| dc.contributor.author | Döring, Nico | |
| dc.contributor.author | Kreiss, Jonathan | |
| dc.contributor.author | Schuster, Thomas | |
| dc.contributor.author | Volz, Raphael | |
| dc.contributor.editor | | |
| dc.date.accessioned | 2021-12-14T10:57:58Z | |
| dc.date.available | 2021-12-14T10:57:58Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.identifier.isbn | 978-3-88579-708-1 | |
| dc.identifier.issn | 1617-5468 | |
| dc.identifier.uri | http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/37766 | |
| dc.description.abstract | In diesem Papier diskutieren wir die Anwendbarkeit von Verfahren der künstlichen Intelligenz zur Prognose von Absatzzahlen für eine Bäckerei mittlerer Größe. Dabei wird beschrieben, wie bei der Entwicklung zusätzliche Daten (Kontextinformationen) zur Prognose genutzt werden. Daraufhin werden zwei Verfahren des maschinellen Lernens trainiert und im Ergebnis miteinander verglichen. Neben einer abschließenden Bewertung und Ausblick auf zukünftige Verbesserungen, wird zudem eine Einschätzung zum Einsatz im Produktivbetrieb abgegeben. | de |
| dc.language.iso | de | |
| dc.publisher | Gesellschaft für Informatik, Bonn | |
| dc.relation.ispartof | INFORMATIK 2021 | |
| dc.relation.ispartofseries | Lecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-314 | |
| dc.subject | Künstliche Intelligenz | |
| dc.subject | Maschinelles Lernen (ML) | |
| dc.subject | Absatzprognose | |
| dc.subject | Nachhaltige Produktion | |
| dc.title | Brezel-Cast: Verkaufsprognose von Backwaren | de |
| mci.reference.pages | 1177-1183 | |
| mci.conference.sessiontitle | Workshop: Künstliche Intelligenz für kleine und mittlere Unternehmen (KI-KMU 2021) | |
| mci.conference.location | Berlin | |
| mci.conference.date | 27. September - 1. Oktober 2021 | |
| dc.identifier.doi | 10.18420/informatik2021-096 | |
