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Datenbasierte Prognosen für operative Prozesse

Machine Learning & Data Science für automatisierte Entscheidungen

Wir entwickeln robuste ML-Modelle und Data-Science-Lösungen und integrieren sie nahtlos in Ihre Systeme und Prozesse. Die Anwendungen automatisieren datenbasierte Auswertungen und unterstützen operative Entscheidungen. Für Unternehmen, die ML nicht nur testen, sondern produktiv einsetzen wollen.
15-30 Minuten | unverbindlich | kostenlos | konkrete nächste Schritte
Agentic AI visualisiert: Autonome Intelligenz in einer digitalen Gehirnarchitektur

Wann ist Machine Learning sinnvoll?

Treffen eine oder mehrere dieser Aussagen auf Sie zu?
  • Entscheidungen müssen regelmäßig auf Basis großer Datenmengen getroffen werden
  • Prüfprozesse sind zeitintensiv oder fehleranfällig
  • Ergebnisse müssen nachvollziehbar und auditierbar sein
  • Wahrscheinlichkeiten, Rankings oder Scorings steuern Ihre Prozesse
  • Analysen oder Bewertungen sollen automatisiert erfolgen
Dann ist Machine Learning sehr wahrscheinlich der richtige Ansatz.
Machine Learning ist nicht die richtige Wahl, wenn Entscheidungen zuverlässig über klare Regeln abgebildet werden können oder die Datenbasis noch nicht ausreichend ist.

Typische Machine-Learning-Use-Cases

  • Absatz- und Nachfrageprognose

    • Bessere Produktions- und Lagerplanung

    • Reduzierung von Überbeständen oder Engpässen

    • Fundierte Steuerung von Einkaufs- und Vertriebsaktivitäten

  • Risikoscoring und Fallpriorisierung

    • Automatisierte Bewertung von Anträgen oder Transaktionen

    • Effizientere Prüfprozesse durch Priorisierung

    • Nachvollziehbare Entscheidungsgrundlage

  • Anomalieerkennung in Produktionsdaten

    • Frühzeitige Identifikation von Störungen

    • Reduzierung ungeplanter Ausfälle

    • Kontinuierliches Monitoring großer Datenmengen

  • Empfehlungssysteme

    • Personalisierte Produkt- oder Servicevorschläge
    • Höhere Relevanz von Angeboten
    • Datengestützte Individualisierung von Kundeninteraktionen

  • KI-gestützte Anlagensteuerung

    • Optimierung von Prozessparametern in Echtzeit
    • Stabilere Produktionsabläufe
    • Reduzierung von Energie- oder Materialeinsatz
Die Umsetzung solcher Anwendungsfälle erfordert methodische Tiefe, Integrationskompetenz und Erfahrung im produktiven Betrieb.
100 %
Weiterempfehlungsrate*
35+
Jahre Projekterfahrung
130+
KI-Experten
* laut Europas größter unabhängiger Anwenderbefragung, BARC 2025

In 5 Schritten zur produktiven ML-Lösung

Unsere Leistungen sind modular aufgebaut und decken alle Schritte von der Identifikation eines geeigneten Anwendungsfalls bis zum stabilen Betrieb eines produktiven Modells ab.
Nicht jeder Use Case erfordert denselben Ansatz. Wir wählen die Methode, die fachlich überzeugt, wirtschaftlich sinnvoll ist und zuverlässig in Ihre Systemlandschaft passt – bei Bedarf auch in Kombination mit weiteren KI-Methoden und bewährtem Software Engineering.
In einem kurzen unverbindlichen Gespräch klären wir gemeinsam die passende Vorgehensweise für Ihr Vorhaben.
ML‑Potenzial einschätzen lassen

Lassen Sie uns Ihren Anwendungsfall strukturiert prüfen

In einem unverbindlichen Erstgespräch (ca. 30 Minuten) klären wir, ob und wie Machine Learning für Ihre Fragestellung sinnvoll eingesetzt werden kann.
Die Terminvergabe erfolgt in der Regel mit einer Vorlaufzeit von mindestens einer Woche.
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Informationen zur Datenverarbeitung finden Sie in unserer Datenschutzerklärung.
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Strukturelle Verbesserungen durch Machine Learning

