{"id":2021,"date":"2019-08-26T12:56:18","date_gmt":"2019-08-26T17:56:18","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=2021"},"modified":"2024-05-20T07:38:40","modified_gmt":"2024-05-20T12:38:40","slug":"produktionsmodelle-in-echtzeit","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/de\/real-time-production-models\/","title":{"rendered":"Produktionsmodelle in Echtzeit - Wie unterscheiden sie sich von Benchmark-Tests?"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Inhalts\u00fcbersicht<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Inhaltsverzeichnis umschalten\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Umschalten auf<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/real-time-production-models\/#Real-time_production_models_%E2%80%93_How_do_they_differ_from_benchmark_tests\" >Produktionsmodelle in Echtzeit - Wie unterscheiden sie sich von Benchmark-Tests?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/real-time-production-models\/#What_are_Real-Time_Production_Models_and_Benchmark_Tests\" >Was sind Echtzeit-Produktionsmodelle und Benchmark-Tests?<\/a><ul class='ez-toc-list-level-2' ><li class='ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/real-time-production-models\/#1_Data_Needs_%E2%80%93_What_Data_Is_Required_for_Real-Time_Production_Models\" >1. Datenbedarf - Welche Daten werden f\u00fcr Echtzeit-Produktionsmodelle ben\u00f6tigt?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/real-time-production-models\/#2_Data_Tuning_%E2%80%93_How_is_Training_Data_Collected_for_Production_Models\" >2. Daten-Tuning - Wie werden die Trainingsdaten f\u00fcr die Produktionsmodelle gesammelt?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/real-time-production-models\/#3_Data_Imbalance_%E2%80%93_How_Can_the_Right_Training_Data_be_Selected_for_Real-Time_Production_Models\" >3. Datenungleichgewicht - Wie k\u00f6nnen die richtigen Trainingsdaten f\u00fcr Echtzeit-Produktionsmodelle ausgew\u00e4hlt werden?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/real-time-production-models\/#4_New_Vocabularies_%E2%80%93_How_is_Training_Data_Applied_Across_Different_Production_Models\" >4. Neue Vokabeln - Wie werden Ausbildungsdaten in verschiedenen Produktionsmodellen angewendet?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/real-time-production-models\/#5_Time_Latency_%E2%80%93_How_Long_Do_Production_Models_Take_to_Run\" >5. Zeitlatenz - Wie lange brauchen die Produktionsmodelle f\u00fcr die Ausf\u00fchrung?<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h1><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Real-time_production_models_%E2%80%93_How_do_they_differ_from_benchmark_tests\"><\/span>Produktionsmodelle in Echtzeit - Wie unterscheiden sie sich von Benchmark-Tests?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>\n<pre><code>        <h1><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_are_Real-Time_Production_Models_and_Benchmark_Tests\"><\/span>Was sind Echtzeit-Produktionsmodelle und Benchmark-Tests?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>      \n    Bei Echtzeit-Produktionsmodellen handelt es sich um Modelle, die es den Nutzern erm\u00f6glichen, anhand der w\u00e4hrend der Produktion erfassten Daten sowohl die aktuellen Produktionskapazit\u00e4ten zu analysieren als auch k\u00fcnftige Produktionsergebnisse vorherzusagen. Es handelt sich um Modelle zur Optimierung der Produktion und zur Bewertung der Leistung \"vor der Freigabe\", d. h. es sind Werkzeuge zur Leistungsvorhersage. Es gibt viele Formen von Produktionsmodellen, aber eine Methode zur Produktionsmodellierung, die immer beliebter wird, sind Algorithmen des maschinellen Lernens. Algorithmen des maschinellen Lernens erstellen Produktionsmodelle, indem sie aus vergangenen Daten lernen und dann unter Ber\u00fccksichtigung der aus den vergangenen Daten gewonnenen Erkenntnisse Bewertungen und Vorhersagen zum aktuellen Produktionsstatus treffen.