Page 51 - Handbuch Internet of Things

Kapitel 1.6 / Data & Analytics
HANDBUCH INTERNET OF THINGS
und Serviceunternehmen mit intelligen- ten Analyse- und Optimierungsverfah- ren, um bei komplexen Fragestellungen die richtigen Entscheidungen zu tre en. Mit der Kombination von Predictive Analytics und Operations-Research ent- wickeln wir ganzheitliche Lösungsansät- ze im Bereich Prescriptive Analytics. Die- se lassen sich wahlweise als Cloud-Ser- vice nutzen oder vor Ort in die vorhandene Systemlandscha integrie- ren. So lässt sich ein globales Optimum berechnen, das alle bekannten Rahmen- bedingungen und Ein ussfaktoren be- rücksichtigt. Damit ändert sich der Be- trachtungswinkel von „Was könnte pas- sieren?“ hin zu „Was soll ich tun?“.
V Mit Predictive Analytics kann man aus Erfahrungen lernen. Der Forecaster von Cosmo Consult etwa ist ein intelligentes Prognosesystem, das die Qualität der
Ergebnisse ständig überwacht und den mathematischen Algorithmus auf Basis neuester Erkenntnisse selbst korrigiert. Mit dem Forecaster lassen sich zentrale Charakteristika von Verbrauchszeitrei- hen wie Trends, Saisonein üsse oder Varianz systemseitig analysieren und bewerten. Zusätzlich ermittelt das Ana- lysemodul den Ein uss externer Fakto- ren wie etwa Temperatur oder Wochen- tage.
Mit den Analyseergebnissen kann man an- schließend das für die vorliegenden Daten op- timale Prognoseverfahren ermitteln. Die Pro- gnoseergebnisse werden entweder direkt im Unternehmen verwertet oder mit einem Ope- rations-Research-Verfahren kombiniert, um optimierte Handlungsempfehlungen abzulei- ten. Industrie-, Handels- und Dienstleistungs- unternehmen sind so in der Lage, aus den Da-
Vorgehen bei der Lösung einer konkreten Aufgabenstellung
BWL
Mathematik exakte Berechnung
heuristisch Informatik
BWL
Quelle: CosmoConsult
Erkennen des Modells
Formulierung
Problemformulierung
Abstraktion
Mathematisches Modell
Berechnung
Lösung für das Modell
Interpretation
Verifizieren des Lösungs- vorschlags für das reale Problem
Akzeptanz
Realisieren der Lösung
Bestimmen von Zielen
und Handlungsmöglichkeiten
Formeln, Funktionen etc.
Datenbeschaffung, Prognosedaten, Simulationsdaten
Bewertung der Lösung im Hinblick auf das
gestellte Problem
Abb. 2: Probleme lösen mit Data Science
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