Teilkonferenz: Prescriptive Analytics in IS

Leitung

Prof. Dr. Thomas Setzer, Karlsruher Institut für Technologie
(Kontakt bei Fragen zu dieser Teilkonferenz)
Prof. Dr. Christof Weinhardt, Karlsruher Inst. für Technologie
Prof. Dr. Stefan Nickel, Karlsruher Institut für Technologie
Dr. Ralph Grothmann, Siemens Corporate Technology
Prof. Dr. Thomas A. Runkler, Siemens Corporate Technology
Dr. Ralf Gitzel, ABB Research
Prof. Dr. Hans-Jörg Fromm, IBM

Inhalt

Heutzutage stehen Unternehmen für Planungs- und Entscheidungsaufgaben ständig wachsende Mengen an historischen Daten zur Verfügung, welche neben einer zunehmenden Anzahl an Datenattributen auch immer feingranularere, temporal strukturierte Transaktions- und Netzwerkdaten umfassen.

Prinzipiell erlauben wachsende Datenbasen eine präzisere Modellierung und Prognose, beispielsweise auch eine genauere Quantifikation der Prognosegüte abhängig von Planungshorizonten. Eine integrierte Betrachtung fortgeschrittener Datenanalyse und mathematischer Modellierung erlaubt hierbei eine robustere Planung und Optimierung, da Unsicherheiten jeweils individuell berücksichtigt werden können.

Jedoch führt die Berücksichtigung hochdimensionaler, multivariater Daten beispielsweise über Kundenverhalten, Zuverlässigkeitsdaten, Wartungsmaßnahmen, Sensornetzwerken, Markt-Entwicklungen, oder Ressourcennutzungen zu hoher Komplexität, da Abhängigkeiten schwerer identifizierbar sind und klassische statistische Verfahren nicht skalieren, nur scheinbare Zusammenhänge und generell unzuverlässige Ergebnisse liefern (Fluch der Dimensionalität). Zusätzlich müssen betriebliche Regeln und Vorgaben berücksichtigt werden, die zu sehr komplexen, kombinatorischen Problemstellungen führen. In der Praxis werden daher meist einfache, konservative Heuristiken basierend auf aggregierten Daten eingesetzt.

In diesem Track sollen neue Ansätze zur intelligenten Reduktion und Projektion großer Mengen an Daten auf Kennzahlen (Features) sowie neue mathematische Mechanismen behandelt werden, die auf Features operieren. Damit sollen verfügbare Datenmengen zur effizienten Planung und Steuerung nutzbar gemacht werden.

Programmkomitee

Prof. Alfons Kemper (Ph.D.), TU München
Dr.-Ing. Simone Turin, ABB AG
Dr. Jochen Martin, Bayer AG
Dr. Florian Teschner, Universal McCann
Dr. Paul Karänke, TU München
Prof. Dr. Henner Gimpel, Universität Augsburg
Prof. Dr. Alexander Mädche, Karlsruher Institut für Technologie
Sebastian Blanc, Karlsruher Institut für Technologie
Katerina Shapoval, Karlsruher Institut für Technologie
Florian Knöll, Karlsruher Institut für Technologie
Frank Öchsle, 1&1 Internet AG
Dr. Ioannis Petrakis, Kabel Deutschland
Prof. Dr. Chris Flath, Universität Würzburg
Dr. Peter Korevaar, IBM
Dr. Dorothea Wiesmann, IBM
Dr. Florian Rosenberg, IBM
Dr. Gilbert Fridgen, Universität Bayreuth
Dr. Francois Habryn, IBM
Dr. Simon Caton, National College of Ireland
Dr. Benedikt Schmidt, ABB
Dr. Axel Kieninger, LBBW

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