Predictive Applications in Ihrem Unternehmen: Den Dschungel der Möglichkeiten lichten und Erfolgsgeschichten schreiben Ingolf

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2 Predictive Applications in Ihrem Unternehmen: Den Dschungel der Möglichkeiten lichten und Erfolgsgeschichten schreiben Ingolf

3 Wieviel Bäume hat ein Wald? Bundeswaldgesetz, 2 Absatz 1: Wald im Sinne dieses Gesetzes ist jede mit Forstpflanzen bestockte Grundfläche. Als Wald gelten auch kahlgeschlagene oder verlichtete Grundflächen, Waldwege, Waldeinteilungs- und Sicherungsstreifen, Waldblößen und Lichtungen, Waldwiesen, Wildäsungsplätze, Holzlagerplätze sowie weitere mit dem Wald verbundene und ihm dienende Flächen.

4 Die secret ingredients für Predictive Applications Die richtige Fragestellung (Use Case) Relevante historische Daten Eine ausreichende Wirtschaftlichkeit Mr. Ping: The secret ingredient is... nothing! Po: Huh? Mr. Ping: You heard me. Nothing! There is no secret ingredient. Po: Wait, wait... it's just plain old noodle soup? You don't add some kind of special sauce or something? Mr. Ping: Don't have to. To make something special you just have to believe it's special. -Kung Fu Panda, DreamWorks Animation, 2008

5 Unser BlueVantage Ansatz Explore Quantify Act Festlegung des Prognoseszenarios (Use Case) Aufnahme von existierenden Regelwerken und Besonderheiten Definition der Daten und des Minimum Required Datasets (MRD) Analytisches Durchdringen der Datenstruktur und Messung der Kerngrößen Aussage über die Prognosenfähigkeit der Zielvariable Betrachtung der Wirtschaftlichkeit Präsentation und Interpretation der Ergebnisse Darstellung des möglichen ROIs Konzept für konkrete Umsetzung

6 Fallbeispiel Mittelständisches High-Tech Unternehmen mit ca. 550m EUR Umsatz Vollsortimenter mit ca aktiven Artikeln und Lieferfähigkeit von 90-98% Mehrjährige Absatzdaten vorhanden (ca. 75k Fakturierungen) Frage: Lassen sich mittels Predictive Applications Kosten sparen bzw. Umsätze steigern?

7 Fallbeispiel Ansatz: Blue Vantage mit Dauer 6 Wochen Zielgröße: Absatzprognose pro Artikel und Monat für drei Monate im voraus (Blindtest) Daten: Fakturierungen Januar Dezember x Data Scientists, 0.5x Team Mgr. Woche 1 Woche 2-5 Woche 6 Use Case Regelwerke Datenbestand Datenübergabe Exploratives Durchdringen der Daten Test der Prognosefähigkeit Bestimmung der Prognosegüte Wirtschaftlichkeitsbetrachtung Präsentation Konzept

8 Fallbeispiel Ergebnisse: Absenkung der Mean Average Deviations um 11,8% Vorhersage der stock-burn-out Rate Gute Abdeckung der Null-Verkäufe Lagerausverkäufe Verbesserung der Trend-Vorhersage Kosteneinsparungspotential ca. 25% Kunde Kunde Nullverkäufe Trends

9 Voraussetzungen LUE 1. Fragestellung nach Eintritt eines Ereignisses oder deren Ausprägung 2. Einzelne Zielvariable (KPI) mit direktem Geschäftseinfluss 3. Eingeschränkte Zahl (<100) an Feature-Variablen 4. Qualitätsmaßstab zur anschließenden Prognosenbewertung 5. Genügend historische Daten (Datenqualität!) 6. Datenformate gemäß Vorgabe

10 ANT Aufwände und Vorteile Aufwände Blue Yonder ca Personentage -> Festpreis Kundeninvolvement ca. 4-5 Personentage Datenbereitstellung durch den Kunden Vorteile: Schnelle quantitative Prüfung der Einsatzfähigkeit Keine HW/SW Kosten Bei Fortsetzung: Aufbau auf bestehendem Modell möglich

11 Blue Vantage und Beyond 1. Blue Vantage 2. Erste Anwendung 3. Predictive Predictive Company Involvement Characteristika: Kleiner Scope Einfache Umsetzung Händisch Einmaliger Aufwand Ziele: Use Case Definition ROI Potential Konzeptverständnis Characteristika: Mittlerer Scope Komplex Integriert/semiautomatisiert SaaS Ziele: Use Case Umsetzung ROI Umsetzung Ops. Verständnis Characteristika: Großer Scope Sehr komplex Integriert und voll automatisiert Saas/PaaS Ziele: Kombinierte Use Cases Mehrfache ROIs Operativ & Innovativ Blue Yonder Support Zeit (typischerweise Monate bis Jahre)

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