Case Study

Predictive Analytics

Cost Forecasts

Die Herausforderung

Bauprojekte überschreiten regelmäßig die kalkulierten Budgets.

Durch die Nutzung historischer Daten ist es möglich, die Genauigkeit von Preisprognosen radikal zu verbessern.

Die Lösung

KOMBINATION VON MASCHINELLEM LERNEN MIT MENSCHLICHEM FACHWISSEN

1. Eingabeparameter, wie z. B. Projektgröße und Produkttyp, werden analysiert und mit einem vordefinierten Regelsatz abgeglichen.

2. Ein auf historischen Daten trainiertes Klassifikationsmodell identifiziert notwendige Kostenpositionen.

3. Ein Bayes'scher Algorithmus lernt die Beziehung zwischen Parametern und Kostenelementen und modelliert dabei Unsicherheiten

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Vorteile

  • Bessere Entscheidungsfindung auf Basis einer verbesserten Prognosegenauigkeit
  • Transparente Prognosen durch Modellierung von Kostenunsicherheiten
  • Automatisierte Berechnungen beschleunigen den Angebotsprozess
  • Kontinuierliche Verbesserungen durch Online-Lernen und menschliches Feedback

Weitere Use Cases

  • Immobilien: Berechnung von prognostizierten Immobilienwerten
  • Gesundheitswesen: Vorhersage der Wirksamkeit einer Behandlung
  • Werbung: Neue Marktsegmente finden oder den Erfolg von Aktivitäten prognostizieren
  • Kundenbetreuung: Vorhersage Ihrer Produktnachfrage und Personalbedarf

... und viele mehr

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