Produktions-unternehmen

Die Informationstechnologie (IT) spielt in Produktionsunternehmen eine immer wichtigere Rolle. Moderne Fertigungsprozesse sind stark automatisiert und vernetzt, um eine höhere Effizienz und Flexibilität zu erreichen. Die IT-Systeme müssen daher eine hohe Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit aufweisen, um einen reibungslosen Betrieb der Produktion zu gewährleisten.
Ein wichtiger Aspekt ist die Integration von Produktions- und Planungsprozessen in die IT-Systeme. Dazu gehören beispielsweise die Planung von Produktionsaufträgen, die Steuerung von Fertigungsprozessen sowie die Überwachung und Optimierung der Produktion. Moderne Produktionssysteme arbeiten oft mit Echtzeitdaten, die von Sensoren und anderen Geräten erfasst werden. Eine schnelle und präzise Verarbeitung dieser Daten durch die IT-Systeme ist daher unerlässlich.
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Integration von Lieferanten und Kunden in die IT-Systeme. Durch eine enge Zusammenarbeit können Bestellprozesse, Lagerbestände und Lieferungen besser koordiniert und optimiert werden. Die Verwendung von elektronischen Datenaustausch-Systemen (EDI) kann hierbei helfen, den Austausch von Daten zwischen den verschiedenen Unternehmen zu vereinfachen.
Die zunehmende Digitalisierung in der Produktion eröffnet auch neue Möglichkeiten für die Überwachung und Optimierung von Fertigungsprozessen. Durch die Verwendung von Machine-Learning-Algorithmen und künstlicher Intelligenz können beispielsweise Muster in den Produktionsdaten erkannt und Prozesse optimiert werden.
Insgesamt sind die IT-Anforderungen in Produktionsunternehmen in den letzten Jahren stark gestiegen. Es ist daher entscheidend, dass die Unternehmen über eine moderne und leistungsfähige IT-Infrastruktur verfügen und eng mit IT-Experten zusammenarbeiten, um die IT-Systeme auf die Anforderungen der Produktion abzustimmen. Nur so können die Unternehmen wettbewerbsfähig bleiben und den steigenden Anforderungen an eine moderne Produktion gerecht werden.
Wir kennen die Branche sehr gut, beraten erfahren bei der strategischen Ausrichtung zu Digitalisierung und Analytics und haben bereits viele Anwendungen fachlich konzeptioniert und diese erfolgreich umgesetzt.
Beispielsweise Vorhersage von Nachfrageentwicklungen, die Vorhersage von Finanzkennzahlen für die Konzernleitung, Beratung zu Design und Technologiegestaltung, Aufbau umfassender Business Intelligence Landschaften oder Analytics-Strategie. Dies ist nur eine Auswahl unserer Beratung und der Anwendungen.
Sprechen Sie uns an!


+++ Use Case +++

Vorhersagemodell senkt Kapitalbindungskosten

Unter der Maßgabe der besseren Kontrolle des Working Capital ist für das Controlling eine möglichst frühe Vorhersage des Werts der Lagerbestände wichtig, um entsprechende Steuerungsmaßnahmen ergreifen zu können.

Vorhersagemodell senkt Kapitalbindungskosten      

Das in Vorräten und Beständen gebundene Kapital ist insbesondere für produzierende Unternehmen eine ständige Herausforderung. Bestände als solche sind sowohl für das Supply Chain Management als auch für die Lagerhaltung nach der Produktion so gering wie sinnvoll möglich zu halten. Gemeinsam mit der B. Braun SE haben wir eine Vorhersage der Lagerbestände mittels Analytics-Algorithmen entwickelt, die mit einem Horizont von 12 Monaten im Ergebnis eine mittlere Abweichung von nur 2,57 % zum tatsächlichen Wert aufweist. Ein weiterer großer Mehrwert liegt in den Erkenntnissen, die durch die umfangreiche Analyse der Daten für die Fachanwender gewonnen werden konnten. Hierbei ließen sich Zusammenhänge und Effekte identifizieren, die auf herkömmlichen Weg bisher unentdeckt blieben.

+++ Use Case +++

Konzeption zu einer Analytics Strategie

Unternehmen brauchen in Zeiten der Digitalisierung eine individuelle Analytics-Strategie, die mit anderen strategischen Unternehmenszielen und weiteren Teilstrategien abzustimmen ist.

Konzeption zu einer Analytics Strategie      

Business-Intelligence-Strategie, Datenstrategie, Digitalisierungsstrategie, IT-Strategie, Big-Data-Strategie und jetzt noch eine Analytics-Strategie - wie viele Strategien braucht eine wettbewerbsfähige Organisation? Man darf diese Frage nicht pauschal beantworten, sondern sollte sich fragen, wann eine Analytics-Strategie gebraucht wird. Es zeigt sich, dass jedes Unternehmen eine individuelle Analytics-Strategie braucht, die mit anderen strategischen Unternehmenszielen und weiteren Teilstrategien abzustimmen ist. Gelingt es, alle Stakeholder zu involvieren und gemeinschaftliche Spielregeln und Themen zu definieren, ist die Basis für ein erfolgreiches Change-Management gelegt.

+++ Use Cases +++

+++ Use Case +++

Vorhersagemodell senkt Kapitalbindungskosten

Unter der Maßgabe der besseren Kontrolle des Working Capital ist für das Controlling eine möglichst frühe Vorhersage des Werts der Lagerbestände wichtig, um entsprechende Steuerungsmaßnahmen ergreifen zu können.

Vorhersagemodell senkt Kapitalbindungskosten      

Das in Vorräten und Beständen gebundene Kapital ist insbesondere für produzierende Unternehmen eine ständige Herausforderung. Bestände als solche sind sowohl für das Supply Chain Management als auch für die Lagerhaltung nach der Produktion so gering wie sinnvoll möglich zu halten. Gemeinsam mit der B. Braun SE haben wir eine Vorhersage der Lagerbestände mittels Analytics-Algorithmen entwickelt, die mit einem Horizont von 12 Monaten im Ergebnis eine mittlere Abweichung von nur 2,57 % zum tatsächlichen Wert aufweist. Ein weiterer großer Mehrwert liegt in den Erkenntnissen, die durch die umfangreiche Analyse der Daten für die Fachanwender gewonnen werden konnten. Hierbei ließen sich Zusammenhänge und Effekte identifizieren, die auf herkömmlichen Weg bisher unentdeckt blieben.

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Kontakt

Sie kennen Ihre Herausforderung und denken über eine Lösung nach.
Wir unterstützen Sie dabei konzeptionell strategisch, realisierungsbezogen bis hin zu betriebsunterstützend. Kontaktieren Sie uns gern für ein kostenfreies und unverbindliches Gespräch.

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