Der Begriff „Stochastisches Prozessmodell“ ist vor allem in den Bereichen Big Data und Smart Data, Künstliche Intelligenz sowie Industrie und Fabrik 4.0 zuhause. Ein stochastisches Prozessmodell ist eine Methode, mit der Abläufe beschrieben werden, bei denen Zufall und Unsicherheit eine Rolle spielen. Das bedeutet: Nicht alles läuft planbar oder vorhersehbar ab, sondern die Entwicklung hat immer einen gewissen “Zufallsfaktor”.
In der Praxis werden stochastische Prozessmodelle eingesetzt, zum Beispiel um Maschinenausfälle 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 – selbst wenn einzelne Schritte unsicher oder unklar sind.
Ein einfaches Beispiel: Ein Fertigungsroboter kann an jedem Tag funktionieren oder ausfallen. Mit einem stochastischen Prozessmodell lässt sich berechnen, mit welcher Wahrscheinlichkeit der Roboter in einer Woche ausfällt oder wie oft gewartet werden sollte. So unterstützen stochastische Prozessmodelle Unternehmen dabei, bessere Entscheidungen zu treffen, Risiken einzuschätzen und Prozesse zu optimieren – auch bei unvollständigen Informationen.
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