Machine Learning in der Fertigung

Erwartungen im Zaum halten

Die Erwartungen an Zeitersparnis, Trefferquote oder Amortisationszeit von ML-Projekten sind oft unrealistisch hoch, während gleichzeitig Problembeschreibung und Daten zu ungenau sind. Es gilt, die Erwartungen auf einem realistischen Niveau zu halten. Zudem ist eine bessere Kalkulation der Fehlertoleranz des Modells möglich, wenn der ROI im Vorfeld geschätzt wird. Mehr Genauigkeit kann ein Vielfaches mehr an Kosten verursachen. Oft ist es klüger, ein falsch negativ eingestuftes Ergebnis zu verpassen, als viele falsch positiv gemeldete Ergebnisse teuer bewerten zu müssen. Auch das Nichteintreffen eines erwarteten Ereignisses kann wertvolle Hinweise auf das Modell geben. Zudem braucht jedes Projekt den passenden Algorithmus. Die Erstellung neuronaler Netze oder der Zukauf von Marktforschungsdaten ist oft unnötig. Unternehmen deshalb auf die Erfahrungswerte des Technologiepartners vertrauen. mst/WaveAccess n

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