Computer statt Kristallkugel

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Predictive Analytics – Wie Sie mit künstlicher Intelligenz in die Zukunft schauen

Beim Begriff „Künstliche Intelligenz“ (KI) denken Sie vielleicht an menschenähnliche Roboter oder vollautomatische Fabriken – Zukunftsvisionen. Aber KI kann schon heute ein nützliches Instrument für Ihr Unternehmen sein, selbst wenn Sie nicht im produzierenden Gewerbe tätig sind. KI kann Ihnen mit dem Verfahren Predictive Analytics helfen, aus aktuellen Daten zukünftige Entwicklungen zu extrapolieren. Dazu ein paar Anregungen.

Predictive Analytics im Vertrieb

Im Vertrieb wird Predictive Analytics eingesetzt, um Kundendaten zu analysieren und mithilfe spezieller Algorithmen Aussagen über zukünftige Verkaufszahlen zu generieren. Bei Geschäftskunden können zu diesen Daten Angaben zum Unternehmen und zu bisherigen Interaktionen genauso gehören wie Kundenfeedback oder Neuigkeiten aus der jeweiligen Branche. Anhand dieser Daten wird ein mathematisches Modell entwickelt, welches die Identifikation von Trends ermöglichen soll. Dieses Modell wird dann auch auf neue Daten angewendet.

Predictive Maintenance

Ein besonders bekanntes Beispiel für Predictive Analytics ist Predictice Maintenance. Dabei wird vorhergesagt, wann die nächste Wartung eines Geräts oder einer technischen Anlage notwendig wird. Auf diese Weise soll Predictive Analytics dazu beitragen, dass Wartungen nur noch im Bedarfsfall durchgeführt werden und die Kosten für Wartungsarbeiten und Ausfälle deutlich sinken. Darüber hinaus soll die Sicherheit und Langlebigkeit technischer Anlagen gesteigert werden. Voraussetzung dafür ist eine hochempfindliche Sensortechnik, die laufend eine große Menge Daten über den Zustand des jeweiligen Geräts sammelt – der Hype um das Internet der Dinge ist also nicht verwunderlich. Schon heute kommt Predictive Maintenance in der Fahrzeugindustrie oder in der Luft- und Raumfahrt zum Einsatz.

Weitere Anwendungsmöglichkeiten

Predictive Analytics wird auch in vielen anderen Bereichen eingesetzt: So sind Fahrassistenzsysteme kaum denkbar ohne Algorithmen, die Daten über den Zustand des Fahrzeugs, seine Geschwindigkeit, den Zustand der Straße und vieles mehr analysieren. Auch in der Energieproduktion kann Predictive Analytics für Fortschritte sorgen: Der großflächige Einsatz erneuerbarer Energieträger erfordert intelligente Stromnetze und präzise Wettervorhersagen. Nur so können Nachhaltigkeit und Versorgungssicherheit gleichermaßen gewährleistet werden. Und schließlich kann das Verfahren in der Medizin sogar Leben retten: Derzeit werden Mustererkennungsalgorithmen in Smartphone-Apps eingesetzt, um die Atemgeräusche von Asthmapatienten zu analysieren – zahlreiche weitere Anwendungen sind vorstellbar.

Fazit

Es gibt wahrscheinlich keine Branche, die nicht von Predictive Analytics profitieren kann – und sei es, wie gezeigt, im Vertrieb. Predictive Analytics macht Ihr Unternehmen im wahrsten Sinne des Wortes zukunftsfähig.

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