Production Analytics

Die Herausforderung


Die durch die Digitalisierung fortschreitende Komplexität vorliegender Unternehmensdaten übersteigt immer häufiger die Grenzen der Leistungsfähigkeit etablierter Kalkulations-Tools, wie bspw. Microsoft Excel. Der Zugang zu einer datenbasierten Identifikation von Ursachen für die Erreichung einer unzureichenden logistischen Performance der Produktion bleibt Unternehmen daher häufig verwehrt.

Durch die am IFA entwickelten Modelle und das vielfach angewandte Vorgehen zur Analyse von Produktions- sowie Lagerdaten unterstützt Sie das IFA bei der Schaffung eines einheitlichen Datenverständnisses. Die Entwicklung einer Datenvorverarbeitungsstruktur ermöglicht es, Ursachen einer geringen logistischen Performance Ihrer Lieferkette zu identifizieren und Maßnahmen abzuleiten.

Unsere Vorgehensweise


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Zieldefinition und Datenaufnahme

Definition des Datenanalyseziels und Aufnahme sämtlicher relevanter Bewegungs- und Stammdaten (Master Data).

Datenvorverarbeitung und -validierung

Aufbereitung sowie Validierung der aufgenommenen Datenstruktur und Aggregation eines validen Datenmodells.

Logistische Ursachenanalyse und Maßnahmenableitung

Identifikation wesentlicher Hebel zur Erfüllung der Zielstellung und Ableitung kurz- sowie langfristiger Maßnahmen.

Ihr Nutzen


Ableitung valider Datenquellen für zukünftige Datenanalysen

Datenanalytisch abgesicherte Maßnahmen zur Erreichung logistischer Ziele

Nachvollziehbare, rekonstruierbare Datenvorverarbeitungsstruktur

Datenanalytisch validierte logistische Ziele

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Production Analytics
PDF, 2 MB

Ansprechpartner

Prof. Dr.-Ing. habil. Matthias Schmidt
Geschäftsführende Leitung
Prof. Dr.-Ing. habil. Matthias Schmidt
Geschäftsführende Leitung