+49 157 3110 4322
info@digon.io
WhatsApp
LinkedIn
Google Maps

> Data Science

Supply Chain Optimierung & Textverarbeitung

> Supply Chain Optimierung für Hersteller & Distributoren

Datengetriebene Lösungen für smartere Lagerhaltung, Nachfrageprognosen und Logistikplanung

A description of my image.

> Zeitreihenvorhersage

Anwendungsbeispiele

Vorhersage zukünftiger Nachfragemuster, um Lagerbestände zu optimieren, Überbestände zu reduzieren und Bestandsmangel zu vermeiden. Verbesserung von Einkaufs- und Produktionsplanung durch genaue Nachfragenprognosen.

> Zeitreihenvorhersage

Beschreibung

Zeitreihenvorhersage nutzt historische Daten, um zukünftige Nachfragen zu prognostizieren, wobei ARIMA, Prophet und LSTM-Modelle eingesetzt werden. Diese Methoden erkennen Muster und Saisonalität und ermöglichen genaue Lagerplanung, wodurch Risiken von Überbeständen oder Unterbeständen reduziert werden.

> Optimierung

Anwendungsbeispiele

Automatisierung von Entscheidungsfindung in der Logistik und Ressourcenallokation. Optimierung von Produktionsplanung und Lieferplanung, um Kosten zu senken und Effizienz zu steigern.

> Optimierung

Beschreibung

Optimierungsalgorithmen wie lineare Programmierung und genetische Algorithmen werden genutzt, um komplexe logistische Probleme wie Fahrzeugroutenplanung, Planung und Ressourcenallokation zu lösen. Diese Techniken minimieren Kosten und maximieren Effizienz in Lieferkettenoperationen.

> Maschinelles Lernen

Anwendungsbeispiele

Erkennung verborgener Muster in Lieferketten-Daten, um Entscheidungsfindung zu verbessern. Verbesserung von Nachfragenprognosen, Lieferantenrisikoanalyse und Modellierung von Kundeverhalten.

> Maschinelles Lernen

Beschreibung

Maschinelles Lernen, einschließlich Random Forests, Gradient Boosting und neuronalen Netzen, wird anhand historischer Verkaufsdaten, Marktdaten und Lieferantenleistungen trainiert. Diese Modelle liefern handlungsleitende Erkenntnisse und Prognosen, um strategische Entscheidungen in der Lieferkette zu unterstützen.

> Anomalieerkennung

Anwendungsbeispiele

Erkennung ungewöhnlicher Muster in Lieferkettenoperationen, wie unerwartete Verzögerungen, Leistungsprobleme von Lieferanten oder Bestandsdiskrepanzen, um Störungen zu verhindern.

> Anomalieerkennung

Beschreibung

Anomalieerkennungsmethoden wie Isolationswälder, Autoencoders und statistische Schwellwerte werden genutzt, um Abweichungen in Lieferkettenmustern zu erkennen. Dies hilft, Betrug, Störungen oder Ineffizienzen in Echtzeit zu identifizieren und Korrekturmaßnahmen einzuleiten.

A description of my image.

> Statistische Modellierung

Anwendungsbeispiele

Quantifizierung des Einflusses von Variablen wie Preisen, Werbeaktionen und Saisonalität auf Verkäufe. Nutzung der Erkenntnisse, um Preise und Lagerplanung zu optimieren.

> Statistische Modellierung

Beschreibung

Statistische Modellierung umfasst Regressionsanalysen, Faktorenanalyse und Bayes'sche Methoden. Diese Modelle helfen, Beziehungen in den Daten zu verstehen und Unsicherheiten zu quantifizieren, um bessere Entscheidungen zu treffen.

> Clustern & Segmentieren

Anwendungsbeispiele

Gruppierung von Produkten, Kunden oder Lieferanten anhand gemeinsamer Eigenschaften. Nutzung dieser Erkenntnisse für gezielte Marketingstrategien, Lagerkategorisierung und Optimierung des Lieferantenportfolios.

> Clustern & Segmentieren

Beschreibung

Clustering-Techniken wie K-means und DBSCAN werden angewandt, um Produkte, Kunden oder Regionen zu segmentieren, was gezielte Strategien in der Lagerverwaltung und Logistikplanung ermöglicht.

> Datenmining

Anwendungsbeispiele

Extraktion wertvoller Erkenntnisse aus großen Mengen an operativen und Transaktionsdaten. Identifizierung von Chancen zur Kostensenkung, Prozessverbesserung und Risikominimierung.