Machine Learning verändert nicht nur einzelne Analysen, sondern die Qualität und Geschwindigkeit ganzer Entscheidungsprozesse.
Bessere Entscheidungen
  • nachvollziehbar, erklärbar und konsistent
  • Muster in großen Datenmengen werden sichtbar
  • Entscheidungen basieren auf klaren, datenfundierten Logiken
Schnellere Entscheidungen
  • automatisierte Bewertungen reduzieren manuelle Prüfaufwände
  • Prozesse werden skalierbar und zuverlässig
  • jede Bewertung folgt der gleichen fachlichen Logik
Machine Learning wird so vom Analysewerkzeug zum dauerhaften Bestandteil operativer Steuerung.
Von unserer Erfahrung profitieren

Warum HMS für Machine-Learning-Projekte?

Machine-Learning-Modelle entfalten ihren Wert nur dann, wenn sie fachlich belastbar und technisch integrierbar sind. Genau hier setzen wir an.
Ganzheitliche Machine‑Learning‑Expertise von Use Case bis Betrieb
Verbindung von Data Science und Software Engineering und MLOps
Erfahrung in komplexen und regulierten Umfeldern
Fokus auf produktive, langlebige Lösungen statt isolierte PoCs
Nahtlose Integration in Prozesse und bestehende Systemlandschaften
Sie erhalten keine Demo – sondern ein produktiv einsetzbares Entscheidungssystem.
Ausgezeichnete Kundenzufriedenheit – bestätigt durch BARC
Unsere Kunden schätzen unsere Arbeit – das zeigt Europas größte unabhängige Anwenderbefragung im Bereich Data & Analytics (BARC, 2025):
100%
würden uns weiterempfehlen
100%
bestätigen die Zielerreichung
96%
bewerten unsere technische Expertise als herausragend
... zu den Studienergebnissen von HMS
ML‑Potenzial einschätzen lassen

Unsere Erfolgsgeschichten

Erfahren Sie mehr über individuelle Machine-Learning-Lösungen aus Kundenprojekten. Die Beispiele zeigen, wie wir Modelle entwickeln, validieren und so integrieren, dass sie langfristig zuverlässig Mehrwert liefern.

Automatisierte Datenpipeline für eine optimierte CRM-Strategie

HMS entwickelte eine skalierbare ELT-Pipeline, um Kundendaten täglich zu aktualisieren. Die Lösung liefert Echtzeitanalysen über ein Dashboard und unterstützt Geschäftsentscheidungen in über 40 Ländern. 

  Der Kundennutzen: 

  •  Tägliche Datenaktualisierung für präzise CRM-Entscheidungen 
  • Automatisierung reduziert manuellen Aufwand 
  • Skalierbare Lösung für zukünftige Erweiterungen 
Case Study anschauen

Sales Analytics Platform

Consumer Health

Bayer Vital verzahnt erstklassiges Kundenmanagement mit modernen Technologien, um schnell auf veränderte Marktanforderungen zu reagieren und sich vom Wettbewerb abzugrenzen. Durch die Ausschöpfung analytischer Potenziale wird der Wissensvorsprung weiter ausgebaut, was eine datengetriebene Messung, Optimierung und Steuerung der Vertriebs- und Marketingprozesse in den Absatzkanälen ermöglicht.

Der Kundennutzen:

  • Schnelle Reaktion auf Marktveränderungen
  • Abgrenzung vom Wettbewerb
  • Datengetriebene Optimierung von Vertriebs- und Marketingprozessen"

Next-Level Clinical Research: AI for Secondary Clinical Data Analysis

Healthcare / Life Science

Wir unterstützten Novartis dabei, das Potenzial von Machine Learning in der klinischen Forschung zu erkunden. Durch die Analyse von Studiendaten mit Machine Learning und Explainable AI identifizierten wir unbekannte Zusammenhänge und verbesserten die Vorhersagekraft für Behandlungsergebnisse und Sicherheitsprofile.

Der Kundennutzen:

  • Entdeckung unbekannter Zusammenhänge
  • Verbesserte Vorhersage von Behandlungsergebnissen
  • Optimierte Identifikation kritischer Merkmale durch Explainable AI
Case Study anschauen
Visualisierung einer vernetzten Datenstruktur über einer Person, die auf einem Laptop arbeitet – Symbol für automatisierte Datenintegration und digitale CRM-Prozesse.