\u00a0<\/code><\/pre>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>F\u00fcr die Zwecke dieses Artikels wird ein beispielhaftes Produktionsmodell untersucht: maschinelles Lernen f\u00fcr die Textanalyse. Diese Art des maschinellen Lernens hat die Form eines Produktionsmodells:<\/p>\n<ul>\n<li>Der Produktionsprozess: Analyse von Textdaten, d. h. eines Artikels.<\/li>\n<li>Das Produktionsprodukt \/ der Output: eine kurze Zusammenfassung der wichtigsten<br \/>wichtige Fakten in dem Artikel.<\/li>\n<li>Das Produktionsmodell: der Algorithmus f\u00fcr maschinelles Lernen, der auf die<br \/>Artikel.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Dieses Produktionsmodell lernt relevante Informationen aus vergangenen Artikeln und wendet diese Informationen dann an, um neue Artikel zusammenzufassen. Im Gegensatz zu Echtzeit-Produktionsmodellen werden Benchmark-Tests verwendet, um das Endergebnis der Produktion r\u00fcckwirkend zu bewerten. Es werden Daten sowohl \u00fcber den Produktionsprozess als auch \u00fcber das Endprodukt gesammelt, und anhand dieser Daten wird ein Standardsatz von Tests durchgef\u00fchrt, um die Produktqualit\u00e4t und -leistung zu bestimmen. Benchmark-Tests sind wettbewerbsorientiert, mit dem Ziel, entweder \u00e4hnliche Produkte anderer Unternehmen zu \"schlagen\" oder fr\u00fchere Leistungsbenchmarks zu \u00fcbertreffen, und messen die Leistung \"nach der Ver\u00f6ffentlichung\".<\/p>\n<p>Benchmark-Tests umfassen:<\/p>\n<ul>\n<li>Erfassen von Daten zu festgelegten Zeitpunkten w\u00e4hrend der Produktion.<\/li>\n<li>Erfassen von wiederholbaren Daten - f\u00fcr jede Produktion und jedes Produkt werden die gleichen Daten erfasst.<\/li>\n<li>Durchf\u00fchrung einer vordefinierten, standardisierten Reihe von Tests mit den Daten.<\/li>\n<li>Bewertung des Endprodukts und Vergleich dieser Bewertung mit anderen Produkten.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Der Hauptunterschied zwischen Benchmark-Tests und Produktionsmodellen ist der Unterschied zwischen der Frage \"wie gut hat mein Produkt im Vergleich zu anderen Produkten abgeschnitten\" und der Frage \"wie kann ich meine derzeitige Produktion optimieren, um das bestm\u00f6gliche Produkt herzustellen\".        <\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_Data_Needs_%E2%80%93_What_Data_Is_Required_for_Real-Time_Production_Models\"><\/span>1. Datenbedarf - Welche Daten werden f\u00fcr Echtzeit-Produktionsmodelle ben\u00f6tigt?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<pre><code>    <p>Ein gut entwickeltes und trainiertes Produktionsmodell bietet eine F\u00fclle von Vorteilen, aber diese Modelle k\u00f6nnen genauso gut auch nachteilig sein. Ein schlecht entwickeltes Modell kann zu irref\u00fchrenden, verzerrten oder sogar unsinnigen Ergebnissen f\u00fchren. Der entscheidende Faktor f\u00fcr die Qualit\u00e4t des Produktionsmodells ist die Qualit\u00e4t der Daten, die zum Trainieren des Modells verwendet werden. Bei der Entwicklung von Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen stellt sich immer die Frage, welche und wie viele Daten das Modell ben\u00f6tigt, um angemessen trainiert werden zu k\u00f6nnen.<br \/><br \/><\/code><\/pre>\n<p>Der Datenbedarf f\u00fcr die Textanalyse l\u00e4sst sich wie folgt aufschl\u00fcsseln:<\/p>\n<ul>\n<li>Welche Artikel werden je nach Anwendung f\u00fcr die Schulung ben\u00f6tigt, d. h. wissenschaftliche Artikel, Zeitungen oder Blogs?