Strategie für die Kundeninteraktion
Strategie zur Kundeninteraktion
Wie gestaltet man einzigartige Kundeninteraktionen? Wie definiert man die richtigen Kanäle und Touchpoints? Wie lassen sich physische und digitale Kanäle und Touchpoints integrieren? Dies sind einige der wichtigsten Fragen, die im Rahmen einer Kundeninteraktionsstrategie beantwortet werden müssen.
- Digitalisierung und Vernetzung der Customer Touchpoints in einem Learning System
- Generierung von Reichweite, Optimierung des Sales Funnels und Erweiterung des Ökosystems der Marke
- Kontinuierliche Verbesserung durch analysebasierte Automatisierung und Innovation
- Verbesserung der Kundenbindungsrate durch Steigerung von Kundengewinnung und -bindung
- Verbesserung des NPS durch bessere Kundenerfahrungen
- Mehr Umsatz pro Verkauf durch optimierte Vertriebs- und Marketingleistung
- Verfügbarkeit von Daten und Zugang zu relevanten Expert*innen
- Unterstützung durch das Top-Management
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Unser Branchenführer
Cybersicherheits-Risikobewertung
Bewertung des Cybersecurity-Risikos
Cyber-Umgebung erfassen, kritische Risiken analysieren und einen konkreten Plan zur Risikominderung definieren
Die ganzheitliche Risikomanagement-Strategie von Siemens Advanta orientiert sich an den Kernzielen unserer Kunden und ermöglicht es ihnen, in einer Zeit zunehmender Unsicherheiten erfolgreich zu sein.
Siemens Advanta hilft bei der Identifizierung und Priorisierung von Risiken entsprechend ihrer geschäftlichen Konsequenzen und leitet individuelle Maßnahmen für ein proaktives Risikomanagement ab. Diese Managementperspektive hilft unseren Kunden, Risiken effektiv zu minimieren und schnellere Reaktionen durch priorisierte Maßnahmen, bessere Risikominderung und erhöhte Risikoabdeckung durch die Verknüpfung von IT-, OT- und Cloud-Umgebungen zu erreichen.
Siemens Advanta richtet seinen ganzheitlichen Risikomanagement-Ansatz an den zentralen Zielen seiner Kunden aus, und setzt dabei auf weltweit anerkannte Cybersecurity-Praktiken. Dies gewährleistet erhöhte Cybersecurity und Cyber-Resilienz in einer zunehmend unsicheren Welt.
Siemens Advanta bietet einen schrittweisen Ansatz zur Erfassung der Cybersecurity- Landschaft eines Unternehmens in vier Hauptbereichen: Governance, Menschen, Prozesse und Technologie. Risiken werden identifiziert und nach ihrer Auswirkung auf das Geschäft und der Wahrscheinlichkeit eines Cybersecurity-Vorfalls priorisiert. Schließlich definiert unser Team konkrete Maßnahmen, die direkt auf die individuellen Bedürfnisse unserer Kunden zugeschnitten sind.
Die Managementperspektive von Siemens Advanta ermöglicht es unseren Kunden, schnell zu handeln, sich auf die wichtigen Aufgaben zu konzentrieren, die Risikominderung zu optimieren und die Risikoabsicherung durch die Verknüpfung von IT, OT und Cloud zu steigern.
