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Operational Intelligence with Machine Learning

How machine learning can be leveraged by business users in Business Analytics.

Intellicus Technologies, a leading business intelligence company, recently conducted the webinar – Operational Intelligence with Machine Learning.

The webinar was presented by Rajesh Murthy, Vice President Engineering, Intellicus and Karthik Rajan, Regional Manager India, Enterprise Software Solution, Schneider Electric. During the webinar, attendees learned how machine learning can be leveraged by business users in their day to day analytics. The experts spoke about how critical it is for business users to get real time operational intelligence and how this can be easily achieved with machine learning and BI.

Using real-life examples of wine production and cookie manufacturing, Rajesh explained how business users can get instant insights on their current and future data. These insights empower them to take informed decisions and thwart risks effectively. Karthik, spoke about their use case of applying Business Intelligence and machine learning for monitoring data centers. He also explained how these insights enable them to handle current situations and also prepare for future with predictive and what-if analytics.

The recording of the webinar is now published and can be viewed here: http://bit.ly/2LqhTJo

Intellicus is a BI product company, founded in 2004. At Intellicus, we have a passion to deliver a world class BI and analytics experience to all our users. Intellicus is a full feature BI platform that can be integrated with other applications and products to provide analytical capabilities like built-in data science, ETL, OLAP, real time analytics, mobile BI and more. The flexible architecture and robust integration framework of Intellicus has won us major OEM relationships with leading ISVs, across the glove. We have 50+ ISV partners who sell Intellicus either standalone or embedded in their products, and also implement it for their customers.

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Intellicus
David Harper
720 University Avenue, Suite 130, Los Gatos, CA 95032, USA 720
95032 Los Gatos
Phone: 4082133314
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Unternehmenserfolg mit Business Intelligence sichern

Eben gerade doch! Kleine und mittelständische Unternehmen empfinden Business Intelligence (BI) oftmals als zu großes und abstraktes Thema, dessen Nutzen Großunternehmen und internationalen Konzernen vorbehalten ist. Doch vor allem KMU sollten sich mit BI verstärkt auseinandersetzen, um den Erfolg gelebter Geschäftsprozesse sicherzustellen.

Marktanalysen, Wettbewerbsfähigkeit, Geschäftsentwicklung oder Absatz – die Darstellung der KPIs ist weitreichender Nutzen und Chance vor allem für kleine und mittelständische Unternehmen. Mit Microsoft Power BI geht die Analyse über eigene Unternehmensdaten hinaus, da zusätzliche, externe Datenquellen integriert werden. Gerade in Symbiose mit einem CRM-System dürfen sich Unternehmen nicht darauf beschränken, BI nur für die Analyse der Ist-Situation einzusetzen:
Ziel müssen Prognosen und Handlungsempfehlungen sein.

Genauer hinschauen lohnt sich! Unabhängig von Branche oder Unternehmensgröße gibt es mit Power BI eine Vielzahl visualisierbarer Szenarien:
– Vertriebsorganisationen: Wandlungsraten von Leads oder Verkaufschancen, Deckungsbeiträge
– Produktionsbetriebe: Produktions- und Durchlaufzeiten
– Finanzdienstleister: Transaktionen und Bankdaten, Provisionen
– Seminar- und Eventveranstalter: Deckungsbeitragsberechnungen und Auslastungen der Veranstaltungen.

Angst vor der Informationsflut, verursacht durch die Fülle an möglichen Datenquellen mit BI? Unbegründet! Sofern man sich bei den ersten Schritten mit Microsoft Power BI helfen lässt – um zielgerichtet ausschließlich Daten für die gewünschten Analysen zu bündeln: Dashboards, Berichte und Datensätze mit spezifischen Details für Teams, Unternehmenseinheiten oder Anwender – und nach Freigabe auch für Gastbenutzer.

Microsoft Power BI für KMU bedeutet: Den Erfolg der gelebten Geschäftsprozesse erkennen und sofort Prognosen und Handlungsmöglichkeiten ableiten! Stärken und Schwächen sehen und Folgeaktivitäten setzen, durch Ad Hoc-Analysen, unternehmensspezifische Auswertungsszenarien und das Entdecken unbekannter Daten und Zusammenhänge. Power BI spricht vor allem visuell orientierte Personen an, die intuitive mobile Bedienung und einen schnellen und einfachen Einstieg in komplexe Datenstrukturen schätzen.

Woher kommen die Daten, wenn nicht innerbetrieblich vorhanden? Und wie die Analysen innerhalb der Datenstruktur positionieren, um die für den eigenen Betrieb notwendigen, relevanten Daten zu fokussieren? Unidienst unterstützt bei der Modellierung der Dashboards, Reports, Oberflächen mit Know-how. Bei der Datenintegration diverser Quellen mit technischem Support – denn hier kann Power BI eine lange Liste an lokalen und cloudbasierten Datenquelltypen anbinden. Und nicht zuletzt – als Sprungbrett für den Self Service-Ansatz von Microsoft – schult Unidienst Administratoren darin, nach der Implementierung von Microsoft Power BI die Abfragen selbst zu konfigurieren.

Unidienst bietet Produkte und Dienstleistungen auf der Basis von Microsoft Dynamics 365 Customer Engagement und Microsoft Power BI an.

Die Unidienst GmbH Informationsdienst für Unternehmungen mit Sitz in Freilassing ist bereits seit 1974 als Unternehmensberatung und Softwareentwickler tätig. Seit 2003 plant und realisiert Unidienst kundenindividuelle CRM- und xRM-Projekte für mittelständische und große Unternehmen..

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Revenue Management: IDeaS G3 RMS verschafft Penta Hotels bis zu sieben Prozent mehr Umsatz

Mit detaillierterer, automatisierter Entscheidungsfindung die Marktführung behaupten. Bereits wenige Wochen nach der Installation von IDeaS G3 RMS in allen 29 Penta Hotels sieht die Hotelgruppe erste positive Effekte.

Bereits seit 2009 hat Penta Hotels das IDeaS G3 Revenue Management System (IDeaS G3 RMS) im Einsatz, das der Kette über die Jahre viele Vorteile verschaffte. Um ihre marktführende Position weiter zu behaupten und der steigenden Komplexität des Geschäftes in den vielen unterschiedlichen Märkten auf der Welt gerecht zu werden, wurde zuletzt für die Preisgestaltung eine feinere Granularität der Prognosen und Berichte immer wichtiger.

– Umsatz im Vergleich zu vorher um 6-7% angezogen – Bereits wenige Wochen nach der Installation von IDeaS G3 RMS in allen 29 Hotels, die Ende 2018 abgeschlossen war, sieht das Revenue-Management-Team von Penta Hotels erste positive Effekte. Aufgrund der feineren Granularität der Prognosen und Berichte hat der Umsatz in den Häusern mit der neuen Installation im Vergleich zu vorher um 6-7% angezogen.