<\/li>\n<li>Welcher Kontext wird f\u00fcr den Text ben\u00f6tigt, d. h. welche W\u00f6rter, Wortkombinationen und Wortdefinitionen innerhalb des Artikels sind am wichtigsten?<\/li>\n<li>Wie viele Artikel muss der Algorithmus f\u00fcr das Training verwenden?<\/li>\n<\/ul>\n<p>Im Allgemeinen sind mehr Trainingsdaten besser, und die Daten m\u00fcssen so viel Kontext wie m\u00f6glich enthalten. Au\u00dferdem sollten die Trainingsdaten dem aktuellen Anwendungsfall entsprechen. Das hei\u00dft, wenn es sich bei dem zu analysierenden Text um einen wissenschaftlichen Blogbeitrag handelt, sollten die Trainingsdaten f\u00fcr das Produktionsmodell sowohl wissenschaftliche Artikel als auch entsprechende Blogbeitr\u00e4ge enthalten. Je besser die Verteilung der Trainingsdaten mit dem Thema des zu analysierenden Textes \u00fcbereinstimmt, desto besser werden die zusammenfassenden Informationen sein.<\/p>\n<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_Data_Tuning_%E2%80%93_How_is_Training_Data_Collected_for_Production_Models\"><\/span>2. Daten-Tuning - Wie werden die Trainingsdaten f\u00fcr die Produktionsmodelle gesammelt?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<pre><code>    Die Datenabstimmung bezieht sich darauf, wie und welche Daten in den Benchmark-Test eingegeben werden \/<\/code><\/pre>\n<p>Produktionsmodell. Bei Benchmark-Tests ist dies ganz einfach: Es muss festgelegt werden, welche Daten w\u00e4hrend der Produktion gesammelt werden sollen und wie oft sie zu sammeln sind. Der Datenbedarf f\u00fcr den Benchmark-Test ergibt sich aus der relativen Genauigkeit fr\u00fcherer Benchmark-Tests.<\/br><\/br><br \/>\nIm Gegensatz dazu werden bei der Produktionsmodellierung Algorithmen des maschinellen Lernens zur Vorhersage von Produktionsergebnissen eingesetzt. In diesem Fall geht es beim Datentuning darum, die richtigen Daten f\u00fcr das Training des Produktionsmodells zu finden. F\u00fcr<br \/>\nTextanalyse, dies beinhaltet:<\/p>\n<ul>\n<li>Auswahl einer ausreichend gro\u00dfen Menge relevanter Artikel.<\/li>\n<li>Bereitstellung eines Lexikons oder Kontexts f\u00fcr die Artikel - die W\u00f6rter, Wortgruppen und Wortdefinitionen, die die wichtigsten Informationen vermitteln.<\/li>\n<li>Lernen aus den Artikeln - Iteration \u00fcber den Datensatz, um herauszufinden, welche Teilmenge des Lexikons die beste Zusammenfassung der Informationen enth\u00e4lt.<\/li>\n<li>Anwendung dieses Lexikons auf neue Artikel: Durchf\u00fchrung des Produktionsmodells.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_Data_Imbalance_%E2%80%93_How_Can_the_Right_Training_Data_be_Selected_for_Real-Time_Production_Models\"><\/span>3. Datenungleichgewicht - Wie k\u00f6nnen die richtigen Trainingsdaten f\u00fcr Echtzeit-Produktionsmodelle ausgew\u00e4hlt werden?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<pre><code>    <p>Die Abstimmung des Trainingsdatensatzes f\u00fcr Echtzeit-Produktionsmodelle ist keine triviale Aufgabe. Nicht alle f\u00fcr das Training gesammelten Daten werden n\u00fctzlich sein, und oft ist eine Auswahl nach unten erforderlich. Die Daten m\u00fcssen f\u00fcr den zusammenzufassenden Text relevant sein, d\u00fcrfen aber nicht so spezifisch sein, dass nur eine begrenzte Teilmenge relevanter Informationen gefunden wird, aber auch nicht so vage, dass zu viele Informationen gefunden werden. Au\u00dferdem wird es immer ein Ungleichgewicht in den Trainingsdaten geben. Es ist unwahrscheinlich, einen ausreichend gro\u00dfen Trainingsdatensatz zu finden, der auf einen bestimmten Anwendungsfall abzielt, daher m\u00fcssen die Trainingsdaten auf verschiedene Themenbereiche verteilt werden, um der Verteilung des untersuchten Themas bestm\u00f6glich zu entsprechen.