Smart-Data-Projekte bei Rolf Benz und Sedus

Die Vorteile der Digitalisierung stehen außer Frage. Trotzdem sind viele Unternehmen oft zurückhaltend, wenn es um das Anstoßen und Umsetzen von Digitalisierungsvorhaben geht. Häufig fehlen Know-how und Ressourcen. Dabei können sie mit entsprechender Unterstützung, wie zum Beispiel durch Sicos BW, das eigene Potential konsequenter erschließen und gewinnbringende Projekte initiieren, wie die Beispiele Rolf Benz und Sedus zeigen.

Rolf Benz nutzt moderne Produktionsverfahren. „Dabei ist allein die Schnittoptimierung von Naturleder ist ein hoch ausgefeilter Prozess, denn: Jedes Prozent Verschnitt weniger ist für das Unternehmen ein relevanter Wettbewerbsvorteil“, führt Sicos-Geschäftsführer Dr. Andreas Wierse aus. „Unsere  Aufgabe war es also, mit Hilfe maschineller Lernmethoden Ansätze für Prozessverbesserungen zu finden.“

Die Erstanalyse konzentrierte sich darauf, externe beziehungsweise systematische Einflussfaktoren zu klassifizieren beziehungsweise bekannte zu bestätigen, um Potenziale für eine mögliche Verschnittverringerung zu identifizieren. Das Resultat: Auf Basis von Smart Data-Methoden entwickelte das Expertenteam einen Ansatz, der eine automatisierte Aufstellung und Überprüfung von Hypothesen – unter Einbeziehung weiterer Daten – ermöglicht.

Die Herausforderung bei Sedus: Die Kunden können die Einzelmerkmale von Bürostühlen flexibel und individuell konfigurieren, was die präzise Planbarkeit des Produktionsprozesses erschwert. „Ziel der Analyse war es deshalb, nach Abhängigkeiten in den Daten zu suchen, die es ermöglichen, Prognosen für die Produktionsmengen von spezifischen Ausstattungsvarianten für den Folgemonat durchzuführen“, so Dr. Andreas Wierse.

Mittels der vom SDSC-BW durchgeführten Datenanalyse konnte die Präzision von Vorhersagen – basierend auf dem vorhandenen Datenmaterial – demonstriert und evaluiert werden. Die Ergebnisse lieferten insbesondere wertvolle Hinweise zur Identifikation von fehlenden Informationen im Datenbestand, die für präzisere Vorhersagen erforderlich sind.

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