Big Data als neuer Partner von Six Sigma Optimierung der diskreten Produktion

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Big Data als neuer Partner von Six Sigma Optimierung der diskreten Produktion"

Transkript

1 Big Data als neuer Partner von Six Sigma Optimierung der diskreten Produktion Frank Effenberger, Marco Fischer, , München

2 Agenda Firmenpräsentation Einführung Anwendungsfall Fazit

3 Zahlen und Fakten Robotron Datenbank-Software GmbH Gründungsjahr 1990 Geschäftsform GmbH (9 Gesellschafter) Mitarbeiterzahl 349 (Stand 01/2015) Stammkapital Umsatz 2013 Umsatz ,4 Mio. EUR 31,1 Mio. EUR 31,2 Mio. EUR Hauptsitz Oracle-Partner ISO 9001 zertifiziert Schulungs- und Kongresszentrum

4 Robotron-Firmengruppe Tschechien: Robotron Database Solutions s.r.o. Schweiz: Robotron Schweiz GmbH Österreich: Robotron Austria GmbH Russland: Robotron Rus GmbH Deutschland: Robotron ECG solutions GmbH Deutschland: SASKIA Informations-Systeme GmbH

5 Unsere Kernkompetenz

6 Einführung

7 Six Sigma Systematisches und datengetriebenes Vorgehen des Qualitätsmanagements mit dem Ziel, Prozessverbesserungen auf Basis von Kundenanforderungen zu erreichen Tiefgreifende statistische Datenanalyse des gesamten Geschäftsbzw. Produktionsprozess, um messbare Steuerungsgrößen für Prozessverbesserungen zu ermitteln und unmittelbare Einflussgrößen zu identifizieren DMAIC-Zyklus: Define, Measure, Analyze, Improve, Control Vorgehen ist stark vom Expertenwissen der Prozessbeteiligten und der Methodenkompetenz des Prozessanalysten abhängig Daten werden basierend auf menschlichen Hypothesen für die Analyse des Prozesses erhoben

8 Data Mining integriert Prozessdaten in das Erklärungsmodell Prozessdaten bergen historisierte, wettbewerbsrelevante Informationen, welche die Charakteristik von Prozessen beinhalten und daher neben dem menschlichen Wissen einen gleichbedeutenden Wissensanteil besitzen Explorative Datenanalyseverfahren des Data Mining schaffen die Möglichkeit, Prozessdaten hypothesenfrei auf potentielle Erklärungsmodelle zu untersuchen Verfahren zum Auffinden von Zusammenhängen Verfahren zum Auffinden von Regeln Verfahren zum Auffinden von Strukturen Data Mining liefert Erkenntnisse und Zusammenhänge, die bisher verborgen blieben oder außer Acht gelassen wurden, weil sie entweder für nicht entscheidungsrelevant oder für nicht analysierbar gehalten wurden DMAIC-DM: Erweiterung von Six Sigma DMAIC in der Phase Analyze um einen standardisierten Data-Mining-Prozess

9 Anwendungsfall

10 Gangerkennung bei einem Automobilzulieferer Lage bei Automobilzulieferer Gangerkennung mit Sensoren Sensoren müssen kalibriert werden Herausforderungen Kalibrierung der Sensoren erfolgt durch Daten aus über 500 verschiedenen Messpunkten (>50 Mio. Werte bei > Sensoren) Messdaten werden durch Software kalibriert, diese ist schwer wartbar und komplex und zeitaufwändig Ziel: 14 bzw. 10 Zielvariablen auf Sensor schreiben für korrekte Kalibrierung (jeder Sensor erhält individuelle Werte, 4 lassen sich aus anderen berechnen)

11 Identifikation der aussagekräftigsten Messpunkte Erster Gang Auswahl der Messpunkte Knüppelposition (X,Y) und Luftspalt bestimmen Position Skizze: - Kleine Kreuze = Messpunkt - Grüner Punkt = Optimaler Messpunkt (Erstkalibrierung) - Großer Kasten mit Kreuz = Definition Gang Vierter Gang

12 Ziele und Vorgehensweise Ziele Senkung der Anzahl der benötigten Messpunkte für die Kalibrierung Zielgenaue vorhersage der 14 Zielvariablen mit ausreichender Qualität Vorgehen Identifikation der Messpunkte mit größtem Einfluss Identifizierung des besten Prognosemodells Problem Relevante Messpunkte und Modell hängen voneinander ab Aufgrund großer Datenmenge im ersten Schritt vereinfachtes Modell, später Prüfung auf bessere Modelle nach Qualitätskriterien

13 Datengrundlage Unabhängige Variablen: Messwerte (X, Y, Z) an den 514 Messpunkten Zusätzliche Sensorparameter Abhängige Variablen: Zielwerte der 14 (10) Zielvariablen Verwendete Analysepakete: ROracle (R Distribution mit Paketen für Oracle-Anbindung)

14 Identifikation der aussagekräftigsten Messpunkte Prozess M1 Prognose 14 ZV Auswahl optimaler Messpunkt M2 M2 M3 Prognose 14 ZV Prognose 14 ZV M1 M3 M4 Prognose 14 ZV

15 Identifikation der aussagekräftigsten Messpunkte Prozess Auswahl des besten Messpunktes: Gütemaß = 14 i=1 ( Fehlerquadratsummen i n Standardabweichung i )² mit i = Zielvariable, n = Anzahl der Sensoren Dies ist ein Fehlerkriterium, 0 ist optimaler Wert

16 Identifikation der aussagekräftigsten Messpunkte Prozess for(iteration in 1:number_of_iterations){ for(measurement_point in 1:number_of_measurement_points){ for(target_variable in 1:number_of_target_variables){ for(i in 1:10){ glm_model <- glm(formel, family=gaussian(link="identity"), data=dataset[dataset$partition!=i,])

17 Qualitätswert Ergebnisse Prognosegüte: Anzahl Messpunkte in optimaler Lösung 3 optimale Messpunkte (0.58% von 514): 97.49% korrekte Vorhersagen 7 optimale Messpunkte (1.36% von 514): 98.64% korrekte Vorhersagen

18 Identifikation des besten Prognosemodells Die 7 Messpunkte gelten nun als Eingangsvariablen, um die 10 bzw. 14 Zielvariablen zu berechnen Beispiel anhand Prognosemodellauswahl von 2 Zielvariablen: Für jede Zielvariable das Modell mit geringstem Fehler wählen (Root Mean Squared Error) Model VAR1 VAR2 VARx Generalized Linear Models 2,13 1,48 Random Forest 1,69 2,55 Support Vector Machine 1,70 2,04 Neuronal Networks 3,34 1,53