<\/code><\/pre>\n<p>Bei der Auswahl der Trainingsdaten k\u00f6nnen verschiedene Fallstricke auftreten, wie z. B.:<\/p>\n<ul>\n<li>Auswahl einer zu breiten Palette von Input-Artikeln, was zu langen oder zu vagen Zusammenfassungen f\u00fchrt.<\/li>\n<li>Auswahl einer zu engen Gruppe von Eingangsartikeln, was zu Zusammenfassungen f\u00fchrt, denen wichtige Informationen fehlen.<\/li>\n<li>Auswahl von Artikeln schlechter Qualit\u00e4t, d. h. von meinungsbasierten Quellen, was zu voreingenommenen Zusammenfassungen f\u00fchrt.<\/li>\n<li>Auswahl des falschen Lexikons f\u00fcr die Eingabeartikel, was zu unsinnigen Zusammenfassungen f\u00fchrt.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Die Suche nach dem richtigen Trainingsdatensatz ist keine triviale Aufgabe und erfordert Kompromisse bei der Menge der Trainingsdaten, der Relevanz der Trainingsdaten und dem optimalen Kontext.<\/p>\n<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_New_Vocabularies_%E2%80%93_How_is_Training_Data_Applied_Across_Different_Production_Models\"><\/span>4. Neue Vokabeln - Wie werden Ausbildungsdaten in verschiedenen Produktionsmodellen angewendet?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<pre><code>    <p>Die Suche nach dem richtigen Trainingsset und die Abstimmung dieses Trainingssets auf den jeweiligen Anwendungsfall kann eine teure und zeitaufw\u00e4ndige Aufgabe sein. Die mit der Entwicklung von Trainingss\u00e4tzen verbundenen Kosten f\u00fchren zu dem Wunsch, die Trainingsdaten anwendungs\u00fcbergreifend zu erweitern. Idealerweise k\u00f6nnte ein Produktionsmodell, das mit einem Satz von Artikeln trainiert wurde, auf andere Anwendungen ausgeweitet werden. Das Ziel ist es, die Trainingsdaten zu sammeln, zu organisieren und in einen Kontext zu stellen, so dass sie f\u00fcr mehrere Anwendungsf\u00e4lle des Produktionsmodells verwendet werden k\u00f6nnen.<\/code><\/pre>\n<p><\/p>\n<p>Allerdings kann das neue Produktionsmodell den Kontext des alten Produktionsmodells nicht verstehen. Jedes neue Wort im Lexikon, auf das das alte Modell nicht trainiert wurde, f\u00fchrt zu einem Verlust an Genauigkeit. Daher m\u00fcssen die Produktionsmodelle f\u00fcr die Textanalyse neu abgestimmt werden, d. h. sie m\u00fcssen ein neues Vokabular erhalten, auf das sie trainiert werden. Das bedeutet jedoch nicht, dass alte Produktionsmodelle f\u00fcr neue Bereiche v\u00f6llig unbrauchbar sind. Es gibt mehrere Strategien, um den Verlust an Genauigkeit in verschiedenen Anwendungsf\u00e4llen zu verringern, darunter:<\/p>\n<ul>\n<li>Aufteilung des Lexikons der Trainingsdaten in Untergruppen, z. B. bestimmte Buchstabenkombinationen oder W\u00f6rter mit hoher H\u00e4ufigkeit.<\/li>\n<li>Co-Training: Erstellung des Trainingsdatensatzes mit zwei verschiedenen Kontexten f\u00fcr jeden Artikel.<\/li>\n<li>Trimmed Loss Minimization: Bestimmung der Teilmenge von Artikeln f\u00fcr das Training des neuen Modells durch Absch\u00e4tzung, welche Artikel den Gesamtverlust an Genauigkeit verringern.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5_Time_Latency_%E2%80%93_How_Long_Do_Production_Models_Take_to_Run\"><\/span>5. Zeitlatenz - Wie lange brauchen die Produktionsmodelle f\u00fcr die Ausf\u00fchrung?