- Identifizierung von qualitativen und quantitativen Cybersecurity-Risiken
- Analyse und Priorisierung der identifizierten Risiken auf der Grundlage von Wahrscheinlichkeit und Auswirkungen
- Definition von Sicherheitskontrollen und Umsetzung von Maßnahmen zur Erreichung des angestrebten Sicherheitsniveaus
- Verbesserte Resilienz gegenüber unvorhergesehenen Herausforderungen und Risiken
- Verbesserte Flexibilität bei der Anpassung an sich ändernde Marktbedingungen und verbesserte Ressourcenzuweisung für ein effektives Risikomanagement
- Eine maßgeschneiderte Risikobewertungsmethodik, die auf die individuellen Bedürfnisse und Ziele des Unternehmens zugeschnitten ist
- Höherer Unternehmenswert durch Priorisierung von Risiken mit erheblicher Auswirkung und Maßnahmen zur Risikominderung
- Erweiterte Risikoabdeckung durch die Vernetzung von IT-, OT- und Cloud-Systemen
- Festlegung der wichtigsten Geschäftsziele durch die Geschäftsleitung
- Zugang zu wichtigen Daten, wie IT-Infrastruktur, Datenbestände und bestehende Sicherheitskontrollen
Unser Branchenführer
Datenstrategie
Datenstrategie
Unsere Enterprise Data Strategy-Lösung ermöglicht es Unternehmen, ihre Datenressourcen voll auszuschöpfen. Wir bewerten den Reifegrad der Datenstrategie von Industrieunternehmen, identifizieren Infrastrukturanforderungen, entwickeln Kompetenzen von Mitarbeiter*innen und setzen uns für eine ethische Datennutzung ein. Mit unserem robusten Framework zur Bewertung der Datenkompetenz von Unternehmen ermitteln wir die Fähigkeiten datenzentrierter Unternehmen, Mitarbeiter*innen und Prozesse sowie Tools und Infrastrukturen. Anschließend helfen wir unseren Kunden dabei, ihre Datenstrategie auf der Grundlage von Schwerpunktbereichen zu gestalten und umzusetzen.
- Eine klar definierte Roadmap und nachhaltige Unterstützung bei der Umsetzung der empfohlenen Datenstrategie-Initiativen und der Erreichung der gesetzten Ziele
- Nahtlose Integration von Dateninitiativen in übergreifende Geschäftsziele im Rahmen eines datenzentrierten Geschäftsansatzes
- Förderung einer datenzentrierten Kultur und der Datenkompetenz von Mitarbeitenden
- Optimierung der Datenerfassung und Einsatz von unterstützenden Tools und IT-Architektur
- Durchführung einer umfassenden Bewertung der Datenkompetenz, die Stärken und Wachstumschancen aufzeigt
- Konzentration auf wirkungsvolle Datenstrategie-Initiativen, um transformative Ergebnisse zu erzielen
Unsere Branchenführer
Sustainability-Check-up
Sustainability-Check-up
Im Dschungel der zunehmenden Kundenanforderungen und der sich ständig ändernden Vorschriften ist eine schnelle Bewertung der Nachhaltigkeitsreife eines Unternehmens unerlässlich. Unternehmen müssen verstehen, wo sie sich auf ihrem Weg zur Nachhaltigkeit befinden. Der Sustainability Check-up von Siemens Advanta ist eine schnelle zweiwöchige Bewertung des Reifegrads eines Unternehmens. Er beschleunigt die Nachhaltigkeitstransformation durch konkrete Empfehlungen zur Bewältigung künftiger Herausforderungen.
- Erhalten Sie ein einzigartiges Nachhaltigkeitsreifeprofil mit einem übergreifenden ESG-Score in 16 Kategorien
- Erhalten Sie erstklassige Einblicke mit maßgeschneiderten Empfehlungen und konkreten nächsten Schritten
Unsere Branchenführer
Kundenspezifische Lösungen
Kundenspezifische Lösungen
Design und Entwicklung von kundenspezifischen Lösungen
Die digitale Transformation, wie z. B. die Integration von IoT in ein Unternehmen, ist ein komplexer Prozess, der viele fundierte Entscheidungen erfordert. Siemens Advanta definiert, entwickelt und implementiert Lösungen, um die heutigen Herausforderungen zu bewältigen und neue Geschäftsanforderungen zu erfüllen. Die Implementierung der richtigen Lösungsarchitektur ist der Schlüssel zu wirtschaftlichem Fortschritt mit einer ganzheitlichen Perspektive. Dadurch wird sichergestellt, dass die besten Tools zur Lösung individueller Geschäftsanforderungen eingesetzt werden.