19 Fazit

20 Fazit Erklärungsmodell für den Prozessschritt der Sensorkalibrierung unter Verwendung von nur sieben der einst 500 Messpunkte gefunden Steigerung der Prozesseffizienz durch die Reduzierung von Kalibrierungsschritten bei gleichbleibender Ergebnisqualität Vollständig anwendbares Prognosemodell zur direkten Integration in die Prozesssteuerung Ablösung der bestehenden Software zur Kalibrierung der Sensoren Durch Reduktion der Messpunkte konnte die gewünschte Prozesszeitverringerung nachweislich erzielt werden mit alleiniger Anwendung von Six Sigma hätte diese Prozessverbesserung nicht erreicht werden können

21 Marco Fischer Leiter Business Analytics Frank Effenberger Systemberater Telefon: Fragen?

Oracle BI Publisher Webservice API in Action

Oracle BI Publisher Webservice API in Action Oracle BI Publisher Webservice API in Action Marco Fischer Agenda Firmenvorstellung Einführung Oracle BI Publisher Webservice API WSDL-Beispiel Security Nutzung der BI Publisher Webservices soapui APEX

Mehr

iedm intelligentes Energiedatenmanagement für die Industrie Software mit Ideen.

iedm intelligentes Energiedatenmanagement für die Industrie Software mit Ideen. iedm intelligentes Energiedatenmanagement für die Industrie Zahlen und Fakten Robotron Datenbank-Software GmbH Gründungsjahr 1990 Mitarbeiterzahl 313 (Stand 06/2013) Stammkapital Umsatz 2012 Geschäftssitz

Mehr

Praktikum und Masterarbeit bei Robotron

Praktikum und Masterarbeit bei Robotron Praktikum und Masterarbeit bei Robotron Mein Sprungbrett ins Berufsleben Bianca Böckelmann 20. Juni 2014 Agenda Studium & beruflicher Werdegang Robotron Datenbank-Software GmbH Allgemeine Informationen

Mehr

Six Sigma ein Managementkonzept für Einzelberater und kleine Beratungsunternehmen. Dirk Dose (PPI AG) Hamburg, den 25.03.2009

Six Sigma ein Managementkonzept für Einzelberater und kleine Beratungsunternehmen. Dirk Dose (PPI AG) Hamburg, den 25.03.2009 Six Sigma ein Managementkonzept für Einzelberater und kleine Beratungsunternehmen Dirk Dose (PPI AG) Hamburg, den 25.03.2009 Agenda Vorstellung Referent Six Sigma Beschreibung für Einzelberater und kleinere

Mehr

Leseprobe. Thomas Konert, Achim Schmidt. Design for Six Sigma umsetzen ISBN: 978-3-446-41230-9. Weitere Informationen oder Bestellungen unter

Leseprobe. Thomas Konert, Achim Schmidt. Design for Six Sigma umsetzen ISBN: 978-3-446-41230-9. Weitere Informationen oder Bestellungen unter Leseprobe Thomas Konert, Achim Schmidt Design for Six Sigma umsetzen ISBN: 978-3-446-41230-9 Weitere Informationen oder Bestellungen unter http://www.hanser.de/978-3-446-41230-9 sowie im Buchhandel. Carl

Mehr

Data Mining für die industrielle Praxis

Data Mining für die industrielle Praxis Data Mining für die industrielle Praxis von Ralf Otte, Viktor Otte, Volker Kaiser 1. Auflage Hanser München 2004 Verlag C.H. Beck im Internet: www.beck.de ISBN 978 3 446 22465 0 Zu Leseprobe schnell und

Mehr

PPC und Data Mining. Seminar aus Informatik LV-911.039. Michael Brugger. Fachbereich der Angewandten Informatik Universität Salzburg. 28.

PPC und Data Mining. Seminar aus Informatik LV-911.039. Michael Brugger. Fachbereich der Angewandten Informatik Universität Salzburg. 28. PPC und Data Mining Seminar aus Informatik LV-911.039 Michael Brugger Fachbereich der Angewandten Informatik Universität Salzburg 28. Mai 2010 M. Brugger () PPC und Data Mining 28. Mai 2010 1 / 14 Inhalt

Mehr

Prozessoptimierung durch Datenanalyse und -prognose mit R in der Praxis

Prozessoptimierung durch Datenanalyse und -prognose mit R in der Praxis Prozessoptimierung durch Datenanalyse und -prognose mit R in der Praxis Simon Hofinger Robotron Datenbank-Software GmbH Berlin Schlüsselworte Business Intelligence, Datenanalyse, Prozessdatenanalyse, Prozessoptimierung,

Mehr

Operational Excellence Effizienzoptimierung und Qualitätssteigerung mit Lean Sigma in der IT

Operational Excellence Effizienzoptimierung und Qualitätssteigerung mit Lean Sigma in der IT Christian Wagner Operational Excellence Effizienzoptimierung und Qualitätssteigerung mit Lean Sigma in der IT 1 Ziele und Herausforderungen im IT Service Management 2 Überblick über die Lean Sigma Methode

Mehr

Tiefgreifende Prozessverbesserung und Wissensmanagement durch Data Mining

Tiefgreifende Prozessverbesserung und Wissensmanagement durch Data Mining Tiefgreifende Prozessverbesserung und Wissensmanagement durch Data Mining Ausgangssituation Kaizen Data Mining ISO 9001 Wenn andere Methoden an ihre Grenzen stoßen Es gibt unzählige Methoden, die Abläufe

Mehr

Katrin Lieber. Six Sigma in Banken

Katrin Lieber. Six Sigma in Banken 2008 AGI-Information Management Consultants May be used for personal purporses only or by libraries associated to dandelon.com network. Katrin Lieber Six Sigma in Banken Konzept - Verbreitung - Anwendung

Mehr

Industrie 4.0. Erfahrungen aus einem Pilotprojekt ROOZBEH FAROUGHI

Industrie 4.0. Erfahrungen aus einem Pilotprojekt ROOZBEH FAROUGHI Industrie 4.0 Erfahrungen aus einem Pilotprojekt 03. DEZEMBER 2015 ROOZBEH FAROUGHI Agenda 1. Definition Industrie 4.0 2. Entwicklung und Trends der IT 3. Chancen und Risiken von Industrie 4.0 für mittelständische

Mehr

Oracle Database Appliance - Projektbericht Erfolgreiche Migration bei der make-it

Oracle Database Appliance - Projektbericht Erfolgreiche Migration bei der make-it Oracle Database Appliance - Projektbericht Erfolgreiche Migration bei der make-it Marco Mischke, 17.11.2015 DOAG 2015 Zahlen und Fakten Robotron Datenbank-Software GmbH Gründungsjahr 1990 Geschäftsform

Mehr

S I G M A. Knowledge Management in der Unternehmensberatung Eine empirische Darstellung von Six Sigma

S I G M A. Knowledge Management in der Unternehmensberatung Eine empirische Darstellung von Six Sigma S I G M A B R E A K A W A Y P E R F O R M A N C E Knowledge Management in der Unternehmensberatung Eine empirische Darstellung von Six Sigma E-mail: peter.pointner@gmx.at daniel.puehringer@gmx.at Content

Mehr

LEAN MANUFACTURING. Teil 7 Lean und Six Sigma. Ein Quick Guide für den schnellen Einstieg in die Möglichkeiten der Lean Philosophie.

