Machine Learning – die Basis für eine erfolgreiche Digitalisierung?
Viele Unternehmen wissen mittlerweile gar nicht mehr, was sie mit dem Datenüberfluss anfangen sollen bzw. wie sie daraus Profit schlagen können. Die zahlreichen Möglichkeiten der Datennutzung und die immer schneller fortschreitende Digitalisierung fordern die Optimierung und Automatisierung von Geschäfts- und Produktionsprozessen.
Künstliche Intelligenz und das damit verbundene Machine Learning werden hier in Zukunft eine immer größere Rolle spielen und den Menschen bei seiner Arbeit unterstützen. Denn künstliche Intelligenz ist weitaus mehr, als die schon bekannte Spracherkennung (Amazons Alexa, Apples Siri oder Microsofts Cortana) oder auch die Gesichtserkennung beim Entsperren des eigenen Smartphones.
Besonders Unternehmen aus den Branchen Maschinenbau, Logistik oder der Fertigungsindustrie bietet Machine Learning neue Möglichkeiten, die Geschäfts- und Produktionsprozesse zu optimieren und insbesondere zu automatisieren.
Sie wissen, dass Machine Learning die Zukunft ist, fragen sich aber, wie Machine Learning Ihrem Unternehmen helfen kann, welche Voraussetzungen gegeben sein müssen und welche Konsequenzen es für Ihre Mitarbeiter und den Geschäftsalltag hat? Dann lesen Sie unbedingt weiter.
„Die detaillierte und visuelle Darstellung von relevanten Daten ist in der heutigen Big-Data-Zeit sehr aufwendig und manuell kaum mehr möglich.“
Funktionsweisen von Machine Learning
Oftmals haben Mitarbeiter Angst, Ihre Arbeit könnte durch hochintelligente Maschinen ersetzt werden. Machine-Learning-Algorithmen sollen Ihren Mitarbeitern jedoch das Leben erleichtern und stupide, eintönige Arbeit ablösen, die sich regelmäßig wiederholt.
Es gibt verschiedene Machine-Learning-Verfahren, wie die Erkennung von Mustern in Datensätzen, die Datenexploration sowie die automatisierte Datenverarbeitung. Die detaillierte und visuelle Darstellung von relevanten Daten ist in der heutigen Big-Data-Zeit sehr aufwendig und manuell kaum mehr möglich.
Die Art des Machine-Learning-Verfahrens und des Algorithmus muss für jedes Unternehmen je nach Geschäftsprozess und Art der Daten individuell ausgesucht und gegebenenfalls kombiniert werden. Die bekanntesten Algorithmen versuchen Muster in Datenbeständen zu ermitteln, Vorhersagen zu treffen und Daten zu klassifizieren.
Machine Learning verfolgt das eigentliche Ziel, durch eine Daten-Eingabe, eine sofortige Ausgabe anderer Daten zu erhalten. Wie diese Daten aussehen, hängt vom Anwendungsbereich des Machine Learnings ab.
Notwendige Voraussetzungen für „intelligente Maschinen“
Für den erfolgreichen Einsatz von Machine Learning müssen die notwendigen Voraussetzungen in den Köpfen der Entscheider und der Mitarbeiter sowie in der IT-Infrastruktur und den Daten gegeben sein.
Wenn Sie mit großen Datenmengen arbeiten, müssen Sie auch über ein „Digital Mindset“ (fortschrittliche Denkweise) verfügen. Das bedeutet, dass Sie gegebenenfalls Ihre Denkweise ändern müssen. Sie dürfen keine Angst vor dem großen Wort „Datenschutz“ haben, Ihnen darf hoher Datenspeicherplatz keine grauen Haare sprießen lassen und Ihnen darf der Kostenfaktor von Daten kein Dorn mehr im Auge sein. Ihr Unternehmen und Ihre Mitarbeiter müssen „datengesteuert“ werden. Darüber hinaus dürfen Sie keine Angst vor dem Verlust der Kontrolle über Ihre Daten haben. Behalten Sie im Hinterkopf, dass Machine Learning nicht Ihre Mitarbeiter ersetzt, sondern diese bei ihrer Arbeit unterstützt.
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Um durch Machine Learning Erfolg zu erlangen müssen Sie Ihre Maschinen trainieren. Dies funktioniert nur, wenn eindeutige Daten immer wieder kehren und sich so Algorithmen berechnen lassen. Sich wiederholende Prozesse können so automatisiert werden und damit schneller ablaufen.
Da Machine Learning nur durch einen großen Datenbestand funktioniert, muss Ihre IT-Infrastruktur auch über entsprechende Kapazitäten verfügen, um diesen immensen Datenbestand zu verarbeiten und zu speichern. Hierfür benötigen Sie beispielsweise Big Data Memory Datenbanken. Ein Beispiel für eine Datenbank, die das möglich macht ist SAP HANA.
Anwendungsbereiche und Chancen durch Machine Learning
Neben der schon bekannten Sprach- und Gesichtserkennung kann durch den Einsatz von Machine Learning auch das Customer-Verhalten beobachtet und analysiert werden, d. h. Sie können auswerten, wie sich Ihre Kunden verhalten und was sie kaufen. Hierbei ergibt sich zudem die Chance einer konkreten Definition Ihrer Zielgruppe.
Des Weiteren können sich wiederholende Prozesse, beispielsweise in der Produktion, automatisiert sowie Fertigungsanlagen kontrolliert und gesteuert werden (Industrie 4.0).
Fehl-Bestände eines Materials beim Bau eines Autos können durch Machine Learning früher vorausgesagt und automatisch nachbestellt werden. Dies verhindert nicht nur eine reibungslose Produktion, sondern steigert zeitgleich die Qualität der Maschinen und der fertigen Produkte. Ohne Ausfälle im Bestand können Produkte schneller fertiggestellt werden, was Ihre Kunden zufriedener stellt und Kosten einspart.
Zusätzlich lassen sich auch kleinere Abläufe erleichtern, wie z. B. die automatische Erkennung von Spam-E-Mails.
Experten-Unterstützung auf dem Weg zur Digitalisierung
Um Machine Learning optimal in Ihre Geschäftsprozesse zu integrieren, bedarf es einer Kombination aus externen Experten und einem gewissen Know-how von Haus aus. Die hohe Komplexität von Machine Learning erfordert meist das Hinzuziehen von externen Dienstleistern, die diese Verfahren und Algorithmen in Ihre Prozesse implementieren. Dabei ist es von großem Vorteil eigene Mitarbeiter zu schulen, um langfristig mit den neuen Prozessen Erfolg zu haben.
Zusammengefasst können Experten Ihnen bei der Schulung Ihrer Mitarbeiter zur Seite stehen sowie zu Beginn die Infrastruktur und die Anwendungsbereiche für Machine Learning erörtern.
Machine Learning öffnet Ihnen viele Türen auf dem Weg zur Digitalisierung Ihres Unternehmens. Nutzen Sie die Chance früh genug und verschaffen Sie sich so einen Vorteil gegenüber Ihren Wettbewerbern.