Automatisierte Datenpipeline für eine optimierte CRM-Strategie

HMS entwickelte eine skalierbare ELT-Pipeline, um Kundendaten täglich zu aktualisieren. Die Lösung liefert Echtzeitanalysen über ein Dashboard und unterstützt Geschäftsentscheidungen in über 40 Ländern. 

  Der Kundennutzen: 

  •  Tägliche Datenaktualisierung für präzise CRM-Entscheidungen 
  • Automatisierung reduziert manuellen Aufwand 
  • Skalierbare Lösung für zukünftige Erweiterungen 
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Sales Analytics Platform

Consumer Health

Bayer Vital verzahnt erstklassiges Kundenmanagement mit modernen Technologien, um schnell auf veränderte Marktanforderungen zu reagieren und sich vom Wettbewerb abzugrenzen. Durch die Ausschöpfung analytischer Potenziale wird der Wissensvorsprung weiter ausgebaut, was eine datengetriebene Messung, Optimierung und Steuerung der Vertriebs- und Marketingprozesse in den Absatzkanälen ermöglicht.

Der Kundennutzen:

  • Schnelle Reaktion auf Marktveränderungen
  • Abgrenzung vom Wettbewerb
  • Datengetriebene Optimierung von Vertriebs- und Marketingprozessen"
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Next-Level Clinical Research: AI for Secondary Clinical Data Analysis

Healthcare / Life Science

Wir unterstützten Novartis dabei, das Potenzial von Machine Learning in der klinischen Forschung zu erkunden. Durch die Analyse von Studiendaten mit Machine Learning und Explainable AI identifizierten wir unbekannte Zusammenhänge und verbesserten die Vorhersagekraft für Behandlungsergebnisse und Sicherheitsprofile.

Der Kundennutzen:

  • Entdeckung unbekannter Zusammenhänge
  • Verbesserte Vorhersage von Behandlungsergebnissen
  • Optimierte Identifikation kritischer Merkmale durch Explainable AI
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FAQ – Machine Learning in der Praxis

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 Business Logik 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. Darüber hinaus existieren spezialisierte Methoden um robuste Modelle auch bei kleineren Datenmengen zu trainieren.
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:

1. Use-Case-Validierung und Zieldefinition
2. Datenaufbereitung und explorative Analysen
3. Modellauswahl, Modelltraining und fachliche Validierung
4. Integration in bestehende Systeme
5. Monitoring und Weiterentwicklung

Ziel ist es eine produktiv einsetzbare Lösung zu erstellen, die über einmalige Analysen hinausgeht.
Ja. Mit geeigneten Methoden lassen sich Modelle nachvollziehbar dokumentieren und validieren.
Explainable AI schafft Transparenz über Einflussfaktoren und unterstützt die fachliche Nachvollziehbarkeit. Durch reproduzierbare Trainingsprozesse und klar versionierte Modellartefakte stellen wir sicher, dass Ergebnisse jederzeit wiederholbar sind. o Die Kombination aus Erklärbarkeit und Reproduzierbarkeit bildet die Grundlage für Audit und Compliance Fähigkeit.

Regulatorische Anforderungen werden bereits in der Architektur und Modellkonzeption berücksichtigt.

Ein Modell entfaltet seinen Wert erst, wenn es zuverlässig in bestehende Prozesse und Systeme eingebunden ist.

Dazu gehören:

  • Einbindung über saubere Schnittstellen

  • Versionierung und Monitoring

  • Stabile MLOps-Strukturen

  • Klar definierte Verantwortlichkeiten im Betrieb

Machine Learning ist kein Einmalprojekt, sondern ein dauerhaft zu betreibender Bestandteil der Systemarchitektur.

Portrait von Christoph Bergen
Christoph Bergen
Team Lead AI/ML

Bereit für Ihren Machine‑Learning‑Use‑Case?

In einem unverbindlichen Erstgespräch (ca. 30 Minuten) klären wir, ob und wie Machine Learning für Ihre Fragestellung sinnvoll eingesetzt werden kann.
Die Terminvergabe erfolgt in der Regel mit einer Vorlaufzeit von mindestens einer Woche.
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