– Dem analytisch optimalen Preis so nah wie nur möglich kommen – Die kontinuierliche Preisgestaltung bietet Penta Hotels die größte Flexibilität innerhalb der gewünschten Preisstrategie. Die Zimmerraten werden dabei innerhalb eines Spektrums berechnet, das durch einen Mindest- und Höchstsatz für jede Raumklasse definiert ist. Hotels können so dem analytisch optimalen Preis so nah wie nur möglich kommen.

– Die kontinuierliche Vorhersage der Geschäftsnachfrage für mehrere Objekte, der Zugriff auf Prognosen, Berichte und Daten zu jeder Zeit und von überall über eine Cloud-basierte Anwendung machen IDeaS G3 RMS zu einem mächtigen Tool, das Revenue Managern erlaubt, mit Preisentscheidungen anhand von Zimmerkategorie und Aufenthaltsdauer ihr Geschaftsergebnis zu optimieren. Das auf dem preisgekrönten SAS® Analytics basierende IDeaS G3 RMS berucksichtigt auch historische Daten, Preise von Wettbewerbern, Reputationswerte und relevante Marktdaten wie beispielsweise von TravelClick Demand360 bei der Preisgestaltung.

Laszlo Posa, Corporate Director of Revenue bei Penta Hotels, erklärt: „Wir benötigten eine noch detailliertere Entscheidungsfindung und mehr Stabilität bei den Zimmerkategorien. Wir haben uns auch bei den Mitbewerbern von IDeaS nach einem passenden System umgeschaut, doch haben wir letztendlich mit IDeaS G3 RMS die für uns beste Lösung gefunden.“

„Das Account Management Team von IDeaS stand während der Installation immer bereit, um uns zu beraten und zu helfen. Sie haben von Anfang an verstanden, was für uns wichtig ist. Wir konnten alle 29 Hotels in einem Zeitraum von drei Monaten auf IDeaS G3 RMS migrieren, also zwei oder mehr Hotels pro Woche. Unser Projektteam hat dafür von IDeaS über den kompletten Zeitraum hinweg vorbildliche Unterstützung erhalten“, lobt Laszlo Posa.

Über Penta Hotels
Penta steht für eine neue Generation von Lifestyle-Hotels mit dem unverwechselbaren Neighbourhood-Feeling, die modernen Individual- und Geschäftsreisenden Komfort und Stil in entspannter Atmosphäre bietet. Mit ihrem einzigartigen Design und ihrem außergewöhnlichen Ansatz steht die Lifestyle-Marke für wahre Innovation im gehobenen Mittelklassesegment der Branche. Das Markenzeichen aller Hotels ist die Pentalounge – eine Kombination aus Lounge, Bar, Cafe und Rezeption – mit ihrem lockeren Wohnzimmer-Ambiente.

IDeaS, ein SAS-Unternehmen, ist der weltweit führende Anbieter von Revenue Management Software und Services. Mit fast 30 Jahren Erfahrung steigert IDeaS den Umsatz von mehr als 10.000 Kunden in 124 Ländern.
Durch die Kombination von Branchenwissen mit innovativer, datenanalytischer Technologie schafft IDeaS ausgereifte und dennoch einfache Möglichkeiten, umsatzstarken Branchenführer präzise und automatisierte Entscheidungen zu ermöglichen, denen sie vertrauen können.
Results delivered. Revenue transformed.
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CRM ist Pflicht – BI die Kür

Mit Business Intelligence (BI) verwenden klein- und mittelständische Unternehmen die im CRM-System vorhandenen Geschäftsdaten unmittelbar für erfolgreiches unternehmerisches Handeln! Hierzu sind diese auf einen Nenner zu bringen, zu visualisieren und interpretieren. Unidienst setzt die Geschäftsprozesse der Kunden in Microsoft Dynamics 365 um und liefert das Know How für interaktive Berichte mit Microsoft Power BI.

Microsoft Power BI – die logische Konsequenz der UniPRO/Solutions für Microsoft Dynamics 365 Customer Engagement. Denn Kunden bedienen Tools für Vertrieb, Customer Service, Field Service, Project Management und Marketing. Sie generieren Geschäftsdaten, die nicht ungenutzt stehen bleiben dürfen. Stefan Wambacher, Geschäftsführer seit Jahresanfang 2019, hat Microsoft Power BI „im Gepäck“ und nimmt es in das Portfolio von Unidienst auf.

Während das CRM-System die Geschäftsprozesse eines Unternehmens abbildet, strukturiert und optimiert, zeigt BI deren Performance auf. Stefan Wambacher sieht Business Intelligence als Erfolgsmeldung gelebter Geschäftsprozesse. Wäre dem nicht so, müssen Entscheider Stärken und Schwächen erkennen und sofort handeln! Interaktive Reports stellen z.B. Wandlungsraten, Deckungsbeiträge oder Aktivitäten dar – visualisiert etwa als Grafiken oder Landkarten. Business Analytics soll dabei nicht Data Mining oder Cluster sein, sondern das IST – transparente Ergebnisse der Prozesse in leicht interpretierbarer Oberfläche.
Der effektive Nutzen aus Business Analytics ist für Unternehmen die Erfolgstransparenz, ohne sich in ausufernden Auswertungsszenarien zu verlieren.

Wie in Microsoft Dynamics Customer Engagement gilt bei Power BI der Self Service Gedanke: Geübte Anwender ohne technischen Hintergrund erstellen eigene Business Analytics. Abhängig von der Komplexität der Analyse ist in den ersten Schritten wohl Unterstützung notwendig. Hier springt Unidienst mit dem Wissen um die Datenmodelle mit Dienstleistung ein. Die Kunden wissen, welche Geschäftsdaten relevant sind – Unidienst wie sie auf einen Blick mit Microsoft Power BI darstellbar sind.

Die Unidienst GmbH Informationsdienst für Unternehmungen mit Sitz in Freilassing ist bereits seit 1974 als Unternehmensberatung und Softwareentwickler tätig. Seit 2003 plant und realisiert Unidienst kundenindividuelle CRM- und xRM-Projekte für mittelständische und große Unternehmen..

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Data Science, KI, BI: mayato startet Recruiting Offensive

Analytics Beratung präsentiert sich auf der Made in Berlin und mit eigener Karriereseite

Projektmanager, Data Scientists, BI-Consultants – mehr als 50 offene Stellen bietet die mayato GmbH derzeit. Das Beratungshaus mit den Schwerpunkten in Business Intelligence, Data Analytics und Big Data verzeichnet enorme Wachstumsraten und startet aus diesem Grund eine Recruiting Offensive. Ab sofort präsentiert man sich auf einer eigenen Homepage gezielt als Arbeitgeber. Unter www.arbeiten-bei-mayato.com finden Interessenten gebündelt alle Informationen über das Unternehmen, offene Stellenangebote und ein Bewerberportal. Persönliche Kontakte zu mayato können Interessierte zudem auf der Karrieremesse „Made in Berlin“ knüpfen, die am 5. Dezember 2018 von 10 bis 17 Uhr in der Arena Berlin stattfindet.

