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Datenanalyse-Software für transparente Durchlaufzeiten

In Zusammenarbeit mit dem Mittelstand-Digital Zentrum Ruhr-OWL konnten wir weiter an der Aufgabe arbeiten, unsere Analyse-Software für Unternehmen aus dem Bereich Logistik zu schärfen. Im Rahmen dieser Zusammenarbeit ist der folgende Artikel unter der Rubrik Erfolgsgeschichten auf der Site des Mittelstand-Digital Zentrums Ruhr-OWL erschienen:

Folge 3 GmbH erarbeitet Minimum Viable Product mit Mittelstand 4.0-Kompetenzzentren

Schnelle Produktionsprozesse, verlässliche Liefertermine: Wenn Kundenansprüche wachsen, gewinnt die Auftragsdurchlaufzeit an Bedeutung. Mit einer neuen Software zur Datenanalyse will die Folge 3 GmbH Unternehmen bei der Optimierung ihrer Prozessdurchlaufzeiten unterstützen – und gleichzeitig eine neue Zielgruppe erschließen. Der Hamburger Spezialist für Datenanalyse hat in der Medienbranche namhafte Kunden. Jetzt sollen Logistikunternehmen hinzukommen. Ein Ziel, das Folge 3 zusammen mit Digital in NRW und dem Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Hamburg verfolgt.

Datenanalyse als Basis für Optimierungen

Welche Schritte muss ein Kundenauftrag durchlaufen? Welche Zeit nimmt das in Anspruch? Und warum dauert es zum Teil (zu) lang? Antworten auf diese Fragen geben Prozessdaten. „Diese liegen auch in vielen kleinen und mittleren Betrieben vor. Nur werden sie nicht konsequent analysiert“, erklärt Prof. Dr. Axel Wagenitz, Leiter des Business Innovation Labs an der Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg und Konsortial- partner im Kompetenzzentrum Hamburg. Das soll in Zukunft die Datenanalyse-Software WILMA übernehmen. Das Analysetool kann Rohdaten untersuchen, Prozesse identifizieren und in eine Prozessstruktur überführen. „Zudem werden relevante logistische Indikatoren und Kennzahlen implementiert und die Software ermittelt, welche Faktoren ausschlaggebend für erfolgreiche oder weniger erfolgreiche Prozessdurchläufe sind“, so Folge 3-Geschäftsführer Christoph Fröhlich. Werden die Prozesse anhand dieser Daten analysiert, entsteht die Grundlage für gezielte Optimierungen.

Neues Produkt für Logistikunternehmen

Unterschiedliche Produktionszeiten von Aufträgen. Das Verhältnis von Auftrags- und Mitarbeiterzahlen. Unnötige Liegezeiten zwischen Fertigung und Versand: Daten können aufdecken, was im Unternehmensalltag verbessert werden kann – und wie. „Dennoch haben wir den Eindruck, dass viele Logistikunternehmen bei der Datennutzung noch am Anfang stehen“, so Christoph Fröhlich. „Daten werden zwar gesammelt, aber mit der Auswertung und Aufbereitung zur Nutzung hapert es. Hier herrscht hoher Bedarf und gleichzeitig großes Interesse, etwas an der Situation zu ändern.“ Aus diesem Grund hat Folge 3 das Datenanalyse-Tool in Zusammenarbeit mit dem Kompetenzzentrum Hamburg auf die Logistikbranche ausgerichtet. Gemeinsam mit Digital in NRW wird das Konzept zur Optimierung der Prozessdurchläufe weitergeführt, ein marktreifes Produkt entwickelt und mit Logistikunternehmen getestet.

