionsschritten und Zulieferern ist es häufig schwierig zu erkennen, wo die genauen Ursachen der Qualitätsprobleme von Rückläufern liegen. Mithilfe von statistischen Verfahren/Data Mining lassen sich Ihre Datenbestände systematisch auswerten, um diese Ursachen zu finden.
  • Kundenzufriedenheit
    Ihre Produkte und Dienstleistungen verkaufen Sie besser, wenn Ihre Kunden zufriedener sind. Jeder Kunde hat andere Bedürfnisse. Wir analysieren Ihre Kundendaten, ihr Verhalten und ihre Zufriedenheit unter Berücksichtigung mehrdimensionaler Einflussfaktoren und erkennen die Key Driver für Zufriedenheit je nach Kundengruppe und den erwarteten höheren Umsatz bei gesteigerter Kundenzufriedenheit.
  • Fraud Detection
    Anomalien in der Benutzung Ihrer Produkte, in operativen Abläufen oder anderen Prozessen können mithilfe von Echtzeit-Überwachungen, die auf Maschinellem Lernen und Deep Learning basieren, erkannt werden. Dafür ist es nicht zwingend notwendig, selbst Regeln zu definieren. Vielmehr erkennen die Modelle selbst ungewöhnliches Verhalten.
  • Absatzprognosen
    Wie viele Produkte verkauft werden, hängt von den unterschiedlichsten Faktoren ab, wie z.B. saisonale Schwankungen, Lebenszyklus des Produktes, allgemeine Wirtschaftslage, Wetter(-vorhersagen) etc. Mithilfe von Maschinellem Lernen und Predictive Analytics lassen sich für diese Prognosen Modelle finden, die alle Einflussfaktoren berücksichtigen.

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