Predictive Analytics

Fertigungsindustrie
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Das Ziel bestand darin, ein System von selbstlernenden Kennzahlen (KPI) zur unternehmensweiten Steuerung zu implementieren.

Die Produktionsplaner sollten in die Lage versetzt werden, mittels Simulationen von Lieferkette, Produktion und Absatzmarkt ihre Tages-/Wochenproduktion zu optimieren. Dadurch wurde ein neuer Produktmix geschaffen, welcher zu einer Gewinnmaximierung für das gesamte Unternehmen geführt hat. Besonderer Augenmerk wurde auf folgende Themen gelegt:

  • Herstellungskosten jedes einzelnen Produktes in jeder Herstellungsvariante
  • Deckungsbeiträge jedes einzelnen Produktes
  • Supply-Chain
  • Maschinen- und Kapazitätsplanung
  • Berücksichtigung von Störungen/Ausfällen
  • Optimierung der Transportwege

Als Zwischenziel wurden die Herstellungskosten, Deckungsbeiträge und Produktionszeiten für jedes Produkt in jeder Herstellungsvariante ermittelt und die Transportlogistik wurde mittels Routenoptimierung verbessert. Dadurch konnten Ausschüsse verringert werden, die Rohstoffe optimaler eingesetzt und somit Kosten eingespart werden.

Es wurden diverse KPIs gemeinsam mit dem Kunden ermittelt und in der Plattform zur Anzeige gebracht, welche einen prognostizierter Gewinnanstieg um 20% ohne Reduzierung von Ressourcen vorhersagte.

Das Ergebnis war ein lernendes System zur Simulation unter Berücksichtigung von aktuellen und möglichen Ereignissen, mit dem in Realtime jedes Szenario durchgespielt werden kann.

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