Geschäftsabläufe optimieren mit Machine Learning und Dynamics NAV 2017

Der unaufhaltsame Fortschritt der digitalen Transformation verändert nicht nur die Lebens- und Arbeitsweise von Privatpersonen, sondern stellt auch Unternehmen regelmäßig vor große Herausforderungen. Ein effizientes Mittel, dem immer schneller werdenden Wandel gekonnt zu begegnen, sind moderne Technologien und Ansätze wie das Machine Learning.

Um am Puls der Zeit zu bleiben, sollten Führungskräfte sich rechtzeitig für die anhaltende Digitalisierung der Geschäftswelt rüsten. Diese bietet Unternehmen auch zahlreiche Vorteile, die nicht nur administrative Abläufe und somit den allgemeinen Geschäftsalltag erleichtern, sondern auch langfristig die Wettbewerbsfähigkeit sichern, wie z.B.:

• Schaffung flexibler Arbeitsformen
• Service-Optimierung durch Online-Betreuung
• Standortübergreifendes Arbeiten
• Verschlankung der Administration
• Outsourcing von Verwaltungsprozessen

Um also die eigene Position im Wettbewerb zu festigen oder gar zu verbessern, Produktivität, Qualität und Umsätze zu steigern sowie durch einen effizienteren Ressourceneinsatz Kosten zu sparen, empfiehlt sich die Verwendung von Machine Learning. Hierbei handelt es sich um kein fertiges Softwareprodukt, sondern um einen individualisierbaren Lern- und Optimierungsprozess. Mittels Machine Learning werden Algorithmen mit dem Ziel entwickelt, historische Daten automatisch zu analysieren und Muster darin zu identifizieren. Die jeweiligen Ergebnisse können schließlich als Vorhersagen und damit als Grundlage für künftige Geschäftsentscheidungen oder zur Lösung von Problemen dienen.

Effizientes Machine Learning mit Microsoft Dynamics NAV

Zur Einführung von Machine Learning im eigenen Unternehmen lohnt sich der Einsatz von Microsoft Azure Machine Learning in Kombination mit der Datenquelle Microsoft Dynamics NAV 2017. Für Betriebe entstehen dadurch unter anderem folgende Vorteile:

• Umsatzpotential besser einschätzen
  Effiziente Geschäftssteuerung mit Hilfe von “lernenden” Umsatzvorhersagen auf Basis historischer Daten.
• Zeitnaher Überblick über Lager-Fehlmengen
  Zeitnaher Überblick über Lagerbestandsentwicklungen auf Basis laufender Lagerbuchungen und dynamischer Umsatzvorhersagen.
• Entscheidungsoptimierung
  Realitätsnahe Vorhersagen als solide Entscheidungsgrundlagen mittels verschiedener Machine-Learning-Algorithmen und kontinuierlicher Ergebnisabgleiche.
• Transparenz über Vorhersagequalität
  Beurteilung der berechneten Vorhersageergebnisse im Praxisalltag. Sukzessive Optimierung der Vorhersagequalität durch Ausschluss oder Gewichtung der erhaltenen Vorhersagen.

Machine Learning findet somit vor allem dort Einsatz, wo große Massen an Daten analysiert und zu geschäftlichen oder wissenschaftlich relevanten Mengen- und Wert-Kennzahlen verdichtet werden. Laut Experten wird Machine Learning in zwei bis fünf Jahren marktreif und flächendeckend geschäftsrelevant sein. Ein Einstieg lohnt sich daher bereits jetzt.

Einen Überblick über Microsoft Azure Machine Learning erhalten Sie in folgendem Video: