Topologische Datenanalyse

In unseren Projekten nutzen wir Methoden der topologischen Datenanalyse zum Beispiel zur frühzeitigen und präzisen automatischen Erkennung und Klassifizierung von Betriebsstörungen und Sensorabweichungen. Im Bereich HR Digitalisierung verwenden wir topologische Algorithmen zur Darstellung und Lösung von Person-Group/Job-Matching Fragestellungen. Im Bereich Prozess-Optimierung nutzen wir persistente Homologie auf Prozessdaten-Komplexen um Kriterien für Handlungsbedarf und On Time Delivery – Vorhersagen zu entwickeln.

Weitere Beispiele für Fragestellungen, die mit Methoden der Topologischen Datenanalyse gelöst werden können:

  • „Welche Untersorten von Betrug in meinem E-Commerce System gibt es, wie unterscheiden sie sich und wie kann ich sie automatisch ausschließen?“
  • „Welcher Fußballspieler spielt sehr ähnlich wie Luis Suarez, ist aber deutlich günstiger?“
  • „Wie kann ich unterschiedlichst geformte, kleinste Risse in der Produktion mit Ultraschall- oder Temperatursensoren präzise detektieren und bewerten?“

Die Ergebnisse von TDA-Algorithmen sind für uns häufig ein hochwertiger Input für unsere Maschinenlern-Verfahren und führen in dieser Kombination zu Lösungen deren Präzision auf anderen Wegen kaum erreichbar ist.

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