LEAN MANUFACTURING. Teil 7 Lean und Six Sigma. Ein Quick Guide für den schnellen Einstieg in die Möglichkeiten der Lean Philosophie. 2009 LEAN MANUFACTURING Ein Quick Guide für den schnellen Einstieg in die Möglichkeiten der Lean Philosophie Teil 7 Lean und Six Sigma Martin Zander 2 M. Zander Lean Manufacturing Ein Quick Guide für den

Mehr

Six Sigma. der dynamische Qualitätsansatz bei der Messung und Optimierung Ihrer CVM Strategie. Weltweit führend in Customer Relationship Management

Six Sigma. der dynamische Qualitätsansatz bei der Messung und Optimierung Ihrer CVM Strategie. Weltweit führend in Customer Relationship Management Six Sigma der dynamische Qualitätsansatz bei der Messung und Optimierung Ihrer CVM Strategie 1. Six Sigma Methodik 1. Beispiele zur praktischen Umsetzung im Contact Center 1. Six Sigma Modell Was ist Six

Mehr

Effzienzsteigerung durch intelligentes Datenmanagement

Effzienzsteigerung durch intelligentes Datenmanagement Effzienzsteigerung durch intelligentes Datenmanagement Analyse, Optimierung, Steuerung und Prognose von Prozessen Dr. Thomas Natschläger +43 7236 3343 868 thomas.natschlaeger@scch.at www.scch.at Das SCCH

Mehr

Einfach, Schnell. Richtig, Analyse des Helios-Indikators 29.01 Todesfälle bei Beatmung im Rahmen des QKK-Projektes. München, 18.

Einfach, Schnell. Richtig, Analyse des Helios-Indikators 29.01 Todesfälle bei Beatmung im Rahmen des QKK-Projektes. München, 18. Analyse des Helios-Indikators 29.01 Todesfälle bei Beatmung im Rahmen des QKK-Projektes München, 18. März 2010 Einfach, Richtig, Schnell Helios Qualitätsindikator 29.01 Definition: Todesfälle bei Beatmung

Mehr

Design for Six Sigma umsetzen POCKET POWER

Design for Six Sigma umsetzen POCKET POWER Design for Six Sigma umsetzen POCKET POWER 3 Inhalt 1 Einleitung 5 2 Methoden und Werkzeuge 9 2.1 Define 9 2.2 Measure 16 2.3 Analyze 24 2.4 Design 34 2.5 Verify 47 3 Der Einsatz in Systemprojekten 52

Mehr

Lean Warehousing. Methoden und Werkzeuge für die Praxis. Prof. Dr.-Ing. Harald Augustin. LOGISTIK HEUTE Forum, CeMAT 2008, Hannover, 28.

Lean Warehousing. Methoden und Werkzeuge für die Praxis. Prof. Dr.-Ing. Harald Augustin. LOGISTIK HEUTE Forum, CeMAT 2008, Hannover, 28. Lean Warehousing Methoden und Werkzeuge für die Praxis Prof. Dr.-Ing. Harald Augustin LOGISTIK HEUTE Forum, CeMAT 2008, Hannover, 28. Mai 2008 Steinbeis-Transferzentrum i t Prozessmanagement in Produktentwicklung,

Mehr

Lean Warehousing. Realisierungen in der Wirtschaft und. Prof. Dr.-Ing. Harald Augustin

Lean Warehousing. Realisierungen in der Wirtschaft und. Prof. Dr.-Ing. Harald Augustin Lean Warehousing Realisierungen in der Wirtschaft und Zukunftsszenarien Prof. Dr.-Ing. Harald Augustin LOGISTIK HEUTE Forum, CeMAT 2008, Hannover, 28. Mai 2008 Steinbeis-Transferzentrum i t Prozessmanagement

Mehr

Data Mining Anwendungen und Techniken

Data Mining Anwendungen und Techniken Data Mining Anwendungen und Techniken Knut Hinkelmann DFKI GmbH Entdecken von Wissen in banken Wissen Unternehmen sammeln ungeheure mengen enthalten wettbewerbsrelevantes Wissen Ziel: Entdecken dieses

Mehr

Tipps und Tricks bei der Nutzung von EclipseLink (JPA)

Tipps und Tricks bei der Nutzung von EclipseLink (JPA) Tipps und Tricks bei der Nutzung von EclipseLink (JPA) Falko Steglich Nürnberg, 19.November 2015 Zahlen und Fakten Robotron Datenbank-Software GmbH Gründungsjahr 1990 Geschäftsform GmbH (9 Gesellschafter)

Mehr

BI Publisher: Erfahrungen mit Sub Templates im Berichtswesen

BI Publisher: Erfahrungen mit Sub Templates im Berichtswesen Robotron Datenbank-Software GmbH BI Publisher: Erfahrungen mit Sub Templates im Berichtswesen Janine Lehmann Bonn, 08.06.2016 Zahlen und Fakten Robotron Datenbank-Software GmbH Gründungsjahr 1990 Geschäftsform

Mehr

Vorstellung Diplomarbeit Thema: Reduzierung von EPC-Sorry-Reklamationen Pkw mithilfe der Six Sigma-Methode

Vorstellung Diplomarbeit Thema: Reduzierung von EPC-Sorry-Reklamationen Pkw mithilfe der Six Sigma-Methode Vorstellung Diplomarbeit Thema: Reduzierung von EPC-Sorry-Reklamationen Pkw mithilfe der Six Sigma-Methode Global Service & Parts Florian Gerhard, GSP/OIW 13.02.2009 Daimler AG Daimler AG Organigramm Seite

Mehr

Prognose von Kostenschwankungen mit Predictive Analytics DOAG 2016

Prognose von Kostenschwankungen mit Predictive Analytics DOAG 2016 Prognose von Kostenschwankungen mit Predictive Analytics DOAG 2016 CGI Deutschland Ltd. & Co. KG (Sulzbach) Alfred Stelzl (Lead Consultant Big Data Analytics) November 2016 CGI Group Inc. Agenda 2 Agenda

Mehr

Infoveranstaltung für Entscheider und Metering-Spezialisten

Infoveranstaltung für Entscheider und Metering-Spezialisten Infoveranstaltung für Entscheider und Metering-Spezialisten Matthias Görner Mülheim, 23.03.2017 Agenda Kurzvorstellung Robotron Datenbank Software GmbH Handlungsfelder EMT Skizze eines Systemaufbaus für

Mehr

IQM als Qualitätsmanagementsystem. Tatjana Völzke Fachgebiet Strukturentwicklung und Qualitätsmanagement im Gesundheitswesen 4.