Zentrale Features im Fokus

„Im ersten Schritt haben wir einen Geschäftsmodell-Workshop gemacht und grundlegende Fragen geklärt“, blickt Alexander Krooß, Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer IML und Projektleiter bei Digital in NRW, auf den Beginn der Zusammenarbeit zurück. „Was kann das Produkt? Welche Zielgruppe soll erreicht werden?“. Schnell wurde deutlich: WILMA ist ein Tool mit vielen Features zur Datenanalyse, Datenauswertung und -aufbereitung, aber ohne direkten Kundenbezug. „Wir haben die Software über zwölf Monate hinweg entwickelt. Da kam ein Feature nach dem anderen hinzu“, erklärt Christoph Fröhlich. „Jetzt möchten wir das Ganze entschlacken, auf zentrale Funktionen konzentrieren und diese zur Anwendung bringen.“

Mehr Planungssicherheit

Im Zentrum der Pilotierung, die seit Anfang März läuft, steht daher das Clustern von Prozessdurchläufen mit Hilfe von statistischen Verfahren und künstlicher Intelligenz. „Das Tool identifiziert bestimmte Merkmalskombinationen, z.B. eines Auftrags, die zu guten oder auch zu langen Durchlaufzeiten führen“, so Alexander Krooß. „Sind diese Eigenschaften und die daraus resultierenden Ergebnisse bekannt, können konkrete Änderungen beispielsweise an den Prozessen oder der Produktions- und Auftragsplanung vorgenommen werden.“

Feinschliff für die User Experience

Auch an der User Experience und am User Interface wird bis zum Projektabschluss Ende Juni noch gearbeitet. Dann soll das Minimum Viable Product erstellt sein. „Das ist ein straffer Zeitplan“, sagt Alexander Krooß. „Aber wir arbeiten bereits mit ersten Unternehmen als Pilotpartner zusammen und haben schon einiges geschafft.“ Das sieht Folge 3-Geschäftsführer Christoph Fröhlich ähnlich: „Wir sind schon weit. Zurzeit machen wir die Software intuitiv nutzbar. In enger Zusammenarbeit mit Digital in NRW bekommt sie jetzt den letzten Feinschliff“.

… mehr über unsere Datenprojekte

zur Veröffentlichung beim Mittelstand-Digital Zentrum-OWL

Data Analytics für das digitale Produkt

Folge Product Analytics ist eine Analyse-Lösung von Folge 3, die dem Produktentwickler eine datenbasierte Sicht auf das digitale Produkt zur Verfügung stellt.

Product Analytics

Folge Product Analytics funktioniert ähnlich wie Web Analytics. Während in Web Analytics aber nur das Nutzerverhalten auf der Seite oder in der App analysiert wird, berücksichtigt Product Analytics alle Daten, die für das digitale Produkt relevant sind. Diese Daten können aus den unterschiedlichsten Quellen stammen: interne Produktdatenbanken, Abverkaufszahlen, das Nutzertracking, Social-Media, Newsletter, die Userdatenbank, Daten von Partnern etc …

Folge Product Analytics bietet eine umfassende Sicht auf das digitale Produkt und ergänzt die traditionellen unternehmerischen Perspektiven um eine analytische Sicht. Unsere Lösung trägt zu einem vertieften Produktverständnis bei und vervollständigt die Entscheidungsgrundlagen für die strategische Fortentwicklung. Darüberhinaus unterstützt es bei der Aufgabe, die Datennutzung im Unternehmen zu verankern und zu intensivieren.

Der Ansatz

Folge Product Analytics basiert auf einem Baukasten-System, mit dem sich individuelle Lösungen passgenau für Ihre Anforderungen zusammenstellen lassen.

Big Data: Je mehr Datenquellen die Lösung nutzen kann, umso hilfreicher ist sie. Deshalb ist die Plattform so ausgelegt, dass beliebige Daten in jeder Größenordnung importiert und analysiert werden können.

Jedes Produkt ist anders: Weil kein Produkt dem anderen gleicht, bietet Folge Product Analytics keine starren vordefinierten Ansichten und Analysen, sondern alle Auswertungen und Strukturen lassen sich individuell erstellen. Und während sich das reale Produkt über die Jahre entwickelt, kann Folge Product Analytics kontinuierlich angepasst werden und hält mit der Entwicklung Schritt.

