Data Science

We close the gap between
you and your data.

https://www.acp.at/hubfs/cubido/Services/Data%20Science/Brain%20-%2025196-1.mp4

Holen Sie echten Nutzen aus Ihren Daten mit der Formel für mehr Erfolg!

In Zeiten von steigendem Kosten- und Wettbewerbsdruck ist es wichtig, die richtigen Entscheidungen im Unternehmen schnell und proaktiv zu treffen. Dazu braucht es eine gute Datengrundlage. Mit Hilfe von Data Science holen Sie genau das Wissen aus Ihren Daten, das Sie brauchen um Ihr Unternehmen zur Smart Company zu machen.  Die Formel dafür lautet: 

Artificial Intelligence + Business Intelligence = Company Intelligence

Kurz gesagt, mit Data Science senken Sie Ihre Kosten, steigern die Qualität und agieren schneller. 

75%  Zeit-Einsparung

Durch die richtige Justierung der passenden Einstellparameter ist es möglich  Zeit-Einsparungen von bis zu 75% zu erreichen. 
   

70% weniger Kundenabwanderung 

Durch den Einsatz der Churn Analyse lassen sich Kundenabwanderungen um bis zu 70% reduzieren. 
zum Projekt →

100k Kosten-Einsparung 

Mit Hilfe von Predictive Lösungen  lassen sich mehrere  100 Tausend Euro Kosten einsparen.
zum Projekt →

25% Ausschuss-Reduktion

Durch einige KI-getriebene Optimierungen lässt sich auf einer Produktions-Straße mit mehreren Maschinen bis zu 25% Ausschuss reduzieren. 

Sammeln, analysieren und visualisieren

So lautet das Motto, das Ihnen noch mehr Erfolg bringt. Denn Data Science ist die Kunst Wissen aus Daten zu extrahieren - mit Methoden aus zahlreichen verschiedenen Bereichen wie Mathematik, Statistik, Informatik und Branchen-Know-how. Daraus lassen sich valide Entscheidungsgrundlagen und konkrete Handlungsempfehlungen ableiten.

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Von Big Data zu Smart Data

Für den Erfolg Ihrer Projekte ist es wichtig, dass Sie genau jene Daten sammeln, aus denen Sie am Ende einen Mehrwert generieren. Auch die wirtschaftliche Bewertung und Überprüfung auf Kosten/Nutzen ist einer der ersten wichtigen  Projektphasen, durch die wir Sie begleiten.  Sie sind damit besser in der Lage, zu agieren anstatt zu reagieren! Mit den extrahierten Informationen treffen Sie valide Vorhersagen , die Ihnen Entscheidungen erleichtern.

Die Anwendungsszenarien sind vielfältig und reichen von einer automatisierten (optischen) Qualitätssicherung mit Machine Learning über Predictive Maintenance mit dem Ziel „zero downtime“ bis hin zur Produktionsprozess- und Qualitätsoptimierung mit Predictive Analytics. 

Es gelingt Ihnen, wichtige Einflussfaktoren, Energiewerte oder Maschinenausfälle vorherzusagen, Umsätze zu prognostizieren, Kundenabwanderungen  zu vermeiden und Kosten einzusparen! Auch die Qualität  Ihrer Produkte, Dienstleistungen und Prozesse lässt sich durch den Einsatz von Data Science, IoT Lösungen und KI-Methoden in der richtigen Kombination deutlich steigern. 

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Qualitätssicherung und Produktionsprozessoptimierung
mit Data Science

"Ziel des Projekts ist, die Nadel im Heuhaufen finden. Aus Unmengen an Daten identifizierten wir diejenigen mit Auswirkungen auf die Qualität der Endprodukte."
 
Wolfgang Ennikl, Geschäftsführer cubido business solutions gmbh
 
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So profitieren Sie von Data Science

 

Optimierte Prozesse, geringere Kosten und höhere Qualität

Ein Blick in die Zukunft

Potenzielle Probleme lassen sich durch den Einsatz von Data Science bereits erkennen, bevor sie entstehen. Mit Hilfe von Predictive Analytics lassen sich anhand historischer und aktueller Daten valide Vorhersagen erstellen. Dazu werden mehrere verschiedene (zeitbezogene) Variablen  zu einem Vorhersagemodell kombiniert, das in der Lage ist, zukünftige Wahrscheinlichkeiten  zu bewerten.  Kurz gesagt lassen sich damit viele zeitbezogene Daten  wie beispielsweise Umsätze oder Energie- und Verbrauchsdaten prognostizieren. 

Zusammenhänge erkennen und nutzen! 

