Swinerton ist ein 130 Jahre altes Bauunternehmen, das auch selbst Arbeiten wie Trockenbau-, Einrahmungs-, Zimmerei-, Abriss- und Betonarbeiten ausführt. Darüber hinaus betreibt das Unternehmen einen großen Konzern für erneuerbare Energien für gewerbliche Photovoltaik-Großanlagen. Da so viele Projekte gleichzeitig durchgeführt werden, wollte Swinerton den Erfolg seiner Projekte vorhersagen können – also ob Projekte termin- und kostengerecht abgeschlossen werden. Vor allem aber wollte Swinerton anhand historischer Datensätze ermitteln, welche Projekte gefährdet sein könnten, da man davon ausging, dass die Daten Kennzahlen enthalten, die Menschen nicht erkennen. Swinerton war der Annahme, dass die Antworten mithilfe von maschinellem Lernen und KI gefunden werden könnten, und wandte sich an die Experten von Avanade.

Das Unternehmen stellte in Zusammenarbeit mit Avanade und Microsoft einen einzigartigen, gemeinsamen Innovationsansatz zur Erstellung eines Konzeptnachweises auf die Beine – einen Data-Science-Wettbewerb. Mehrere Teams von Avanade verwendeten die von Swinerton bereitgestellten Datensätze, um ein Tool zur Erstellung des Konzeptnachweises zu entwickeln, das maschinelles Lernen und KI nutzt, um Projektergebnisse vorherzusagen. Die Teams präsentierten ihre Ergebnisse und Erkenntnisse einer Jury, die den besten Konzeptnachweis auswählte.

Der Data-Science-Wettbewerb hat bewiesen, dass es möglich ist, Projektergebnisse anhand von Daten vorherzusagen. Mit diesen wertvollen Erkenntnissen kann Swinerton riskante Projekte identifizieren und bestimmen, welche Änderungen vorgenommen werden können, um die Risiken zu beseitigen. Das Unternehmen prüft derzeit, wie der Konzeptnachweis als Arbeitslösung hergestellt und eingesetzt werden kann.

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