- Beratung und Integration
- Reduziertes Risiko und Komplexität
- Ganzheitliche, kundenspezifische End-to-End-Lösungen
Unser Branchenführer
Digitale Zwillinge als unverzichtbares Werkzeug für die moderne Wirtschaft und Industrie
Digitale Zwillinge als unverzichtbares Werkzeug für die moderne Wirtschaft und Industrie
Digitale Zwillinge werden in der modernen Wirtschaft und Industrie immer wichtiger, da sie es Unternehmen ermöglichen, ein tieferes Verständnis ihrer physischen Systeme, Prozesse und Produkte zu erlangen. Dieses Verständnis verhilft zu einer besseren Entscheidungsfindung, höheren Effizienz und verbesserten Qualitätskontrolle. Digitale Zwillinge erleichtern auch die vorausschauende Wartung und reduzieren somit Ausfallzeiten sowie Wartungskosten. Außerdem können Anpassungen in Echtzeit durchgeführt werden, um die Leistung und die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Teams zu verbessern. Darüber hinaus können digitale Zwillinge Nachhaltigkeitsinitiativen unterstützen, indem sie Einblicke in den Ressourcenverbrauch und die Abfallreduzierung bieten.
Die engen Projektzeitpläne und Fristen für den Erwerb von Vermögenswerten des Kunden erforderten grobe Annahmen über die Phasen der Inbetriebnahme der Produktionsstätte. Daher war es wichtig, für Transparenz und Validierung unserer zukünftigen operativen Pläne zu sorgen.
Verschiedene Faktoren wie die zukünftige Produktionsnachfrage, Standortbeschränkungen, Erweiterungsszenarien, Produktmix und Produktionskapazität haben als Ausgangsbasis für unseren Produktionsplan gedient. Dafür haben wir ein modulares Materialfluss-Simulationsmodell erstellt, das den Fabrikanforderungen für 2029 entspricht. Dieses Modell ermöglichte es uns, szenariobasierte Simulationen zur Materialfluss-Optimierung zu validieren und die Phasen für die Inbetriebnahme der Anlage zu definieren.
Die Simulation zeigte das Potenzial einer CAPEX Reduzierung um 22% und eine Steigerung der Anlagenauslastung um 35%. Die Materialfluss-Optimierung wurde anhand der Simulation validiert und es wurden detaillierte Angaben zur Ramp-up-Phase der Anlage und der zugehörigen Ausrüstung erstellt. Dies diente innerhalb des Unternehmens als Proof-of-Value des digitalen Zwillings für die Produktion.
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Revolutionierung von Forschung und Entwicklung im digitalen Zeitalter: Strategien für den Erfolg
Revolutionierung von Forschung und Entwicklung im digitalen Zeitalter: Strategien für den Erfolg
In der sich schnell entwickelnden digitalen Landschaft von heute sind Forschung und Entwicklung (F&E) für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Durch Investitionen können Unternehmen neue Technologien und innovative Ideen erforschen, um ihre Produkte und Dienstleistungen zu verbessern, Abläufe zu rationalisieren und neue Einnahmequellen zu erschließen. Darüber hinaus kann F&E Unternehmen dabei helfen, der Zeit voraus zu sein, indem sie verändernde Markttrends und Kundenpräferenzen antizipieren und sich an sie anpassen, so dass sie im digitalen Zeitalter einen strategischen Vorteil behalten können.
Unser Kunde investiert erheblich in Forschung und Entwicklung, um ehrgeizige Wachstumsziele zu erreichen. Er steht jedoch vor Herausforderungen, Technologien in marktfähige Produkte umzuwandeln und die unzureichende Digitalisierung und Prozesse in seiner Forschungs- und Entwicklungsabteilung anzugehen.
Wir führten eine strukturierte Prozessanalyse und eine Bewertung des digitalen Reifegrads durch, einschließlich einer Wertstromanalyse, um den aktuellen Ist-Zustandzu definieren. Dies führte zur Entwicklung eines Leitbilds und einer Roadmap für die laufende digitale Transformation in Forschung und Entwicklung mit konkreten KPI-Messungen und Aktivitäten. Darüber hinaus berechneten wir einen Business Case zur Verbesserungen der Digitalisierung: Um Empfehlungen für Prozessverbesserungen, eine Auswahlliste möglicher digitaler Lösungen und die Transformation des Projektaufbaus vorzuschlagen.
Wir begleiteten unseren Kunden durch einen methodischen Selbstbewertungsprozess und gaben ihm Feedback von außen, um die zugrunde liegenden Probleme zu identifizieren und wertvolle Verbesserungen zu entwickeln. Darüber hinaus halfen wir bei der Bewertung des Business Cases für ihre digitalen Lösungen. Unsere Unternehmensberatung, unser Fachwissen im Bereich der digitalen Transformation und unser technologisches Wissen trugen dazu bei, die digitale Reise unserer Kunden zu beschleunigen.
