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Individuelle Lösungen für Ihre digitalen Herausforderungen

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Fact Side

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Machine Learning für die Zeitserien-Vorhersage

Lagerkosten sind für ein Industrieunternehmen wie Siemens ein hoher Kostenfaktor in der Produktion. Einen Weg, diese zu optimieren, soll die AI Demand Prediction Plattform eröffnen, über die sich die künftige Nachfrage nach den Produkten vorhersagen lässt. Für Siemens entwickeln wir ein Machine-Learning-System für die Zeitserien-Vorhersage (Timeseries Forecasting) in der Produktionsplanung. Künftig sollen Produktionsplaner:innen in den Werken diese Plattform als Self Service benutzen.

Ziel war es, in einem ersten Werk für zunächst 100 unterschiedliche Produkte valide Vorhersagen treffen zu können. Funktioniert das, soll Schritt für Schritt die gesamte Produkt-Palette berücksichtigt und schließlich weitere Werke des Konzerns aufgegleist werden.

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Bildunterschrift

Vom Proof of Concept zum Produktivsystem

Wir haben zunächst einen Proof of Concept gebaut, den wir zu einem System erweiterten, das produktiv einsetzbar ist. Für jedes Produkt entwickelten wir ein Trainingsmodell, um die Diversität der Produkte abzubilden. Aus dem technisch und inhaltlich funktionierende System bauen wir die AI Demand Prediction Plattform auf, die künftig als Web-Applikation als Self-Service in den Werken genutzt werden soll.

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Mehr Speed durch Automated Machine Learning

Die Herausforderung war die große Dimension an Problemstellungen: jedes Produkt ist für sich gesehen eine eigene Zeitserie. Zusätzlich zu starken Unterschieden am Bedarf der einzelnen Produkte können neue Produkte hinzukommen oder bestehende Produkte auslaufen. Da es in diesem Umfeld schwer ist, einen einzelnen Algorithmus auf die Problemstellung zu optimieren, haben wir uns für Automated Machine Learning (AutoML) entschieden. 

Eine einheitliche und skalierbare Lösung

Dank AutoML haben wir die PoC-Phase des Projekts auf wenige Wochen verkürzt. Wir haben schnell erste und fachliche gute Ergebnisse geliefert. Dadurch haben wir großes Vertrauen auf der Kundenseite gewonnen und Begeisterung für das Projekt geweckt. Das ermöglichte es uns, die angesprochenen Automatisierungsthemen zu bearbeiten und dafür ausreichend Zeit zu bekommen.  
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C3PO
Das wichtigste Erfolgskriterium für dieses Machine Learning-Projekt: Es bietet eine einheitliche und skalierbare Lösung. Diese berücksichtigt nicht nur die Vielfalt unserer Produkte, sondern auch Werke, die bisher manuell geplant haben, und bindet diese effektiv ein. Diese Synergie aus Einheitlichkeit und Flexibilität, maßgeschneidert durch MaibornWolff, spiegelt den wahren Wert und Erfolg des Projekts wider.
Dr. Daniel Patrick Kilian, Senior Key Expert Data Science & AI, Digital Industries IT bei Siemens

Unsere Referenzen & Projekte

Eine Referenz sagt mehr als 1.000 Worte. Zum Glück haben wir davon Dutzende. Klicken Sie sich durch eine Auswahl unserer spannendsten Projekte und überzeugen Sie sich selbst.

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    Embedded Systems & Robotics (SMD)Digital Design & UX DesignApps (Web, Mobile, AR/VR)

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Wir bilden Prozesse und Geschäftsmodelle digital ab – End-to-End. Unsere Experten sind spezialisiert in den Bereichen Data Engineering, Data Analytics, Data Science und Data Strategy Consulting. Bei Schnittmengen zwischen den Bereichen Data Analytics und IT Modernization oder Mobile Engineering und Software Testing greifen wir auf unser Team von über 900 IT-Profis zurück, um Ihr Projekt reibungslos zu verwirklichen.
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