„mayato – wir sind nicht normal“ unter diesem Motto präsentiert sich die Beratung auf ihrer neuen Karriereseite. Im Mittelpunkt des Auftritts steht dabei die Vermittlung der Werte und Besonderheiten, die mayato auszeichnen. Flache Hierarchien beschleunigen Analytics Projekte und vereinfachen die Zusammenarbeit zwischen den Teams ebenso wie der Einsatz leistungsfähiger Methoden oder moderner Tools. Gleichzeitig bietet das Unternehmen attraktive Konditionen, die Sicherheit unbefristeter Verträge sowie ein hohes Maß an Flexibilität, so dass die Teammitglieder ihre eigene Work-Life-Balance gestalten können. „Business Analytics entwickelte sich insbesondere durch die Digitalisierung der Fertigung und Internet of Things zu einem Motor der Wirtschaft. Allerdings hat sich damit der Wettbewerb um qualifiziertes Personal gerade für mittelständische Beratungen verschärft“, erklärt Georg Heeren, Geschäftsführer bei mayato. „Mit unserer langfristig angelegten, offensiven Personalarbeit möchten wir den Fokus auf unsere Vorteile lenken.“

mayato verfügt neben dem Hauptsitz in Berlin über Niederlassungen in Frankfurt, Mannheim, München und Wien. Als Teil der Positive Thinking Company bieten sich den Data Scientists, Business Analytics oder Big Data Experten darüber hinaus regelmäßig Gelegenheiten, an internationalen Projekten mitzuarbeiten. Gerade Berufseinsteiger, aber auch erfahrende Teammitglieder profitieren von den externen und internen Weiterbildungsangeboten, die mayato unterstützt.

Workshops und Schulungen werden in die Teamtreffen eingebunden, die mindestens dreimal im Jahr alle Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter an unterschiedlichen Lokationen zusammenbringen und einen großen Teil des mayato Spirit ausmachen. Das Engagement der Beratung wurde schon mit zahlreichen Auszeichnungen belohnt, durch Siegel bestätigt und bei kununu immer wieder top bewertet.
Visuell wird sich das neue HR-Konzept erstmals auf dem mayato Stand (Nummer 37) auf der Made in Berlin am 5. Dezember 2018 widerspiegeln. Interessenten sind herzlich eingeladen. Der Besuch der Karrieremesse ist während eines Studiums sowie bis fünf Jahre nach Studienende kostenlos. Hier geht es zur Online-Anmeldung: https://www.mib-messe.de/

mayato ist spezialisiert auf Business Analytics. Von zahlreichen Standorten in Deutschland und Österreich aus arbeitet ein Team von erfahrenen Prozess- und Technologieberatern an Lösungen für Business Intelligence, Big Data und Analytics für ein breites Spektrum an Anwendungsgebieten und Branchen. Business Analysten und Data Scientists von mayato ermitteln auf der Basis dieser Lösungen für ihre Kunden relevante Zusammenhänge in Small und Big Data und prognostizieren zukünftige Trends und Ereignisse. Als Teil der Unternehmensgruppe Positive Thinking Company verfügt mayato über ein breites, internationales Netzwerk und ein technologisch und inhaltlich vielfältiges Portfolio an digitalen und analytischen Lösungen. Nähere Infos unter www.mayato.com

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b.telligent mit Partner Award 2018 von Emarsys ausgezeichnet

Weltweit größte unabhängige Marketingplattform Emarsys ehrt b.telligent als „Referral Partner of the Year“

b.telligent mit Partner Award 2018 von Emarsys ausgezeichnet

Laurentius Malter von b.telligent: „Mit dem Preis sind die Erfolge noch einmal greifbarer.“

Auf dem diesjährigen zweiten „Revolution Summit“ von Emarsys, der vom 15. bis 17. Oktober 2018 in London stattfand, wurde b.telligent, eines der führenden Beratungsunternehmen für Business Intelligence, CRM, Big Data und DWH, als „Referral Partner of the Year“ ausgezeichnet. Emarsys, die weltweit größte unabhängige Marketingplattform, würdigte damit die langjährige Zusammenarbeit mit b.telligent, das als technologieunabhängiges Beratungsunternehmen besonderen Wert auf innovative und in ihrem Bereich führende Partnerunternehmen legt.

Laurentius Malter, Leiter Competence Center Customer Intelligence bei b.telligent, freut sich über die Auszeichnung als Anerkennung für die fruchtbare Zusammenarbeit mit Emarsys: „Wir schauen auf eine mittlerweile zweijährige Partnerschaft mit einem Unternehmen zurück, das technologisch innerhalb seiner Branche ganz vorne ist. Der Partner Award ist für uns nicht nur ein Vertrauensbeweis, sondern auch eine Bestätigung, dass die Kundenprojekte, die wir zusammen angepackt haben, den Unternehmen einen signifikanten Vorsprung im Markt verschafft haben. Das war unser Ziel, und mit dem Preis sind diese Erfolge nun noch einmal greifbarer.“

„Bereits die Ausschreibungen durch b.telligent sind exzellent. Die Art, wie sie sowohl Kunden als auch Lieferanten durch die Prozesse führen, hat eine hohe Qualität. Alles ist konsequent auf die Kundenanforderungen ausgerichtet. Bei der Auswahl der Technologieanbieter gehen sie ohne vorgefasste Meinungen vor und bleiben neutral. Auf ihrem Gebiet sind sie Experten. Wenn b.telligent ein Projekt leitet, dann steckt immer auch ein Kunde dahinter, der Großes erreichen will“, so Philip Nowak, Regional General Manager Sales von Emarsys.

Auf dem diesjährigen zweiten „Revolution Summit“ trafen sich insgesamt 2.000 Experten zu hochkarätigen Vorträgen und Workshops rund um Marketing Automation, Data Management und Personalization. Emarsys zeichnete insgesamt fünf Unternehmen aus der Branche mit jeweils einem eigenen Preis aus.

