Predictive Analytics und KI stärken sich gegenseitig

Prognosen erhalten durch KI einen Schub

Handelsmarken sind ständig bestrebt, relevant zu bleiben, indem sie sich mit den neuesten Trends identifizieren. Vor jeder Saison arbeiten die Designer hart, um neue Stile und Designs zu entwickeln, von denen sie denken, dass sie ein Hit sein werden. Diese Vorhersagen können jedoch aufgrund einer Reihe von Faktoren fehlerhaft sein, wie zum Beispiel Änderungen im Kaufverhalten der Kunden, Änderungen des Geschmacks bei bestimmten Farben oder Stilen und andere schwer vorhersehbare Faktoren.

KI-basierte Ansätze zur Nachfrageprognose können Prognosefehler laut einer Studie der Modeplattform Business of Fashion um bis zu 50 Prozent reduzieren. Diese Verbesserung kann große Einsparungen für das Ergebnis einer Einzelhandelsmarke und einen positiven ROI für Unternehmen bedeuten, die sensibel mit ihrem Bestand arbeiten müssen.

Ein weiterer Bereich, der enorme Verbesserungen erfahren hat, sind Meteorologie und Wettervorhersage. Traditionell ist die Wettervorhersage fehleranfällig. Das ändert sich jedoch, da sich die Genauigkeit von 5-Tage-Vorhersagen in den letzten Jahren drastisch verbessert hat.

Laut dem Weather Channel sind Hurrikan-Prognosen heute fünf Tage im Voraus genauer als zweitägige Prognosen im Jahr 1992. Diese zusätzlichen Tage können Menschen, die sich auf der Route eines Hurrikans befinden, zusätzliche Zeit für die Vorbereitung und Evakuierung geben und so möglicherweise Leben retten.

Energieversorger verwenden ebenfalls Predictive Analytics, um Trends im Energieverbrauch zu erkennen. Smart Meter, also intelligente Stromzähler, überwachen die Aktivitäten und informieren die Kunden zu bestimmten Tageszeiten über Verbrauchsspitzen und helfen ihnen, den Stromverbrauch zu senken. Versorgungsunternehmen helfen den Kunden bei der Vorhersage, wann sie eine hohe Rechnung auf der Grundlage einer Vielzahl von Datenpunkten erhalten könnten.

Reduzierung von Ausfallzeiten und Störungen

In Branchen, die von bestimmten Maschinen abhängig sind, zum Beispiel in der verarbeitenden Industrie, der Landwirtschaft, der Energiewirtschaft oder im Bergbau, können unerwartete Ausfallzeiten kostspielig sein. Unternehmen nutzen hier zunehmend Predictive-Analytics- und KI-Systeme, um Fehler zu erkennen und zu vermeiden.

KI-fähige Predictive-Maintenance-Systeme können Geräteprobleme in Echtzeit selbst überwachen und melden. IoT-Sensoren, die an kritischen Geräten angebracht sind, können Echtzeitdaten erfassen, Probleme oder potenzielle Schwierigkeiten erkennen und zuständige Mitarbeiter benachrichtigen, damit sie sofort darauf reagieren. Die Systeme können auch anstehende Probleme prognostizieren und so kostspielige Ausfallzeiten reduzieren.

Kraftwerke müssen ständig überwacht werden, damit man sicherstellt, dass sie ordnungsgemäß und sicher funktionieren. Damit soll gewährleistet werden, dass sie die vielen Kunden, die sich auf sie verlassen, mit Energie versorgen. Predictive Analytics wird für Frühwarnsysteme eingesetzt, die Anomalien identifizieren und Manager über Probleme informieren, die diese Wochen bis Monate früher erkennen als herkömmliche Warnsysteme. Dies führt zu einer verbesserten Instandhaltungsplanung und einer effizienteren Priorisierung der Instandhaltungsaktivitäten.

Darüber hinaus hilft künstliche Intelligenz bei der Vorhersage, wann eine Komponente oder ein Gerät ausfällt, wodurch Wartungskosten gesenkt werden.

In Branchen wie dem Bergbau, die stark von Standortdaten abhängig sind, ist es von großer Bedeutung, dass sie im richtigen Bereich arbeiten. Goldcorp, eines der größten Goldminenunternehmen der Welt, kooperiert mit IBM Watson, um die Erschließung neuer Goldlagerstätten zu optimieren.

Durch die Analyse der zuvor gesammelten Daten konnte IBM Watson die Genauigkeit der Geologen bei der Suche nach neuen Goldlagerstätten verbessern. Durch den Einsatz von Predictive Analytics ist das Unternehmen in der Lage, neue Informationen aus vorhandenen Daten zu gewinnen, bestimmte Gebiete besser zu analysieren, um sie als nächstes zu erkunden, und vielversprechende Erkundungsziele schneller zu erreichen.

Erhöhtes Situationsbewusstsein

Predictive Analytics und KI sind auch gut darin, situative Ereignisse zu antizipieren, indem sie Daten aus der Umgebung sammeln und Entscheidungen auf der Grundlage dieser Daten treffen. Dies unterscheidet sich beispielsweise von der Objekterkennung, da das System dazu beiträgt, zukünftige Ereignisse vorherzusagen, anstatt auf aktuelle Daten zu reagieren.

Marken müssen über ihre Online-Präsenz auf dem Laufenden bleiben, ebenso wie über das, was über sie in sozialen Medien gesagt oder geschrieben wird. Die Verfolgung von Social Media, um Echtzeit-Feedback von Kunden zu erhalten, ist wichtig, insbesondere für Einzelhandelsmarken und Restaurants. Schlechte Bewertungen und negative Kommentare können sich nachteilig auswirken, insbesondere für kleinere Marken.

Mit diesem Bewusstsein und durch die Verfolgung von Kommentaren in sozialen Medien in nahezu Echtzeit können Unternehmen sofort Feedback sammeln und schnell auf Situationen reagieren. Situationsbewusstsein kann auch bei der Wettbewerbsbeobachtung, dem Marktbewusstsein, der Vorhersage von Marktentwicklungen und erwarteten geopolitischen Problemen helfen.

Da Unternehmen aller Größenordnungen in allen Branchen versuchen, ihren Wettbewerbern immer einen Schritt voraus zu sein und Markttrends vorherzusagen, erweist sich dieser zukunftsweisende Ansatz von Predictive Analytics als wertvoll. Predictive Analytics ist ein so wichtiger Teil der KI-Anwendungsentwicklung, dass es eines der sieben wichtigsten KI-Muster darstellt, die von der Marktforschungs- und Analysefirma Cognilytica identifiziert wurden.

Der Einsatz von Machine Learning, um Menschen mehr Daten zu geben, um bessere Entscheidungen zu treffen, ist überzeugend und eine der vorteilhaftesten Anwendungen der Technologie.