Produktive Modelle
Ein Modell allein verändert noch keinen Prozess
Nach Training und Validierung steht zunächst ein Modell. Für den Einsatz im Arbeitsalltag muss es mit Datenquellen, Anwendungen und fachlichen Abläufen verbunden werden. Erst dann kann es Entscheidungen oder Arbeitsschritte unterstützen.
Übergang in den Betrieb
Für die produktive Nutzung müssen auch Schnittstellen, Berechtigungen, Monitoring, Versionierung und Verantwortlichkeiten geklärt sein.
- Fachliche Entscheidung
Fragestellung, Nutzergruppen und Zielgrößen sind eindeutig definiert. - Daten verfügbar
Die erforderlichen Daten stehen für Training und laufende Anwendung in ausreichender Qualität bereit. - Modell geprüft
Modellgüte und Grenzen wurden anhand festgelegter Kriterien geprüft und dokumentiert. - Integriertes System
Anwendungen können Modellergebnisse übernehmen und verarbeiten.
Der passende KI-Ansatz
Wann Data Science & Machine Learning der passende Ansatz ist
Nicht jede KI-Fragestellung erfordert Generative AI. Je nach Datengrundlage und Zielsetzung sind Data Science und Machine Learning der passende Ansatz – insbesondere für Prognosen, Bewertungen, Klassifikationen und die Erkennung von Mustern in strukturierten Daten.
In vielen Lösungen ergänzen sich die Ansätze: Machine Learning, Generative AI und agentische Komponenten übernehmen jeweils die Aufgaben, für die sie am besten geeignet sind.
Typische Machine-Learning-Use-Cases in Unternehmen
Die folgenden Beispiele zeigen, für welche fachlichen Aufgaben Unternehmen Machine Learning einsetzen können.
Machine Learning Consulting
Leistungen unserer Machine-Learning-Beratung
Unsere ML-Beratung verbindet fachliche Einordnung mit Konzeption, Modellierung und Umsetzung datengetriebener Lösungen. Je nach Ausgangslage und Reifegrad unterstützen wir von der Use-Case-Bewertung über Datenaufbereitung, Training und Validierung der Modelle bis zur technischen Integration, Einführung und Skalierung.
Praxisbeispiele
Erfahrung mit Data Science und Machine Learning
HMS entwickelt Machine-Learning-Lösungen und integriert sie in bestehende Prozesse und Systeme. Die folgenden Projekte zeigen, wie wir konkrete fachliche Herausforderungen mit Data Science und Machine Learning lösen und Modelle produktiv nutzbar machen.
Covariate Selection mit Machine Learning für klinische Modelle
HMS entwickelte für ein globales Pharmaunternehmen eine interaktive Anwendung für die ML-gestützte Covariate Selection. Sie strukturiert die Kovariatenselektion und liefert Bewertungsgrundlagen für pharmakometrische Modelle.
KI in klinischen Studien: Machine Learning für die Analyse klinischer Daten
Machine Learning ergänzt statistische Analysen klinischer Daten. HMS unterstützte Novartis dabei, das Vorhersagepotenzial für Tumorkontrolle und Safety Outcomes zu untersuchen und relevante Ausgangsfaktoren zu identifizieren.
Labor in der Hosentasche: datengesteuerte Entscheidungen
HMS entwickelte für trinamiX eine modulare Softwarelösung mit einer mobilen App, einem Cloud-Backend und einem webbasierten Kundenportal. Diese ermöglicht die Echtzeitübertragung und -analyse von Sensordaten eines Infrarot-Detektorgeräts.
Von unserer Erfahrung profitieren
Was HMS in Machine-Learning-Projekten auszeichnet
Bei HMS greifen Data Science und Software Engineering ineinander. Schon bei der Modellentwicklung berücksichtigen wir, wie das Modell später in Anwendungen und Prozesse eingebunden, betrieben und weiterentwickelt wird.