IQM als Qualitätsmanagementsystem. Tatjana Völzke Fachgebiet Strukturentwicklung und Qualitätsmanagement im Gesundheitswesen 4. IQM als Qualitätsmanagementsystem Tatjana Völzke Fachgebiet Strukturentwicklung und Qualitätsmanagement im Gesundheitswesen 4. QMR-Kongress Ein Vergleich mit Six Sigma Etablierter QM-Ansatz, der sich ausschließlich

Mehr

Seminar Business Intelligence Teil II. Data Mining & Knowledge Discovery

Seminar Business Intelligence Teil II. Data Mining & Knowledge Discovery Seminar Business Intelligence Teil II Data Mining & Knowledge Discovery Was ist Data Mining? Sabine Queckbörner Was ist Data Mining? Data Mining Was ist Data Mining? Nach welchen Mustern wird gesucht?

Mehr

Einsatzmöglichkeiten von Statistik im Ingenieurwesen

Einsatzmöglichkeiten von Statistik im Ingenieurwesen Einsatzmöglichkeiten von Statistik im Ingenieurwesen Vortrag des Monats 07.03.2006 Inhalt Qualitätsprogramme am Beispiel Six Sigma 1 Qualitätsprogramme am Beispiel Six Sigma Kurzbeschreibung von Six Sigma

Mehr

Mit Six Sigma zu Business Excellence

Mit Six Sigma zu Business Excellence Mit Six Sigma zu Business Excellence Strategien, Methoden, Praxisbeispiele Rolf Rehbehn Zafer Bülent Yurdakul Publicis Corporate Publishing 1 Einleitung 12 1.1 Strukturwandel 13 1.2 Weltklassestandards

Mehr

Data Mining mit der SEMMA Methodik. Reinhard Strüby, SAS Institute Stephanie Freese, Herlitz PBS AG

Data Mining mit der SEMMA Methodik. Reinhard Strüby, SAS Institute Stephanie Freese, Herlitz PBS AG Data Mining mit der SEMMA Methodik Reinhard Strüby, SAS Institute Stephanie Freese, Herlitz PBS AG Data Mining Data Mining: Prozeß der Selektion, Exploration und Modellierung großer Datenmengen, um Information

Mehr

Education Day 2012. Wissensgold aus Datenminen: wie die Analyse vorhandener Daten Ihre Performance verbessern kann! Education Day 2012 11.10.

Education Day 2012. Wissensgold aus Datenminen: wie die Analyse vorhandener Daten Ihre Performance verbessern kann! Education Day 2012 11.10. Wissensgold aus Datenminen: wie die Analyse vorhandener Daten Ihre Performance verbessern kann! 11.10.2012 1 BI PLUS was wir tun Firma: BI plus GmbH Giefinggasse 6/2/7 A-1210 Wien Mail: office@biplus.at

Mehr

Null-Fehler-Management

Null-Fehler-Management Null-Fehler-Management Umsetzung von Six Sigma Bearbeitet von Johann Wappis, Berndt Jung 4., überarbeitete und erweiterte Auflage 2013 2013. Taschenbuch. XVI, 408 S. Paperback ISBN 978 3 446 43549 0 Format

Mehr

PR SAM. Intelligent Fault Prognosis Systems for Anticipative Maintenance Strategies

PR SAM. Intelligent Fault Prognosis Systems for Anticipative Maintenance Strategies Intelligent Fault Prognosis Systems for Anticipative Maintenance Strategies Intelligentes Instandhaltungsmanagement (4.0) Kein ungeplanter Stillstand durch rechtzeitige Wartung bei Nennbetrieb Intelligente,

Mehr

Six Sigma Messungen. 2004 KnowHow 4U Seite 1 von 5

Six Sigma Messungen. 2004 KnowHow 4U Seite 1 von 5 Six Sigma Messungen Definition: Six Sigma wird benutzt um einen Null Fehler Status zu beschreiben und aufzuzeigen wie nah ein Prozessablauf an diesen Zustand heranreicht. Per Definition sind 3,4 Fehler

Mehr

Qualitätstechniken. Fortgeschrittene Führungs- und Kommunikationstechniken Markus Henn

Qualitätstechniken. Fortgeschrittene Führungs- und Kommunikationstechniken Markus Henn Qualitätstechniken Fortgeschrittene Führungs- und Kommunikationstechniken Markus Henn Inhalt 1. Warum Qualitätstechniken anwenden? 2. Qualitätswerkzeuge (Q7) 3. Managementwerkzeuge (M7) 4. Qualitätsfunktionen-Darstellungen

Mehr

White Paper: 5 Möglichkeiten, durch niedrigere Lagerbestände Kosten zu senken. 2014 EazyStock. www.eazystock.de

White Paper: 5 Möglichkeiten, durch niedrigere Lagerbestände Kosten zu senken. 2014 EazyStock. www.eazystock.de White Paper: 5 Möglichkeiten, durch niedrigere Lagerbestände Kosten zu senken 2014 EazyStock Herausforderungen: Lagerbestände senken Unternehmen, die Produkte kaufen oder produzieren und diese lagern,

Mehr

(Lean) Six Sigma Green Belt Lehrgang 2014

(Lean) Six Sigma Green Belt Lehrgang 2014 (Lean) Six Sigma Green Belt Lehrgang 2014 Abschluss mit Zertifikat der SystemCERT (nach ISO 17024) www.trainingsakademie.eu in Kooperation mit Was ist Six Sigma? Six Sigma ist ein Programm zur konsequenten

Mehr

BICC or not To Be. Vorteile eines BICC für einen IT-Dienstleister

BICC or not To Be. Vorteile eines BICC für einen IT-Dienstleister BICC or not To Be Vorteile eines BICC für einen IT-Dienstleister Manfred Dubrow, 18. April 2012 Business Intelligence Competency Center (BICC) für einen IT-Dienstleister Agenda Über Robotron Warum ein

Mehr

Adoptionsfaktoren. Thorsten^Litfin^ Empirische Analyse am Beispiel eines innovativen Telekommunikationsdienstes. Deutscher Universitäts-Verlag

Adoptionsfaktoren. Thorsten^Litfin^ Empirische Analyse am Beispiel eines innovativen Telekommunikationsdienstes. Deutscher Universitäts-Verlag Thorsten^Litfin^ Adoptionsfaktoren Empirische Analyse am Beispiel eines innovativen Telekommunikationsdienstes Mit einem Geleitwort von Prof. Dr. Sänke Albers Deutscher Universitäts-Verlag Inhaltsverzeichnis

