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Kommt ein Kunde wieder? Wird ein Auftrag storniert? Ist ein Gerät bald defekt oder nicht? Kai kann solche Fragen mit Hilfe von klassifikationsbasierten Prognosen beantworten Kai hilft Ihnen dabei solche Ja Nein-Entscheidungen anhand von Mustern zu treffen die aus Ihren bisherigen Daten gelernt wurden Kai erkennt wiederkehrende Verhaltensweisen und kann daraus ableiten wie sich eine bestimmte Kundschaft ein Auftrag oder Zustand wahrscheinlich entwickeln wird Es wird also nicht ein Zahlenwert vorhergesagt sondern eine Kategorie oder Entscheidung – also eine Klassifikation Diese kann binär sein wie „Ja“ oder „Nein“ Aber auch mehrere Klassen umfassen wie „niedrige“ „mittlere“ oder „hohe“ Wahrscheinlichkeit Denken Sie an Ihre Flotte von Baumaschinen deren Zustand Sie regelmäßig überprüfen Kai analysiert die Sensordaten – etwa Temperaturen Vibrationen oder Laufzeiten – und erkennt frühzeitig Anzeichen für Verschleiß oder mögliche Ausfälle So können Sie Instandhaltungsmaßnahmen frühzeitig einleiten bevor ein ernsthafter Schaden entsteht Damit Kai gute Prognosen liefern kann braucht Kai Daten Das können einfache Excel-Tabellen sein Sensordaten von Maschinen oder Verkaufszahlen aus dem Kassensystem Je mehr und je besser die Daten desto genauer die Vorhersagen Aber keine Sorge Kai kommt auch mit kleinen Datenmengen zurecht und lernt mit der Zeit dazu Bitte denken Sie aber beim Einsatz von KI immer daran KI ist nur ein Algorithmus und hat keine Intelligenz Das heißt KI macht Fehler Seien Sie gespannt auf die nächste Ausgabe in der Sie Kai mit Kompetenzen im Bereich der Optimierung kennenlernen Und wenn es Ihnen bis dahin zu lange dauert dann melden Sie sich einfach bei uns – dem Mittelstand-Digital Zentrum Handwerk 39 Digitalisierung unD ManageMent Digitalisierung www buildingnet de baugewerbe 7-8 2025 spiel monatlicher Umsatz Temperaturdaten Verkaufszahlen Maschinenlaufzeiten oder Energieverbrauch Neben dem wesentlichen Vorteil – der Verbesserung der Entscheidungsgrundlage – werden die Entscheidungen transparent Zeitreihenprognosen sind oft der erste Schritt zu intelligenten Systemen wie automatische Bestellungen oder dynamische Preisgestaltung Insgesamt bieten zeitreihenbasierte Prognosen eine datenbasierte Entscheidungsgrundlage und sind ein wichtiger Baustein auf dem Weg zur Digitalisierung und Automatisierung Wenn viele Faktoren zusammenspielen Manche Dinge sind nicht nur eine Frage der Zeit Oft hängt eine Entwicklung nicht nur von einem einzelnen Faktor ab Vielleicht fragen Sie sich Wie beeinflusst das Wetter die Nachfrage nach bestimmten Dienstleistungen? Oder wie wirkt sich ein neuer Preis oder eine Werbekampagne auf Ihre Auftragseingänge aus? Kai kann solche Zusammenhänge analysieren und berücksichtigt dabei verschiedenste Einflussgrößen – sowohl aus Ihren internen Daten als auch aus externen Quellen wie Wetterdaten regionalen Trends oder Marktbewegungen Angenommen Sie sind im Bereich Sonnenschutz tätig Sie bieten Markisen Jalousien und Außenrollläden an Sie wissen aus Erfahrung dass warme Temperaturen den Verkauf ankurbeln – aber wie stark und wann genau? Eine abhängigkeitsbasierte Prognose würde nicht nur die Verkaufszahlen der letzten Jahre betrachten sondern auch • den Strompreis • die Wetterprognosen • die wirtschaftliche Lage im Land • die Verfügbarkeit von Förderprogrammen • und bereits vorhandene Solaranlagen einbeziehen Bei dieser Art der Prognose geht es also darum Zusammenhänge zwischen verschiedenen Faktoren zu berücksichtigen um zukünftige Entwicklungen zu erkennen Daraus ergibt sich eine präzise Prognose Zum Beispiel dass in warmen sonnigen Frühlingstagen mit mehr als 20 Grad und guten Wetterprognosen für den Sommer die Nachfrage um 35 % ansteigt Sie können dann gezielt Werbung schalten Lagerbestände aufstocken und Ihre Montagekapazitäten darauf vorbereiten Entscheidungen im Ja Nein-Stil Nicht jede Frage im Alltag dreht sich um Zahlen Manchmal geht es um einfache Entscheidungen Kai analysiert Daten erkennt Muster und hilft bessere Entscheidungen zu treffen Foto Mittelstand-Digital Zentrum Handwerk