Schritt 4: Modell bilden

Zur Modellbildung stehen grundsätzlich zwei Ansätze zur Verfügung:

  • Datengetriebene Modellbildung
  • Deskriptive (simulative) Modellbildung

Datengetriebene Modelle (z.B. aus der Statistik oder aus dem Bereich der Data Mining Verfahren) finden Verwendung, wenn viele Daten zur Verfügung stehen, ansonsten aber nur wenig Wissen über die inneren Wechselwirkungen des Prozesses bekannt sind. Intulion bedient sich hierbei modernster Ensemble Methoden, die bezüglich ihrer hohen Präzision, Nichtlineariät, Skalierbarkeit, ihrer eleganten Ausreißerbehandlung und der Möglichkeit zur Verarbeitung von hunderten von Erklärungsgrößen herausragende Eigenschaften besitzen.
Liegt hingegen Wissen über die internen Zusammenhänge des Prozesses vor, so kann dieser Prozess am Rechner simuliert werden. Das Spektrum der verfügbaren Simulationsansätze reicht hierbei von kontinuierlichen Beschreibungen über System Dynamics und Discrete Event Modellen bis hin zu agentenbasierter Modellierung.
Sowohl bei den statistischen Modellen wie den Simulationsmodellen sich die Frage: Inwieweit verhalten sich Modell und Realität gleich? Für den Anwender stellt sich die Frage der Übereinstimmung konkret im Tagesbetrieb: Stimmt die durch das Modell gelieferte Größe (z.B. der Absatz) mit der tatsächlich in der Praxis beobachteten Größe überein? Unsere Modelle liefern daher neben der geschätzten Kennzahl zusätzlich ein Vertrauensmaß, das die verbleibende Unsicherheit beschreibt. Fällt das Vertrauensband breit aus, verbleibt eine hohe Unsicherheit, beobachten wir hingegen ein schmales Vertrauensintervall, so ist ein tatsächliches Eintreten des Kennzahlenwertes sehr wahrscheinlich. Auf diese Wiese erhält der Anwender ein leistungsfähiges Instrument zur Bewertung von Entscheidungen auf der Basis von Prozessmodellen.
Aufgrund der Synthese aus Modellbildung, Kennzahlprognosen und Konfidenzintervallen hat die Intulion Solutions für diesen Ansatz den Begriff „Embedded Confidence“ geprägt.
Aufbauend auf derartig leistungsfähigen Prognosemodellen folgt als nächster Schritt des Phasenmodells der Intulion Solutions die Optimierung von Entscheidungen auch unter miteinander in Konflikt stehenden Zielkriterien.

 

 
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