Mehr

Six Sigma 6 σ. Nullfehlerqualität. Dipl.- Oecotroph. M. W. Mucha

Six Sigma 6 σ. Nullfehlerqualität. Dipl.- Oecotroph. M. W. Mucha Six Sigma 6 σ Nullfehlerqualität Dipl.- Oecotroph. Was ist Sigma? Zielwert Untere Spezifikationsgrenze 1,5σ 1,5σ Obere Spezifikationsgrenze σ σ -6σ -5σ -4σ -3σ -2σ -1σ 0 1σ 2σ 3σ 4σ 5σ 6σ Verteilung des

Mehr

Data Mining und maschinelles Lernen

Data Mining und maschinelles Lernen Data Mining und maschinelles Lernen Einführung und Anwendung mit WEKA Caren Brinckmann 16. August 2000 http://www.coli.uni-sb.de/~cabr/vortraege/ml.pdf http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ Inhalt Einführung:

Mehr

Die Schlüssel-Lösung zur Ertragssteigerung: Enterprise PROduction Management E PROMI datenbasierte Entscheidungsunterstützung mit integrierter

Die Schlüssel-Lösung zur Ertragssteigerung: Enterprise PROduction Management E PROMI datenbasierte Entscheidungsunterstützung mit integrierter Korrekte Entscheidungen für Qualität und Produktivität effizient finden und treffen Die Schlüssel-Lösung zur Ertragssteigerung: Enterprise PROduction Management E PROMI datenbasierte Entscheidungsunterstützung

Mehr

TomR.Koch. Lean Six Sigma. Die Automobilindustrie im Wandel. Diplomica Verlag

TomR.Koch. Lean Six Sigma. Die Automobilindustrie im Wandel. Diplomica Verlag TomR.Koch Lean Six Sigma Die Automobilindustrie im Wandel Diplomica Verlag Tom R. Koch Lean Six Sigma: Die Automobilindustrie im Wandel ISBN: 978-3-8428-3118-6 Herstellung: Diplomica Verlag GmbH, Hamburg,

Mehr

Infografik Business Intelligence

Infografik Business Intelligence Infografik Business Intelligence Top 5 Ziele 1 Top 5 Probleme 3 Im Geschäft bleiben 77% Komplexität 28,6% Vertrauen in Zahlen sicherstellen 76% Anforderungsdefinitionen 24,9% Wirtschaflicher Ressourceneinsatz

Mehr

Pressemitteilung. Produktoptimierung mittels Data-Mining BMW setzt auf ClearVu Analytics. Dortmund, 30.01.2012

Pressemitteilung. Produktoptimierung mittels Data-Mining BMW setzt auf ClearVu Analytics. Dortmund, 30.01.2012 Pressemitteilung ANSCHRIFT Joseph-von-Fraunhofer-Str.20 44227 Dortmund TEL +49 (0)231 97 00-340 FAX +49 (0)231 97 00-343 MAIL kontakt@divis-gmbh.de WEB www.divis-gmbh.de Dortmund, 30.01.2012 Produktoptimierung

Mehr

Explosionsartige Zunahme an Informationen. 200 Mrd. Mehr als 200 Mrd. E-Mails werden jeden Tag versendet. 30 Mrd.

Explosionsartige Zunahme an Informationen. 200 Mrd. Mehr als 200 Mrd. E-Mails werden jeden Tag versendet. 30 Mrd. Warum viele Daten für ein smartes Unternehmen wichtig sind Gerald AUFMUTH IBM Client Technical Specialst Data Warehouse Professional Explosionsartige Zunahme an Informationen Volumen. 15 Petabyte Menge

Mehr

Lean Sigma Modischer Hype oder konsequente Weiterentwicklung eines Erfolgskonzepts?

Lean Sigma Modischer Hype oder konsequente Weiterentwicklung eines Erfolgskonzepts? Lean Sigma Modischer Hype oder konsequente Weiterentwicklung eines Erfolgskonzepts? Für Imaso Society, Carlton Zürich 22. November 2006 Werner Schreier, Master Black Belt und AXA Way Leader Winterthur

Mehr

Einführung in die Statistik mir R

Einführung in die Statistik mir R Einführung in die Statistik mir R ww w. syn t egris.de Überblick GESCHÄFTSFÜHRUNG Andreas Baumgart, Business Processes and Service Gunar Hofmann, IT Solutions Sven-Uwe Weller, Design und Development Jens

Mehr

Making Things Right mit Industry Services

Making Things Right mit Industry Services Dirk Hoke, CEO Customer Services Making Things Right mit Industry Services siemens.com/hannovermesse Making Things Right mit Industry Services Services Seite 2 18. Februar 2014 Wachsende Herausforderungen

Mehr

SIX SIGMA TEIL 2: DIE DEFINE PHASE DMAIC MARTIN ZANDER. Green Belt Level

SIX SIGMA TEIL 2: DIE DEFINE PHASE DMAIC MARTIN ZANDER. Green Belt Level 2010 SIX SIGMA TEIL 2: DIE DEFINE PHASE DMAIC MARTIN ZANDER Green Belt Level 2 M. ZANDER SIX SIGMA TEIL 1: EINFÜHRUNG IN SIX SIGMA Dieses Buch wurde online bezogen über: XinXii.com Der Marktplatz für elektronische

Mehr

Die statistische Datenanalyse Ein Werkzeug zur Prozessoptimierung auch in der Papierindustrie.

Die statistische Datenanalyse Ein Werkzeug zur Prozessoptimierung auch in der Papierindustrie. Vortrag vom 27. Mai 2014 zur Jahrestagung der Vereinigung der Gernsbacher Papiermacher e.v. Die statistische Datenanalyse Ein Werkzeug zur Prozessoptimierung auch in der Papierindustrie. Konrad Höglauer

Mehr

2. Microsoft Innovationstag Nord Integrierte Lösungen in der Öffentlichen Verwaltung

2. Microsoft Innovationstag Nord Integrierte Lösungen in der Öffentlichen Verwaltung 2. Microsoft Innovationstag Nord Integrierte Lösungen in der Öffentlichen Verwaltung Reporting, Analyse und Data Mining André Henkel, initions AG 22. und 23. Oktober 2013 in Hamburg

Mehr

Wohnungsmarktbeobachtung Niedersachsen (WOM-DB)

Wohnungsmarktbeobachtung Niedersachsen (WOM-DB) Neue Datenbanklösung für Wohnungsmarktbeobachtung Niedersachsen (WOM-DB) Bianca Böckelmann Darmstadt, 12. November 2015 Agenda Vorstellung Robotron Überblick WOM-DB Funktionalitäten der WOM-DB Interesse

Mehr

Lean Six Sigma bei TÜV Rheinland.

