Big Data
@Blockmove: da hast du sicher Recht, derzeit noch. Bei unseren Kunden ist so etwas definitiv noch kein Thema. Du sagst, selbstlernende Systeme sind schon wieder vom Tisch. Das stimmt, aber ich glaube nur erst einmal.
Ich glaube es ist ein ganz normaler Hype Cycle. Zuerst werden plötzlich die Hartware, die Datenbanktechnologie und erste Algorithmen für die Verarbeitung großer unstrukturierter Datenmengen verfügbar und ein Hype entsteht, in dem sich Anwender ausmalen, was alles möglich wäre. Dann beginnen Firmen damit, zu versuchen, diese Technologien einzusetzen und merken, dass erfolgreiche Anwendung und Umsetzung viel mehr braucht als Hardware, Datenbanken und vorgefertigte Algorithmen. Da sind wir heute und Frustration bei ersten Umsetzungsversuchen breitet sich aus. Erst nach und nach lernen wir Anwender dann die Möglichkeiten sinnvoll umzusetzen, das ist schon eine sehr steile Lernkurve mit vielen Fallstricken.
Ich kenn erste Unternehmen, die neuronale Netze für Absatzprognosen in der Logistik nutzen. Aus Daten wie Wetter, Historie und anderen Signalen werden dann Prognosen pro Einzelartikel erstellt, die anfänglich noch nicht besonders gut waren, aber immer besser werden, je mehr man darüber lernt, welche Signale man für gute Prognosen in das Modell einfließen lassen muss und desto mehr Signale man anbindet.
Wenn es gelingt, Absatz von Artikeln, vielleicht sogar Verbundkäufe mit einer ausreichenden Prognosegüte zu schätzen, dann können Algorithmen irgendwann nicht nur Bestände, sondern auch die Orte für Einlagerung und Umlagerung entsprechend optimieren, um Platzbedarf und Transportwege zu minimieren. Bei mehreren tausend verschiedenen Artikeln, hilft dann auch kein Expertensystem mehr. Ein agiles selbstoptimierendes System wird dann einem geplanten Expertensystem im Durchsatz überlegen sein und am Markt klare Kostenvorteile anbieten können. Das ist nur eine Vision, in ersten Anwendungen im Marketing sehe ich allerdings erste Erfolge solcher Systeme.
Klar ist, menschliche Planung und Steuerung stößt irgendwann an Komplexitätsgrenzen, die nur durch Algorithmen besser beherrscht werden kann. Dazu muss aber noch viel Planungs- und Konzeptionsarbeit in solche Systeme fließen und das nimmt uns Menschen leider noch niemand ab.