Um Zusammenhänge und deren Auswirkungen zu untersuchen, lohnt sich zum Beispiel eine Root Cause Analysis. Bei dieser Analyse geht es nicht um Vorhersagen in die Zukunft, sondern um die Frage nach dem „Warum“. Es geht darum, die Daten und Zusammenhänge zu verstehen und herauszufinden, was einen positiven oder negativen Einfluss auf die Produktion oder die  Qualität hat.

Statistische Modelle und Machine-Learning-Algorithmen wie zum Beispiel Regression (Linear & Logistisch), Decision Trees, Support Vector Machine, Random Forests, Gradient Boosting Machine, usw. unterstützen uns dabei, Zusammenhänge selbst über enorme Datenmengen hinweg zu erkennen. Diese dienen als Grundlage für Unternehmensentscheidungen. Mögliche Fragestellungen sind z.B. Welche Faktoren beeinflussen die Öffnungsrate meiner Newsletter? Oder welchen Einfluss haben Sonderangebote,  oder die Websiteperformance auf die Conversionrate? Welche Kunden werden aus welchen Gründen demnächst abwandern?

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Churn Analyse

Mit Hilfe der Churn Analyse verbessern Sie Ihre Kundenbindung, erzielen maximale Gewinnmargen und reduzieren Ihre Kosten. 

Der Nebeneffekt: Ihr Image wird gesteigert. Sie erkennen 30 Wochen im Vorhinein die Abwanderungswahrscheinlichkeit Ihrer Kunden und finden so 60 bis 70% jener Kunden, die demnächst abwandern werden. So können Sie rechtzeitig Gegenmaßnahmen einleiten.

Bei einem Kundenabgang von 6 - 7 % pro Jahr (im Internet-Bereich durchaus gering) können wir durch „Predictive Analytics“ unter 100 Kunden 4 von 5 gefährdeten Kunden identifizieren. 

 

Predictive Analytics

Erstellen Sie aussagekräftige Prognosen!  Mit Hilfe von Predictive Lösungen lassen sich viele zeitbezogene Daten vorhersagen.

Mit Predictive Analytics und Forecasting ermitteln wir anhand von internen und externen Datenquellen, wie z.B. Wetterdaten,  aktuelle Entwicklungen, die einen Einfluss auf Ihre Unternehmensbereiche haben. Wir treffen Vorhersagen über GuV, Kostenstellen, Energiewerte. Aber auch Vorhersagen über Umsätze, die Lebensdauer von Produkten und vieles mehr sind möglich. Dadurch haben Sie eine höhere Planungssicherheit, können fundierte Entscheidungen treffen und in vielen Bereichen Kosten sparen. Sie steigern Ihre Qualität und Ihre  Umsätze. Wie wir damit mehrere 100 Tausend Euro Einsparungen realisieren konnten, lesen Sie hier!

Predictive Quality

Lassen Sie das System selbst lernen!  Künstliche Intelligenz (KI) beziehungsweise Machine Learning ist ein Sammelbegriff für Methoden, bei denen ein Algorithmus aus bestehenden Informationen lernt und das Erlernte auf Unbekanntes anwenden kann. In vielen Bereichen können KI´s bereits überragende Ergebnisse erzielen. Es gelingt so zum Beispiel, die Qualität Ihrer Erzeugnisse zu steigern, Ausschuss zu reduzieren und Kosten zu senken. Gern helfen wir Ihnen bei der Frage, inwiefern diese Technologie zu Ihren Zielen passt.

Predictive Maintenance

Durch die vorausschauende Wartung von Maschinen und Anlagen können Ausfallzeiten vermieden und oder verringert werden. Das Verfahren nutzt Mess- und Produktionsdaten von Maschinen und Anlagen für die Ableitung von Wartungsinformationen mit dem Ziel, Störungszeiten zu minimieren.

Industrial Internet of Things

Durch IIoT werden Prozesse vereinfacht und deren Effizienz gesteigert, um eine Kostensenkung und schnellere Produktion zu realisieren.

 

Jährlich 100 Tausende Euro Energiekosten sparen!

Lesen Sie hier, wie wir bei  der ÖBB-Produktion GmbH mit Hilfe von Predictive Analytics mehrere 100 Tausende Euro an Energiekosten einsparen konnten. 

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Wir unterstützen Sie!

Unsere fünf erfahrenen Data Scientisten, von denen zwei mit Promotion abgeschlossen haben, sind fachlich am aktuellsten Stand und beherrschen unter anderem verschiedene statistische Methoden, Maschine Learning Algorithmen wie Vector Machines, etc. und insbesondere Deep Learning für Bildverarbeitung. Bei zahlreichen Kundenprojekten in verschiedenen   Branchen haben sie bereits einiges an Erfahrung gesammelt. 