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Product Architecture in the Digital Age
Why modularity is key
Digitales Framework für eine effektive vorausschauende Wartung etablieren
Digitales Framework für eine effektive vorausschauende Wartung etablieren
Prädiktive Wartung ist essenziell für Unternehmen, deren Betrieb auf komplexe Maschinen und Anlagen angewiesen ist. Durch den Einsatz fortschrittlicher Analysen und Algorithmen für maschinelles Lernen kann vorausschauende Wartung dazu beitragen, potenzielle Probleme zu erkennen, bevor sie zu Ausfällen oder Produktionsverzögerungen führen. Dieser proaktive Ansatz kann die Wartungskosten senken, Ausfallzeiten von Geräten minimieren und die allgemeine Betriebseffizienz verbessern, was ihn zu einem unverzichtbaren Tool für moderne Unternehmen macht.
Ohne eine Möglichkeit, die Anlagenleistung zu visualisieren oder in Echtzeit zu überwachen, war unser Kunde nicht in der Lage, datengestützte Entscheidungen zur Anlagenwartung zu treffen. Infolgedessen war unser Kunde mit einem erheblichen Verwaltungsaufwand konfrontiert, der sich aus der Abhängigkeit von papiergestützten Wartungsplänen ergab.
Unsere Lösung wurde in der Umgebung einer Pilotanlage erstellt und iterativ verfeinert, wobei die nachfolgend aufgeführten Schritte befolgt wurden:
1. Bewertung der Hypothesen unserer Kunden in Bezug auf Hauptprobleme und Ursachen auf der Grundlage von Datenanalysen.
2. Definition und Priorisierung der Anwendungsfälle und der jeweiligen Softwarefunktionalitäten.
3. Agile Softwareentwicklung einer zustandsbasierten Anlagenüberwachungslösung unter Verwendung von Microsoft Azure Cloud- und Edge-Komponenten.
4. Integriertes Change Management als integraler Bestandteil der Lösungserstellung und -implementierung, um sicherzustellen, dass sowohl technische Leiter als auch Endbenutzer das volle Potenzial der neuen Anwendungen ausschöpfen.
Wir haben ein MVP („minimum viable product“, minimal einsetzbares Produkt) der zu entwickelnden Anwendung als Grundlage für den Übergang von zeitbasierter zu zustandsorientierter und vorausschauender Wartung ausgeliefert. Dies trug dazu bei, eine Grundlage für die mittel- und langfristige Wertschöpfung durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zu schaffen. Durch unser integriertes Change Management haben wir die Organisation unseres Kunden eingebunden und für die weitere Lösungsentwicklung und den Rollout in allen Werken befähigt.
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Going Hybrid in Industrial IoT
How a holistic data placement strategy solves the edge versus cloud decision.
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Unsere Branchenführerin
Cybersecurity Risiken und Präventionsstrategien für Brauereibetriebe
Cybersecurity Risiken und Präventionsstrategien für Brauereibetriebe
Cybersicherheit ist im heutigen digitalen Zeitalter von entscheidender Bedeutung, da sie vertrauliche Daten vor unbefugtem Zugriff, Diebstahl und Beschädigung schützt. Mit der zunehmenden Abhängigkeit von Technologie nimmt auch die Bedrohung durch Cyberangriffe zu. Die Folgen solcher Angriffe können schwerwiegend sein und von finanziellen Verlusten bis hin zu Reputationsschäden sowohl auf organisatorischer als auch auf individueller Ebene reichen. Daher sind Cybersicherheitsmaßnahmen unerlässlich, um den sicheren Betrieb digitaler Systeme zu gewährleisten und die Privatsphäre von Einzelpersonen und Organisationen zu schützen.
Unser Kunde stand vor Herausforderungen, da er nur einen begrenzten Einblick in seine Infrastruktur und seinen Betrieb hatte und ihm eine systematische Strategie zur Verbesserung seiner Sicherheit fehlte. Darüber hinaus gab es eine unzureichende Zusammenarbeit zwischen seinen IT- und OT-Organisationen.
