Vorhersagemodell

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Erstellen Sie Vorhersagemodelle mit Hilfe von Machine Learning

Das Data-Science-Team von Alcimed begleitet Sie bei der Erstellung von Vorhersagemodellen, indem es Data-Mining-Algorithmen entwickelt oder interne und externe Daten anhand von Modellen, die von der linearen Regression bis zu neuronalen Netzen reichen, prädiktiv analysiert.

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    Herausforderungen im Zusammenhang mit Vorhersagemodellen

    Vorhersagemodelle können als Hilfsmittel für Entscheidungen eingesetzt werden, um Trends und künftige Verhaltensweisen zu antizipieren, die betriebliche Effizienz zu verbessern, Kosten zu senken, Risiken zu minimieren und generell auf einem Markt wettbewerbsfähig zu bleiben.

    Um die richtige Qualität der vorrausschauenden Analyse zu gewährleisten, müssen viele Herausforderungen bewältigt werden. Dazu gehören die Auswahl eines geeigneten Algorithmus, die Festlegung der richtigen Parameter und Kalibrierungen sowie die Erhebung einer ausreichenden Menge repräsentativer Trainingsdaten.

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      Wie wir Sie bei Ihren Projekten zu Vorhersagemodellen begleiten

      Seit fast 30 Jahren unterstützt Alcimed seine Kunden – Branchenführer, Institutionen, KMU und innovative Start-ups – bei ihren Innovationsprojekten und der Erschließung neuer Märkte.

      Dank der Expertise unseres engagierten Teams im Bereich Data Science bieten wir Geschäftsführern und Abteilungsleitern (Marketing, Vertrieb, operative Exzellenz usw.) in zahlreichen Branchen (Gesundheitswesen, Agrar- und Ernährungswirtschaft, Energie und Mobilität, Chemie und Werkstoffe, Kosmetik, Luft- und Raumfahrt und Verteidigung usw.) individuelle Unterstützung bei der Identifizierung spezifischer geschäftlicher Herausforderungen, auf die Vorhersagemodelle eine zuverlässige und solide Antwort geben können.

      Unser Data-Science-Team unterstützt Sie bei jedem Schritt Ihres Projekts, von der Identifizierung von Anwendungsfällen bis hin zur Implementierung eines Vorhersagemodells und der Reflexion über dessen Auswirkungen. Dazu gehören die Auswahl des richtigen Modells und der richtigen Parameter, die Auswertung und Bereinigung interner und externer Daten sowie die Präsentation der Ergebnisse in einem ansprechenden Format. Verlassen Sie sich auf unsere Expertise, um Ihr Projekt erfolgreich und mit konkreten Ergebnissen abzuschließen!

      Beispiele aktueller Projekte zu Vorhersagemodellen, die wir für unsere Kunden durchgeführt haben

      • Vorhersagemodelle für die Anzahl von Baugenehmigungen in der Pipeline

        Um unseren Kunden, einen führenden Akteur im Baugewerbe, bei der Vorhersage seines Geschäftsvolumens zu unterstützen, entwickelte Alcimed einen Algorithmus für maschinelles Lernen. Der Algorithmus basiert auf historischen, öffentlichen Daten und prognostiziert die Gesamtzahl der Baugenehmigungen, die im aktuellen Monat eingereicht werden, noch bevor sie von den lokalen Behörden offiziell bestätigt werden.

        Dieses Projekt ermöglichte unserem Kunden, seine Umsatzprognosen zu antizipieren und mehrere seiner Aktivitäten im Voraus anzupassen.

      • Entwicklung eines Vorhersagemodells für die Erkennung schwacher Signale in einem Textkorpus

        Alcimed unterstützte die französische Abteilung eines internationalen Pharmaunternehmens bei der Definition, Konzeption und Implementierung eines Datenvisualisierungstools für die in der medizinischen Datenbank gesammelten Daten und Informationen. Dies ermöglichte dem Team, monatlich die ungewöhnlichen und zukünftigen Anliegen der medizinischen Fachkräfte zu beobachten.

        Unser Team implementierte NLP-Techniken und fortschrittliche statistische Analysen in den Abfragen. Dadurch konnten wir automatisch selten erwähnte Themen und Wörter erkennen, die das Potenzial hatten, sich in der Zukunft zu bedeutenden Themen zu entwickeln. Wir trugen auch dazu bei, dass dieser Ansatz im Produktteam und in den Systemen unseres Kunden umgesetzt wurde.

      • Vorhersagemodelle zur potenziellen Markteinführung eines Onkologie-Produkts

        Alcimed unterstützte ein Pharmaunternehmen bei der Modellierung eines Business-Case, um die Chancen für die Einführung eines neuen Onkologie Produkts in 6 Schlüsselmärkten in den nächsten 15 Jahren zu bewerten.

        Unser Team sammelte epidemiologische Informationen und Daten über die Nutzungsraten verschiedener verfügbarer oder in der Entwicklung befindlicher Produkte, um ein Modell für die Entwicklung der Marktgröße und der Marktanteile in den relevanten Regionen zu erstellen.

        Anhand der Zeitreihenanalyse-Methode konnten wir den künftigen Erfolg einer Neueinführung vorhersagen.

      • Entwicklung eines Vorhersagemodells zur Risikoklassifizierung für einen Finanzdienstleister

        Unser Kunde, ein Finanzdienstleister, wollte das Potenzial von KI-Modellen für die Vorhersage von Risiken bei seinen Investitionsprojekten untersuchen.

        Unsere Arbeit begann mit einem Mapping der für Vorhersagen verfügbaren Daten, gefolgt von einem Extraktions-, Transformations- und Ladeprozess (ETL) für die Modellerstellung. Unser Team bewertete dann mehrere Modelle in einem iterativen Prozess, bis ein endgültiges Modell auf der Grundlage seiner Leistung ausgewählt wurde.

        Schließlich passte unser Team das Modell so an, dass es in Produktion gehen und an die Infrastruktur des Kunden angepasst werden konnte, der es dann für eine bessere Entscheidungsfindung bei neuen Projekten nutzen konnte.

      • Entwicklung eines Vorhersagemodells für die Energieeffizienz von Glühbirnen

        Alcimed wurde von einem Energieunternehmen um Unterstützung gebeten, um Daten aus Leistungsbewertungen verschiedener Energiesparlampen auszuwerten. Diese Bewertungen umfassten eine sekundäre Messgröße: die Energieeffizienz der getesteten Glühbirnen. Ziel war es, diese Leistungstests zu nutzen, um die Energieeffizienz zukünftiger Glühbirnenmodelle vorherzusagen.

        Zu diesem Zweck extrahierte unser Datenteam die Energieverbrauchsdaten und Konstruktionsspezifikationen jeder in den Leistungstests untersuchten Glühbirne und stellte diese zusammen. Nach der Vorverarbeitung und Standardisierung der Daten entwickelten wir ein Vorhersagemodell, das die Energieeffizienz eines bestimmten Glühbirnenmodells anhand dieser verarbeiteten Daten schätzt.

        Dank dieses Modells kann unser Kunde nun die Energieeffizienz einer Glühbirne vorhersagen, indem er ihre Konstruktionsspezifikationen kennt. Mit diesem Tool lassen sich bei der Entwicklung neuer Produkte Zeit und Ressourcen sparen und unser Kunde kann nun die Daten früherer Leistungsbewertungen in vollem Umfang nutzen.

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