Unsere Data Scientisten: 

  • machen Ihre Daten (be)greifbar
  • haben viel Erfahrung mit Algorithmen
  • lernen schnell  und haben ein  gutes Verständnis (zB. der Produktionsschritte, Abläufe)
  • sind Profis im Umgang mit Daten
  • sind Profis im Umgang mit Analysewerkzeugen

Selbstverständlich  unterstützen wir Sie von Beginn  an bis zum  Projektende bei:

UseCaseSuche

Identifikation von
Use Cases 

SucheWege

Suche nach Lösungen
und Lösungswegen

Analyse

Suche, Sammlung, Operationalisierung und Analyse der notwendigen Daten

Darstellung

Interpretation, Operationalisierung und Visualisierung der Daten und Ergebnisse

Finden Sie den perfekten Use Case

Im Rahmen eines ausführlichen Consultings helfen Ihnen unsere erfahrenen Data Scientisten dabei, Ihre Ideen (weiter) zu entwickeln.

Stellen Sie die richtigen Fragen

Um einen echten Mehrwert aus den Daten generieren zu können, ist es notwendig, sich bereits von Beginn an zu überlegen, welche Informationen und Verbesserungen aus den Daten gewonnen werden sollen. Denn das Ziel ist nicht, so viele Daten wie möglich zu sammeln, sondern die richtigen!

Die richtigen Methoden

Um die Informationen aus Ihren Big Data – also großen Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten – zu gewinnen, bedienen sich unsere erfahrenen Data Scientisten verschiedenster Techniken und Theorien aus Mathematik, Statistik und IT. Die gewonnenen Daten werden visualisiert, um Thesen zu prüfen und statistisch zu testen. In Folge werden statistische Modelle entwickelt.

Die richtige Qualität

Die Datenqualität macht den entscheidenden  Unterschied. Unsere Data Scientisten helfen Ihnen  gerne dabei, die richtigen, erfolgsrelevanten Daten herauszufiltern und die passenden Tools einzusetzen.

Die richtige Kombination

Die einzelnen Data Science Methoden sind sehr wertvoll, aber erst durch die smarte Kombination der verschiedenen Methoden holen Sie echten Mehrwert aus Ihren Daten! Sie transformieren Ihr Unternehmen zur „Smart Company“ und machen es produktiver, flexibler und steigern die Qualität - und das mit reduzierten Kosten.

In einem ersten Gespräch finden wir gemeinsam neue Ideen und überprüfen diese auf ihre Umsetzbarkeit. Haben Sie bereits konkrete Vorstellungen von einem Use Case, überprüfen wir diesen gerne auf seine Umsetzbarkeit. Unsere Data Scientisten profitieren von ihrer langjährigen Erfahrung quer durch alle Branchen. 

Anhand Ihrer bereits im Unternehmen vorhandenen Daten gelingt es unseren Data Scientisten auch oft, neue Use Cases basierend auf ihren bisherigen Erfahrungen und Fachwissen herauszuarbeiten.

Wir schauen uns in einem ersten PoC (Proof of Concept) Workshop an, welche Daten bereits gesammelt wurden und welche zusätzlich benötigt werden.

Bei den Überlegungen, welche Daten ergebnisrelevant sein können, macht das Zusammenführen und Kombinieren der Daten aus unterschiedlichsten Unternehmensbereichen DEN entscheidenden Unterschied. Das heißt, Daten aus einzelnen Systemen wie ERP, CRM oder sämtliche (I)IoT-Daten aus der Produktion müssen gemeinsam betrachtet werden, um daraus Wissen zu generieren.

Durch die fortschreitende Digitalisierung unter anderem durch den verstärkten Einsatz von IoT (Internet of Things) und IIoT (Industrial Internet of Things) explodiert die Zahl der gesammelten Daten regelrecht. Die Daten, die uns die verschiedenen Sensoren, Objekte, und Systeme, die bei der Datenerfassung beteiligt sind, liefern, sind äußerst vielfältig. Es gilt daher genau zu verstehen, wo die Daten herkommen, aus denen die Informationen extrahiert werden sollen.

Erst danach kann die Analyse, Aufbereitung und Interpretation der Daten von einem Data Scientisten Ursachen oder kausale Zusammenhänge aufdecken und so Hinweise liefern, warum zum Beispiel Maschinenausfälle oder die Ausschussproduktion zu einem bestimmten Zeitpunkt höher als üblich waren.

