Data Analytics & Process Mining
Wir helfen Ihnen bei der datenbasierten Entscheidung.
Leistungen im Bereich Digitalisierung
Leistungen im Bereich Digitalisierung
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
