Geschäftsprozessdaten mit maschinellem Lernen aufbereiten

Positive und negative Zusammenhänge

Die auswertbaren Zeitreihen entstehen, indem die Software die Datenströme sowie die zugehörigen KPIs mit Zeitstempeln versieht. Daraus erlernt das System positive und negative Zusammenhänge zwischen den KPIs. Diese Bewertung von anzustrebenden und von nicht anzustrebenden Bereichen kann ein Verantwortlicher auch ohne tiefergehende KI-Kenntnisse durchführen, da diese seiner alltäglichen Steuerung der Prozessabläufe entsprechen.

Weitere KI-Methoden

Das automatisierte Ableiten von qualitativen Erkenntnissen durch Lernen von Zusammenhängen aus rohen Geschäftsprozessdaten – angereichert mit Informationen über KPIs des Geschäftsprozesses – ist zudem nicht nur für die Erkenntnisgewinnung über den jeweiligen Geschäftsprozess nützlich. Vielmehr bereitet das Verfahren Unternehmen auf die anschließende Anwendung weiterer KI-Methoden zur Optimierung der Geschäftsprozesse vor. Jeder neu gewonnene Zusammenhang ist potenziell die Grundlage für eine weitere Kennzahl, die als KPI in die Deep-Qualicision-Analyse als Rückkopplung einfließen kann. So können Unternehmen Ihre Geschäftsprozesse nicht nur gezielt steuern, sondern diese nach und nach in de facto sich selbst optimierende Regelkreise überführen. Auf diese Art und Weise entsteht ein Weg in Richtung einer besseren Erklärbarkeit von Ergebnissen und Lösungsfindungsprozessen im Kontext des Maschinellen Lernens.

Wartung von Stromnetzen

In einem weiteren Use-Case kommt das qualitative Labeln zur selbstlernenden Ermittlung von Einstellparametern in einer Field-Force-Optimierung bei der Wartung und Entstörung von Stromnetzen zum Einsatz. Die diesbezüglichen KPIs beschreiben die Effizienz der Zuordnung von Mitarbeiterteams zu Maintenance-Einsätzen. Die Anzahl der KPIs, die für das Qualitative Labeln der Geschäftsprozessdaten zum Einsatz kommen, liegt bei circa dreißig. Pro Jahr sind mehr als einhunderttausend Wartungs- und Entstörungseinsätze auf Hunderte von Mitarbeitern zu verteilen. Das manuelle Labeln der Daten wäre mit zu hohem Aufwand verbunden. Das qualitative Labeln als erweiternde Funktionalität eines zuschaltbaren maschinellen Lernverfahrens im Rahmen einer Qualicision-basierten multikriteriellen Optimierung stattet in diesem Use-Case eine bereits laufende Anwendung mit lernenden Selbstjustierungen aus. Hierdurch kann die Optimierung selbst auf relevante Veränderungen in den Geschäftsprozessdaten reagieren und verlangt dies nicht etwa dem Anwender ab. Diese methodische Vorgehensweise lässt sich über alle Ebenen der Geschäftsprozesse einführen (vgl. Abbildung). Somit entsteht nach und nach eine KI-gerechte Architektur einer Analyse- und Nutzlogik, die beginnend mit den rohen Geschäftsprozessdaten über die Qualifizierung der Daten mittels KPIs und durch maschinelles Lernen das Aufdecken von Prozesszusammenhängen bereitstellt.

Datum:3. März 2020

Autoren:PSI FLS Fuzzy Logik & Neuro Systeme GmbH

Themen: Technik, Künstliche Intelligenz

Webseite: www.fuzzy.de

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