Planungstool für ein Telekommunikationsunternehmen
In diesem KI-Anwendungsfall stellen wir Ihnen vor, wie wir unser KI-basiertes Planungstool in den Planungsprozess eines Telekommunikationsunternehmens implementiert haben und so unter anderem die Planung von Ressourcen, Mitarbeitern und Kundenanfragen vorhersagen konnten. Welche Vorteile die Verwendung eines solchen Tools für die Planung hat, und was die Ergebnisse nach der praktischen Anwendung dieses waren, erfahren Sie in folgendem Beitrag.
Wie kann der Zeitbedarf für die Realisierung von Infrastrukturprojekten besser geplant werden?
Unser Kunde, ein Telekommunikationsunternehmen, benötigte Unterstützung bei der Planung von Infrastrukturprojekten. Die Planung umfasst verschiedene organisatorische Prozesse.
Für die Planung von Infrastrukturprojekten muss der Planungsverantwortliche viele Informationen zusammentragen. Diese Aufgabe ist für ihn sehr aufwendig, da er die Informationen von verschiedenen Personen und Systemen sammeln muss.
Als wäre das nicht schon schwierig genug, muss er sich bei der Datenbeschaffung an einen vorher kommunizierten Zeitplan halten. Denn der Kunde des Telekommunikationsunternehmens benötigt eine verbindliche Auskunft über den voraussichtlichen Fertigstellungstermin.
Vor diesen Herausforderungen stand unser Kunde
Datensilos
Der Planer steht vor der Herausforderung, eine Vielzahl von Informationen aus unterschiedlichen Quellen zusammenzutragen, was den Planungsprozess erheblich verlangsamt. Außerdem müssen verschiedene organisatorische Prozesse berücksichtigt werden.
Termindruck
Neben der Datensammlung muss der Planer einen engen Zeitplan einhalten, da der Auftraggeber eine verbindliche Auskunft über den Fertigstellungstermin benötigt. Wichtige Fragen wie Baumaßnahmen, Genehmigungsschritte, Materialverfügbarkeit, Witterungsverhältnisse und Projektabhängigkeiten müssen beantwortet werden.
Niedrigere Einhaltungsquote
Nachdem die Informationen gesammelt wurden, müssen sie manuell in eine Excel-Tabelle eingegeben werden. Dieser Prozess ist zeitaufwändig und fehleranfällig und führt zu Ungenauigkeiten. Trotz aller Bemühungen liegt die Einhaltung der Fertigstellungstermine unter 80%, was die Effizienz der Planung beeinträchtigt.
Um den Planer zu unterstützen, entwickeln wir ein maschinelles Lernmodell, das unter Berücksichtigung der benötigten Ressourcen, der Planungsphasen, der Wetterbedingungen und vielem mehr konkrete Prognosen für die Dauer jedes Projekts liefert.
Als Basis für das Modell verwenden wir historische Projektdaten. Aus diesen lernt das Modell, die Dauer der zukünftigen Projektumsetzung vorherzusagen.
Um möglichst genaue Vorhersagen treffen zu können, greifen wir zusätzlich auf verschiedene Datenquellen zurück. Diese sammeln wir und bereiten sie als Eingangsparameter auf.
Wie gehen wir dabei vor?
1.
Zuerst sammeln wir die Eingangsdaten für die Modellarchitektur und bereiten sie auf.
Anschließend werden die Daten aggregiert, gefiltert und in eine Form gebracht, die der Algorithmus verarbeiten kann.
2.
Für das Planungstool entscheiden wir uns für die Variante des XGB Boost Algorithmus.
3.
Die Prognosen wurden in das Zielsystem (ERP) über eine API-Schnittstelle ausgeliefert.
Aufbau und Datenfluss eines KI-Planungstools
Um eine hohe Modellqualität zu erreichen, trainieren wir verschiedene Modelle und validieren ihre Vorhersagen an Testdaten.
Aus diesem Prozess können Hunderte von Modellen hervorgehen, von denen wir das beste für unser Ziel auswählen. In diesem Fall ist es die Minimierung des durchschnittlichen menschlichen Schätzfehlers für ein solches Projekt.
Es folgt ein kurzer Auszug der Eingangsvariablen, die wir berücksichtigen:
- Auftragstyp
- Prioritäten
- Beauftragtes Produkt
- Teilschritte
- Ort (PLZ)/ Gegebenheiten
- Umsetzende Fertigungsabteilung
- Auslastung der umsetzenden Abteilung
- Jahreszeit
Vorteile eines KI-gestützten Planungstools
Das Ergebnis ist eine Umsatzsteigerung durch Produktempfehlungen. Oder anders ausgedrückt: Eine Win-Win-Situation für Kunden und Marketing-Team. Durch das Produktempfehlungssystem finden die Produkte den Weg zum passenden Nutzer und der Warenkorbwert steigt um durchschnittlich 7%. Die Kunden durchlaufen einen personalisierten und auf ihre Bedürfnisse zugeschnittenen Einkaufsprozess und besuchen die Website gerne wieder.
Welche Probleme konnten durch eine KI-gestützte Empfehlung vermieden werden?
- Unzufriedene Kunden, Infrastrukturprojekte werden nicht im vereinbarten Zeitraum fertiggestellt
- Zu hohe Personalkosten aufgrund manueller Prozesse
- Ungenaue Planung und ineffizienter Einsatz von Ressourcen
Wenn Sie noch nicht genug von unserem Planungstool haben, kontaktieren Sie uns! Wir helfen Ihnen gerne bei der Planung Ihres nächsten Projektes.
Auch Sie möchten Ihre Bedarfsprognose verbessern? Das unterstützen wir! Kontaktieren Sie uns doch gerne.
Lassen Sie uns sprechen und Ihr Potenzial entdecken.
Ob und wie künstliche Intelligenz Ihnen weiterhelfen kann, können Sie in einem ersten, unverbindlichen Gespräch mit uns herausfinden.
In diesem Gespräch erfahren Sie:
- Wie Ihr Use-Case technisch am besten umgesetzt werden kann
- Wie wir maximal sicher mit Ihren Kundendaten umgehen
- Wie lange wir für die Umsetzung benötigen und wie ein konkreter Projektplan aussehen könnte