Datenanalyse - Unsere Services

  • Bestimmung der richtigen Wartungszeitpunkte 

  • Einsatz der relevanten Frühwarnsysteme

  • Bestimmung des "end of Live" 

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Predictive Maintenance (Prädiktion)

  • Messung der Qualität  

  • Definition der Produkt-anforderungen

  • Optimierung der Prozesse

  • Bestimmung der Vertriebseffektivität

  • Gestaltung und Steuerung der Kommunikation  

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Optimales Rezept
(Optimierung)

  • Bestimmung des Auslieferungsstatus

  • Parametrisierung von Sondermaschinen 

  • Schaffung von Fern-wartungsmöglickeiten

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Digitaler Zwilling
(Basisanalysen)

Datenanalyse - Unser Werkzeugkasten

Analyseschritte

I. Erste Auswertung

II. Gezielte Auswertung

III. Schaffung belast-
     barer Ergebnisse

IV. Modellbildung und
     systemische
     Auswertungen

Inhalt und Ziele

Datenüberblick verschaffen, Kennen-lernen der Daten, Prüfen, ob Daten zur Fragestellung passen

Vertiefte Dateneinblicke verschaffen, Prüfung,
ob Daten Hypothesen zulassen

Testen, Bestätigen und Verwerfen von Hypo-thesen

Bildung von Modellen und systemischen Auswertungen, Effekte von Einflussnetzwerken bestimmen

Methoden

Daten sortieren, Häufigkeiten bestim-men, Dashboards und Reporting erstellen

Data Cleansing, Ermittlung von Ausrei-ßern, Datenvollständig-keit prüfen, Hypothesen bilden

Mathematische Ergebnissicherung, Prädiktion von z.B. Wahlverhalten, Kauf, Maschinenwartung

Elemente reduzieren, Strukturen entdecken, Einflußstärke berechen

Grundlagen

Deskriptive Daten-darstellung:
Visualisierung, Berichte
Reporting

Explorative Daten-analyse:
Cleansing, Ausreißer, Vollständigkeit

Interferenz Statistik:
Signifikanz-Test, Effekte, Prognosen, Prädiktion

Multivariate Statistik:
Faktoren- und Cluster-analyse, Pfadanalysen und Netzwerkdiagram-me, Multiple Regression

Auswahl durchgeführter Datenprojekte

Use Cases und Analytics-Methode

Ergebnis

Kundennutzen

Optimierung der Produktqualität
Methode: Multiple Regression zur Erklärung der "Fails"
Echt-Daten basierte Simulation der Optimierung
(Multivariate- und Netzwerkanalysen)

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Transparenz über Gründe für Aus-
schuß innerhalb der Produktion 

Möglichkeit der Reduzierung von Ausschuß, Steigerung der Produkt-qualität, Verbesserung Produktmatge

Modellierung von Sales-Prozessen
Methode: Prozessmodelle, Systemische Einflussfaktoren, Komplexitätsintegration, Machine Learning-basiertes Prognosemodell
(Multivariate Analysen, Netzwerk-analysen)

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Datenbasiertes Prognosemodell von Sales-Prozessen, Sales-KPI- Modell, Transparenz Sales-Prozesse

Möglichkeit gezielt auf den Erfolg des Sales-Prozesses Einfluß zu nehmen, aktive KPI Steuerung, Erhöhung Kundenzufriedenheit und Sales Margen

Basisanalysen für Digitalen Zwilling

Methode: Modellierung Parameter, Aufbau "Digitaler Zwilling" in Service Datenbank
(Interferenz Statistik, Deskription)

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Modell zur Parametrisierung von Sondermaschinen für Fernwartung

Möglichkeit der Alarmierung im laufenden Betrieb, Entscheidungen
vor Ort möglich

Modell Fehlerfrüherkennung

Auswahl KPI-Sets, Machine Learning basierte Mustererkennung und -empfehlung
(Multivariate Analysen)

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Predictive Maintenance Modell mit Maßnahmenauswahl nach Dringlich-
keit und Relevanz  

Frühzeitiges Erkennen von Fehlerausfällen. Erkenntniss über die Relevanz der Massnahmen. Ver-ringerung Maschinenstillstandszeiten. Erhöhung Produktionsflexibilität   

Einführung firmenweites Social Collaboration Tool

Analyse Kommunikationsqualität, Ermittlung Präferenz der Kommunikationswege
(Exploration, Netzwerkanalysen)

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Optimierter interner Informationsfluss
für Social Collaboration

Stetige Optimierung der Usability. Konversion Collaboration Tool in interaktives Intranet. Aufkommende Themen früh erkennen. Monitoring auf der Basis von Social Media KPI.