Der Begriff \u201eStochastisches Prozessmodell\u201c ist vor allem in den Bereichen Big Data und Smart Data, K\u00fcnstliche Intelligenz sowie Industrie und Fabrik 4.0 zuhause. Ein stochastisches Prozessmodell ist eine Methode, mit der Abl\u00e4ufe beschrieben werden, bei denen Zufall und Unsicherheit eine Rolle spielen. Das bedeutet: Nicht alles l\u00e4uft planbar oder vorhersehbar ab, sondern die Entwicklung hat immer einen gewissen \u201cZufallsfaktor\u201d.<\/p>\n
In der Praxis werden stochastische Prozessmodelle eingesetzt, zum Beispiel um Maschinenausf\u00e4lle in einer Fabrik vorherzusagen oder um zu analysieren, wie sich ein Kunde durch einen Online-Shop bewegt. Das Modell hilft dabei, Muster zu finden und Wahrscheinlichkeiten zu berechnen \u2013 selbst wenn einzelne Schritte unsicher oder unklar sind.<\/p>\n
Ein einfaches Beispiel: Ein Fertigungsroboter kann an jedem Tag funktionieren oder ausfallen. Mit einem stochastischen Prozessmodell l\u00e4sst sich berechnen, mit welcher Wahrscheinlichkeit der Roboter in einer Woche ausf\u00e4llt oder wie oft gewartet werden sollte. So unterst\u00fctzen stochastische Prozessmodelle Unternehmen dabei, bessere Entscheidungen zu treffen, Risiken einzusch\u00e4tzen und Prozesse zu optimieren \u2013 auch bei unvollst\u00e4ndigen Informationen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"