Marktforschung

Studie über Machine-Learning-Anbieter

| Autor / Redakteur: Matthias Semlinger / Nico Litzel

Das Team der Alexander Thamm GmbH darf sich über seine gute Marktposition freuen.
Das Team der Alexander Thamm GmbH darf sich über seine gute Marktposition freuen. (Bild: Alexander Thamm GmbH)

Eine Studie bewertet erstmals die deutschen Anbieter und Dienstleister im Bereich Machine Learning. Neben bekannten Firmen wie KPMG und McKinsey wurden auch junge Unternehmen ins Blickfeld genommen.

Mit Künstlicher Intelligenz beschäftigen sich heute rund 65 Prozent der mittelständischen und großen Unternehmen. Auch im deutschen Markt konnte in den vergangenen drei Jahren ein starker Entwicklungsschub beobachtet werden. Die Innovationsleistung von Machine-Learning-Verfahren basiert auf der Kombination aus günstiger und unbegrenzter Rechenleistung, großen Datenmengen und intelligenten Algorithmen.

Marktforschung

Die Crisp Research AG, ein laut eigenen Angaben unabhängiges IT-Research- und Beratungsunternehmen, hat nun den deutschen Markt analysiert und die aktiven Machine-Learning-Anbieter bewertet. Im Bereich der Marktreife von Machine-Learning-Dienstleistungen schnitt dabei das Münchner Start-up Alexander Thamm am besten ab. Das Unternehmen hat sich von Anfang an auf Machine Learning und Data Science spezialisiert.

Agil und kompetent

Neben der Beratung und der hohen Agilität spricht Crisp Research dem jungen Unternehmen eine hohe Methoden- und Toolkompetenz zu. Auf diese Leistungen setzen bereits BMW, VW, OSRAM, Cisco und Co. Die Studie steht auf der Homepage der Alexander Thamm GmbH zum kostenlosen Download bereit.

Big Data als Schlüssel für die vorausschauende Wartung

Predictive Maintenance in der Automobilbranche

Big Data als Schlüssel für die vorausschauende Wartung

21.09.16 - Predictive Maintenance wird oft mit dem Blick in die Glaskugel verglichen, dabei basieren die Vorhersagen für drohende Ausfälle auf anspruchsvollen Analysen und festgelegten Algorithmen. Mit einer hochwertigen Datenbasis, den richtigen Messungsgrundlagen und Herangehensweisen können mit diesem Modell Ausfallzeiten vorhergesagt, Schäden verhindert, Gewährleistungs- und Wartungskosten gesenkt sowie die Kundenbindung gestärkt werden. lesen

Kommentare werden geladen....

Kommentar zu diesem Artikel abgeben

Anonym mitdiskutieren oder einloggen Anmelden

Avatar
  1. Avatar
    Avatar
    Bearbeitet von am
    Bearbeitet von am
    1. Avatar
      Avatar
      Bearbeitet von am
      Bearbeitet von am

Kommentare werden geladen....

Kommentar melden

Melden Sie diesen Kommentar, wenn dieser nicht den Richtlinien entspricht.

Kommentar Freigeben

Der untenstehende Text wird an den Kommentator gesendet, falls dieser eine Email-hinterlegt hat.

Freigabe entfernen

Der untenstehende Text wird an den Kommentator gesendet, falls dieser eine Email-hinterlegt hat.

copyright

Dieser Beitrag ist urheberrechtlich geschützt. Sie wollen ihn für Ihre Zwecke verwenden? Infos finden Sie unter www.mycontentfactory.de (ID: 44808959 / Künstliche Intelligenz)