Proof of Concept für Ihre KI Use Cases
ressourcenschonend. schnell. effizient.
Mit einem KI - Proof of Concept erhalten Sie ressourcenschonend und schnell fundierte Ergebnisse. Dabei prüfen wir ausgewählte Use Cases aus dem Bereich Data Science und Künstliche Intelligenz auf "Machbarkeit".
Die Vorgehensweise erfolgt typischerweise iterativ und agil durch mehrere aufeinanderfolgende Schritte, in denen neue Analysen erprobt bzw. bestehende verfeinert werden. Zuerst entwickeln entwickeln wir in einer "Labor"-Phase KI- und Machine-Learning-Algorithmen und Analysen. Diese evaluieren unsere Fachanwender und setzen sie zielgerichtet um.
Das springt für Sie dabei raus.
Schnelle Resultate und Reduktion von Projektrisiken
Geringer Aufwand
Effiziente Business-Case-Kalkulation und Projektplanung
Kosteneffizient
"Decision Gate" nach jedem Iterationsabschluss
Das springt für Sie dabei raus.
Ihr Proof of Concept in fünf Projektphasen...
Ziele setzen. Ergebnisse umsetzen.
1. Kickoff Workshop
Das machen wir gemeinsam:
Klare Definition des Projektrahmens, Ziele und ROI Berechnung, Data Modeling, gemeinsamer Blick in Ihre Daten, Erläuterung der Datenbeziehungen, Diskussion der Prozessparameter (Features, Bezeichnungen etc.), Prozess-Verständnis
Davon profitieren Sie:
Überblick über Ihre Daten und Produktionsprozesse
2. Setup Data Science Lab
Das machen wir für Sie:
Definition der Platform-Anforderungen, Data Sourcing, Anbindung von Datenquellen (z.B. Pl, SAP, Excel) an das Labor, Einrichtung einer definierten Data Science Umgebung (SQL, Server, Python, Power BI, Azure etc.)
Davon profitieren Sie:
Systeme, Zugang und Sicherheit sind eingerichtet
3. Data Screening
Das machen wir für Sie:
Datenaufbereitung (Aufzeigen von Datenqualitätsproblemen und deren Lösungen), Erster Deep Dive in die Daten, explorative Datenanalyse und Auffinden von Anomalien, Identifikation von Mustern und Zusammenhängen, Gewinnung von Insights
Davon profitieren Sie:
Verwertbare Erkenntnisse über Daten und Datenstrukturen
4. Machine Learning
Das machen wir für Sie:
Definitionvon Use Cases für Machine Learning, Validierung der Machine Learning Modelle
Davon profitieren Sie:
Modell für maschinelles Lernen validiert/implementiert
5. Dashboards
Das machen wir für Sie:
Präsentation der Projektergebnisse, Handlungsempfehlungen, Visualisierung der Ergebnisse durch Dashboards für Management und Fachbereiche
Davon profitieren Sie:
Visualisierung von KPIs und Vorhersageergebnissen
Nächster Schritt: Operationalisierung
- Transfer der Modelle vom POC in die Betriebs-phase
- Sicherstellen der Skalierbarkeit von ML-Modellen
- Verbindung zum Live-System
- Anpassung und Abstimmung mit Geschäfts-prozessen
- Implementierung einer stabilen Produktion-sumgebung