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<pre><code>    <p>Obwohl Echtzeit-Produktionsmodelle oft den Namen \"Echtzeit\" tragen, weil sie die aktuellsten verf\u00fcgbaren Produktionsdaten nutzen, k\u00f6nnen sie in der Tat auf vielen Zeitskalen laufen. In der Praxis wird die Laufzeit durch unterschiedliche Datenanforderungen bestimmt. Ein Produktionsmodell kann z. B. f\u00fcr die Analyse von Informationstrends konzipiert sein und ben\u00f6tigt daher Trainingsdaten f\u00fcr mehrere Tage. Einmal ausgef\u00fchrt, kann dieses Produktionsmodell jedoch in wenigen Minuten ausgef\u00fchrt werden, um neue Daten zu analysieren.<\/code><\/pre>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Die Latenzzeit f\u00fcr die Textanalyse h\u00e4ngt davon ab, welche Erwartungen an das Modell gestellt werden:<\/p>\n<ul>\n<li>Wie lange dauert es, das Produktionsmodell zu trainieren \/ wie viele Trainingsdaten m\u00fcssen gesammelt werden?<\/li>\n<li>Wie oft muss das Modell die Leistung vorhersagen - st\u00fcndlich, t\u00e4glich, w\u00f6chentlich usw.?<\/li>\n<li>Wie viele Daten sollen modelliert werden, ein kurzer Blog, ein Zeitschriftenartikel, ein Buchkapitel usw.?<\/li>\n<li>Wie viel menschliche Interaktion ist erforderlich - wie oft werden die Modellergebnisse auf ihre Genauigkeit \u00fcberpr\u00fcft und von einem menschlichen Bediener interpretiert?<\/li>\n<\/ul>\n<p>Die Produktionsmodellierung bietet proaktive oder vorausschauende Leistungsmessungen. Sie bewerten die Leistung \"vor der Kurve\", um zu ermitteln, wie ein besseres Endprodukt erstellt werden kann. Im vorliegenden Fall der Textanalyse sagen Produktionsmodelle voraus, welche in einem Textartikel enthaltenen Informationen f\u00fcr eine bestimmte Anwendung am relevantesten sind. Sobald die Produktionsmodelle ausgef\u00fchrt und ein Produkt erstellt wurde, k\u00f6nnen Benchmark-Tests durchgef\u00fchrt werden, um den Wert des Endprodukts zu bewerten. Produktionsmodelle bieten mehrere wichtige Vorteile, wie zum Beispiel:<\/p>\n<ul>\n<li>Geringere Produktionskosten, da die Produktionsverfahren w\u00e4hrend der Produktion optimiert werden.<\/li>\n<li>Geringere Verzerrung der Ergebnisse, da die Interaktion des Bedieners mit den Daten reduziert wird.<\/li>\n<li>Die Genauigkeit wird im Laufe der Zeit verbessert, da w\u00e4hrend der Produktion mehr Trainingsdaten gesammelt werden.<\/li>\n<li>Erh\u00f6hte Agilit\u00e4t, da \u00c4nderungen in der Produktion in Echtzeit vorgenommen werden k\u00f6nnen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Mit der zunehmenden Verfeinerung der Algorithmen des maschinellen Lernens wird die Produktionsmodellierung nicht nur zu einem n\u00fctzlichen, sondern zu einem unverzichtbaren Werkzeug f\u00fcr die Produktion. Die fr\u00fchzeitige Einf\u00fchrung von Produktionsmodellen ist daher mit geringem Risiko verbunden und bietet das Potenzial f\u00fcr sehr hohe Gewinne, und Produktionsmodelle werden eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung der Produktion der Zukunft spielen.<\/p>\n<p><a style=\"color: #999999; text-decoration: underline;\" href=\"http:\/\/skimai.com\/de\/\">Erfahren Sie mehr \u00fcber Skim AI.<\/a><\/p>\n<pre><code>    <p style=\"text-align: center;\">KI-gest\u00fctztes Forschungsmanagementsystem f\u00fcr Marktintelligenz.<\/p>       \n        <a href=\"https:\/\/calendly.com\/gregg-skimai\/15min\/\">\n                    Kostenlose Beratung\n                <\/a><\/code><\/pre>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Real-time production models &#8211; How do they differ from benchmark tests? What are Real-Time Production Models and Benchmark Tests? Real-time production models are models that enable users to take data collected during production and analyze both current production capabilities and predict future production outputs. 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