Nachfrageprognose
Fein granulierte Forecasts für SKU/Store mit saisonalen Komponenten, Feiertagseffekten und Promotion-Impact. Ergebnis: geringere Out-of-Stock-Quoten und optimierte Bestände.
OOS −23% WAPE −11%
Vertrauenssignale
Präzision, Nachvollziehbarkeit und Datenschutz als Standard.
Unsere Projekte liefern belastbare Ergebnisse: klare Hypothesen, saubere Datenpipelines, überprüfbare Modelle. Wir dokumentieren Datenherkunft, Trainingsparameter und Evaluationskriterien, sodass Entscheidungen auditierbar bleiben – für Fachbereiche, IT und Revision.
DSGVO • PIA & Minimierung Modellkarten & Change-Logs Fairness-Checks & Bias-Metriken
Anwendungsfälle
Von Prognose bis Personalisierung – ML, das Umsatz und Qualität messbar steigert.
Wir starten mit Geschäftszielen und enden mit produktionsreifen Workloads. Unsere Bibliothek umfasst branchennahe Vorlagen, die schnell auf Ihre Domäne adaptierbar sind.
Churn-Prävention
Segmentierte Abwanderungsrisiken mit Uplift-Modellen, die nur dort Anreize setzen, wo sie wirken. Kampagnen werden datenbasiert priorisiert.
Retention +9,4% CAC −12%
Qualitätsprüfung
Bildklassifikation für Fertigungslinien: Erkennung von Mikrodefekten in Echtzeit, erklärbar durch Heatmaps und Stichprobenprotokolle.
FP −31% P95 35 ms
Empfehlungen
Kombination aus kollaborativem Filtern und Inhalten, mit Serendipity-Regeln und Fair-Sharing. Online-Learning für frisch eingestellte Produkte.
CTR +15% AOV +7%
Vorgehen
Von der Frage zur Wirkung: ein Lifecycle, der Fachlichkeit und Technik verbindet.
Wir arbeiten hypothesengetrieben. Jede Phase ist messbar hinterlegt: Datenquellen und Qualitätsregeln, Modellwahl und Validierung, Deployment und Observability. So entsteht ein kontinuierlicher Verbesserungsprozess – transparent für Stakeholder.
- Problem framing, KPIs, Erfolgskriterien
- Datenaufnahme, Profiling, Anreicherungen
- Feature-Engineering, Benchmarking, Validierung
- Deployment, CI/CD, Canary, Monitoring
- Governance, Security, Dokumentation
Angebote
Transparente Pakete. Klarer ROI. Keine Überraschungen.
Unsere Modelle zahlen auf Ihre Geschäftsziele ein. Wählen Sie ein Paket oder kombinieren Sie es mit Audit und Beratung.
ML Starter
€ 4.900 einmalig
Machbarkeitsstudie mit Baseline
Datenprofiling & Qualitätsregeln
Roadmap & KPI-Plan
ML Growth
€ 14.900 Projekt
Produktionsreifes Modell
CI/CD, Canary, Monitoring
A/B-Messung & Kostenreport
ML Enterprise
Auf Anfrage mit SLAs
Skalierung & Kostenkontrolle
Governance, Security, RBAC
Schnelle Onboarding-Pfade
Unabhängiges ML-Audit
Wir prüfen Reproduzierbarkeit, Datenlecks, Verzerrungen, Robustheit und Dokumentation – mit klaren Handlungsempfehlungen.
Beratung & Sparring
Strategische Sessions zu Architektur, KPI-Design, Kosten-Nutzen und Make-or-Buy. Abrechnung stundenbasiert.
Fallstudien
Konkrete Ergebnisse aus Projekten – kompakt dokumentiert.
Retail Forecasting
Feinplanige Nachfrageprognosen auf SKU-Basis mit Feiertags- und Wettereffekten.
Out-of-Stock −23% Waste −12%
Visuelle Inspektion
Hochauflösende Defekterkennung mit Erklärungs-Overlays und Stichprobenprotokollen.
FP −31% Durchsatz +10%
Risikoscoring
Erklärbare Modelle mit starker Validierung und durchgehendem Audit-Trail.
KS 0,84 Gini 0,67
Technologie
Skalierbar, portabel und sicher – ohne Vendor-Lock-in.
Wir implementieren modulare Pipelines mit reproduzierbaren Umgebungen, trennscharfen Zugriffsrechten und aussagekräftigem Monitoring. Sicherheit und Compliance sind in jedem Schritt mitgedacht.
Container & Orchestrierung Feature Store & Registry Observability & Drift
FAQ
Häufige Fragen, klar beantwortet.
Wie starten wir ein Projekt?
Mit einem strukturierten Discovery-Workshop: Ziele, KPIs, Datenlage und Risiken. Daraus entsteht eine Roadmap mit Aufwand, Nutzen und Meilensteinen.
Wie messen Sie den Erfolg?
Wir formulieren kontrafaktische Hypothesen und messen Effekte mit A/B-Tests, Hold-out-Perioden oder Uplift-Modellen – dokumentiert und nachvollziehbar.
Welche Infrastruktur wird benötigt?
Wir passen uns Ihrer Umgebung an: Cloud, On-Prem oder Hybrid. Wichtig sind reproduzierbare Umgebungen, CI/CD und klar definierte Schnittstellen.
Wie wird Datenschutz gesichert?
Datensparsamkeit, Zweckbindung, Pseudonymisierung und Zugriff nur auf Need-to-know-Basis. Zusätzlich dokumentieren wir Entscheidungen und Freigaben.