Lean Six Sigma bei TÜV Rheinland. Lean Six Sigma bei TÜV Rheinland. tra-blb-043_six_sigma Setzen Sie Lean Six Sigma als ganzheitliches Projekt- und Qualitätsmanagement ein. Unter Lean Six Sigma versteht man ein ganzheitliches Projekt-

Mehr

Lean Warehousing. Mit Lean Warehousing neue Potenziale erschließen. Prof. Dr.-Ing. Harald Augustin. Stuttgart, 03. März 2009

Lean Warehousing. Mit Lean Warehousing neue Potenziale erschließen. Prof. Dr.-Ing. Harald Augustin. Stuttgart, 03. März 2009 Lean Warehousing Mit Lean Warehousing neue Potenziale erschließen Prof. Dr.-Ing. Harald Augustin Stuttgart, 03. März 2009 Steinbeis-Transferzentrum Prozessmanagement in Produktentwicklung, Produktion und

Mehr

Executive Summary: Banken und Versicherungen Wettbewerbsfaktor Analytics - Reifegrad ermitteln, Wirtschaftlichkeitspotenziale entdecken

Executive Summary: Banken und Versicherungen Wettbewerbsfaktor Analytics - Reifegrad ermitteln, Wirtschaftlichkeitspotenziale entdecken Executive Summary: Banken und Versicherungen Wettbewerbsfaktor Analytics - Reifegrad ermitteln, Wirtschaftlichkeitspotenziale entdecken Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und Electronic Government Universität

Mehr

Data Mining im Online Condition Monitoring: Vergleich gängiger statistischer Methoden

Data Mining im Online Condition Monitoring: Vergleich gängiger statistischer Methoden Data Mining im Online Condition Monitoring: Vergleich gängiger statistischer Methoden 1 Data Mining im Online Condition Monitoring: Vergleich gängiger statistischer Methoden Bakk. Peter Holzer peter.holzer@predictive.at

Mehr

Strukturierte medizinische Dokumentation - Wirtschaftlichkeitsnachweis für das Produkt MediColor von MEDNOVO

Strukturierte medizinische Dokumentation - Wirtschaftlichkeitsnachweis für das Produkt MediColor von MEDNOVO Strukturierte medizinische Dokumentation - Wirtschaftlichkeitsnachweis für das Produkt MediColor von MEDNOVO Effizienzoptimierung entlang der Behandlungsprozesse in Krankenhäusern ist von hoher Bedeutung.

Mehr

IT-Sicherheit. IT-Sicherheit im Spannungsfeld von Kosten/Aufwand und Compliance/Nutzen. Informationsrechtstag 2006 / Seite 1 von 22

IT-Sicherheit. IT-Sicherheit im Spannungsfeld von Kosten/Aufwand und Compliance/Nutzen. Informationsrechtstag 2006 / Seite 1 von 22 IT-Sicherheit IT-Sicherheit im Spannungsfeld von Kosten/Aufwand und Compliance/Nutzen Informationsrechtstag 2006 / Seite 1 von 22 BASF IT Services Wir stellen uns vor Gründung einer europaweiten IT-Organisation

Mehr

Integrierte Managementsysteme Eichenstraße 7b 82110 Germering ims@prozess-effizienz.de. 1. Qualitätsmanagement

Integrierte Managementsysteme Eichenstraße 7b 82110 Germering ims@prozess-effizienz.de. 1. Qualitätsmanagement 1. Qualitätsmanagement Die Begeisterung Ihrer Kunden, die Kooperation mit Ihren Partnern sowie der Erfolg Ihres Unternehmens sind durch ein stetig steigendes Qualitätsniveau Ihrer Produkte, Dienstleistungen

Mehr

basis06 AG @ Open Source Roundtable Reto Trinkler 29. August 2012

basis06 AG @ Open Source Roundtable Reto Trinkler 29. August 2012 basis06 AG @ Open Source Roundtable Reto Trinkler 29. August 2012 Wir machen Ihr Business einfacher 12 Jahre im Markt Inhabergeführt Hauptsitz Bern 15 Mitarbeitende Die Bewältigung Ihrer Informationsflut

Mehr

Analytisches CRM in der Automobilindustrie

Analytisches CRM in der Automobilindustrie Analytisches CRM in der Automobilindustrie Dr. Frank Säuberlich Practice Manager European Customer Solutions Urban Science International GmbH Automobilhersteller müssen neue Wege gehen Anforderungen in

Mehr

Advanced Analytics. Michael Ridder. Copyright 2000-2014 TIBCO Software Inc.

Advanced Analytics. Michael Ridder. Copyright 2000-2014 TIBCO Software Inc. Advanced Analytics Michael Ridder Was ist Advanced Analytics? 2 Was heißt Advanced Analytics? Advanced Analytics ist die autonome oder halbautonome Prüfung von Daten oder Inhalten mit ausgefeilten Techniken

Mehr

Prognosen via Datenanalyse Predictive Analytics: Darauf müssen Unternehmen achten

Prognosen via Datenanalyse Predictive Analytics: Darauf müssen Unternehmen achten Prognosen via Datenanalyse Predictive Analytics: Darauf müssen Unternehmen achten von Jürgen Mauerer Foto: Avantum Consult AG Seite 1 von 21 Inhalt Mehrwert aufzeigen nach Analyse des Geschäftsmodells...

Mehr

Unternehmen und IT im Wandel: Mit datengetriebenen Innovationen zum Digital Enterprise

Unternehmen und IT im Wandel: Mit datengetriebenen Innovationen zum Digital Enterprise Unternehmen und IT im Wandel: Mit datengetriebenen Innovationen zum Digital Enterprise Software AG Innovation Day 2014 Bonn, 2.7.2014 Dr. Carsten Bange, Geschäftsführer Business Application Research Center

Mehr

Six Sigma in administrativen Prozessen Chancen und Herausforderungen am Beispiel der SYNAXON AG

Six Sigma in administrativen Prozessen Chancen und Herausforderungen am Beispiel der SYNAXON AG Six Sigma Six Sigma in administrativen Prozessen Chancen und Herausforderungen am Beispiel der SYNAXON AG Frank Geise SYNAXON AG Zur Person Frank Geise Leiter Business Excellence & Six Sigma bei der SYNAXON

Mehr

Big Data Herausforderungen und Chancen für Controller. ICV Jahrestagung, 19.05.2014 Dr. Carsten Bange, Gründer und Geschäftsführer BARC

Big Data Herausforderungen und Chancen für Controller. ICV Jahrestagung, 19.05.2014 Dr. Carsten Bange, Gründer und Geschäftsführer BARC Big Data Herausforderungen und Chancen für Controller ICV Jahrestagung, 19.05.2014 Dr. Carsten Bange, Gründer und Geschäftsführer BARC BARC: Expertise für datengetriebene Organisationen Beratung Strategie

Mehr

Farbmanagement-Tool von Konica Minolta setzt neue Standards

Farbmanagement-Tool von Konica Minolta setzt neue Standards Presse-Information Farbmanagement-Tool von Konica Minolta setzt neue Standards Color Care von Konica Minolta sorgt für eine standardisierte, messbare und kontrollierbare Farbqualität Langenhagen, 17. Februar

Mehr

SIX Sigma. Management - Strategie eines Unternehmens. Ralf Dollny Beauftragter für Innovation und Technologietransfer

SIX Sigma. Management - Strategie eines Unternehmens. Ralf Dollny Beauftragter für Innovation und Technologietransfer SIX Sigma Management - Strategie eines Unternehmens Ralf Dollny Beauftragter für Innovation und Technologietransfer SIX SIGMA Ursprung und Geschichte Was ist Six Sigma? Was versteht man unter Six Sigma?

