Ressourcenplanung mit Machine Learning

Erhöhung der Prognosegenauigkeit von klinischen Studien mit einem optimierten ML-Modell.

Use Case: Ressourcenplanung mit Machine Learning
Insbesondere bei zeitintensiven und komplexen Projekten stehen Manager bei der Planung und Verwaltung von Ressourcen häufig vor Herausforderungen. Dabei hilft eine Plattform, die historische Daten aus dem Data Warehouse sowie auch aus verschiedenen SAP-Systeme erfasst​ und den Nutzern durch robuste Vorhersagen ermöglicht, aktuellen Ressourcenbedarf und -allokationen klar zu visualisieren.

Projektübergreifende und optimale Visualisierung
der benötigten Ressourcen ​

Drei Erfolgsfaktoren einer Ressourcenplanung mit Machine Learning:

1. Antizipation des Ressourcenbedarfs mit Hilfe von Vorhersagen gestützt durch Machine Learning und Simulationen ​
2. Reduzierung der Gemeinkosten in der Projektplanung bei gleichzeitiger Verbesserung der Gesamtergebnisse
3. Moderne Lösung mit nutzerfreundlichem UI

Noch Fragen offen zur Ressourcenplanung mit Machine Learning?

Wir sprechen mit Ihnen gerne über Use Cases, die nicht nur spannend sind, sondern auch erfolgreich umgesetzt werden können.

Akin Aritmac

Chief Sales Officer

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Mit Leidenschaft und branchenübergreifendem Wissen unterstützt Akin Aritmac seine Kunden auf ihrem Weg zur erfolgreichen Digitalisierung.

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