- Durchgängige Umsetzung vom Modell bis zum produktiven System
- Data Science und Software Engineering im selben Projektteam
- Integration in bestehende Anwendungen, Datenplattformen und Prozesse
- Erfahrung mit komplexen und regulierten Umfeldern
Die Rückmeldungen unserer Kunden zeigen, dass unsere Lösungen im Einsatz überzeugen. Das bestätigt Europas größte unabhängige Anwenderbefragung im Bereich Data & Analytics (BARC)*.
35+
Jahre Erfahrung in komplexen Systemlandschaften
450+
Data & AI Projekte durchgeführt
100%
Zufriedenheit & Weiterempfehlung*
FAQ
Fragen zu Data Science & Machine Learning
Antworten zu Einsatz, Integration und Betrieb von Machine-Learning-Lösungen.
Machine Learning eignet sich besonders, wenn Entscheidungen regelmäßig datenbasiert getroffen werden, Prozesse skalieren sollen oder komplexe Zusammenhänge zwischen Einflussfaktoren erkannt werden müssen.
Weniger geeignet ist Machine Learning, wenn:
- nur sehr wenige oder fehlerhafte Daten vorliegen
- einfache Regelwerke ausreichen
- Entscheidungen selten und manuell getroffen werden
Entscheidend ist die fachliche und wirtschaftliche Passung zum Anwendungsfall. Alternativ zum Machine Learning Projekt reichen in manchem Fällen auch Reporting‑Tools und darauf abgestimmte Systeme zur Datenaufbereitung und Umsetzung der Businesslogik aus.
Generative AI erstellt neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Code und eignet sich besonders für dialogorientierte Anwendungen.
Machine Learning erkennt Muster in Daten und erstellt Vorhersagen, Scorings oder Entscheidungsmodelle. Die Daten können als strukturierte Tabellen, aber auch als Bild- oder Audiodateien in die Auswertung einfließen.
Für klar definierte Bewertungs- und Prognoseaufgaben sind spezialisierte Machine-Learning-Modelle häufig:
- präziser
- stabiler
- besser reproduzierbar
- wirtschaftlicher im Betrieb
Die richtige Wahl hängt allerdings immer vom konkreten Use Case ab.
Die benötigte Datenmenge hängt vom Use Case und der Fragestellung ab. Spezialisierte Methoden können auch bei kleineren Datenmengen eingesetzt werden.
Entscheidend sind in jedem Fall:
- Datenqualität
- Struktur
- fachliche Relevanz
Nicht „mehr Daten“, sondern geeignete und konsistente Daten sind ausschlaggebend. Wir prüfen die Datenbasis systematisch hinsichtlich Qualität, Vollständigkeit und Aussagekraft, bevor ein Modell produktiv eingesetzt wird.
Typische Phasen sind:
- Use-Case-Validierung und Zieldefinition
- Datenaufbereitung und explorative Analysen
- Modellauswahl, Modelltraining und fachliche Validierung
- Integration in bestehende Systeme
- Monitoring und Weiterentwicklung
Ziel ist es eine produktiv einsetzbare Lösung zu erstellen, die über einmalige Analysen hinausgeht.
Ein Modell wird erst dann wirklich nutzbar, wenn es zuverlässig in bestehende Anwendungen und Prozesse eingebunden ist.
Dazu gehören:
- Schnittstellen zu den relevanten Datenquellen und Anwendungen
- Versionierung von Daten, Modellen und Code
- Monitoring von Modellgüte und Datenveränderungen
- Automatisierte Trainings- und Deployment-Prozesse
- Geregelte Freigaben und Verantwortlichkeiten im Betrieb
Auch nach dem Deployment bleibt ein ML-Modell Teil eines laufenden Systems: Daten verändern sich, Modelle müssen überwacht und bei Bedarf neu trainiert oder angepasst werden.
Ihre Frage ist nicht dabei?
Gerne beantworten wir Ihre Fragen zu unseren Services und klären gemeinsam, welcher Einstieg zu Ihrer Ausgangslage passt.
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