Voltage and Variables – Exploring Forecasting for Electricity Consumption through Time Series Analysis with the Prophet Model
Zeitreihenanalyse und Vorhersagemodelle
Zeitreihendaten sind eine allgegenwärtige Art von Daten, die jedoch besondere Herausforderungen an die Verarbeitung und Analyse stellen. Der richtige Umgang mit diesem Datentyp ermöglicht Unternehmen Vorhersagen über zukünftige Entwicklungen und damit bedeutende Wettbewerbsvorteile.
Was sind Zeitreihendaten?
Time SeriesZeitreihendaten sind Daten, bei denen Informationen über die Zeit erfasst werden. Solche Daten sind in der Regel komplexer als nicht-zeitbasierte Daten und erfordern daher besondere Aufmerksamkeit. Unsere Expert:innen verfügen über tiefe Kenntnisse in der Analyse von Zeitreihendaten und helfen Ihnen, Ihre Daten nutzbar zu machen.
Und das können wir für Sie tun:
Angebot
Sie verfügen über Zeitreihendaten (Daten in zeitlich geordneter Folge), wissen jedoch nicht, welche Mehrwerte Ihnen diese Daten liefern können?
Wir helfen Ihnen dabei, Ihre Ideen zukunftsfähig zu machen:
- Machbarkeitsanalysen
- Product Discovery
- Proof of Concepts
- Einordnung in Ihre Daten- und KI- Strategie
Umsetzung
Sie möchten einen konkreten Business Case mit Zeitreihendaten umsetzen?
Wir unterstützen Sie durchgängig bei:
- Datenerfassung vom Sensor bis in die Zeitreihen-Datenbank
- Analyse/Sicherung der Datenqualität und zeitliche Synchronisierung
- Datenanalyse und Modellierung, z. B. Muster- und Trenderkennung, Anomalieerkennung, Vorhersagen
- Visualisierung, Monitoring, Berichterstattung und Data Storytelling
Anwendungsgebiete von Zeitreihendaten
Ob Sensordaten, die im Abstand von wenigen Sekunden die Temperatur eines Maschinenbauteils messen, stündliche Wetterdaten, täglich gemessene Patientendaten oder monatlich erhobene Verkaufszahlen – sie alle sind Zeitreihendaten, die Entwicklungen und Veränderungen über die Zeit zeigen. Moderne Technologien haben die Generierung solcher wertvoller Daten in gewaltigem Umfang ermöglicht. Zeitreihendaten spielen daher in jeder Branche eine Rolle und begegnen uns in nahezu all unseren Kundenprojekten:
- Automotive: Verkaufszahlen von Autos, Benzinpreisentwicklung im Laufe der Zeit, Produktionszahlen, Wartungsintervalle von Fahrzeugen
- Einzelhandel: Verkaufszahlen von Produkten, Inventarbestände im Laufe der Zeit, Kundenverhaltensmuster, Einkaufstrends, Saisonalität von Produkten, Auswertung von Werbekampagnen
- Logistik: Daten aus Lieferketten von Rohstoffen, Zwischenprodukten und Endprodukten sowie Daten zu Lagerung und Versand von Produkten
- Finanzbranche: Aktienkurse, Devisenkurse, Rohstoffpreise, Zinssätze, Inflationsraten, Börsenindizes, Anleihenrenditen, Entwicklung von Risikoprämien
- Gesundheitswesen: Patientenmonitoring, Krankenhausbelegungsraten, Infektionsraten, Daten aus Wearables wie Puls-, Schlaf- und Stressindizes
- Lebensmittelindustrie: Produktionsmengen, Bestandsmengen, Verfallsdaten, Preise, Produktqualität
- Media & Entertainment: TV-Einschaltquoten, Aufrufe von Online-Videos, Social-Media-Aktivitäten, Besucherzahlen und -verhalten auf einer Website, Konzertbesucherzahlen
- Industrie: Produktionsmengen, Maschinen-, Sensor- und IoT-Daten, Wartungshistorien, Energieverbrauchsmuster, Qualitätskontrollmessungen
Case Studies
KROHNE Messtechnik GmbH: Echtzeit-Anomalieerkennung in Messinstrumenten
Im Rahmen des Forschungsprojekts „Service-Meister“ haben die KROHNE Messtechnik GmbH und inovex für KMUs ein System konzipiert, das mittels Machine Learning Anomalien in Messinstrumenten automatisiert erkennt und auswertet.
CASE STUDY LESENRATIONAL AG: ConnectedCooking – IoT-Plattform
Mit ConnectedCooking haben inovex und RATIONAL eine innovative IoT-Plattform für die Gastronomieküche aufgebaut und global ausgerollt.
CASE STUDY LESENREWE digital: Demand Forecasting für den REWE-Lieferservice
Im Rahmen des aktuellen Projektes wurde die Absatzprognose (Demand Forecasting) für den REWE-Lieferservice neu entwickelt. Die Implementierung der Lösung sollte mit Hilfe von Big-Data-Technologien eine einfache Skalierbarkeit ermöglichen.
