Produktion

Intelligentes Datenmanagement führt zur zielgerichteten Produktion in Zeiten der digitalen Transformation: Vernetztes Datenmanagement, Analysen, Visualisierung, Data Mining sind alte Bekannte, die man in den Diskussionen um Industrie 4.0, Digitalisierung und Internet der Dinge wieder trifft. Aber der Markt ändert sich. Neue Wettbewerber aus der IT treten in die Industriebranche ein. Vor allem alle Zulieferer und Produzenten von Industriegütern erfahren gerade wie schwer es ist, sich gegen neue Internetplattformen zu etablieren, die für den Endkunden Preise und unterschiedliche Hersteller vergleichbar machen.
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Gezielte Schritte auf Ihrem Weg der Digitalisierung

Alle Unternehmensbereiche, die Daten auswerten, müssen ihre Silos verlassen und zusammenwachsen, um zuverlässige und zielgerichtete Aussagen für die Entwicklung und Produktion der Assets zu ermöglichen. INFOMOTION hat als Spezialist für Datenmanagement und Datenanalyse langjährige Erfahrung und einen reichen Schatz an Methoden und technischer Umsetzung, von dem Sie profitieren können. Mit einer eigenen Geschäftseinheit, die sich mit dem Einfluss des Markttreibers „Digitale Transformation“ und dem Einsatz von Big Data-Technologien beschäftigt, finden Sie die Expertise in der Beratung und der Implementierung, um gezielte Schritte auf dem Weg der Digitalisierung  zu unternehmen:

  • Eigene Machtpositionen für die Auseinandersetzung mit Wettbewerbern um die Aufmerksamkeit und Bindung von Kunden gehen verloren. Nur „führende Unternehmen“ in der Entwicklung innovativer Techniken, der effizienten und effektiven Nutzung von Ressourcen und der Gestaltung moderner betrieblicher Arbeitswelten haben Einfluss.
  • Es können Ableitungen für verbesserte Planung und Optimierung von Betriebs- und Prozessabläufen erstellt werden.
  • Durch die Nutzung von Big Data-Analysen, z. B. im Verkauf und Vertrieb, wird die Prognosequalität künftiger Absatzzahlen zuverlässiger, sodass die Produktion zielgerichteter arbeiten kann.
  • Die Entstehung von Datensilos kann vermieden werden, wodurch Finanzkennzahlen und Marktdaten von Anfang an miteinander verzahnt werden.
  • Früherkennungen von Störungen in der Produktion sind ein Paradebeispiel für die intelligente Auswertung von Big Data. Denn mit Hilfe von Big Data Analytics können die Produktions-, Werkstoff-, Maschinen- und Betriebsdaten so veredelt werden, dass nicht mehr nur Daten, sondern intelligente Informationen zwischen den Systemen ausgetauscht werden.
  • Bekommen Sie einen Überblick über Produktion und Logistik, treffen Sie bessere Vorhersagen und erkennen Sie Probleme schneller, um zielgerichtet entgegensteuern zu können.
  • Treffen Sie bessere Entscheidungen durch die Bereitstellung und Visualisierung der richtigen Informationen zur richtigen Zeit.
  • Nutzen Sie Realtime-Informationen durch die Anbindung externer Datenquellen und Open Data, wie Rohstoffpreise, Wetterdaten, Geodaten, Bevölkerungsentwicklungen, Statistiken und Verkehrsinformationen.

Durch den agilen Projektansatz und das direkte Coaching bei der Optimierung von Cross-Selling-Methoden konnten mit Big Data-Technologien innerhalb von 6 Wochen neue Algorithmen zur Untersuchung aller verwendeten Materialien und deren Absätze erzeugt werden, die nun zur zielgerichteten Produktion führen.

Sie haben Fragen?

Wir beraten Sie gerne.

INFOMOTION Digital Solutions

Unser Angebot: Von der Beratung zur Digitalisierungsstrategie, über das Data Science Lab bis zum abrufbaren Analytics as a Service-Modell.

  • Bestandsaufnahme und Roadmap-Entwicklung zur digitalen Strategie unter Berücksichtigung bi-modaler Ansätze und Konkretisierung von Use Cases für Digitalisierung und Big Data
  • Tests neuer Technologien in unserem Data Science Lab zur Prüfung von Potenzialen innovativer Geschäftsszenarien
  • Unterstützung unserer Data Scientists in der Datenexploration und Workshops mit Fachanwendern zur Gewinnung von Erkenntnissen
  • Lösung von Einschränkungen bei der Datenaufbereitung und Data Mining für Marketing und Vertrieb in der Crossselling-Analyse durch den Einsatz von Spark
  • Neue Visualisierungsansätze zur Darstellung von Geschäftsprozessen und Sensordaten durch Location Intelligence, z. B. zur Auslastung und Behebung der Fehleranfälligkeit einer Paletten-Fördertechnik
  • Forecasts im Sinne von Navigationssystemen erlauben ad hoc Aktualisierungen bis hin zu kurzfristigen Neuplanungen. Eine aggregierte Top-Down-Planung mit Hilfe von Treibern anstatt dem „Einsammeln“ von Bottom-Up-Werten dient der Flexibilisierung der Fertigung, die es ermöglicht, Bedürfnisse der Kunden schneller zu erfüllen, Produktzyklen und Lieferzeiten zu verkürzen und die Kapitalbindung durch dynamische, bedarfsgerechte Anpassung der Warenbestände zu reduzieren. Damit wird die operative Planung mit Eckwerten erstellt, die in einem vorgeschalteten Zielsetzungsprozess transparent hergeleitet werden. Die systemgestützte Erzeugung von Vorschlagswerten für die Planung dient insbesondere als Basis für Prognosen / Forecasts
  • Die Integration von Simulationsfunktionalitäten ermöglicht eine mehrdimensionale Betrachtung im Sinne alternativer Szenarien
  • Konzeption von skalierbaren und agilen Architekturlösungen sowie Toolauswahl und Softwareportfolio-Zusammenstellung
  • Supervised Data Lake für die Zusammenführung unterschiedlichster Datenquellen zu Analysenzwecken auf der Grundlage einer Data Governance. Konzeptions- und Integrationsaufwände werden drastisch reduziert. Mit einem spezifisch dafür entwickelten agilen Vorgehensmodell nach der Vorgabe: Think big - start small - act now
  • Konzeption von bestehenden Data Warehouses mit einem Data Lake zur Datenverarbeitung aller Anforderungen
  • Kostenoptimierte Nutzung von Massendaten durch das Konzept des Data Offloading. Die Speicherung und Verarbeitung der zunehmenden Datenmenge in einem günstigen System wie Hadoop lässt mehr freie Kapazität der Produktivsysteme zu. Dadurch lässt sich die Performance auf dem Produktivsystem optimieren und Lizenzen sparen
  • Konzeption und Umsetzung einer Datenvirtualisierung als Weiterentwicklung bestehender Ansätze wie Data Federation, EII, EAI zur Komplexitätsreduktion der unterschiedlichen Datenformate und Vermeidung von Dopplungen in der Datenhaltung
  • Analytics as a Service-Analyse des Business Case mit dem Kunden mit anschließendem Design, Implementierung und Betrieb der Lösung. Leistungskern ist ein flexibel abrufbares Data Science Competence Team. Vorhandene Ressourcen werden genutzt oder extern vom Provider oder einer Cloud bezogen. Gezielter Einsatz von Prozessen, Daten, Kennzahlen und Technologien

Weiterführende Informationen

Ihr Ansprechpartner

Michaela Cajska

Sales Manager

T +49 69 97460-700

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