Künstliche Intelligenz für Datenqualitätsstatements im Entscheidungsprozess von Lieferketten
Prof. Dr. Michael Scholz (Technische Hochschule Deggendorf)
Produzierende Unternehmen setzen in den letzten Jahren verstärkt Methoden des maschinellen Lernen und der künstlichen Intelligenz ein, um betriebswirtschaftliche Entscheidungen wie die Bestimmung von Bestellmengen und Bestellzeitpunkten zu treffen. Der Erfolg des Einsatzes dieser Technologien erfordert nicht nur viele Daten, sondern viele Daten in angemessener Qualität. Vielen Unternehmen ist jedoch nicht bewusst, wie die Qualität von Daten gemessen und bewertet werden kann.
Der Vortrag zeigt verschiedene Dimensionen von Datenqualität auf und gibt praxisrelevante Tipps, wie die Ausprägung von Datenqualität in den einzelnen Dimensionen gemessen, bewertet und verbessert werden kann. Eine Einschränkung auf bestimmte Daten oder Branchen wird bewusst nicht vorgenommen.