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Digitalisierung > Business Analytics – Process Innovation

Business Analytics – Process Innovation

Was war? Was wird sein? – Nutzen Sie Ihre Daten aus der Vergangenheit zur strategischen Optimierung Ihrer jetzigen und zukünftigen Unternehmensprozesse.

In einzelnen Prozessschritten fallen eine Vielzahl an unterschiedlichen Daten an. Ein Beispiel dafür sind unsere Bildverarbeitungssysteme, mit denen Maschinen sehen können und die schon die Grundlage für umfangreiche Prüfaufgaben bilden. Auch in unserer Automatisierungstechnik werden Entscheidungen in Regelkreisen und Steuerungen anhand von Prozessdaten getroffen.

Mit modernen Methoden zur Verarbeitung von Big Data, wie Machine Learning, Data Mining oder der Verwendung von statistischen Werkzeugen, lässt sich der Wert der Daten multiplizieren. Das Ganze kann zusätzlich erweitert werden, durch Vernetzung mehrerer Systeme, durch Metadaten, durch Internetquellen oder zusätzliche Sensorik.

Aus der Vergangenheit lernen

Die Fragen, die sich bei Business Analytics stellen, gehen weiter als "Was ist geschehen?", es geht darum, zu beantworten "Was wird passieren?" oder "Was soll getan werden?". Daten sind dabei der Rohstoff für Entscheidungen und Prognosen.

Einer der wichtigsten Voraussetzungen, um einen Wert aus Daten zu ziehen, ist das Verstehen der Geschäftsprozesse. Hier bringen wir von PSI Technics unsere langjährige branchenübergreifende Erfahrung mit ein, um gemeinsam mit den Kunden und Partnern in einem Co-Creation-Prozess das optimale Ergebnis zu erzielen.

Das Prinzip

Unser Vorgehen orientiert sich dabei am ASUM-DM (Analytics Solutions Unified Method for Data Mining) Prozess, der Projekte in fünf Phasen einteilt, begleitet von einem Projektmanagement. Auch hier ist die erste Grundlage zur Nutzung der Daten das Geschäftsverständnis. Die einzelnen Phasen sind:

1. Analyse (Analyze)

Es ist wichtig für uns, den gesamten Prozess unserer Kunden zu verstehen. Die Aufgaben können nicht autark betrachtet werden, sie gliedern sich ein in Geschäftsprozesse. Die Zusammenarbeit mit unseren Kunden bilden das Fundament zum Verständnis der Geschäftsprozesse und den daraus abgeleiteten Anforderungen und Zielen.

2. Design (Design)

Die Aufgaben teilen sich auf in verschiedene Module sowie deren Definition und Beziehungen zueinander werden festgelegt.

3. Konfiguration und Herstellung (Configure and Build)

In dieser Phase werden die Module umgesetzt. Auch hier wird ein iteratives, agiles Vorgehen durchgeführt und mit unseren Kunden abgestimmt.

4. Inbetriebnahme (Deploy)

Die Lösung wird bei den Kunden eingeführt und mit Schulungen der Mitarbeiter zur Nutzung freigegeben.

5. Betrieb und Optimierung (Operate and Optimize)

Während der Nutzung der Systeme erfolgt eine Rückkopplung, um kontinuierlich Verbesserungen umzusetzen und die Lösung zu optimieren.

6. Projektmanagement (Project Management)

Das Projektmanagement begleitet den gesamten Prozess, um die termingerechte Erreichung der Meilensteine des Projektes und zielgerichtete Kommunikation zu gewährleisten.

 

Diese standardisierte Vorgehensweise, die zuerst von IBM vorgestellt wurde, hat den Vorteil, dass sie auf beliebige Projekte für Business Analytics eingesetzt werden kann und unabhängig von Branchen und Anwendungen ist. Dadurch können Kosten für die Umsetzung reduziert und qualitativ hochwertige Ergebnisse erzielt werden.

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Möglichkeiten für Business Analytics

Big Data, Deep Learning, Business Analytics sind Schlagworte, die heute in aller Munde sind. Doch wo sind die Anwendungsfälle in der Praxis? Hier sind ein paar Beispiele, wie mit Daten und modernen Methoden ein echter Mehrwert geschaffen werden kann.

