Data Science und Analytics für die Industrie2020-05-07T13:48:06+02:00

Data Science und Analytics für die Industrie

Data Science und Analytics bringen Industriedienstleistungen auf ein neues Level

In der Industrie bieten schnelle Datenanalysen viel Potenzial, Services kontinuierlich zu verbessern. Zusätzlich unterstützt Data Science hier bereits in Form von verschiedenen Anwendungen in der Praxis mit dem Ziel, Prozesse zu beschleunigen, zu automatisieren und zu optimieren. Gerade bei kritischen Prozessen wie unter anderem im Umgang mit Chemikalien oder Lebensmitteln kann Data Science helfen, Unregelmäßigkeiten unmittelbar aufzudecken und so schnell Reaktionen und Gegenmaßnahmen einzuleiten.

 

84% Zeitersparnis
18% Bessere Daten
98% Operational Excellence

Use Case: Maschinelles Lernen verbessert Datenqualität und Prognosen

Bei einem unserer Projekte bei einem Infrastruktur-Anbieter wurde schnell deutlich, wie stark die Kombination verschiedener Data-Science-Modelle Unternehmensprozesse verbessern kann. Der Hintergrund: In dem Industriepark werden toxische Abwasser über ein Kanalsystem in eine Kläranlage weitergeleitet. Um die Wasserqualität zu sichern, müssen hier bei Unregelmäßigkeiten schnellstmöglich Gegenmaßnahmen eingeleitet werden. Regelmäßige Proben von Wassertemperatur, Menge, Leitfähigkeit oder pH-Wert durch Sensoren werden durchgeführt. Mit Hilfe der kritischen Anomalieerkennung war es hier möglich, Datenausreißer unmittelbar zu identifizieren.

Nach einer Einführung unserer Data Scientists in die teils sehr komplexen Datenstrukturen und operativen Prozesse des Unternehmens haben sie im Rahmen eines Proof-of-Concepts einen Algorithmus entwickelt, der bei Unregelmäßigkeiten ausschlägt. Mithilfe von Unsupervised Learning konnten zunächst Ausreißer in der Datenqualität festgestellt und darauf basierend mit Supervised Learning anhand von Zielwerten festgestellt werden, wann ein besorgniserregender Abwasserwert auftreten wird.

0% schnellere Reaktionszeit
0Tage Time-to-Value
0Terabyte Datenvolumen

Lieferengpässe aufgrund von Covid-19 mit Data Analytics frühzeitig erkennen

Gerade in der aktuellen Krisenzeit kann es für Unternehmen enorm wichtig sein, Lieferengpässe frühzeitig zu erkennen, um direkt handlungsfähig zu sein. Denn die Corona-Krise stellt die Wirtschaft auf die Probe. Zunehmend kommt es zu Lieferengpässen, da Lieferanten womöglich ausfallen, und die Preise für Ersatzlieferungen steigen stark. Die Frage, wie man während unsicherer Versorgungslagen den Überblick behält und Transparenz in der Beschaffung schafft, beschäftigt dementsprechend viele Unternehmen. Zusätzlich steigen die Anforderungen an Data Analytics: Auswertungen zu bestimmten Krisenthemen werden sehr schnell [...]

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