Formeln oder Künstliche Intelligenz?

11.07.2019

Die Frage, wie hoch eine Druckauflage bei einem Nachdruck sein soll, ist sehr wichtig für Verlage. Dieses Problem wird mit unterschiedlichen Techniken angegangen. Wir untersuchen, ob die Frage besser mit mathematischen Methoden oder mit Künstlicher Intelligenz beantwortet werden kann.

Die öffentliche Aufmerksamkeit bei Verlagen liegt häufig in besonderem Maße auf den Novitäten. Jedoch zeigen Umfragen, dass die Mehrzahl der Verlage einen höheren Umsatzanteil mit Büchern erzielen, die nicht zu dieser Gruppe gehören. An diesem Faktum sieht man, wie wichtig es für die Verlage ist, lieferbar zu bleiben.

Die Lieferfähigkeit erreicht man am einfachsten, indem man Bücher produziert und auf Lager nimmt. Dies ist in Bezug auf die Produktionskosten des einzelnen Buches günstiger als die Print-on-Demand-Produktion, sinken doch die Stückkosten mit wachsender Auflage.

Auf der anderen Seite binden Bücher, die auf Lager liegen, Kapital. Kapital, das zur Finanzierung neuer Buchproduktionen dringend gebraucht wird. Deshalb ist es im Interesse der Verlage, die Lagerbestände niedrig zu halten.

In diesem Spannungsverhältnis bewegen sich die Personen in den Verlagen, die die Entscheidung darüber fällen müssen, wie hoch bei einem Nachdruck die Auflage sein soll. Aus vielen Gesprächen wissen wir, es gibt hier zwei Typen von Herangehensweisen. Die einen versuchen, die Frage mathematisch zu beantworten. Die anderen entscheiden – auch wenn sie wortreich ein anderes Vorgehen beschwören – letztendlich aus dem Bauch heraus.

Wir haben zusammen mit einem Verlagspartner ein Projekt gestartet, in dem untersucht wird, wie weit man mit Mathematik kommt und ob auf der anderen Seite das berühmte Bauchgefühl mit Methoden der Künstlichen Intelligenz zu fassen ist. Der Ansatz ist dabei immer, dass wir versuchen, den Verlauf der Abverkäufe vorherzusagen, um daraus eine Prognose für die optimale Nachdruckmenge zu gewinnen.

Achtung Mathematik!

Betrachtet man typische Verläufe von Abverkäufen, so ähneln sie oft einem Zerfallsprozess. Mathematisch drückt man so etwas zum Beispiel mit einer logarithmischen Funktion aus. Es gibt aber auch Verkaufsprozesse, die zyklisch verlaufen, z.B. weil sie einen saisonalen Verlauf beschreiben. Mathematisch ist hier eine Sinusfunktion das Mittel der Wahl bei der Beschreibung. Weiterhin sind auch konstante Verläufe denkbar. Kombiniert man diese Überlegungen mathematisch, so kommt man zu einer beschreibenden Funktion von der Form

y(t) = a + b*log(c(t+d)) + e*sin(f(t+g))

Die Parameter a bis g können durch nichtlineare Optimierung so gewählt werden, dass diese Funktion den tatsächlichen Verlauf des Abverkaufs bestmöglich annähert. Auf diese Weise erhält man eine Vorhersage mit minimierter Abweichung. Diese lässt sich grafisch so darstellen:

20190710_grafischer_verlauf_prognose.png

Besser mit Künstlicher Intelligenz?

Der andere Weg ist, mittels maschinellem Lernen Modelle zu trainieren, die solche Prognosen machen. In unserem Projekt haben wir uns für die Nutzung von LSTM-Modellen (Long-Short-Time-Memory-Modellen) entschieden. Das sind Modelle, die sich den bisherigen Verlauf sozusagen selektiv merken können. Diese Modelle haben wir mit Abverkaufszahlen trainiert.

Und was kommt raus?

Aktuell stecken wir mitten im Training der Modelle, um ein möglichst gutes Ergebnis zu erzielen. Allerdings zeigt sich schon, dass man mit dem Ansatz wahrscheinlich mindestens ebenso gute Ergebnisse erhält, wie mit dem mathematischen Ansatz.

Wenn Sie genauer wissen möchten, was wir in diesem Projekt erarbeiten, dann kommen Sie zu unserer Fachtagung FTEP 2019 am 19.9.2019 in Nördlingen. Dort werden wir die Ergebnisse dieses Projektes vorstellen. Darüber hinaus gibt es noch viele weitere spannende Themen und Vorträge. Das Programm und die Anmeldung finden Sie unter https://ftep.becksche.de.

 

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