- Wie kann die Qualität von Produktionsprozessen gesteigert werden?
- Welche Kunden droht das Unternehmen zu verlieren und warum?
- Wann müssen Maschinen gewartet werden?
- Wie können zeitintensive Entscheidungswege verkürzt werden?
- In welchem Maße kann das Risiko beim Treffen von komplexen Entscheidungen gesenkt werden?
Die digitale Transformation verändert langfristig das Fundament jedes Unternehmens. Wer in Zukunft in seinen Geschäftsbereichen größt möglichen Nutzen und beste Ergebnisse erzielen will, ist darauf angewiesen Risiken frühzeitig zu erkennen, Geschäftsprozesse zu optimieren und Ressourcen mit maximaler Effizienz einzusetzen. Data Science & Advanced Analytics umfasst ein breites Spektrum von Werkzeugen, die Geschäftsabläufe untersuchen und helfen können, Änderungen und Verbesserungen herbeizuführen.
Einen Kunden aus der Automobilbranche haben wir sowohl mit prediktiven Methoden, als auch mit Prescriptive Analytics unterstützt und so eine Bedarfsvorhersage (Demandplaning) kombiniert mit optimierter Produktionsplanung ermöglicht. Neue Aufträge werden nun schnell und zuverlässig eingeplant. Bestehende Pläne gleichzeitig dahingehend optimiert, dass die Produktion möglichst effektiv abläuft. So wird gewährleistet, dass der Kunde seine Lieferung zum Wunschtermin erhält.
Erfahren Sie, wie X-INTEGRATE Werkzeuge der Advanced Analytics auch in Ihrem Unternehmen einsetzen kann und sprechen Sie uns an!
Unsere Kompetenzen rund um
Data Science & Advanced Analytics
Advanced Analytics bietet eine leistungsstarke Palette, um das eigene Unternehmen besser kennen zu lernen und Abläufe umfassend verstehen zu können. Mit ihrer Hilfe werden gesammelte Daten besser verstanden, aus denen dann wertvolle Informationen gewonnen werden, die zu besseren, fundiert gewonnenen Entscheidung führen. Die anschließende Bewertung erfolgt beispielsweise durch Was-Wäre-Wenn Szenarien mit deren Hilfe Entscheidungen automatisiert werden können. Durch das perfekte Zusammenspiel dieser Palette werden Prozesse verbessert, um Ihr Unternehmen positiv vom Markt abzuheben und konkurrenzfähig zu bleiben.
Der Erfolgsfaktor für eine effiziente Optimierung von Prozessen sind die gesammelten Daten. Kognitive Technologien sind in der Lage, den Datenschatz eines Unternehmens tiefgehend zu verarbeiten und daraus ein Verständnis für die Daten zu entwickeln. Dafür analysieren sie Daten – natürlich-sprachige ebenso wie strukturierte – und ordnen sie in ein semantisches System ein, so dass man sie innerhalb eines Bezugssystems verstehen kann. Solche Analysen können Unternehmen dabei helfen, Planungsprozesse zu verkürzen oder zu analysieren. Cognitive Computing können sowohl KI-Verfahren, als auch klassische Ketten aus Data Mining und neuronalen Netzen oder Predicitive Analytics sein. Sie dienen dem Ziel, dem Planer mehrere Alternativen zu bieten, unter denen er die aus Unternehmenssicht beste wählen kann.
- Standortoptimierung
- Supply Chain Opimierung
- Churn Prediction
- Produktionsoptimierung
- Lageroptimierung
- Predictive Maintanance
- Routenoptimierung
- Predictive Quality
- Unternehmensplanung
- Einkaufsplanung