> Datenmining

Beschreibung

Datenbergbautechniken wie Assoziationsregel-Lernen, Hauptkomponentenanalyse und Entscheidungsbäume extrahieren wertvolle Erkenntnisse aus großen Datensätzen. Diese Methoden erkennen Trends, Korrelationen und Muster, die genutzt werden können, um Operationen zu optimieren und Kosten zu senken.

> Sprache & Textverarbeitung

NLP-Techniken für intelligente textbasierte Anwendungen

> Retrieval Augmented Generation (RAG)

Anwendungsbeispiele

Verbesserung der AI-Antworten durch Echtzeit-Datenabruf, ideal für die Entwicklung von Chatbots, Dokumentationswerkzeugen und Wissensbanken, die kontextuelle Genauigkeit und aktuelle Informationen erfordern.

> Retrieval Augmented Generation (RAG)

Beschreibung

RAG kombiniert Abfrage aus externen Datenquellen mit Generierung, um genaue Ergebnisse zu liefern. Technologien, die in RAG genutzt werden, umfassen Vektor-Datenbanken, semantische Suche und transformer-basierte Modelle wie GPT-4 und LLaMA.

> Wissensextraktion

Anwendungsbeispiele

Automatisierte Extraktion strukturierter Informationen aus unstrukturiertem Text, um Wissensgraphen zu erstellen, semantisches Suchen zu unterstützen oder Daten in Unternehmenssysteme zu integrieren.

> Wissensextraktion

Beschreibung

Wissensextraktion nutzt Techniken wie Named Entity Recognition (NER), Relationsextraktion und semantische Parsing, um Text in strukturierte Daten zu konvertieren. Werkzeuge wie spaCy, Stanford NLP oder benutzerdefinierte Transformer-Modelle werden oft genutzt.

A description of my image.

> Prompt Engineering

Anwendungsbeispiele

Optimierung der Leistung von AI-Modellen für spezifische Aufgaben durch Erstellung effektiver Prompts, wodurch Entwickler das Verhalten anpassen können, ohne das Modell neu zu trainieren.

> Prompt Engineering

Beschreibung

Prompt Engineering nutzt Techniken wie few-shot learning, zero-shot learning und Prompt-Chaining, um die Modellausgaben zu leiten. Es beinhaltet oft iteratives Testen und Feintuning von Eingabestrukturen und Vorlagen.

> Fine Tuning Pipelines

Anwendungsbeispiele

Anpassung von vortrainierten Sprachmodellen an domaine-spezifische Aufgaben, wie Vertragsanalyse, Automatisierung der Kundensupport oder Dokumentenklassifizierung.

> Fine Tuning Pipelines

Beschreibung

Nachtrainieren von Sprachmodellen an domain-spezifischen Daten mit Frameworks wie axolotl, Hugging Face Transformers oder PyTorch. Techniken umfassen Transfer Learning, Datenerweiterung und Modellquantisierung für die Bereitstellung.

> Datensynthese

Anwendungsbeispiele

Erzeugung realistischer, domain-spezifischer Trainingsdaten, wenn reale Daten begrenzt oder vertraulich sind, um Modellrobustheit und Datenschutzkonformität zu gewährleisten.

> Datensynthese

Beschreibung

Um künstliche Daten zu erzeugen, die reale Datensätze nachahmen, können Methoden wie Datenerweiterung, Reflexion und regelbasierte Systeme genutzt werden. Generierte Daten können anhand von domain-relevanten Kriterien gefiltert werden, um sie in Bewertungen und Training weiter zu verwenden.

A description of my image.

> Bewertung & Benchmarking

Anwendungsbeispiele

Sicherstellung der Zuverlässigkeit und Leistung von Modellen durch systematische Bewertung von AI-Systemen mithilfe von domain-spezifischen Metriken und Benchmarks.

> Bewertung & Benchmarking

Beschreibung

Bewertung erfolgt durch Metriken wie Präzision und Recall, um die Modelleistung auf interessierenden Aufgaben zu bewerten, wie Halluzinationsrate, Codier- und mathematische Verständnisfähigkeit oder Fähigkeit zum Befolgen von Anweisungen.

> Kontakt

Jendrik Potyka

> Ihr Erfolg, nur eine Nachricht entfernt!

Jendrik Potyka · Geschäftsführer & Gründer

+49 157 3110 4322
WhatsApp
info@digon.io
Google Maps