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Automatisierte prädiktive Engine: Nutzen Sie kombinierte Echtzeitdaten und Zukunftsprognosen

Automation is far more than a buzz-word. It has become the centre of our lives. Many of us subconsciously do not notice, however, we are looking for automation in many aspects in the things we do. Our daily life needs simplicity, thankfully complex business processes are being handled by automation and automated predictive engine.

Die Digitalisierung hat den gesamten Prozess der Abläufe und Funktionen verändert. Insbesondere die Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) haben einen enormen Beitrag zu diesem Prozess geleistet. Wenn es um Analysen und Vorhersagen geht, ist die Bedeutung automatisierter prädiktiven Engines von wesentlicher Bedeutung. Sie bieten tiefgreifende Analysen in Echtzeit und Vorhersagen darüber, was in der Zukunft passieren könnte. In diesem Blog-Artikel werden wir die Grundlagen von automatisierten prädiktiver Engines erklären.

Was ist eine automatisierte prädiktive Engine?

It represents a complex software application that predicts, suggests, discovers and adapts according to the modelling. It can also be considered as the brain of prediction analytics. It collects data from multiple sources and organises the data in the optimum way for future analyses. The main goal is to start the analysis process and reach a conclusion that will allow the possibility to take actions in advance.

Wie funktionieren automatische prädiktiven Engines?

Das Funktionsprinzip der automatischen prädiktiven Engines basiert auf der Verwendung von Modellen (die auch als Algorithmen bezeichnet werden können), um die Beziehung zwischen bestimmten Variablen zu analysieren. Dabei kann es sich um eine Beziehung handeln, die sich auf eine Leistung, Eigenschaften oder Merkmale konzentriert. Wenn der Prozess abgeschlossen ist, schätzt das Modell die Wahrscheinlichkeit der Beziehung im Vergleich zu einer zuvor festgelegten Stichprobe.

Wie werden automatische prädiktiven Engines eingesetzt?

With the rise of automation, the means of processes have changed forever. Beginning with day-to-day tasks to intense and complex business processes, automation is widely accepted and benefited from.

Von Softwareanwendungen und anderen Plattformen wie (Netflix, Amazon und CRM) bis hin zu Mobiltelefonen, von weniger datenorientierten Geschäftsfunktionen bis hin zu datenüberfluteten Prozessen werden automatische prädiktive Engines in großem Umfang eingesetzt. Das Gesundheitswesen, der Tourismus, das Finanzwesen, die Logistik, die Schwerindustrie, die Industrie für erneuerbare Energien und viele andere Branchen investieren in großem Umfang in diese Technologie. Man kann mit Fug und Recht behaupten, dass wir derzeit einen Wandel erleben, der Unternehmen und Branchen von der Datenverarbeitung abhängig macht.

Vorteile automatisierter prädiktiver Engines

Wie Sie aus der Überschrift ersehen können, liegt der Hauptnutzen in der Vorhersage. Die Fähigkeit, Dinge zu verstehen und zu verhindern, bevor sie eintreten. Dadurch sind die Nutzer der Software in der Lage, in kritischen Momenten wichtige Entscheidungen zu treffen. Außerdem können Unternehmen und Branchen ihre Prozesse und ihre Organisation analysieren. Mit Daten, die aus einer tiefgreifenden und präzisen Analyse stammen, ist es möglich, die Effizienz, das Prognosemanagement und die Entwicklung neuer Produkte/Prozesse zu verbessern, was möglicherweise zu Innovationen führen kann.

Automatisiert ≠ automatisch

Der Begriff "automatisiert" bezieht sich auf einen Prozess, der von großen automatischen Anlagen durchgeführt wird. Für die prädiktive Engine bedeutet dies eine Kombination aus automatisierten Prozessen und Modellierung. Regelmäßige Überprüfungen und Verbesserungen sind erforderlich, was menschliche Interaktion bedeutet. Experten verbringen sehr viel Zeit mit der Modellierung der prädiktiven Engine, da sie für viele Gelegenheiten modelliert und maßgeschneidert werden kann. Da es sich um einen komplexen und sensiblen Prozess handelt, sind in der Regel erfahrene Datenwissenschaftler an diesem Prozess beteiligt, indem sie die Algorithmen überwachen.

Was ist künstliche Intelligenz (KI)?