Process Mining
Bei Process Mining steht die Optimierung der Prozesse im Vordergrund. Die unterschiedlichsten, schon vorhandenen Prozessdaten können mit neu erhobenen Daten, wie zusätzlich erfassten Zeitstempeln, kombiniert werden, um z.B. mittels Deep Learning Potentiale zur Optimierung zu finden.

Predictive Maintenance
Die Instandhaltung vorhersagen, das ist das Ziel von Predictive Maintenance. Anhand von Daten aus der Vergangenheit und aktuellen Informationen lassen sich Instandhaltungsaufgaben vorhersagen und sind damit planbar.

Automatisierte Qualitätskontrolle / Qualitätssicherung
Durch Methoden wie Deep Learning oder durch die Verarbeitung großer Datenmengen lassen sich immer komplexere Aufgaben in der Qualitätssicherung durchführen. In der Produktion ist hier die Bildverarbeitung ein Vorreiter für die Verwendung von Deep Learning und die Umsetzung von Industrie 4.0.

Digitaler Zwilling
Die digitalisierte Abbildung von Prozessen, Produkten, Maschinen und vielem mehr stehen im Vordergrund von digitalen Zwillingen (Digital Twins). Mit einem digitalen Zwilling lassen sich zum Beispiel Veränderungen simulieren, um so deren Auswirkung vor der Implementierung vorherzusagen.

 

Unsere Anwendungsberater stehen Ihnen für schriftliche oder telefonische Anfragen gerne zur Verfügung. Wählen Sie die Telefonnummer +49 (0) 2630 91590-0 oder nutzen Sie das Kontaktformular / die E-Mail-Adresse support@psi-technics.com

 

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Orchestrator eines großen Plans
PSI Technics als Vorreiter im Business Ecosystem

Ein "Silicon Valley der Digitalisierung technischer Unternehmensprozesse" in Rheinland-Pfalz – das ist der ehrgeizige Plan des mittelständischen Technologieführers PSI Technics. 

PSI Technics aus Urmitz am Rhein entwickelt Automatisierungs- sowie Digitalisierungslösungen und hat sich in den letzten Jahren zunehmend auf automatisierte Bildverarbeitung zur Fehlererkennung, Wartung und Inspektion konzentriert. Ein weites Feld, das in zahlreichen Branchen Anwendung findet. Von der Lebensmittelprüfung bis zur Inspektion von Zügen hat PSI Technics tiefe Kompetenzen aufgebaut und unter anderem mit Hilfe Künstlicher Intelligenz, Digitalem Zwilling, und Software-Engineering skalier- und erweiterbare Lösungen geschaffen, die derzeit technologisch führend sind.

Die enorme Nachfrage aus der ganzen Welt zu bedienen, die Technologien weiterzuentwickeln und Schnittstellen zu angrenzenden Feldern aufzubauen, ist eine große Aufgabe, die Arbeit und Ertrag auch für andere Unternehmen bieten kann. Vorausschauend engagiert sich Geschäftsführer Karl-Heinz Förderer deshalb für den Aufbau eines Business Ecosystems. "Wir möchten ein Kompetenzzentrum zur Umsetzung wegweisender Ansätze im Bereich Automatisierung und Digitalisierung von technischen Prozessen in Unternehmen aufbauen. Innerhalb der nächsten fünf Jahre wollen wir in diesem Bereich zu den Marktführern zählen", formuliert Förderer seine Vision.

(Auszug der Pressemitteilung, PSI Technics, Urmitz, 01.02.2021)

In einem White Paper beschreiben Prof. Dr. Gordon Müller-Seitz, Lehrstuhlinhaber und Professor für Strategie, Innovation und Kooperation an der TU Kaiserslautern und Karl-Heinz Förderer, Geschäftsführer PSI Technics, wie die Vision auf der Basis eines Business Ecosystems gelingen kann. Es steht zum Download unter https://psi-technics.com/DE/Whitepapers.php bereit.

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Bildquellen: PSI Technics, Inodo, AdobeStock

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Downloads >Produktbroschüre Automatisierte Zuginspektion (PDF) >Produktflyer Analytics (PDF) >Produktflyer Beratungsangebot (PDF) >PSI Technics ist AWS Partner OnePager (PDF)