Die so erhaltenen Resultate werden in verständlicher und übersichtlicher Weise aufbereitet und präsentiert. Es gilt also, einen Bogen von Rohdaten zu Information, von Information zu Wissen, und von Wissen zum Treffen fundierter Entscheidungen zu schlagen.

Im Bereich Data Science beschäftigen wir uns unter anderem mit:

  • Künstliche Intelligenz
  • Machine Learning
  • Deep Learning
  • Data Mining
  • Big Data Analytics
  • Business Intelligence
  • Data Analysis
  • Predictive Analytics

Jedes Unternehmen steht bei angehenden Data Science Projekten vor anderen Herausforderungen. Wir unterstützen Sie entsprechend Ihrer individuellen Problemstellung. Dabei geht es nicht immer darum, ein „Predictives System“ zu finden und zu implementieren sondern oft können wir auch auf simple organisatorische Änderungen und Verbesserungen hinweisen und diese weiterentwickeln.

Möchten Sie Ihre Erfahrungen nutzen, um automatisch neues Wissen zu generieren? Genau darum geht es zum Beispiel  bei Machine Learning. Ein System lernt aufgrund eines aus Algorithmen aufgebauten Modells anhand bereits vorhandener Daten. Während der Lernphase lernt das Modell Muster und Gesetzmäßigkeiten die es später zur Vorhersage von neuen Daten verwendet. 

Unsere Data Scientisten bringen das notwendige Know-how mit und entwickeln statistische Modelle die sich immer weiterentwickeln, indem sie anhand der vorhandenen und ständig neu dazukommenden Daten lernen.

Die Datenqualität bezeichnet die Gesamtheit der Anforderungen an eine Information bzw. ein Informationsprodukt, die sich auf deren Eignung zur Erfüllung gegebener Informationsbedarfe beziehen“. (Nohr, Wikipedia)

Relevanz und Zusammenhang

Stellen Sie sich zu Beginn Ihres Projektes die Frage: „Brauche ich diese Information wirklich?“ Und zwar im Hinblick auf die Frage die Sie beantworten wollen.

Glaubwürdigkeit

Kann ich auf die Richtigkeit der Information vertrauen?

Zusammenhang und Vollständigkeit

Ist die Information tatsächlich das, wonach ich suche?

Richtigkeit / Genauigkeit

Messe ich tatsächlich, was ich messen möchte? Wird
es so gemessen, dass ich damit etwas anfangen kann?

Zeitlicher Zusammenhang

Wie aktuell ist die Information?

 

Diese Qualitätssteigerungen und Kostenreduktionen resultieren unter anderem aus der besseren und schnelleren Anpassungsfähigkeit und Ressourcenoptimierung durch Predicitve Analytics. Entscheidungen können anhand einer fundiertem Datenbasis schneller und zielgenauer getroffen werden. Durch die Ermittlung der Zusammenhänge sämtlicher Daten können sie Ursache-Wirkung schneller und effektiver bestimmen und so Ihre Effizienz verbessern. 

Wie sie all diese Technologien sinnvoll, effektiv und gewinnbringend einzusetzen, zeigen Ihnen unsere Data Scientisten. Sie unterstützen Sie bei der Erarbeitung und Umsetzung der richtigen Daten-Strategie, der Architektur, der Infrastruktur und der Entwicklung von Algorithmen.

Analytics

Mit Advanced Analytics Energiekosten einsparen

ÖBB-Produktion GmbH

Durch eine frühzeitige und sehr exakte Vorhersage des Bahnstrombedarfs konnten die  Energiekosten der ÖBB dauerhaft gesenkt werden!

 

 

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Qualitätsicherung und Produktionsprozessoptimierung mit Data Science

AMAG  - Austria Metall GmbH

In einem Pilotprojekt wird Data Science zur Qualitätssicherung und Optimierung von Produktionsprozessen genutzt. Am Produktionsstandort Ranshofen ist man den Daten für mehr Qualität auf der Spur. 

 

 

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Höhere Planungssicherheit


Österreichisches Verkehrsbüro AG

Eine höhere Planungssicherheit und vereinfachte Zukunftsplanung durch den Einsatz von Advanced Data Analytics und Machine Learning konnten wir bei der Verkehrsbüro Gruppe realisieren. 

 

 

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Haben Sie Fragen dazu?

Gerne stehen wir für einen persönlichen Termin zur Verfügung, um über Ihre individuellen Anforderungen zu sprechen.

Wir freuen uns auf Ihre Anfrage!

Christoph Heichinger
Sales Manager
+43 664 88 54 50 10

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Thomas Neuninger

Thomas Neuninger
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