CASE STUDY LESENBerg GmbH: Prognostizierung von Stromverbräuchen mit der Energiemanagement-Lösung Efficio
Schnelle Entwicklung eines Prototyps, der auf Basis gemessener und errechneter Verbrauchswerte den zukünftig zu erwartenden Verbrauch pro Messstelle oder Unternehmenseinheit prognostiziert.
CASE STUDY LESENGrenzen von Zeitreihenmodellen
Die Zeitreihenanalyse (Time Series Analysis) ist eine wichtige Methode, um Veränderungen in den Daten zu verstehen und zu analysieren. Sie dient der Identifizierung von Mustern und Trends in Daten, um die treibenden Kräfte hinter Veränderungen aufzudecken und letztlich Vorhersagen über zukünftige Entwicklungen zu treffen.
Die Berücksichtigung der zeitlichen Dimension fügt Komplexität hinzu und bedeutet eine erhebliche Herausforderung im Umgang mit Daten. So stoßen herkömmliche statistische Methoden bei Zeitreihendaten – die Veränderungen und Trends über die Zeit hinweg abbilden – häufig an ihre Grenzen.
Das Besondere an Zeitreihendaten ist, dass sie nicht nur Informationen über einzelne Beobachtungen liefern, sondern auch Zusammenhänge zwischen den aufeinanderfolgenden Datenpunkten offenbaren. Beispielsweise wird die zukünftige Temperatur in Karlsruhe an einem Tag X nicht allein von der aktuellen Temperatur in der Region beeinflusst, sondern sie ist auch abhängig von der jeweiligen Temperatur am Vortag. Derartiges Wissen eröffnet vielfältige Möglichkeiten, erfordert jedoch auch ein tiefes Verständnis der zeitlichen Komponente und mathematischen Hintergründe.
Methoden zur Zeitreihenanalyse
Der beste Algorithmus für die Lösung eines bestimmten Problems hängt jeweils von den domänenspezifischen Merkmalen der Daten und den Zielen der Analyse ab. Unsere Kunden profitieren von unserer langjährigen Erfahrung im Umgang mit Zeitreihendaten aus zahlreichen Anwendungsgebieten. Wir unterstützen Sie dabei, die passende Methode für Ihren Use Case zu finden:
Klassische Zeitreihenanalyse
Klassische Zeitreihenanalysemethoden sind etablierte Verfahren, einfach zu implementieren, erfordern in der Regel weniger Rechenleistung und liefern schnell erste Ergebnisse. Allerdings können sie die Komplexität heute generierter Daten nicht immer vollständig erfassen, insbesondere wenn diese nicht-stationär oder nicht-linear sind oder Ausreißer enthalten. Für solche Fälle müssen zusätzliche Analysemethoden herangezogen werden.
Mathematische Modellierung
Die mathematische Modellierung ermöglicht es, verschiedene Szenarien zu simulieren und ihre Auswirkungen auf die Zeitreihe zu untersuchen, um so potenzielle Risiken oder Chancen zu erkennen. Sie ist besonders komplex und erfordert umfangreiche Rechenressourcen sowie spezielles Fachwissen.
Machine Learning
Maschinelles Lernen (ML) ist ein beliebtes Werkzeug für Zeitreihenvorhersagen. Besonders bei komplexen Daten, die sich nicht gut mit einfachen statistischen Modellen beschreiben lassen, erweisen sich ML-Algorithmen als äußerst nützlich. Sie erfordern eine gezielte Datenvorverarbeitung und Merkmalsextraktion.
Deep Learning
Bei der Anwendung von Deep Learning entfällt die gezielte Merkmalsextraktion der Zeitreihendaten. Mit tiefen neuronalen Netzen können komplexe zeitliche Muster und Zusammenhänge nahezu automatisch erkannt werden. Deep Learning ist besonders nützlich bei komplexen Daten, erfordert jedoch mehr Daten und Rechenressourcen, und die Interpretation der Ergebnisse bringt ihre eigenen Herausforderungen mit sich.
Hybride Methoden
Hybride Methoden für Zeitreihenprognosen kombinieren statistische und maschinelle Lernmethoden, um so bessere Ergebnisse zu erzielen. Durch die Kombination der Stärken beider Ansätze werden die jeweiligen Grenzen der Methoden überwunden. So kann beispielsweise A-priori-Wissen (Vorwissen) dazu beitragen, die Vorhersageaufgaben maschineller Lernmethoden deutlich zu vereinfachen und den Rechenaufwand dadurch zu verringern.
Mit inovex als Partner
Wir entwickeln mit Ihnen zusammen ein individuelles und ganzheitliches Konzept, um maximale Informationen aus Ihren Zeitreihendaten zu extrahieren, die Mehrwerte schaffen. Unsere Expert:innen für Data Engineering, Data Science und Machine Learning helfen Ihnen bei der Wahl der passenden Methode, der technischen Integration und leben dabei ein agiles Mindset vor, das Ihr Datenprodukt zum Erfolg führt.
Marisa Mohr
Head of Research and Development
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