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Supply Chain Analytics

Wir helfen Ihnen, das Potenzial Ihrer Unternehmensdaten voll auszuschöpfen.

Die Auswertung von Geschäftsdaten in verschiedenen Unternehmensbereichen – wie Produktion, Personalwesen, Finanzen und Marketing – hilft Stärken, Schwächen und Entwicklungspotenziale zu identifizieren, und unterstützt damit die Erreichung der Unternehmensziele. Im ersten Schritt wollen wir ein Porzessverständnis erlangen durch ein Beratungsgespräch. Anschließend bieten wir eine maßgeschneiderte Lösung für individuelle Bedürfnisse im gesamten Spektrum des Datenanalyseprozesses.

Es ist wichtig die Ergebnisse in einem iterativen Prozess mit dem Process Owner gemeinsam zu validieren, um zu prüfen, ob wir ein genaues Bild von der Funktionsweise des Unternehmens haben und ob weitere Optimierungen des Modells erforderlich sind. Die Konsultation mit dem Unternehmen und die Validierung der Ergebnisse erfolgen also iterativ. Die folgende Abbildung stellt die wesentlichen Prozessschritte unserer Analyse dar.

Supply Chain Analytics
Tools, mit denen wir gerne arbeiten: Python, R, Power BI, Tableau, Azure, GCP, Databricks, GitHub, SAP S4 HANA, SAP ABAP, SQL, JavaScript.
Wir sind auch offen für eine Zusammenarbeit bei anderen spezifischen Bedürfnissen im Bereich der Datenanalyse.

Ihre Herausforderungen

  • Datenvorbereitung: Zusammenstellung einer Datenbank entsprechend den verfügbaren Daten und der Analyseaufgabe. Falls erforderlich: Datenbereinigung, Imputation, Nutzung externer Datenquellen (z. B. Geodaten, Web Scraping).
  • Explorative Analyse: Identifizierung von Mustern in den Daten mithilfe von statistischen und Machine Learning-Methoden, anschließende Interpretation der Ergebnisse und Ermittlung der möglichen Ursachen.
  • Modellierung/ prädiktive Analytik: Prognosen, Simulationen und What-if-Analysen, um zu verstehen, was in Zukunft unter veränderten Bedingungen und in verschiedenen Geschäftsszenarien zu erwarten ist.
  • Visualisierung: Entwicklung interaktiver Dashboards und Berichte zur Unterstützung datenbasierter Entscheidungsprozesse.
  • Datenintegration: Erstellung eines Data Warehouse aus verschiedenen Datenquellen (z. B. aus Lagerverwaltungssystemen und ERP-Systemen), um die Nutzung von Echtzeitdaten zu ermöglichen.

Unsere Lösungen

Step1

CONSULTING

■ Identifizierung der Engpässe in den Prozessen

■ Optimierungsansätze des Forecastings

■ Definition notwendiger Steuerungs-KPIs

■ Potenzialanalyse einer Datenintegration

Step2

PLANNING

■ Datenvorbereitung

■ Aufbau Data Lake

■ Explorative Analytik

Step3

EXECUTING

■ Prognosenerstellung mit Machine Learning und AI

■ Interaktive Steuerungs-KPIs | Dashboards (PowerBI)

■ Datenintegration: Data Warehouse mit transparenten Echtzeitdaten (Azure Synapse)

Step1

CONSULTING

number--1

Identifizierung der Engpässe in den Prozessen | Optimierungsansätze des Forecastings | Definition notwendiger Steuerungs-KPIs | Potenzialanalyse einer Datenintegration

Step2

PLANNING

number--2

■ Datenvorbereitung | Aufbau Data lake
■ Explorative Analytik

Step3

EXECUTING

number--3

■ Prognosenerstellung mit Machine Learning und AI
■ Interaktive Steuerungs-KPIs | Dashboards (PowerBI)
■ Datenintegration: Data Warehouse mit transparenten Echtzeitdaten (Azure Synapse)

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