Über Emarsys
Emarsys ist das weltweit größte unabhängige Marketing-plattform-Unternehmen. Die Software ermöglicht eine kanalübergreifende und personalisierte Interaktion zwischen Marketern und Kunden – für eine bessere Kundentreue, optimale Customer Journey und langfristig höhere Umsätze. Die AI-gesteuerte Marketingplattform bietet eine intuitive und benutzerfreundliche Marketinglösung, die Marketingentscheidungen und -aktivitäten jenseits manueller Möglichkeiten erfolgreich umsetzen kann.
Seit seiner Gründung im Jahr 2000 unterstützt Emarsys mehr als 2.200 Unternehmen in über 70 Ländern bei der erfolgreichen Kommunikation mit 3 Mrd. Kunden weltweit. Das Unternehmen versendet täglich mehr als 350 Mio. personalisierte Nachrichten über E-Mails, Mobiltelefone, soziale Netzwerke und im Netz und kann so jeden Tag Millionen erfolgreicher Kaufabschlüsse verzeichnen. Die AI-gesteuerte Emarsys-Plattform ist lernfähig und entwickelt sich dabei mit jeder Interaktion selbstständig weiter. www.emarsys.com

b.telligent ist eine Unternehmensberatung, die auf die Einführung und Weiterentwicklung von Business Intelligence, Customer Relationship Management, DWH- und Big-Data-Lösungen bei Unternehmen in Massenmärkten spezialisiert ist.
Der Fokus liegt dabei auf der kontinuierlichen Optimierung von Geschäftsprozessen, Kunden- und Lieferantenbeziehungen durch den Erkenntnisgewinn aus der Verdichtung und Analyse von systemübergreifenden Geschäftsdaten. So lassen sich Margen erhöhen, Kosten senken und Risiken besser kontrollieren.
Kunden von b.telligent sind Branchenführer aus den Bereichen Telekommunikation, Finanzdienstleistung, Handel und Industrie. . brand eins Wissen zeichnete b.telligent im April 2018 als einen der besten Berater Deutschlands in der Kategorie „Data Analytics & Big Data“ aus.

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Greta Wenske
Walter-Gropius-Straße 17
80807 München
49 (89) 122 281 110
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Caterpillar integriert OSIsoft Connected Services in seine Cat Asset Intelligence

Integration des Datenmanagementsystems von OSIsoft in Caterpillars innovative Analyseplattform hilft Reedereien dabei, Treibstoff- und Wartungskosten zu senken und die Betriebszeiten zu erhöhen.

Caterpillar integriert OSIsoft Connected Services in seine Cat Asset Intelligence

Die Cat Asset Intelligence Platform sammelt mithilfe des PI-Systems Sensordaten von Kraftstoffpumpen (Bildquelle: OSIsoft Europe GmbH)

OSIsoft, ein führender Anbieter intelligenter Lösungen für Betriebsabläufe, gibt bekannt, dass Caterpillar die Connected Services von OSIsoft in seine Cat Asset Intelligence Plattform integriert hat.

Die Cat Asset Intelligence Plattform ist eine Suite abonnementbasierter AI-Dienste zur Analyse des Treibstoffverbrauchs, des Maschinenzustands und anderer kritischer Operationen in Echtzeit. Cat Asset Intelligence Services können dazu verwendet werden, die Leistung von Dieselantrieben und Generatoren sowie anderer Maschinen verschiedener Marken zu optimieren, nicht nur von Cat-Ausrüstung. Caterpillar integriert außerdem die Connected Services von OSIsoft in Cat Asset Intelligence Services für viele landgestützte Maschinenlinien.

Reedereien steht eine Ära bevor, in der die Feinabstimmung ihrer Betriebsabläufe für Erfolg und Nachhaltigkeit absolut entscheidend ist. Kraftstoff allein kann 50 Prozent oder mehr der gesamten Kosten über die Lebensdauer eines Schiffes ausmachen: eine Reduzierung um ein paar Prozentpunkte kann Millionen an Einsparungen pro Jahr bedeuten. Neue Sicherheits- und Umweltvorschriften, wie die von der International Marine Organization geforderte Senkung des Schwefelgehalts von Kraftstoffen von 3,5 Prozent auf 0,5 Prozent Masse/Masse bis 2020, erfordern darüber hinaus eine Verbesserung des Situationsbewusstseins von Schiffen und Häfen.

„Unser Ziel ist es, den Verantwortlichen der Schifffahrtsbranche die höchste Verfügbarkeit bei niedrigsten Gesamtbetriebskosten zu bieten, indem sie einen besseren Einblick in ihre Abläufe erhalten und damit bessere Entscheidungen treffen können,“ erklärte Ken Krooner, Geschäftsführer von Caterpillar Marine Asset Intelligence. „Die Technologie von OSIsoft trägt dazu bei, die Qualität und Genauigkeit der von Cat Asset Intelligence zur Diagnose verwendeten Daten sicherzustellen. Wenn Asset Intelligence der Motor für die digitale Transformation in der Schifffahrt ist, ist die PI System-Technologie von OSIsoft der Treibstoff.“

Zu den frühen Erfolgsstorys der Kombination aus Cat Asset Intelligence und OSIsoft-Technologie für Marine-Kunden gehören unter anderem:
-Caterpillar beriet ein Unternehmen mit RoRo-Schiffen, also riesigen Schiffen, die schwere Maschinen wie Planierraupen befördern, wann es optimal wäre, die Rümpfe zu reinigen, um den Fahrtwiderstand zu reduzieren. Durch den Umstieg von der regelmäßigen Reinigung nach Zeitplan soll das Unternehmen 450.000 US-Dollar pro Schiff und Jahr durch eine Reduktion des Kraftstoffverbrauchs einsparen.
-Mithilfe der Analyse von Kraftstoffdruck, Motorleistung und anderen Daten informierte Cat Asset Intelligence den Betreiber eines Binnenschleppers über Probleme mit seinem Dieselmotor von einem Dritthersteller sieben, vier und zwei Tage vor dem drohenden Ausfall.
-Eine Kreuzfahrtlinie soll mithilfe von Cat Asset Intelligence 1,5 Millionen US-Dollar pro Schiff beim Treibstoffverbrauch einsparen.

Connected Services mit PI als Herzstück
Connected Services von OSIsoft sind ausgewählte, cloudbasierte Dienste, mit denen Hardware-Hersteller, Softwareentwickler und Service Provider die PI System-Technologie effektiv in ihr Angebot integrieren können. Das PI System von OSIsoft wird von mehr als 65 Prozent der in den Fortune 500 gelisteten Industrieunternehmen eingesetzt. Es wandelt die umfangreichen Datenströme von Sensoren und anderen Geräten in aussagekräftige Echtzeiteinblicke um, die direkt von den Verantwortlichen genutzt werden können, um Geld zu sparen, die Effizienz zu steigern oder synthetisierte Daten an andere Anwendungen zu übergeben, um die Geschwindigkeit und Genauigkeit digitaler Dienste zu verbessern. Das PI System findet sich in Windparks, Labors, im Bahnwesen, in Rechenzentren, Stadien, in über 1.000 führenden Versorgungsunternehmen und in mehr als 90 Prozent der weltgrößten Öl- und Gasunternehmen.
Weltweit werden mehr als 2 Milliarden sensorbasierte Datenströme von PI Systemen verwaltet.
„Eines ist allen Vorhersagen über das Internet of Things gemein: sie unterschätzen die Reichweite und das Ausmaß der Veränderungen, die wir erleben werden. Alle Industrieunternehmen und Maschinenhersteller werden die Art und Weise, wie sie Geschäfte abwickeln, in den nächsten 10 Jahren grundlegend verändern,“ merkte Dr. J. Patrick Kennedy, CEO und Gründer von OSIsoft, an. „Wir begrüßen die Zusammenarbeit mit Caterpillar sehr. Gemeinsam schaffen wir die Grundlage für ein neues Kapitel in der Geschichte der Schifffahrt.“

