Data Analytics & Process Mining

Wir helfen Ihnen bei der datenbasierten Entscheidung.

ifp Data und Process Analytics

Data Analytics, Process Mining, Data Mining, Big Data

In einer modernen Supply Chain werden zahlreiche Daten generiert und gespeichert. Alle Maschinen erzeugen Prozessdaten und teilen deren Zustand mit. Produkte geben Status- und Ortsmeldungen und die Logistik generiert Zeitstempel für Warenbuchungen und Transporte.

Für sich genommen, lassen sich aus diesen Daten nur singuläre Schlussfolgerungen ziehen. Die exponentielle Steigerung der Datenmenge (Faustformel: 90% aller Daten wurden in den letzten 2 Jahren erstellt) sorgt dafür, dass Daten schneller gesammelt und gespeichert werden, als sie systematisch für richtige Entscheidungen herangezogen werden. Um weitreichende Erkenntnisse zu gewinnen, müssen die Daten miteinander verbunden und mit neuartigen Methoden und Tools ausgewertet werden.

Data Analytics

Data Analytics und Process Mining werden immer öfter eingesetzt, um komplexe Daten in valide Informationen umzuwandeln. Wir unterstützen Sie im Bereich der Datensammlung, Datenanalyse und Dateninterpretation.

ifp consulting verfügt über hochentwickelte Werkzeuge, um mehr aus Ihren Daten zu machen. Neuestes Anwenderwissen aus unserem innovation.lab sowie unsere jahrelange und branchenübergreifende Erfahrung im mittelständischen Umfeld ermöglicht es uns:

  • übergreifende Zusammenhänge
  • tiefsitzende Ursachen und
  • zukunftsfeste Erkenntnisse

über Ihre Produktion, Logistik, Produkte, Lieferanten und Kunden zu gewinnen.

Prozessdaten analysieren

Process Mining

Digitale Spuren in IT-Systemen sammeln

Abweichungsursachen finden

Unternehmensprozesse sind oft unübersichtlich und komplex.

Es können sich Fehler, Ineffizienzen oder Prozessschleifen einschleichen, die zu Zeitverlust, steigenden Kosten oder Qualitätsverlust und schlussendlich zu unzufriedenen Kunden führen. Beim Process Mining werden speziell Prozessdaten auf Basis digitaler Spuren in IT- Systemen gesammelt, gespeichert und in ein Modell des realen Prozesses übersetzt.

So können nicht dokumentiere Prozessabläufe schnell dokumentiert und dokumentierte Prozessabläufe wiederum mit der Realität verglichen werden. Process Mining bietet sich somit gut als datengestützte Alternative bzw. Ergänzung zu Interviews, Multimomentaufnahmen und manuellen Datenanalysen in Beratungsprojekten an.

Mit den Ergebnissen können nun Prozesse optimiert oder Mitarbeiter in der Anwendung der dokumentierten Prozesse geschult werden. Im Gegensatz zu Prozess-KPIs, die zwar anzeigen können, dass beispielsweise die optimale Durchlaufzeit nicht erreicht wurde und wie hoch die Abweichung ist, kann durch Process Mining die Ursache der Abweichung gefunden und behoben werden.

Wir unterstützen Sie mit Big Data Analytics

Big Data Analytics hat sich in den letzten Jahren bei ifp consulting als Standard etabliert und wird in mehr als 80% aller Beratungsprojekte angewendet.

  • Planung
    Prüfung der Datenqualität, Datenverfügbarkeit und Datenbankhomogenität. Definition der erforderlichen Auswertungen und Auswertungsstrategie
  • Datenauswahl und -extraktion
    Auflistung der für die Auswertungen notwendigen Daten und Unterstützung bei der Extraktion aus dem ERP-System, mit oder ohne Live-Daten Anbindun
  • Datentransformation
    Datenbereinigung (Korrektur oder Filterung von falschen Daten) und Datenreduktion (Bestimmung der relevanten Aggregationsebene)
  • Data- oder Process-Mining
    Mustererkennung mit Big Data Software wie Power BI, Tableau, Celonis oder in-House Software
  • Interpretation & Evaluierung
    auf Basis von bereits 4.000 aufbereiteten Lösungen für unsere Kunden.

Big Data Analysetools

Erprobte Wissensgenerierung

Der Einsatz von Analysetools wird heutzutage bei jeder zweiten Beratung vom Kunden gefordert. Ifp consulting führt seit Jahren alle Projekte mit dem Einsatz von Big Data Analysetools durch, sofern die Kundendatenqualität und -struktur es ermöglicht. Die ifp-Vorgehensweise zur Big Data Analytics basiert auf erprobten wissenschaftlichen Wissensgenerierungsprozessen.

Worin liegen die Vorteile des Process Mining?

Ein großer Vorteil des Process Mining ist die Objektivität. Denn Process Mining basiert auf Daten, die über IT-Systeme gesammelt wurden und nicht auf Annahmen oder subjektiven Einschätzungen einzelner Personen.

Zudem kann Process Mining für einzelne Prozesse regelmäßig wiederholt werden, so dass eine iterative Prozessoptimierung möglich wird. Dies sorgt für Agilität in einer sich schnell wandelnden Unternehmenswelt. Die Wiederholbarkeit lässt sich dabei, wie bei Big Data Analysen, über eine direkte Anbindung an das ERP-System realisieren.

Typische Process Mining Anwendungsfälle bei ifp consulting sind:

  • Engpassanalysen
  • Durchlaufzeitanalyse und Durchlaufzeitreduzierung
  • Ermittlung und Definition des „Happy Path“
  • Suche nach unerwünschten Abweichungen im Prozess und Ermittlung der Ursachen

Zusammenarbeit mit ifp consulting

  • Systematisches Data Analytics 
    Standardmäßiger Einsatz von Data Analytics und Process Mining in allen Projekten
  • Interne Fachkompetenz
    Berater mit Data Analytics Spezialisierung, Mathematiker und IT-Entwickler
  • ERP-System Datenkompetenz
    Vertiefte Kenntnisse von Datenstrukturen. Supportmöglichkeit bei der Datenvorbereitung
  • Standardisierte Tools
    Verwendung von weit verbreiteten Tools wie Tableau, Power BI, RapidMiner oder Celonis
  • Hohe Anpassungsfähigkeit
    Verwendung von kundenspezifischen Anwendungen und Methoden bei Bedarf
  • Transparenz
    Bereitstellung aller Quelldateien und Auswertungen im originalen Format

Faktoren des Erfolgs

Bei der Big Data Analyse benötigen Sie die richtigen Methoden und Werkzeuge. Unser Team hilft Ihnen dabei, komplexe Prozess- und Produktdaten zu analysieren.

Auswertungen

Take away

Nach der Interpretation und Evaluierung Ihrer Daten werden gegebenenfalls neue ergänzende Auswertungen vorbereitet oder bestehende Auswertungen optimiert.

Diese können z.B. sein:

  • Automatische Kapazitätsplanung anhand von rohen SAP-Daten und Vertriebsprognosen
  • Clusteranalysen, Stücklistenanalyse & -optimierungen
  • Make-or-Buy Analysen
  • Stammdatenbereinigung und -aufbereitung

Sie haben Fragen?
Wir helfen gerne weiter!

Ihr Ansprechpartner:
Clément Ferry

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