Mehr

Lehrgang Zertifizierter Design for Six Sigma-Green Belt-Automotive. www.automobil-cluster.at

Lehrgang Zertifizierter Design for Six Sigma-Green Belt-Automotive. www.automobil-cluster.at Lehrgang Zertifizierter Design for Six Sigma-Green Belt-Automotive Zertifizierter Design for Six Sigma-Green Belt-Automotive Im Zentrum von Six Sigma steht ein universell einsetzbares Vorgehen zur Optimierung

Mehr

Zustandsorientierung und Risikomanagement

Zustandsorientierung und Risikomanagement Zustandsorientierung und Risikomanagement IN DER INSTANDHALTUNG FIRST IN TOTAL CUSTOMIZING HERMANN MALLI Produkt Manager BMM Industrie seit 2013 bei Boom Software Forschungsprojekt Technologieentwicklung

Mehr

IBM SPSS Justiz-Tage: Datenerhebung, Datenanalyse und Data Mining für Justiz und kriminologische Forschung

IBM SPSS Justiz-Tage: Datenerhebung, Datenanalyse und Data Mining für Justiz und kriminologische Forschung IBM SPSS Justiz-Tage: Datenerhebung, Datenanalyse und Data Mining für Justiz und kriminologische Forschung Evaluieren & Erkennen, Weiterentwickeln & Reporten Datenerhebung, Datenanalyse und Data Mining

Mehr

Ihr SAP - Solution Partner für Strategien, Anwendungen und Systeme

Ihr SAP - Solution Partner für Strategien, Anwendungen und Systeme Ihr SAP - Solution Partner für Strategien, Anwendungen und Systeme Agenda Amadeus IT: Zahlen, Daten, Fakten Unsere Mission Klassisches SAP Consulting SAP Add On Produkte instra SAP zertifiziertes Versicherungsmanagement

Mehr

Gold schürfen im Marketing mit Data Science

Gold schürfen im Marketing mit Data Science Gold schürfen im Marketing mit Data Science SOMEXcircle 9. Mai 2017 Dr. Patricia Feubli Erfahrung 9 Jahre Economic Research und Data Science, 4 davon als Senior Economist im Credit Suisse Swiss Industries

Mehr

DOAG BI Data-Mining in sozialen Online-Netzwerken

DOAG BI Data-Mining in sozialen Online-Netzwerken DOAG BI 2013 Data-Mining in sozialen Online-Netzwerken Bianca Vornamen Böckelmann, Name, 17. dd.mm.yyyy April 2013 Agenda Über Robotron Motivation Knowledge Discovery in Databases (KDD)-Prozess Oracle

Mehr

Industrie & Wirtschaft. Unsere Business-Lösungen

Industrie & Wirtschaft. Unsere Business-Lösungen Industrie & Wirtschaft Unsere Business-Lösungen Unsere Business-Lösungen für Industrie und Wirtschaft Wir sprechen Ihre Sprache! Auch wenn die Wirtschaft boomt: Als Unternehmer bekommt man nichts geschenkt,

Mehr

26. GIL Jahrestagung

26. GIL Jahrestagung GeorgAugustUniversität Göttingen 26. GIL Jahrestagung Einsatz von künstlichen Neuronalen Netzen im Informationsmanagement der Land und Ernährungswirtschaft: Ein empirischer Methodenvergleich Holger Schulze,

Mehr

Mittelstandstag Rheinland-Pfalz 2013. Sichere IT

Mittelstandstag Rheinland-Pfalz 2013. Sichere IT engineering and business solutions gmbh Mittelstandstag Rheinland-Pfalz 2013 Sichere IT Dipl.-Ing.(FH) Günther Orth enbiz gmbh enbiz - engineering and business solutions gmbh Mozartstraße 25-67655 Kaiserslautern

Mehr

DIE DATEN IM ZENTRUM: SAS DATA MANAGEMENT

DIE DATEN IM ZENTRUM: SAS DATA MANAGEMENT DIE DATEN IM ZENTRUM: SAS DATA RAINER STERNECKER SOLUTIONS ARCHITECT SAS INSTITUTE SOFTWARE GMBH Copyr i g ht 2013, SAS Ins titut e Inc. All rights res er ve d. NEUE WEGE GEHEN SAS DATA GOVERNANCE & QUALITY

Mehr

Mining the Web. Analyse von Benutzerpfaden und Nutzertypen im Internet. Business Unit CRM Solutions SAS Deutschland. Dr.

Mining the Web. Analyse von Benutzerpfaden und Nutzertypen im Internet. Business Unit CRM Solutions SAS Deutschland. Dr. Mining the Web Analyse von Benutzerpfaden und Nutzertypen im Internet Dr. Frank Säuberlich Business Unit CRM Solutions SAS Deutschland Agenda 1. Einleitung: Der Lebenszyklus eines e-kunden Begriffsdefinition

Mehr

Big und Smart Data für Hochschulforschung und Hochschulmanagement

Big und Smart Data für Hochschulforschung und Hochschulmanagement Big und Smart Data für Hochschulforschung und Hochschulmanagement Möglichkeiten und Grenzen Struktur des Vortrags 1. Thema 2. Educational Data Mining für Hochschulmanagement 3. Educational Data Mining

Mehr

Design for Six Sigma Green Belt. Sieben Übungsfragebogen SixS3. Steinbeis-Hochschule Berlin Institut für Business Excellence

Design for Six Sigma Green Belt. Sieben Übungsfragebogen SixS3. Steinbeis-Hochschule Berlin Institut für Business Excellence Steinbeis-Hochschule Berlin Institut für Business Excellence Design for Six Sigma Green Belt für die innovative Prozessentwicklung certified by Steinbeis University Sieben Übungsfragebogen SixS3 zur Vorbereitung

Mehr

Automatische Gesprächsauswertung im Callcenter

Automatische Gesprächsauswertung im Callcenter Einleitung Forschungsbeitrag Automatische Gesprächsauswertung im Callcenter Projekt CoachOST Dipl.-Wirtsch.-Inf. Mathias Walther Prof. Dr. Taïeb Mellouli Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und Operations