Im Rahmen einer Sicherheitsbewertung der technischen Kontrollen und Betriebsverfahren haben wir Lücken identifiziert und adressiert, indem wir eine klare Richtung vorgegeben haben, die durch Richtlinien und Standards unterstützt wird. Unser Umsetzungsplan konzentriert sich auf Business Impact und die Lücken zwischen dem Ist- und dem Zielzustand. Mit einem programmatischen Ansatz für die Sicherheitstransformation mithilfe eines Sicherheitsprogramms für Brauereien haben wir erfolgreich ein Leitbild für das Unternehmen etabliert.
Unsere Bemühungen, die Transparenz in Bezug auf kritische technische und betriebliche Lücken zu verbessern, führten zur Schaffung eines Leitbilds, das durch robuste Standards und Richtlinien unterstützt wird. Um den Sicherheitsherausforderungen zu begegnen, haben wir ein Sicherheitsprogramm entwickelt, das die kundenseitigen IT- und OT-Organisationen vereinheitlichte und einen Rahmen für ihre Zusammenarbeit bot.
Unser Expertenteam
Angewandte Datenanalyse für die Industrie
Angewandte Datenanalyse für die Industrie
Wir bieten Kund*innen verschiedener Branchen gezielte Daten- und Analyselösungen, um datengetriebene Einsichten und daraus resultierende Wertschöpfung zu ermöglichen.
Datenanalyse und maschinelles Lernen für strategisches Wachstum, Innovation und operative Exzellenz
Daten sind ein Wegbereiter für strategisches Unternehmenswachstum, Innovation, verbesserte Rentabilität und betriebliche Effizienz. Mit sauberen, leicht zugänglichen und geregelten Daten kann Ihr Unternehmen neue Anwendungsfälle implementieren, um neue Dienstleistungen zu schaffen, tiefere Einblicke in Ihre Abläufe zu gewinnen und die geschäftlichen Herausforderungen von heute und morgen zu lösen.
Die Anwendung von Datenanalyse und maschinellem Lernen zielt darauf ab, reale Herausforderungen in Industriebranchen zu lösen: Es geht darum, Abläufe zu verbessern, Kosten zu senken, die Effizienz zu steigern und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen.
Unsere Expertinnen und Experten unterstützen Ihr Unternehmen von der strategischen Datenbewertung und -gestaltung bis hin zur Entwicklung von Data-Governance- und -Hygiene-Ansätzen, die auf globalen Best Practices basieren. Wir ermitteln das Mindestmaß an tragfähigen Daten, das für die Umsetzung von Anwendungsfällen und Diensten erforderlich ist. Außerdem stellen wir alle erforderlichen Architektur- und Konnektivitätsanforderungen bereit, um ein kohärentes Datenprojekt zum Leben zu erwecken. Wir begleiten Sie dabei, Ihren digitalen Unternehmensbestand besser zu nutzen und konsequente datengetriebene Wertschöpfung zu erzielen. Damit unterstützten wir Sie gleichzeitig dabei, Ihren digitalen Reifegrad und Ihre Angebote zu erweitern.
Entdecken Sie unsere maßgeschneiderte Produktpalette zur Unterstützung Ihrer Geschäftsanforderungen:
Angewandte Datenanalyse: Von der Datengrundlage bis zum IoT Digital Core
Bei der angewandte Datenanalyse verfolgen Organisationen einen ganzheitlichen Ansatz, um Daten optimal zu nutzen. Er beginnt mit einer Datengrundlagenermittlung, bei der die vorhandenen Quellen, Strukturen und die Qualität erfasst werden. Die strategische Datenanalyse konzentriert sich auf die wesentlichen Elemente für handlungsrelevante Erkenntnisse. Eine solide Datenverwaltung sorgt für Integrität, Sicherheit und Compliance. Angewandte Branchenanalysen setzen modernste Technologie ein, um aussagefähige Erkenntnisse zu gewinnen. Die IoT-Integration verbessert die Echtzeitüberwachung und die vorausschauende Analytik. Diese Themen treiben Innovation und betriebliche Effizienz voran.
