Produktive Modelle
Ein Modell allein verändert noch keinen Prozess
Nach Training und Validierung steht zunächst ein Modell. Für den Einsatz im Arbeitsalltag muss es mit Datenquellen, Anwendungen und fachlichen Abläufen verbunden werden. Erst dann kann es Entscheidungen oder Arbeitsschritte unterstützen.
Übergang in den Betrieb
Für die produktive Nutzung müssen auch Schnittstellen, Berechtigungen, Monitoring, Versionierung und Verantwortlichkeiten geklärt sein.
- Fachliche Entscheidung
Fragestellung, Nutzergruppen und Zielgrößen sind eindeutig definiert. - Daten verfügbar
Die erforderlichen Daten stehen für Training und laufende Anwendung in ausreichender Qualität bereit. - Modell geprüft
Modellgüte und Grenzen wurden anhand festgelegter Kriterien geprüft und dokumentiert. - Integriertes System
Anwendungen können Modellergebnisse übernehmen und verarbeiten.
Technologieauswahl
Wann Data Science & Machine Learning der passende Ansatz ist
Sprachmodelle sind nicht für jede KI-Fragestellung die richtige Wahl. Datentyp, gewünschtes Ergebnis und Automatisierungsgrad bestimmen, ob Machine Learning, Generative AI oder eine agentische Architektur geeignet ist.
Die Ansätze können sich ergänzen. In kombinierten Lösungen legt die Architektur fest, welche Komponente welche Aufgabe übernimmt und wie Informationen zwischen Modellen, Anwendungen und Fachsystemen ausgetauscht werden.
Typische Machine-Learning-Use-Cases in Unternehmen
Die folgenden Beispiele zeigen, für welche fachlichen Aufgaben Unternehmen Machine Learning einsetzen können.
Machine Learning Consulting
Leistungen unserer Machine-Learning-Beratung
Unsere ML-Beratung verbindet fachliche Einordnung mit Predictive-Analytics-Beratung, ML Engineering und MLOps. Unternehmen können abhängig von Ausgangslage und Reifegrad bei der Use-Case-Bewertung, Architektur, Entwicklung oder Operationalisierung einsteigen.
Praxisbeispiele
Erfahrung mit AI und Machine Learning
HMS verbindet Data Science, ML Engineering und Architekturarbeit, um Modelle in bestehende Prozesse und Systeme zu integrieren. Die ausgewählten Projekte zeigen unterschiedliche Ausgangslagen und geben Einblick, wie wir fachliche Anforderungen in produktiv nutzbare ML-Lösungen überführen.
Covariate Selection mit Machine Learning für klinische Modelle
HMS entwickelte für ein globales Pharmaunternehmen eine interaktive Anwendung für die ML-gestützte Covariate Selection. Sie strukturiert die Kovariatenselektion und liefert Bewertungsgrundlagen für pharmakometrische Modelle.
KI in klinischen Studien: Machine Learning für die Analyse klinischer Daten
Machine Learning ergänzt statistische Analysen klinischer Daten. HMS unterstützte Novartis dabei, das Vorhersagepotenzial für Tumorkontrolle und Safety Outcomes zu untersuchen und relevante Ausgangsfaktoren zu identifizieren.
Labor in der Hosentasche: datengesteuerte Entscheidungen
HMS entwickelte für trinamiX eine modulare Softwarelösung mit einer mobilen App, einem Cloud-Backend und einem webbasierten Kundenportal. Diese ermöglicht die Echtzeitübertragung und -analyse von Sensordaten eines Infrarot-Detektorgeräts.
Von unserer Erfahrung profitieren
Warum HMS für Machine-Learning-Projekte?
HMS verbindet Data Science, Software Engineering und MLOps. Wir entwickeln Modelle als nachvollziehbare Komponenten bestehender Anwendungen und Prozesse.
- Data Science, ML Engineering und MLOps in einem Projektteam
- Erfahrung in komplexen und regulierten Umfeldern
- Architektur und Engineering mit klarer Betriebsperspektive
- Integration über definierte Schnittstellen in Prozesse und bestehende Systemlandschaften
Das Ergebnis ist ein ML-System, das sich in bestehende Prozesse integrieren und kontrolliert betreiben lässt.
Die Rückmeldungen unserer Kunden zeigen, dass unsere Lösungen im Einsatz überzeugen. Das bestätigt Europas größte unabhängige Anwenderbefragung im Bereich Data & Analytics (BARC)*.
35+
Jahre Erfahrung in komplexen Systemlandschaften
450+
Data & AI Projekte durchgeführt
100%
Zufriedenheit & Weiterempfehlung*
FAQ
Fragen zu Data Science & Machine Learning
Antworten zu Einsatz, Integration und Betrieb von Machine-Learning-Lösungen.
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 Businesslogik 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. Spezialisierte Methoden können auch bei kleineren Datenmengen eingesetzt werden.
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:
- Use-Case-Validierung und Zieldefinition
- Datenaufbereitung und explorative Analysen
- Modellauswahl, Modelltraining und fachliche Validierung
- Integration in bestehende Systeme
- 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.
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.
Ihre Frage ist nicht dabei?
Gerne beantworten wir Ihre Fragen zu unseren Services und klären gemeinsam, welcher Einstieg zu Ihrer Ausgangslage passt.
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