Über Caterpillar Marine Asset Intelligence
Caterpillar Marine Asset Intelligence bietet seinen Kunden digitale Dienste und Lösungen, die mithilfe von Datenanalyse und Expertenberatung Anlagenausfälle vorhersagen und vermeiden, den Kraftstoff- und Energieverbrauch reduzieren und die Wartung optimieren können. Dieses Angebot ist zwar als Teil von Caterpillar relativ neu, aber das Unternehmen bietet seinen Kunden seit 15 Jahren einen signifikanten Mehrwert, der nicht zuletzt auf mehr als 50 Millionen Stunden Erfahrung in der Maschinenüberwachung basiert. Dieses innovative Technologie- und Serviceangebot ergänzt die Produkte und Technologien von Caterpillar Marine, die darauf ausgerichtet sind, höchste Verfügbarkeit und geringste Kosten über die Lebenszyklen hinweg zu gewährleisten. Für weitere Informationen besuchen Sie uns bitte unter www.cat.com/assetintel

Über OSIsoft
OSIsoft konzentriert sich auf die Bereitstellung eines einzelnen transformativen Produktes, das PI System. Dieses bietet den Kunden eine offene Unternehmensinfrastruktur, um sensorenbasierte Daten, Systeme und Menschen miteinander zu verbinden. Für weitere Informationen besuchen Sie uns bitte unter www.osisoft.de

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Was sind die entscheidenden Faktoren für eine erfolgreiche KI im Unternehmen?

Sebastian Petry, Leiter des b.telligent-Competence-Centers „Data Science & AI“, über Technologie, Vertrauen und Know-how bei der Implementierung von KI im Unternehmen.

Was sind die entscheidenden Faktoren für eine erfolgreiche KI im Unternehmen?

„Wir sind Türöffner für Unternehmen, die Künstliche Intelligenz einsetzen möchten“

Was sind neben einem guten Use-Case die entscheidenden Faktoren für eine erfolgreiche Künstliche Intelligenz im Unternehmen?

Zu den drei wesentlichen Faktoren gehört zuallererst das Thema Technologie, also Cloud-Technologien, Big Data, aber auch Bots, AI Frameworks und viele andere unterschiedliche Lösungen und Tools auf dem Markt. Möchte ich eine oder mehrere davon in meinem Unternehmen implementieren, muss ich von Anfang an wissen, in welchem Umfang ich dabei eine Künstliche Intelligenz einsetze. Geht es mir nur um ein spezielles Produkt, um einen bestimmten Ausschnitt meines Unternehmens oder um etwas, was ich größer skalieren möchte und damit auch als Datenstrategie oder AI-Strategie weiterdenken muss? Auf welche Weise möchte ich dann meine Künstliche Intelligenz nutzen, betreiben und weiterentwickeln? Diese Fragen gilt es im Vorfeld zu beantworten, denn sobald ich einmal eine Lösung implementiert habe, die nicht in meine bisherige technische Infrastruktur, Datenlandschaft, Unternehmensphilosophie oder meine Workflows hineinpasst, habe ich bereits am Anfang viel verloren. Aber umgekehrt natürlich viel gewonnen.

Kontrolle oder Vertrauen? Welche Strategie ist die bessere mit einer KI im Unternehmen?

Das ist der zweite wichtige Faktor. Beides spielt eine entscheidende Rolle. Je nachdem, über welchen Fachbereich wir reden. Wenn ich eine KI in ein Unternehmen integriere, zum Beispiel in eine Kampagnenselektion, dann geht es darum, Vorgänge, die vorher ein Mensch erledigt hat, an eine Technologie zu übergeben. Dazu muss man im Vorfeld Vertrauen in dem jeweiligen Fachbereich aufbauen. Macht die Maschine das genauso gut wie ich? Angeblich soll sie es sogar besser machen. Wie kontrolliere ich etwas, was in einem Bereich besser ist, als ich es jemals sein könnte? Um hierauf valide Antworten zu bekommen, muss nicht nur die AI eine hohe Qualität haben, sondern auch das Reporting und die KPIs, die die AI bewerten und kontrollieren. Um zu messen, wie gut die AI im gesamten Kontext funktioniert, muss ich mich fragen, wie groß beispielsweise der ROI ist, den ich mir dort erwirtschafte? Um zusätzlich Vertrauen aufzubauen, muss die interne Kommunikation stimmen, die ein Data Scientist oder ein AI-Experte in den Fachbereich hineinträgt. In größeren Unternehmen wird die Zusammenarbeit mit Abteilungen wie dem BI-Reporting immer wichtiger werden. So können etwa BI-Self-Service-Tools Performance-Informationen über die AI an die Fachabteilungen übermitteln.

Das Know-how im Unternehmen stellt den dritten wichtigen Faktor dar. Was sollten Unternehmen dabei beachten?

Wenn ich mir eine solch komplexe Sache wie eine Künstliche Intelligenz in mein Unternehmen hole, brauche ich eine realistische Selbsteinschätzung, wie viel ich dabei gestalten kann. Möchte ich eine KI selbstständig etwa mit TensorFlow entwickeln und somit Deep Learning tief in meinem Unternehmen verankern? Hierfür benötige ich einen hochqualifizierten Methoden-Experten oder einen Data Scientist. Oder reicht es mir, auf Tools zurückzugreifen, die ich optimal für mich konfigurieren kann? In diesem Fall brauche ich keinen dedizierten Deep Learning Experten“, sondern jemanden, der den Bereich fachlich betreuen kann und die unterschiedlichen Tools gut kennt. Algorithmische Kenntnisse sind hierfür im Allgemeinen nicht notwendig. Für welchen Weg ich mich auch entscheide, ich brauche eine klare Meinung dazu, um eine KI in meinem Unternehmen erfolgreich zu machen.

Worauf müssen Unternehmen außerdem achten, wenn sie sich dem Thema KI zuwenden?

Mit der Umsetzung der DSGVO zeigte sich zuletzt, wie schlecht viele Unternehmen trotz der langen Vorlaufzeit darauf vorbereitet waren. AI ist kein Mode- oder Marketingthema für Technologieunternehmen, sondern wird nahezu jedes Unternehmen und unseren Alltag mehr und mehr durchdringen. Wir empfehlen jedem Unternehmen, eine eigene Data-Science-Abteilung mit KI-Verantwortung aufzubauen, die auf einer sehr guten BI- und IT-Abteilung aufsetzen sollte. Für Firmen, die bei null anfangen, kann es bis zu drei Jahre dauern, bis genug Daten gesammelt, die passenden Technologien integriert, Know-how aufgebaut und Prozesse richtig etabliert sind.