Mehr

Risikoanalyse. 13. September 2007. Ing. Monika Böhm AMA

Risikoanalyse. 13. September 2007. Ing. Monika Böhm AMA Risikoanalyse 13. September 2007 Ing. Monika Böhm AMA Inhalt des Vortrags AMA Data Mining Datenmanagement Modellierung Scoring Optimierung Reports Auswahlverfahren Ergebnisse und Nutzen Aufgabenstellung

Mehr

Knowledge Discovery in Databases (KDD) Datenvorbereitung und Analyse mit dem Oracle Data Miner in der Fertigungsindustrie

Knowledge Discovery in Databases (KDD) Datenvorbereitung und Analyse mit dem Oracle Data Miner in der Fertigungsindustrie Knowledge Discovery in Databases (KDD) Datenvorbereitung und Analyse mit dem Oracle Data Miner in der Fertigungsindustrie Marco, Fischer / Uwe, Wieland Kassel, 19.03.2013 Agenda Prozesse und deren Analysepotenzial

Mehr

MS SQL Server 2012 (4)

MS SQL Server 2012 (4) MS SQL Server 2012 (4) Data Mining, Analyse und multivariate Verfahren Marco Skulschus Jan Tittel Marcus Wiederstein Webseite zum Buch: http://vvwvv.comelio-medien.com/buch-kataiog/ms sql_server/ms sql

Mehr

Robotron Datenbank-Software GmbH Oracle VM3 Features und Praxiserfahrungen. Dirk Läderach Nürnberg, 21.11.2012

Robotron Datenbank-Software GmbH Oracle VM3 Features und Praxiserfahrungen. Dirk Läderach Nürnberg, 21.11.2012 Robotron Datenbank-Software GmbH Oracle VM3 Features und Praxiserfahrungen Dirk Läderach Nürnberg, 21.11.2012 Zahlen und Fakten Robotron Datenbank-Software GmbH Gründungsjahr 1990 Mitarbeiterzahl 283 (Stand

Mehr

FRAUNHOFER-INSTITUT FÜR PRODUKTIONSTECHNOLOGIE IPT INNOVATIVE PROZESSKETTENOPTIMIERUNG

FRAUNHOFER-INSTITUT FÜR PRODUKTIONSTECHNOLOGIE IPT INNOVATIVE PROZESSKETTENOPTIMIERUNG FRAUNHOFER-INSTITUT FÜR PRODUKTIONSTECHNOLOGIE IPT INNOVATIVE PROZESSKETTENOPTIMIERUNG DIE HERAUSFORDERUNG Je intensiver der Wettbewerb, umso stärker hängt der Unternehmenserfolg von der Fähigkeit zur

Mehr

Microsoft Azure Deutschland ist jetzt verfügbar -

Microsoft Azure Deutschland ist jetzt verfügbar - MANAGEMENT = intuitives Bedienen von Stellschrauben? Betriebswirtschaftliches Optimum Lieber: MANAGEMENT = systematisches Bedienen von Stellschrauben unter Nutzung von Hilfsmitteln. Stellschraube 1 S

Mehr

Konzeption und Umsetzung eines BI Cockpits für das Rechenzentrumscontrolling

Konzeption und Umsetzung eines BI Cockpits für das Rechenzentrumscontrolling Konzeption und Umsetzung eines BI Cockpits für das Rechenzentrumscontrolling Philipp Bley, 16.03.2016 Zahlen und Fakten Robotron Datenbank-Software GmbH Gründungsjahr 1990 Geschäftsform GmbH (9 Gesellschafter)

Mehr

TQU GROUP. Steinbeis-Unternehmen. Innovations- und Qualitätsmethoden: Wann und wie unterstützen sie?

TQU GROUP. Steinbeis-Unternehmen. Innovations- und Qualitätsmethoden: Wann und wie unterstützen sie? TQU GROUP Steinbeis-Unternehmen Innovations- und Qualitätsmethoden: Wann und wie unterstützen sie? Innovations- und Qualitätszirkel 2010 24. Juni 2010 in Baden, Schweiz Fon +49 731 93762 23 helmut.bayer@tqu-group.com

Mehr

WILLKOMMEN INDUSTRIE 4.0

WILLKOMMEN INDUSTRIE 4.0 WILLKOMMEN INDUSTRIE 4.0 22. Februar 2017 INHALT 1 PROFI AG 2 Die vierte Industrielle Revolution 3 Anwendungsfälle 4 Ausblick & Zusammenfassung 2 DIE PROFI AG Firmenzentrale: Darmstadt Standorte: 15 Mitarbeiter:

Mehr

SIX SIGMA SIX-SIGMA PROJEKTUNTERSTÜTZUNG

SIX SIGMA SIX-SIGMA PROJEKTUNTERSTÜTZUNG SIX-SIGMA PROJEKTUNTERSTÜTZUNG Six Sigma Prjektunterstütung Oft wird die Frage gestellt, was ein Six Sigma Prjekt vn einem nrmalen Prjekt unterscheidet. Ein Six Sigma Prjekt läuft nach einem stark standardisierten

Mehr

Die intelligente Sicht auf Ihre Kundendaten

Die intelligente Sicht auf Ihre Kundendaten Die intelligente Sicht auf Ihre Kundendaten Business Case Ein tiefgehendes Verständnis der Kunden, ihrer Bedürfnisse und Kaufgewohnheiten ist im heutigen wirtschaftlichen Umfeld - das durch intensive Anbieter-Konkurrenz,

Mehr

Mission. TARGIT macht es einfach und bezahlbar für Organisationen datengetrieben zu werden

Mission. TARGIT macht es einfach und bezahlbar für Organisationen datengetrieben zu werden Mission TARGIT macht es einfach und bezahlbar für Organisationen datengetrieben zu werden Der Weg zu einem datengesteuerten Unternehmen # Datenquellen x Größe der Daten Basic BI & Analytics Aufbau eines

Mehr

Projektarbeit POS II zum Thema Branchensoftware in der Druckindustrie. Ben Polter, Holger Räbiger, Kilian Mayer, Jochen Wied

Projektarbeit POS II zum Thema Branchensoftware in der Druckindustrie. Ben Polter, Holger Räbiger, Kilian Mayer, Jochen Wied Projektarbeit POS II zum Thema Branchensoftware in der Druckindustrie Ben Polter, Holger Räbiger, Kilian Mayer, Jochen Wied Die SAP AG ist der größte europäische und weltweit drittgrößte Softwarehersteller.

Mehr

leanbaking die schlanke Bäckerei leanbaking

leanbaking die schlanke Bäckerei leanbaking die schlanke Bäckerei Was ist? Anwendung der Lean Prinzipien. Ausrichtung aller Tätigkeiten auf den n (norientierung) Konzentration auf die eigenen Stärken Optimierung von Geschäftsprozessen Ständige Verbesserung

Mehr