Data Baselining, auch bekannt als Data Landscaping, ist unser Ansatz zur Verarbeitung und visuellen Organisation von Daten auf intuitive und leicht verständliche Weise. Dazu gehört die Entwicklung von Diagrammen, Karten, Schaubildern und Dictionaries, um die Beziehungen zwischen verschiedenen Datenelementen und Entitäten darzustellen. Nachdem wir die geeigneten Daten identifiziert haben (siehe " Mindestmaß an tragfähigen Daten "), verarbeiten wir sie, bereiten sie auf und bereinigen sie und gleichen sie für die Analyse ab. Dies umfasst in der Regel die Erstellung von Datenprofilen, die Bereinigung und Transformation, um die Genauigkeit, Konsistenz und Vollständigkeit der Daten zu gewährleisten.
Wir verwenden strategische Datenanalyse, um ein Mindestmaß an tragfähigen Daten (Minimum Viable Data, MVD) unserer Kund*innen zu identifizieren und anzustreben. MVD ist die minimale Datenmenge, die benötigt wird, um ein bestimmtes Ziel oder eine bestimmte Aufgabe zu erreichen. Das Konzept von MVD wird oft in agilen Entwicklungsansätzen verwendet, um Produkte schnell zu entwickeln und auf den Markt zu bringen, indem man sich auf die minimal erforderlichen Funktionen konzentriert, um die Kundenanforderungen zu erfüllen.
Bei der Datenanalyse bezieht sich MVD auf die minimale Datenmenge, die erforderlich ist, um Erkenntnisse zu gewinnen oder fundierte Entscheidungen zu treffen. Dies beinhaltet die Identifizierung der wichtigsten Datenvariablen, die Reduzierung von Datenredundanzen und die Beseitigung von überflüssigen Datenpunkten, die nicht zur Analyse beitragen.
Die Verwendung von MVD kann den Datenerhebungsprozess optimieren, Kosten und Zeit für Datenspeicherung und -verarbeitung reduzieren sowie Genauigkeit und Relevanz der Analyse verbessern. Die Konzentration auf die minimale erforderliche Datenmenge vermeidet Informationsüberlastung und erlaubt es Datenanalysten und Entscheidungsträgern, sich auf relevante Daten zu konzentrieren.
Es ist wichtig MVD nicht als starr oder festgelegt zu betrachten. Da sich Geschäftsbedürfnisse und -ziele ändern können, kann sich auch das Mindestmaß an tragfähigen Daten ändern, und es können zusätzliche Daten erforderlich sein, um tiefere Einblicke zu gewinnen oder anspruchsvollere Ziele zu erreichen.
Wir setzen Data Governance als Prozess ein, um die Qualität, Verfügbarkeit, Integrität und Sicherheit von Daten in einer Organisation zu verwalten und sicherzustellen. Wir arbeiten mit unseren Kund*innen zusammen, um Richtlinien, Verfahren und Standards für das Datenmanagement festzulegen und Verantwortlichkeiten zuzuweisen. Dabei stellen wir sicher, dass regulatorische Anforderungen eingehalten werden.
Der Data-Governance-Prozess umfasst in der Regel folgende Schritte:
- Festlegung von Datenrichtlinien: Richtlinien, die die Verwaltung von Daten regeln, einschließlich Datenqualität, Datensicherheit, Datenschutz und Datenaufbewahrung.
- Festlegung von Datenstandards: Definition von Datenstandards, die die Regeln für die Sammlung, Speicherung und Verwendung von Daten vorgeben, z. B. Datenformate, Datendefinitionen und Datenvalidierungsregeln.
- Zuweisen von Datenverantwortung: Identifizierung von Datenverantwortlichen, die für die Verwaltung bestimmter Datensätze verantwortlich sind, und Zuweisung von Datenhütern, die für die Qualität und Genauigkeit der Daten verantwortlich sind.
- Festlegung von Datenprozessen: Entwicklung von Prozessen zur Verwaltung von Daten über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg, einschließlich Datenerfassung, -speicherung, -verarbeitung und -verbreitung.
- Sicherstellung der Datensicherheit: Implementierung von Maßnahmen zum Schutz der Daten vor unbefugtem Zugriff, wie z.B. Verschlüsselung, Zugangskontrollen sowie Datensicherung und -wiederherstellung.
- Überwachung der Datenqualität: Regelmäßige Überwachung der Datenqualität, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt, vollständig und konsistent sind.
