Optimierung des Planungsprozesses mit Machine Learning

flowtap Case Study

Herausforderung

Die Potentiale von Machine Learning zur Verbesserung der Planungsqualität sollten für diesen Kunden aus der produzierenden Industrie systematisch identifiziert werden. Die Anwendungsszenarien von Machine Learning sollten dabei so ausspezifiziert und heruntergebrochen werden, dass konkrete Implementierungsprojekte gestartet werden können.

  • Identifikation von durch Machine Learning verbesserbaren Arbeitsschritten im Planungsprozess
  • Evaluierung der Machbarkeit sowie verfügbarer und potenzieller Datenquellen
  • Konkretisierung eines schrittweisen Aktionsplans zur Hebung der Optimierungspotentiale

Lösung

Mithilfe unserer Use Case Design Methodik wurde der Ist Planungsprozess von Fachexperten und Data Scientists systematisch nach Optimierungspotentialen gescreened. Dabei mussten neben strategischen Prioritäten auch die daten- und IT-spezifischen Eigenheiten des Kunden berücksichtigt werden. 

  • Methoden-unterstützte Spezifikation von individualisierten Machine Learning Use Cases für Planung und Prognose
  • Systematische Analyse des Planungsprozesses und dessen Arbeitsschritte 
  • Interviews mit Fachexperten und Entscheidern aus Vertrieb, Controlling und Produktion

Ergebnisse

Das Ergebnis des Projekts war ein auf den Kunden zugeschnittenes Use Case Portfolio mit einem konkreten Aktionsplan zur Implementierung, als Basis für ein erstes Implementierungsprojekt.

  • Portfolio an Use Cases
  • Priorisierung nach Kriterien wie Machbarkeit, Aufwand oder Wirkungsgrad
  • Roadmap zur Implementierung der Use Cases

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