Interview: Industrie 4.0 war gestern

» Von Michael Kurzidim*, 13.06.2017 07:00.

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CW: Ich sehe, Machine Learning kann das Verhältnis zu Freunden ganz massgeblich beeinflussen. Wer KI einsetzt, ist dabei eindeutig im Vorteil.

Schumann: Ja, aber auch im Handel gibt es viele Probleme, die man mit Verhaltensmodellen sehr gut lösen könnte. Zum Beispiel: Wann erhöhen Sie einen Preis, und wann reduzieren Sie ihn? Dafür müssen Sie ihren Warenbestand mit dem Kaufverhalten der Kunden, die sich gerade in ihrem Geschäft befinden, und dem Preisverhalten der Konkurrenz abgleichen. Lassen Sie mich ein einfaches, nicht ganz ernst gemeintes Beispiel erzählen, das den Mechanismus aber ziemlich gut erklärt. Nehmen wir an, ein leitender Angestellter, 40 Jahre alt, geschieden, möglicherweise in Begleitung seiner jüngeren Freundin, betritt nach 18.00 Uhr ein Schuhgeschäft. Dann wissen Sie, dass für diesen Kunden der Preis kaum eine Rolle spielen dürfte und es keine gute Idee wäre, jetzt eine Pricing-Down-Strategie zu fahren.

«Diejenigen Firmen, die die besten Ingenieure und die besten Verhaltensmodelle haben, werden am erfolgreichsten sein.»

Massgeblichen Einfluss auf den Preis hat ausserdem die Geschäftsstrategie des Händlers. Möchte er die Kundenbindung stärken, oder möchte er vor allem abkassieren, also möglichst viel in möglichst kurzer Zeit verkaufen? Will er den grösstmöglichen Profit mit den High-Volume-Kunden oder lieber alle Kunden möglichst gut bedienen, in Zürich, Genf, Bern oder München? Hier stossen Sie in eine Dimension vor, die so komplex ist, dass der Mensch sie nicht mehr überblicken kann. Die KI kann das aber schon und gibt ihnen am Samstag um 11.00 Uhr für ein Produkt in einer bestimmten Stadt für eine Kundengruppe, die gerade ihr Geschäft betreten hat, abgestimmt auf ihre Filiale und ihre Geschäftsstrategie eine ganz konkrete Preisempfehlung.

CW: Verhaltensmodellierte Algorithmen, die eine Vielzahl von Datenquellen anzapfen, krempeln die Verkaufswelt um. Da sieht die bisher bekannte, alte Empfehlungs-Engine von Amazon wie ein Spielzeug aus.

Schumann: Ähnlich können Sie zum Beispiel die Wartung von Maschinen optimieren. Nehmen wir an, Sie kennen das Verhalten einer Maschine und ein Verschleissteil droht auszufallen. Tauscht der Service-Techniker nur dieses eine Teil aus, oder gleich die ganze Einheit, weil dort ein zweites Teil mit hoher Wahrscheinlichkeit in den nächsten acht Wochen ebenfalls ausfällt. Oder lassen Sie den Wartungstechniker besser ein zweiten Mal just-in-time kommen, weil sein Büro um die Ecke liegt? Die Entscheidung liegt bei Ihnen und hängt von ihrem Servicemodell, ihren Garantieverpflichtungen und ihrer Risikobereitschaft ab. Sie wollen ihren vertraglichen Verpflichtungen unter minimalem Einsatz mit möglichst geringen Kosten nachkommen, und können mit den Daten plus ihrem Geschäftsmodell das Verhalten ihrer Wartungstechniker optimal steuern.

Meine Prognose lautet: Diejenigen Firmen, die die besten Ingenieure und die besten Verhaltensmodelle haben, werden in Zukunft ganz vorne mitspielen. Die Ingenieure haben das Domain-Wissen und können die Algorithmen bauen. Jedoch sieht für unterschiedliche Firmen der optimale Algorithmus unterschiedlich aus. Er hängt vom Verhaltensmodell (der Produkte und Mitarbeiter), von der Firmenstrategie und davon ab, wie ihre Firma mit ihren Kunden umgehen will.

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