Als künstliche Intelligenz werden Maschinen bezeichnet, die in der Lage sind, "kognitive" Funktionen auszuführen, zu denen Menschen und Tiere von Natur aus fähig sind. Mit anderen Worten, sie ermöglichen es Maschinen, ein Gehirn und einen Verstand zu haben. Maschinen, die mit künstlicher Intelligenz ausgestattet sind, sind in der Lage, wie Menschen zu funktionieren, z. B. zu lernen, Probleme zu lösen, zu analysieren, sich anzupassen, selbst zu lernen usw.

Was die künstliche Intelligenz noch wertvoller macht, ist die Fähigkeit, tiefer gehende Daten genau zu analysieren, was den Nutzern ein besseres Verständnis der verarbeiteten intensiven Daten, auch bekannt als Big Data, ermöglicht.

Was ist maschinelles Lernen (ML)?

Der Prozess, der Computeralgorithmen studiert, die darauf abzielen, die Automatisierung durch Erfahrung und die Geschichte der Datennutzung zu verbessern. Es wird als Bestandteil der künstlichen Intelligenz akzeptiert. Die Arbeitsweise basiert auf einer Datenprobe, die mit den Ergebnissen verglichen wird, die in der Zukunft erfasst werden, um Annahmen und Vorhersagen zu treffen.

Es ist wichtig zu betonen, dass künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen nicht dasselbe sind. Es handelt sich um zwei unterschiedliche Funktionen, die sich gegenseitig ergänzen und unterstützen.

Ansätze zur Modellierung von prädiktiven Engines

Für prädiktive Engines gibt es verschiedene Modellierungsversionen. Wir geben einen Überblick über die wichtigsten und am weitesten verbreiteten. Sie werden hauptsächlich in Regressionstechniken und Techniken des maschinellen Lernens unterteilt.

Regressionsmodelle sind das Rückgrat der prädiktiven Engines. Hauptziel ist die Modellierung und Darstellung der Korrelation(en) zwischen mindestens zwei verschiedenen Variablen, die in Betracht gezogen werden. Die Vielfalt der Regressionstechniken ist groß. Allerdings werden nicht alle Techniken gleichzeitig angewandt. Je nach Situation kann sich die Anzahl ändern. Lineare Regressionsmodelle, diskrete Wahlmodelle, Gewinnregression, logistische Regression, Zeitreihenmodelle, multinomiale logistische Regression, multivariate adaptive Regression, Überlebens- oder Daueranalysen gehören zu den am häufigsten verwendeten.

Maschinelle Lerntechniken sind ein Prozess, bei dem verschiedene statistische Methoden zur Regression und Klassifizierung angewandt werden, um eine Vielzahl von Daten zu finden/zu definieren. Daher sind spezifische Praktiken des maschinellen Lernens wie Deep Learning, verstärktes Lernen und Prognosen wichtige Funktionen. Der Zweck dieser speziellen Verfahren besteht darin, das Lernen durch die gesammelten historischen Daten zu verstärken und das kumulative Ergebnis zu maximieren, das die Präzision der Modelle unterstützt.

ANNEA & automatische prädiktive Engine

Beim ANNEA, we start the whole process by acquiring and analysing the data through IoT, digital twin, edge computing and automated predictions. In the final stage of the process, we visualise the data in the ANNEA dashboard.

Automatische prädiktive Engines helfen uns, die Daten weiter zu analysieren, sie zu optimieren und an verschiedene Situationen anzupassen und vor allem die aktuellen Ereignisse zu verstehen und zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Die automatischen prädiktiven Engines bei ANNEA sind mit modernster Technologie ausgestattet und werden ständig auf mögliche Verbesserungen überprüft, um einen nahtlosen Prozess zu gewährleisten.

Unser Team besteht aus Datenwissenschaftlern, Ingenieuren und Spezialisten für maschinelles Lernen, die über Fachwissen in den Bereichen Vorhersagemodelle/Algorithmen, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen verfügen und sich voll und ganz auf die Extraktion und Darstellung optimaler und wertvoller Daten konzentrieren. Setzen Sie sich mit den ANNEA-Experten in Verbindung, um mehr zu lernen!

Was kommt als nächstes?

Wir sind kurz davor, Sie an das Ende eines ganzheitlichen Prozesses zu bringen. Das nächste Thema wird sich darauf konzentrieren, wie die endgültige Version der analysierten und verarbeiteten Daten durch unsere Plattform der nächsten Generation bereitgestellt und visualisiert werden kann: Das ANNEA Dashboard.

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