- Überprüfung der Datenkonformität: Regelmäßige Durchführung von Audits, um die Einhaltung von regulatorischen Anforderungen sowie internen Richtlinien und Verfahren sicherzustellen.
- Kontinuierliche Verbesserung: Fortlaufende Überprüfung und Verbesserung des Data-Governance-Prozesses, um sicherzustellen, dass er weiterhin effektiv und effizient den Datenmanagementanforderungen der Organisation entspricht.
Unser Ansatz ist ein echter End-to-End-Prozess, von der anfänglichen Identifizierung des Mehrwerts bis hin zur Implementierung angewandter analytischer Lösungen. Wir arbeiten mit unseren Kund*innen von der ersten Entdeckung über POC (Alpha) und MVP (Beta) bis hin zur vollständigen Implementierung und Unterstützung zusammen.
Unser Analyseentwicklungsprozess ist ein Rahmenwerk für das Design, die Entwicklung und Implementierung von Analyselösungen für spezifische geschäftliche Problemstellungen. Der Prozess umfasst mehrere Stufen, die aufeinander aufbauen, um eine erfolgreiche Analyselösung für Kund*innen zu schaffen. Dazu gehören die Problemdefinition, Datenerfassung, Datenvorbereitung, Datenexploration, Modellierung, Evaluierung und Implementierung.
Insgesamt ist der Analyseentwicklungsprozess iterativ und beinhaltet mehrere Zyklen zur Verfeinerung und Verbesserung der Analyse-Lösung. Der Schlüssel zum Erfolg liegt darin, sicherzustellen, dass die Analyselösung auf die betrieblichen Problemstellungen und die Bedürfnisse der Beteiligten abgestimmt ist und dass die gewonnenen Erkenntnisse in Handlungsanweisungen umsetzbar sind und so zur Wertschöpfunng beitragen können.
Der industrielle IoT Digital Core stellt für Kund*innen ein System zur Wertsteigerung ihrer bestehenden Daten dar. Bestehende Daten werden auf einfache Weise integriert und bereitgestellt, Anwendungsfälle erstellt und kann ohne Technologiefokus von Multiplikatoren im Unternehmen aufgegriffen werden, um den Wertschöpfungsprozess rasch zu beginnen.
Der IoT Digital Core und die Datenanwendungsfälle und -analyse sind zwei wesentliche Komponenten der IoT-Technologie. Sie arbeiten zusammen, um Daten in Echtzeit von verbundenen Geräten und Sensoren zu sammeln und zu analysieren.
IoT Digital Core: Der IoT Digital Core bildet das Fundament eines IoT-Systems. Er besteht aus der Hardware und Software, die den Datenfluss von verbundenen Geräten zur Cloud verwalten. Der Digital Core umfasst die Geräte selbst sowie die Gateways und Edge-Geräte, die zur Datenerfassung und -übertragung zur Cloud verwendet werden. Neben der Hardware umfasst der Digital Core auch Software wie Betriebssysteme, Sicherheitssoftware und Datenverwaltungssysteme. Anstatt sich auf die Technologie zu konzentrieren, handelt es sich hierbei um einen beschleunigten Systemansatz für die Wertschöpfung aus Ihren Daten, zu dem auch Integrationsadapter, Datenmodelle und Workflows gehören.
Datenanalyse: Sobald Daten vom Digital Core erfasst wurden, werden sie mithilfe von Datenanalysetools verarbeitet und ausgewertet. Datenanalyse beinhaltet die Anwendung statistischer und maschineller Lernalgorithmen, um Muster in und Erkenntnisse aus den Daten zu identifizieren. Diese Erkenntnisse können verwendet werden, um industrielle Prozesse zu optimieren, die Produktqualität zu verbessern und Ausfallzeiten zu reduzieren. Datenanalyse kann auch eingesetzt werden, um Ausfälle von Geräten vorherzusagen und entsprechend Wartungsbedarf festzu.
Zusammen bilden der IoT Digital Core und die Datenanalyse ein leistungsstarkes System zur Verwaltung und Analyse von IoT-Daten. Durch die Erfassung und Analyse von Daten in Echtzeit können Unternehmen wertvolle Einblicke in ihre industriellen Prozesse gewinnen und datenbasierte Entscheidungen zur Verbesserung von Effizienz, Produktivität und Rentabilität treffen.
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