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ErfolgsgeschichtenausdemSmartDataSolu5onCenterBaden-Wür;emberg(SDSC-BW)

Dr.AndreasWierseGeschäCsführerSICOSBWGmbH13.10.2016,Karlsruhe

SicosBWGmbH

Erfolgsgeschichten aus dem Smart Data Solution Center (SDSC-BW) 2

Solu5onCenter

UnsergefördertesAngebot

WarumeinSolu5onCenterfürdenMi;elstand?§  Solu5onCenteralsBrückezwischenIndustrieundWissenschaC

§  99,4ProzentallerBetriebeinBWhabenwenigerals250Mitarbeiter

§  BesondereHerausforderungenbeimi;elständischenUnternehmen

§  AnschlussanDigitalisierungdarfnichtverpasstwerden

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UnsergefördertesAngebot

WasistdasSDSC-BW?

§  PassendesPendantzumSDILfürKMUsinBW

§  Unkompliziert,flexibelundschnell

§  DieProjektbeteiligten:

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UnsergefördertesAngebot

Die3SäulendesSDSC-BW

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SDSC-BW

Smart Data- Plattform

Prozesse & Tools für KMUs

Beratung & Koordination

(Wissenschaft & Industrie)

Win-WinfürForschungundIndustrie

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NutzenfürdieWissenschaC

§  ForschungmitrealenDaten

§  AnwendernaheProjekte

NutzenfürdieUnternehmen

§  StateoftheArtForschung

UnsergefördertesAngebot

WasleistetdasSDSC-BW?

§  KostenfreierVorOrtTerminzurVorstellung/alsIdeengeber

§  KostenfreiePoten5alanalyseihrervorhandenenBestandsdateninkl.Dokumenta5on

§  EmpfehlungenfürweiteresVorgehen

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VorgehenundProzessimProjekt

WiesiehtderProzessimProjektaus?

EinfacherundübersichtlicherProzessmitdirektenAnsprechpartnern

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Betreuung

• Erstgespräch • Voraussetzungen • Zieldefinition • Vorbereitungen

• Datenübergabe • Analyse • Auswertungen

• Ergebnisse • Handlungsempfehlungen • Ggf. nächste Schritte

Vorphase Umsetzung Abschluss

Erfolgsgeschichten

BisherigeProjekteinderÜbersicht

§  Bereits25Ers;erminebeiKMUsinBaWü

§  Daraus12Poten5alanalysen

§  6erfolgreichbeendet

§  6inderUmsetzung

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BeispielHerrenknechtAG(Komponentenfer5gung)

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Fragestellung:WelcheKombina5onenvonProduk5ons-oderPlanungsa;ributenführenzuVerzögerungen?

§  Daten:Planungs-,Qualitäts-,Produk5ons-undKostendaten

Analyse§  Mustererkennung§  NaiverBayesAlgorithmus

Ergebnis§  EntdeckteRegeldurchKlassifika5onerkennterhöhtesRisikofür

Produk5onsverzögerungabhängigvondenProduk5onstypen§  84%derVerzögerungenkönnenmit67%Genauigkeitvorhergesagt

werden

BeispielBilcareResearchGmbH

Fragestellung:EnergieeffizienzerhöhungbeiProduk5on

§  Daten:3MonateSchicht-undFer5gungsdateneinerKalandermaschine

§  Energieaufnahmenichtdirekterfasst

Analyse§  Explora5veDatenanalyse§  Entscheidungsbaumklassifika5on

Ergebnis§  GrößterEinflussdurchMaterial§  Jedoch:geringeTemperaturvaria5oninnerhalbMaterial§  Produktvaria5on(durchWerker)notwendigfürIden5fika5onvon

Einsparungen

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BeispielRolfBenzAG&Co.KG

Fragestellung:Explora5ondesPolstereiprozesses

§  Daten:18MonateProduk5onsprotokoll

Analyse§  Process-Mining

Ergebnis§  Verzögerungenbiszu1Wocheim

Produk5onsprozess

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BeispielHuberVerlagfürneueMedienGmbH

Fragestellung:VorhersagevonKundenabwanderung?(Churn)

§  Daten:Marke5ngak5onen1999-2015(943TabellenundViews)

Analyse§  AufwendigeDatenaggrega5on+SupportVectorMachinefür

Prädik5on

Ergebnis§  Sehrgute(90%)Prädik5onder

Kundenabwanderung§  Listepoten5ellerAbwanderungskandidaten

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WeiterelaufendeProjekte

§  Predic5veMaintenance-Op5mierungeinesmi;elständischenMaschinenherstellers

§  ProzessanalysebeiderHerstellungchemischerProdukteeinesSchmierstorerstellers

§  EffizientererAusbauvonPartnernetzendurchSmartDataAnalyse

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ZieledesSDSC-BW

§  ErkenntnissedurchrealeProjektenichtdurchtheore5scheVorträgevermi;eln

§  WerteIhrerDatenaufzeigen

§  Eins5egindieWeltdesSmartDataerleichtern

§  Poten5alefürkonkreteVerbesserungen(Prozesse,Wartungo.ä.)entdecken

StartenSieeinProjektmituns

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ZieledesSDSC-BW

VielenDankfürIhreAufmerksamkeit!!

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