Big Data Analytics

Machine Learning bei Allianz, Boeing und GfK

02.12.2015
Von Johannes Klostermeier

Privacy, Stabilität und Qualität der Daten

In Zukunft werden Analysten laut Wirth zusätzliche Daten verwenden, um Algorithmen zu trainieren und die Modelle leistungsfähiger zu machen. "Es geht in die Richtung, im Analyseprozess mit mehreren Datenquellen zu arbeiten. Natürlich mit solchen, die auch legal genutzt werden dürfen." Data Privacy sei ein sehr wichtiges Thema rund um Machine Learning - aber auch die Stabilität und die Qualität der Daten.

Boeing will Services und interne Produktion verbessern

Der Flugzeughersteller Boeing nutzt Machine Learning, um seine Services und die interne Produktion zu verbessern, berichtete Sergey Kravchenko, President Russia and CIS von Boeing. Das Flugzeug 787 verfüge über mehr als zehntausend mit dem Internet verbundene Sensoren, die den Mechanikern am Boden schon während des Fluges melden, wenn zum Beispiel eine Lampe oder eine Pumpe ausgetauscht werden muss. So können Fluggesellschaften ihre Wartungskosten reduzieren und im Betrieb effizienter arbeiten.

Boeing arbeitet mit Big Data und Machine Learning, um den Fluggesellschaften mit den während eines Flugs gesammelten Daten zu helfen, Treibstoffkosten zu senken und die Piloten bei schlechtem Wetter zu unterstützen. Nun werden die Daten auch in der Produktion verwendet, um etwa für bestimmte Prozesse die besten Ingenieure zu finden. Daten der Personalabteilung würden genutzt, um zu verstehen, wie die Lebensdauer und die Qualität der Flugzeuge mit dem Training und der Mischung der Menschen im Produktionsteam korrelieren. Gibt es bei Prozessen, die aufwendige Nacharbeiten erfordern, Zusammenhänge mit den bereitgestellten Werkzeugen oder mit dem Team? Kravchenko will mit Big-Data-Analysen den gesamten Zyklus von Design, Produktion und Wartung verbessern.

Ein neues Big-Data-Projekt ist die Flight Training Academy, die 2016 eröffnet werden soll. Hier werden Daten der drei Flugsimulatoren gesammelt und ausgewertet, um die Gestaltung des Cockpits und das Design der Flugzeug­software zu verbessern. Kravchenko will seinen russischen Kunden auch anbieten, in Zukunft Daten auszutauschen und sie gemeinsam auszuwerten.

Experten müssen zusammenpassen

Die Fertigungsindustrie stehe bei der Anwendung von Machine Learning - verglichen etwa mit Telcos und dem Handel - noch am Anfang. Sie werde aber schnell von ihnen und auch von Firmen wie Amazon und Google, lernen. Wer Erfolg haben wolle, müsse die besten Flugzeug- und IT-Experten zusammenbringen. Das Problem: "Die kommen von verschiedenen Planeten."

Die Zusammenarbeit kann dennoch gelingen - wenn sich alle auf eine gemeinsame Terminologie einigen. "Die Datenexperten müssen etwas mehr von Flugzeugen und Airlines verstehen und die Flugzeugspezialisten mehr über Data Analytics lernen. Sie müssen sich die Werkzeuge teilen, sich gegenseitig vertrauen und ein gemeinsames Team aufbauen", sagt der Flugzeugbauer.

Ein weiteres Problem sei die Relevanz der Daten. "Hier muss die Industrie ihre riesigen Datenmengen anschauen und entscheiden, welche Daten wirklich wichtig sind, um bestimmte Probleme zu lösen. Das ist nicht einfach, dafür brauchen wir Zeit, Trial and Error, und wir müssen von anderen Branchen lernen." Die richtige Auswahl der Daten und die Interpretation der Ergebnisse seien dabei wichtiger als der Algorithmus selbst.