Gerade kleinere Unternehmen können es sich nicht leisten, auf die Arbeit mit KI und deren Vorstufen zu verzichten. Wer seine Daten für KI nutzen möchte, trägt eine große Verantwortung. Hier kann man nicht den jungen Mitarbeiter, der gerade von der Uni kommt, dransetzen. Dazu braucht es Spezialisten, die bereits Erfahrung gesammelt haben und wissen, was schiefgehen kann. Erfolgreiche AI-Projekte leben oft von der Erfahrung der Mitarbeiter in diesem Bereich, denn gegenwärtig betritt man mit fast jedem AI-Projekt Neuland. AI ist neben aller Faszination, die von den Algorithmen ausgeht, ein sehr technisches Thema, das es im Unternehmen zu verankern gilt und das mit Big-Data-Technologien gelöst werden muss. Gerade das Deployment und der produktive Betrieb von modernen Methoden sind für viele Unternehmen eine Herausforderung.

b.telligent hat beschlossen, sein Competence Center „Data Science“ in „Data Science & AI“ umzubenennen. Wie kam es dazu?

Das war ein ganz bewusster Schritt. Wir beschäftigen uns seit zehn Jahren bereits damit, Prozesse zu automatisieren und Intelligenz in die Systeme zu integrieren, die wir beim Kunden aufbauen, betreuen und immer weiterentwickeln. Darin sind wir stark. Nach heutiger Lesart definiert man Künstliche Intelligenz als das Nachahmen von intelligenten Handlungen mit Hilfe von mathematischen Algorithmen unter besonderer Berücksichtigung des Umgangs mit Unsicherheit und das kontinuierliche Lernen aus neuen Situationen. Bei b.telligent hat genau das eine bereits gewachsene Historie. Das 15-köpfige „Data Science & AI“-Team bei b.telligent ist über die Jahre mit der Komplexität der Prozesse gewachsen. Viele von uns kommen aus der Statistik und verfügen über fundiertes Wissen in der Methodik und Algorithmik klassischer Machine-Learning-Verfahren. Deep Learning ist für uns eine natürliche Erweiterung der Data-Science-Werkzeugkiste. Von „Business Analytics“ über „Data Science“ bis hin zu „Künstlicher Intelligenz“ haben wir bereits in der Vergangenheit den Namen jeweils der im Markt geläufigen Bezeichnung angepasst. Unsere Kunden und auch Bewerber fragen uns in den ersten Gesprächen explizit, ob wir auch „Künstliche Intelligenz“ in unseren Projekten einsetzen. Diese Frage konnten wir schon immer klar mit „Ja“ beantworten. Jetzt nennen wir sie beim Namen.

Worin unterscheidet sich b.telligent von anderen Unternehmen, die eine AI-Beratung anbieten?

Wir haben diese Kompetenz aus unserer Historie heraus von Projekt zu Projekt immer mehr ausgebaut. Unser großer Vorteil liegt darin, dass wir das Thema AI auch umfassend betrachten können, über Kollegen aus den anderen Competence Centern, die beispielsweise die Datenintegration mitbetreuen oder die das Thema Big Data oder Cloud besetzen. Der interdisziplinäre Austausch innerhalb der Firma gehört zu unseren Stärken. Das Competence Center „Data Science & AI“ hebt sich von den anderen CCs vor allem durch die Anwendung, Entwicklung und Implementierung von mathematischen Algorithmen ab. Wir waren schon für viele Unternehmen ein Türöffner in diese neue Welt.

b.telligent ist eine Unternehmensberatung, die auf die Einführung und Weiterentwicklung von Business Intelligence, Customer Relationship Management, DWH- und Big-Data-Lösungen bei Unternehmen in Massenmärkten spezialisiert ist.
Der Fokus liegt dabei auf der kontinuierlichen Optimierung von Geschäftsprozessen, Kunden- und Lieferantenbeziehungen durch den Erkenntnisgewinn aus der Verdichtung und Analyse von systemübergreifenden Geschäftsdaten. So lassen sich Margen erhöhen, Kosten senken und Risiken besser kontrollieren.
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Simplistic Analytics | Go2Cab Top Five Actions to Avoid Simplistic Analysis and Business Insight Mistakes

Simplistic Analytics | Go2Cab Top Five Actions to Avoid Simplistic Analysis and Business Insight Mistakes

Go2Cab Actions for Business Analytics (Source: Go2Cab Pty Ltd)

Organisations tend to quickly think of tools as the cure for business transformation, business insight, business analytics and operational challenges. The tendency to think that tools are the miracle cure has substantially increased due to the ease of developing and deploying applications on smart mobile devices. The other factor that organisations tend to ignore when thinking about business insight is the root-cause of the problem.
Organisations rush into investments in band-aid solutions with the justification that getting something done is better than nothing. In doing so, business insight and guidance mainly rely on simplistic analysis by reporting averages, tally and change in the percentage of “items” over time. Such “bad” evidence will lead people, whether at the C-Level or downstream at the lowest levels of the operation, to making the wrong decisions where operational dynamics and measurable business objectives are out of sight.

This blog focuses on selected important actions that any organisation should take to avoid making the wrong decisions where such organisations mistakenly think that they are using “evidence” with the right measurement and analysis methods. The reality is that the “evidence” at hand is misleading.
Action 1 for Business Insight and Business Analytics: Get the Right People with the Right Skills:
When organisations become interested in exploring business insight, the first common mistake organisations make is start bunch of surveys or, if the origination is large enough, they will appoint change managers, program and project managers and a suite of business analysts starting a series of workshops to brainstorm “things”. Before you know it, you would most likely have burnt hundreds of thousands of your budget. The payback and ROI are much greater if you first assemble the team with the right skill set. The team does not have to be large. A few people is typically adequate.

Instead, the role of such team is to make decisions on the selection of the vital-few data you have to gather, the best mechanisms to gathers it, facilitate the “gathering” of the vital data and, to properly analyse such data. Further, equally if not more important, such team shall be able to explain clearly and help you make decisions on how the outcome of the analysis will be used by who, when and for what purpose to address specific segments of one or more measurable business objective. Such approach yields a guaranteed success to quickly gain the sought business insight.

Organisations that have demonstrated continued success in using analytics which has led to significant impact on operational excellence and improved bottom lines always strike the right balance with team’s skills combining the subject matter experts, operational staff and system modellers. Analytics and business insight are a lot more than undertaking statistical analysis. Data scientists or statisticians who do NOT fully comprehend the operational dynamics of the business and challenges faced by the operational staff, can undertake the most sophisticated analysis on the planet, but the outcome may not mean anything to the operational arm of the business. The same statement applies to the subject matter experts who can use one or more analysis tool (such as Excel or any other tool) thinking that by simply inserting data and clicking a few buttons, the answer will lead to the best decisions. The reality is that modelling business dynamics of the situation and applying advanced analytics require a thorough understanding of the underlying concepts behind the algorithms used for analyses. One of the main reasons, in addition to the classical statistical methods, it is vital to incorporate the behavioural aspect of the “factors” or “elements” as time elapses leading to predictive outcomes. In this way, you will know what to do, how to do it and, you also know the expected outcome BEFORE it is too late.
Action 2 for Business Insight and Business Analytics: Do not Jump into Big Data, Machine Learning and Over-Engineered Analyses:
Most organisations have a large amount of data where the organisation either do not know what to do with it or, the organisation will do the wrong thing with the data. Classical examples are averaging data and calculating the percentage of “things” over time labelling such outcomes as the probability of occurrence of “things” treating such numbers as leading indicators whether the business is heading in the right or wrong direction. In most cases, the timing of the analysis is wrong anyway since you are always analysing the past without predicting the future with “proper” analysis.