Das Rad wird nicht jeden Tag neu erfunden: Zwar gleicht kein Produkt dem anderen. Aber ebenso wird das Rad nicht an jedem Tag neu erfunden. Die grundsätzlichen Ansätze analytischer Datenverarbeitung sind einigermaßen universell und lassen sich auf die meisten Produkte anwenden. Deshalb bringt unsere Lösung viele fertige Module und Bausteine von Haus aus mit. So lassen sich mit wenig Aufwand in kurzer Zeit maßgeschneiderte, stabile Anwendungen aufbauen, die genau auf ihr Produkt zugeschnitten sind.

Daten für alle? … eigentlich nicht. Zugriff sollen nur die bekommen, die berechtigt sind und für diese soll es einfach sein. Folge Product Analytics bietet klare Mechanismen zur Steuerung von Zugriffsrechten und stellt sicher, dass Ihre Daten nur von denen gesehen werden können, die auch das Recht dazu haben.

Wissen aufbauen oder Maßnahmen veranlassen? Folge Product Analytics macht da keinen Unterschied. Alle Ergebnisse stehen auch maschinenlesbar über HTTPS für autorisierte Nutzer zur Verfügung und können so an nachfolgende Systeme übergeben werden. Dadurch lassen sich Analyse-Ergebnisse direkt in der Produktion und / oder der Ausspielung nutzen.

Das Baukastensystem

Folge Product Analytics bringt eine Vielzahl von Modulen mit, die den Aufbau individueller Anwendungen schnell und einfach machen. Beispielsweise lassen sich die folgenden Anforderungen einfach erledigen:

Performance-Indikatoren definieren: Wie Performance gemessen wird, ist in jedem Projekt unterschiedlich. Folge Product Analytics erlaubt die Definition individueller Performance-Indikatoren, sowohl von Einzel- als auch von Composite-Indikatoren.

Engagement-Scores berechnen: Engagement ist eine zunehmend verbreitete Methode um die Bedeutung von Angeboten zu messen. Wenn Sie Folge Product Analytics nutzen, können sie beliebig komplexe individuelle Engagement-Scores definieren.

Prognosen erstellen: Für alle Zielgrößen und Zeiträume die von den Daten abgedeckt werden, lassen sich Prognosen erstellen. Eine Vielzahl von Verfahren – vom einfachen statistischen Durchschnitt bis hin zum komplexen Neuronalen Netz – stehen zur Erstellung der Vorhersagen bereit.

Segment-Analyse durchführen: Oft will man die Ergebnisse innerhalb eines oder mehrerer Segmente vergleichen. In Folge Product Analytics lassen sich Segmente definieren und mit Filtern, Zeiträumen und Visualisierungen zu ausdrucksstarken Analysen kombinieren.

Für viele weitere Aufgaben stehen ebenfalls Module bereit.

Das Setup

Während der Inbetriebnahme von Folge Product Analytics erarbeiten wir gemeinsam mit Ihnen das ideale Setup für Ihren Anwendungsfall und unterstützen Sie bei Bedarf sowohl konzeptionell als auch in der Implementierung.

Wir bewerten gemeinsam mit Ihnen die relevanten Daten, führen Importe durch, diskutieren mögliche Performance-Indikatoren, erstellen Strukturen, Ansichten und Analysen und binden – falls es gewünscht ist – weitere Systeme ein. Zusätzlich schulen wir Ihre Mitarbeiter, so dass das Tool vom ersten Tag an produktiv genutzt werden kann.

Über die Inbetriebnahme hinaus bieten wir weitere Services und Schulungen, die es Ihnen erlauben, das Bestmögliche aus Folge Product Analytics herauszuholen:

  • Schulung Ihrer Entwickler, so dass Sie individuelle Anpassungen auch inhouse vornehmen können
  • Durchführung von Workshops und Schulungen, in denen die Teilnehmer lernen, wie Self-Service-BI die avancierte Nutzung der Rohdaten ermöglicht
  • Unterstützung bei der Analyse: Wir bringen Ideen für Analyse auf, diskutieren mit Ihnen Analyse-Ansätze, wählen Methoden aus und zeigen Ihnen wie Sie sie in Folge Product Analytics einbinden können

 

Für genauere Auskünfte rund um Folge Product Analytics  melden Sie sich gerne unter data@folge3.de