Bei Blue Yonder, einem führenden Lösungsanbieter im Bereich Prognosen und Mustererkennung in Europa, arbeitet Florian Wilhelm an verschiedenen Kundenprojekten und spricht darüber mit Gudrun Thäter. Ein konkretes Beispiel sind Absatzprognosen für einen Kunden im Einzelhandel. Mit diesen Prognosen kann der Disponent eine optimale Entscheidung treffen wie viele Produkte er von einem Großhändler kauft, um bei hoher Warenverfügbarkeit möglichst geringe Abschreibungen durch verdorbene Ware zu haben. Zur Generierung dieser Prognosen werden sowohl Methoden aus dem Bereich des Maschinellen Lernens wie auch der Statistik angewendet. Manche Methoden haben ihren Ursprung in der Teilchenphysik, wo sie verwendet werden um Teilchen in den Experimenten am CERN nachzuweisen.

Literatur und Zusatzinformationen

• V. Mayer-Schönberger, K. Cukier: Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work and Think, HMH Books, 2013.
• A. Beck, M. Feindt: Einführung in die Blue Yonder Basistechnologie, Research Paper, 2013.
• M. Feindt: Why cutting edge technology matters for Blue Yonder solutions, Research Paper, 2014.
• C. Bishop: Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics), Springer Science, 2006.
• T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman: The Elements of Statistical Learning, Springer Series in Statistics, 2009.
• Predictive Analytics (19MB,mp3)