Prescriptive Analytics im Softwarepark Hagenberg

Prescriptive Analytics ist der Motor für digitalisierte Unternehmen

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FH-Prof. Priv.-Doz. DI Dr. Michael Affenzeller, Wissenschaftlicher Leiter Softwarepark Hagenberg © Sara Aschauer

26.03.2020

Prescriptive Analytics ist die vierte Stufe der Business Analytik, die Entscheidungen ermittelt. Hierbei muss der Blick von der Vergangenheit und Gegenwart, der z.B. durch Vorhersagemodelle der prädiktiven Analytik abgebildet wird, in die Zukunft gerichtet werden. 

Aufbauend auf den ersten drei Stufen (deskriptiv, diagnostisch, prädiktiv) kommen in der Stufe – Prescriptive Analytics – Modelle und Verfahren zur Entscheidungsfindung und Abgabe von Handlungsempfehlungen für die Industrie zum Einsatz. Wesentliche neue Elemente dabei sind:

  1. Berücksichtigung von wechselseitig beeinflussenden Effekten
  2. Reaktion auf Änderungen
  3. Ermitteln von guten / optimierten Entscheidungen

Für diese vierte Stufe wird die im Analytics Bereich bereits etablierte Theorie und Methodik um Modellierung und Optimierung angereichert. Die Modellierung, beispielsweise in Form einer Simulation, dient dabei der Digitalisierung von Prozessen und Abläufen, während maschinelles Lernen in der prädiktiven Phase hilft, in Daten erfasste Sachverhalte aus der Vergangenheit und Gegenwart in die Zukunft abzubilden.

Die Optimierung versucht unter den jeweils gegebenen Rahmenbedingungen bzw. möglichst guten und anpassbaren Annahmen, bestmögliche Entscheidungen für die Zukunft zu treffen.

Prescriptive Analytics ist am Softwarepark Hagenberg etabliert

Der Softwarepark Hagenberg ist für den Bereich Prescriptive Analytics bestens aufgestellt und betreibt schon seit vielen Jahren Forschung in einzelnen Wissenschaftsdisziplinen, die im Themenbereich Prescriptive Analytics zusammengeführt werden. Die im SWPH vertretenen Institute der Johannes Kepler Universität wie etwa RISC, FLLL und FAW sowie die Fachhochschule, das SCCH und die RISC Software GmbH sind forschungsstarke Einheiten, die in einzelnen und gemeinsamen Projekten ihr Wissen ausbauen und gemeinsam mit Industriepartnern dieses Wissen zur Anwendung bringen. Die Kombination dieser Forschungs- und Entwicklungseinrichtungen ist einzigartig. Die Zusammenarbeit innerhalb des Softwareparks erfolgt häufig im Rahmen größerer Forschungsprojekte wie FFG COMET Projekte/Zentren, Josef Ressel Zentren oder Christi-an Doppler Labore. Gemeinsam mit Unternehmen werden aber auch in weiteren Programmschienen mit-telfristige Forschungsinhalte definiert und in die Anwendung gebracht:

  • FFG Produktion, Mobilität und IKT der Zukunft
  • FFG Basisprogramm und FFG Bridge Projekte
  • Cluster Projekte
  • Weitere Förderprogramme mit Beteiligung Land OÖ

Ein besonderes Element dieser Förderschienen ist der Transfer in den Unternehmen, wobei der Software-park hier als Technologielieferant wesentliche Impulse nicht nur für Oberösterreich setzt.

Eine seriöse und umfassende Behandlung von Prescriptive Analytics ist nur möglich, wenn diese aufbauend auf der deskriptiven, diagnostischen und prädiktiven Phase erfolgen kann. Erst das Zusammenspiel der Fülle methodischer Kompetenzen der Hagenberger Einrichtungen erlaubt es, das Themenfeld Prescriptive Analytics in der erforderlichen Breite und Tiefe zu bearbeiten. Der Softwarepark ist damit der Ansprechpartner für die Wirtschaft:

  • Machine Learning: FH Forschungsgruppen und Studiengänge, SCCH, RISC SW, Dynatrace
  • Operations Research: RISC SW, FH Forschungsgruppe HEAL
  • Computer Vision: FH Forschungsgruppen und Studiengänge, SCCH
  • Data Science: SCCH, FAW, FLLL, FH Forschungsgruppen und Studiengänge
  • Computational Intelligence: FH Forschungsgruppen und Studiengänge, FLLL, SCCH
  • Symbolic Modeling and Problem Solving: RISC Institut, FH Forschungsgruppe HEAL
  • Applied Statistics: FH Forschungsgruppen und Studiengänge, übergreifend bei allen Forschungseinrichtungen
  • Signal Processing: FH Forschungsgruppen und Studiengänge
  • Simulation: RISC SW, FH Forschungsgruppen
  • Metaheuristics: FH Forschungsgruppe HEAL, RISC SW, FLLL 

Inhaltlich ergeben sich aus den über die SWPH Institutionen verteilten Kompetenzen folgende Potentiale und Möglichkeiten:

  • Die Verquickung und Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) Technologien mit Modellierung, Simulation und Optimierung im Sinne von Prescriptive Analytics liefert Lösungen, die für den Wirtschaftsraum Oberösterreich mit seinen starken Produktions- und Anlagenbauern essentiell sind, um Kernstärken zu erhalten und Wettbewerbsvorteile aus- und aufzubauen.
  • Die bereits etablierten Kompetenzen der universitären und außeruniversitären F&E Einrichtungen und Ausbildungsstätten decken die wesentlichsten Teilgebiete des zu Business bzw. Prescriptive Analytics beitragenden Themenkreises sehr gut ab. In der Vereinigung der am Standort vorhandenen Kompetenzen ist es hier möglich, die große inhaltliche Breite des Querschnittsthemas Prescriptive Analytics aufzustellen, ohne auf inhaltliche Tiefe verzichten zu müssen.
  • Viel Kompetenz im Bereich industrieller und praktischer KI und Operations Research im Sinne von Prescriptive Analytics konnte im SWPH bereits etabliert werden; oft in Kooperation mit österreichischen Groß- und Leitbetrieben wie voestalpine, Miba, Primetals, Rosenbauer oder AVL. 
  • Durch die Verzahnung von Forschung, Ausbildung und Wirtschaft im SWPH und die enge Kooperation mit den ansässigen Forschungspartnern können angestammte Softwareunternehmen die in Forschungsprojekten entwickelten Prototypen bis zur Produktreife weiterentwickeln und auch für die spätere Wartung sorgen. Während Großbetriebe diese Aufgaben eher in ihren eigenen IT Abteilungen abwickeln können, ist dieser Aspekt gerade für KMUs im Sinne eines nachhaltigen Einsatzes besonders wichtig.

Kontakt

FH-Prof. Priv.-Doz. DI Dr. Michael Affenzeller
Wissenschaftlicher Leiter Softwarepark Hagenberg
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