Examples of such “things” include customer satisfaction, the projection of sales and profit margins, merger and acquisition, managing your healthy diet or reduction or retention of staff. Other examples to consider are things like the time it takes to discharge patients, time to clear incidents on roads, a journey time of travellers, cost of insurance policy, quality of products, effective management and scheduling of patrols and other emergency services, customer churn and so on.

It has become the trend that after a few classical workshops conducted under the banner of business insight, a decision leads to the conclusion that the main reason the organisation is not getting its decisions right is the inability to handle a large amount of data and, hence, the cure is to start spending on big data and some machine learning “stuff”. There is nothing wrong with big data and advanced machine learning. However, the organisation MUST prove the limitations with using the simpler, yet adequately sophisticated tools to undertake the proper analysis before getting into the realms of big data. Most of the desktop classical statistical and system dynamics off-the-shelf tools include very sophisticated machine learning algorithms that can handle millions of rows of data. Vendors of such tools have a very reasonable and affordable price-point too. The issue is not about the tools or big data. Before you know it, you would have spent millions of dollars on CRM, Case Management and ERP systems, workflow engines, tools for business intelligence and the like with little or no increase in business yield. And, when you figure it out, it is typically too late.
Action 3 for Business Insight and Business Analytics: Do Not Rely on Arithmetical Average of Data:
Sometimes, advances in technology tend to backfire where various industry verticals have shown that while a new technology helps in achieving something new, the same technology inherently leads to resurfacing of already solved challenges. In other cases, the new technology makes it easier for people to misuse it or, such people become lazy and rush into decisions before properly “thinking” about the topic. Examples are too many to list, but we will illustrate the concept by stating a few examples.

When stealth technology used in fighter jets was in its trial period, experts found out that while the technology makes fighter jets almost undetectable by radars, the fighter jets were more susceptible to electronic interference when compared with those manufactured using older technology. The older technology of metal skins provided inherent protection or immunity to the electronic devices installed inside the aircraft. Another example is the classical word processor where in the old days, people used to think a lot when writing the draft material by hand before typing the material on the classical typewriter. Once someone types the several pages, there was no room to insert new lines or change words around. Advances in word processing help authors with editing and spell-checking amongst many other benefits, but people tend to think a lot less about what they want to write, why and how to write about it. Everyone receives numerous emails that make no sense where such emails still require time to read before you decide whether or not you want to reply. Think of how much time you typically waste every week because of the misusage of the “tool” only.

Another classical example which is more pertinent to the topic of this blog is Excel. The tool is one of the best achievements in technology providing an extraordinary power to undertake the simple or sophisticated analysis. The problem is that anyone can insert data and calculate the average of something over time, plot colourful tally and other charts and, lo and behold, the average shows an increase or decrease in the prescribed measurement of the item under consideration which, in turn, will lead to a wrong decision. Decision makers are not only misled by the averages and charts that represent them but more importantly, the decision makers are misled by the fact that they think they are now using evidence. The average of a data set is truly an “evidence” but, in most cases, it represents the wrong evidence.

There is a natural tendency to “centralise” our focus when we mentally think about or discuss a topic. Managers typically ask for a magic number to represent far too many uncertainties or factors. Just think of how many times your manager or someone has asked you to provide one number that represents time to complete a task, delivery of goods, number of defects in a product and so on. What makes it worse, the senior managers tend to average the already averaged numbers provided by their subordinates. By the time the decision makers get the report (or the numbers), the data is highly aggregated where the average now makes no sense even if we assume that it made some sense at the lowest level at some point in time.

Some organisations think they have got it right by using what is commonly known as the three-point scale where they explore worse-case, base-case and best-case numbers (or scenarios). While this approach is slightly better than just relying on one magic number, the situation is not much healthier either. Organisations tend to forget that once the lowest or highest “numbers” or “limits” are stated, the inherent assumption is that nothing will or can change beyond such magic thresholds. Also, there is little or no regard to the distribution or the uncertainty in the “change” from the worst to the best scenario passing through the “normal” as time elapses . In most cases, there is little or common understanding or agreed definition of a “scenario” in the first place. To make things worse, once you state the magic numbers, they are carved in stone leading to major catastrophic decisions.
Action 4 for Business Insight and Business Analytics: Do Not Rely on Percentages and Tally of Data
When you are at a workshop or a meeting, try to pay attention to the number of times the participants refer to the “percentage” of something. The focus of the audience locks into the highest or lowest bar charts with attractive animations leading to making mental decisions unconsciously. Just like the term “average”, the tendency to calculate the “percentage” of something is the one the most common word aired among the participants. Both, the “average” and “percentage” are so easy to calculate using Excel.  The topic of production of various types of charts, colours and labels become the focus quickly missing the fact that the “percentage” is another commonly accepted, yet often misleading outcome used by decision makers. The rush into reporting the “percentage” also demonstrates how the ease of use of technology backfires leading to people making very serious and very fundamental mistakes.

A classical example is averaging categorical data they collected via surveys or set of questionnaires (eg where answers to questions are “Good”, “Poor”, “High” and “Low”). Another example is calculating the probability of something taking place (or otherwise) using the wrong methods with little or no regard to data type, uncertainty or the distribution of data. The situation is worse where people sometimes use the “average” and “percentage” to make decisions on the reliability of an “item”. It is constructive to note that every figure that represents the reliability or probability of something occurring is expressed as a “percentage” but NOT every “percentage” is a probability or reliability of an item.

In some cases, organisations inadvertently misuse the proper methods to analyse reliability. For example, people mistakenly apply the Weibull distribution to non-hardware domains like factors that represent the behaviour of people or factors that contribute to the reliability of journey travel time in transport. Similar domains include the time to discharge patients or factors that relate to the reliability of a software application. The common mistake is that people assume that the Weibull distribution can represent software or behaviour of people. One of the main concepts behind such distribution is that the reliability of “items” such as hardware, is characterised by the fact that things typically go wrong during the initial period of the lifecycle, then stabilisation takes place beyond teething period until the wear-and-tear period kicks-in. Organisations tend to forget that software or people behaviour (which is a paramount factor in transport, the delivery of customer services or manufacturing-related challenges- to name a few) is nothing to do with “wear-and-tear”. In some cultures, while people are driving, they slow down if they observe an accident on a breakdown lane leading to traffic congestion on the normal “flow” lanes or, drivers slow down for no apparent reason leading to a build-up of a queue blocking intersections. Similarly, once a piece of software works, if the code or operating environment has not changed, the software does not exhibit any wear-and-tear which is unlike a piece of hardware (eg, a classical mechanical switch or a spring or a door hinge).
Action 5 for Business Insight and Business Analytics: Do Not Ignore the Moving Parts of the Business
The topic of Action 5 is far more than classical statistical analysis. The topic is the heart of a relatively large domain of systems engineering, Design Of Experiments and business operational dynamics. A one-line summary is that even if you undertake the perceived “proper” analytics, the organisation may still make the wrong decisions with unqualified high risks if the analysis does NOT incorporate the operational dynamics . When the analysis incorporates the operational dynamics tightly coupled with business operational strategy and the ACTIONABLE operating model, one can quickly identify the most influencing factors on the desired measurable business objectives.

While one can argue that Excel facilitates undertaking complex analyses, it is not easy to visualise the “changes” in operational dynamics as time elapses. Please refer to Stella Architect, FlexSim or ExtendSim as a set of tools that Go2Cab promotes and uses as an alternative to Excel when appropriate. For example, in Excel, when you change a number in one cell, all related numbers instantly change with NO DELAY. The other typical deficiency in using Excel is the lack of traceability of “units” unless you are extremely careful when hooking-up formulas. Excel will produce a number regardless of whether or not the units are correct. Such phenomena lead to higher risks when you implement complex cell structure, formulas and linkages between cells, sheets and workbooks. So long as you are NOT dividing by zero, Excel does not care and, in almost all cases, it will produce a number. It is not that easy to inherently trace the units associated with numbers nor is easy to incorporate the dynamic interactions between several factors that most influence the desired outcome as time elapses.

Go2Cab can share numerous real-world examples where businesses and operations have suddenly collapsed simply because Excel could not cut it despite undertaking the right analysis.
Go2Cab’s evidence based decision making approach will ensure that poorly made decisions do not take place. Any analysis shall meet well-defined criteria which shall support the Customer objectives, meet the performance set for the organisation taking into account the operational dynamics, people, change management, learning and knowledge sharing. The outcome of the analysis shall be, at all times, actionable, accurate, relevant and timely. In this way, the visualisation set of tools becomes a perfect solution. Such tools will enable the ease of visualisation, global access, sharing and auto-notifications of the INFLUENCING FACTORS in a manner that is ACCURATE, RELEVANT and TIMELY with little or no bespoke code or any complex IT setup, all delivered quickly at a relatively low cost.
Go2Cab hopes that we have shared with you enough information to help you identify similar situations in your domain or organisation. We also hope that you are better empowered to think through decision-making in different ways.
Please feel free to Contact us for a free consolation session. Hope we can offer you some help in actionable evidence based decision making.

Please share with us your view or your situation.

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Kompakt, übersichtlich, in Echtzeit: KPI-Paket von WSW Software bringt Transparenz in den Auftragsbestand

Das KPI-Paket „Auftragsbestand“ visualisiert übersichtlich und in Echtzeit die dazu relevanten Kennzahlen, per Drill-down auch in der gewünschten Detailtiefe. Der Auftragsrückstand lässt sich für individuell definierte Zeiträume gruppiert darstellen.

Die WSW Software GmbH bringt das modulare, vordefinierte KPI-Paket „Auftragsbestand“ auf den Markt. Dieses KPI-Paket, das ab sofort verfügbar ist und sich nahtlos in eine vorhandene SAP-Landschaft einfügt, schafft „out of the box“ eine Echtzeitsicht auf relevante Kennzahlen zum Auftragsbestand und Auftragsrückstand, am Desktop-PC und mobil per Smartphone oder Tablet. Das ist durchaus wettbewerbsrelevant, denn so können Kapazitäten für die Produktion und den Versand vorausblickend geplant werden und auch die Effizienz im Vertrieb und im Vertriebscontrolling steigt. Die KPIs, die ein Cockpit oder Dashboard kompakt und übersichtlich visualisiert, lassen sich per Drill-Down bis auf die gewünschte Detailtiefe verfeinern, falls nötig auf die Einteilungsebene im Vertriebsbeleg, und weiter auswerten. Regelmäßige automatische Snapshots machen zudem die Entwicklung des Auftragsbestands sichtbar.

 

Bei alldem zeichnet das KPI-Paket „Auftragsbestand“ eine hohe Flexibilität in Bezug auf den Einsatz im SAP-Umfeld aus. Es lässt sich, wie alle KPI-Pakete von WSW Software, unter SAP ERP oder SAP S/4HANA sowie in Verbindung mit SAP Business Warehouse (SAP BW) – on anyDB, powered by SAP HANA oder SAP BW/4HANA – sowie ohne BW nutzen. Der Geschäftsbereich Business Analytics von WSW Software unterstützt die Implementierung mit seinem ganzen Know-how und Leistungen aus einer Hand. Das schließt die Auswahl des passenden Front-End-Tools von SAP oder Qlik Software ein. WSW Software verbessert und erweitert das KPI-Paket „Auftragsbestand“ ständig; für die Zukunft sind zudem weitere KPI-Pakete geplant.

 

Über die vielfältigen Vorzüge des KPI-Pakets „Auftragsbestand“ informiert ausführlich eine Broschüre. Es kann unter folgendem Link in Form einer PDF-Datei auf der Webseite von WSW Software heruntergeladen werden: https://www.wsw-software.de/fileadmin/pdf/WSW_Produktblatt_KPI-Paket_Auftragsbestand_D.pdf

 

Firmenprofil WSW Software GmbH

Die WSW Software GmbH realisiert maßgeschneiderte und praxisgerechte Lösungen, die deutlich mehr Effizienz, Tempo und Transparenz in die Logistik-, JIT- und JIS- aber auch in die Zoll- und Außenhandels- sowie Business-Analytics-Prozesse von Kunden bringen. Die Basis dafür liefert WSW Software mit der SAP-basierten Integrationsplattform SPEEDI und modularen, vordefinierten KPI-Paketen sowie der hochleistungsfähigen JIS- und Logistik-Plattform LOJISTIX®. Mit JUNIQ® bringt WSW Software eine Lösung auf den Markt, die ausschließlich für den Betrieb auf SAP S/4HANA Enterprise Management ausgelegt ist. Als innovative, modulare und flexibel konfigurierbare Anwendungen erfüllen sie in puncto Integration, Qualität, Visualisierung und Automatisierung höchste Ansprüche und können zugleich schnell und flexibel an neue Anforderungen angepasst werden. Dank der hohen SAP-Beratungs-, Lösungs- und Entwicklungskompetenz, die auf mehr als 30 Jahren Erfahrung und fundiertem Prozesswissen basiert, realisiert WSW Software selbst anspruchsvollste IT- und Beratungsprojekte zügig, termingerecht und wirtschaftlich, wobei sämtliche Leistungen aus einer Hand kommen: von der Beratung über die Entwicklung bis hin zum 24/7-Support. Unabhängig von der Branche vertrauen mehr als 300 Kunden auf der ganzen Welt auf die konfigurierbaren IT-Standard-Lösungen und das Know-how von WSW Software.

 

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