Wirtschaftsinformatik für den produzierenden Mittelstand
Gemeinsam mit unseren Forschungspartnern aus Industrie und Wissenschaft forschen wir an Lösungen, die Prozesse nicht nur optimieren, sondern auch die Wirtschaftlichkeit von Unternehmen erhalten, steigern und zirkuläre Einflüsse beachten. Unser Fokus richtet sich hierbei vor allem auf den produzierenden Mittelstand mit dem Ziel, in den Unternehmen ein Bewusstsein für die vorliegenden Daten zu schaffen und aus diesen Daten mittels komplexer Analysen sowie dem Einsatz von Simulationsmethoden Ansatzpunkte für Verbesserungsmaßnahmen zu identifizieren und über konkrete Handlungsempfehlungen einen Mehrwert für die Unternehmen zu erzeugen.
Welche Daten haben Sie?
Sie verfügen i.d.R. über eine Fülle an wertvollen Daten, ohne diese zu kennen.
Verstehen Sie Ihre Daten?
Wir helfen Ihnen bei der Interpretation Ihrer Daten und stellen diese grafisch dar.
Benutzen Sie Ihre Daten?
Entscheidungen können durch Daten maßgeblich verbessert werden.
Entwickeln Sie Ihre Daten?
Forecastings und Simulationen können Ihnen helfen, mögliche Risiken frühzeitig zu erkennen.
Unsere Themen
Business Analytics
Business Analytics bezieht sich auf die systematische Anwendung von Datenanalyse und statistischen Methoden zur Untersuchung von Unternehmensdaten mit dem Ziel, Einblicke zu gewinnen und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Dies umfasst die Sammlung, Bereinigung und Auswertung von Daten, um Trends, Muster und Erkenntnisse zu identifizieren, die bei der Verbesserung von Geschäftsprozessen und der Erreichung strategischer Ziele helfen können. Business Analytics ermöglicht Unternehmen, ihre Leistung zu optimieren, Risiken zu minimieren und Wettbewerbsvorteile durch datengesteuerte Entscheidungen zu erlangen.
(Big) Data Analytics
Big Data Analytics bezieht sich auf die Praxis, große und komplexe Datensätze mithilfe von fortgeschrittenen Analysetechniken zu untersuchen, um bedeutungsvolle Erkenntnisse und Muster zu extrahieren. Dies umfasst den Einsatz von Technologien wie maschinelles Lernen, Datenanalyse und statistische Methoden, um versteckte Zusammenhänge, Trends und Erkenntnisse aus umfangreichen strukturierten und unstrukturierten Daten zu gewinnen. Big Data Analytics ermöglicht es Organisationen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, wertvolle Einblicke zu gewinnen und neue Geschäftsmöglichkeiten zu entdecken, die zuvor schwer zugänglich waren oder mit herkömmlichen Analysemethoden nur schwer zu erkennen waren.
ProZessmanagement
Prozessmanagement bezieht sich auf die systematische Planung, Steuerung und Optimierung von Geschäftsprozessen innerhalb einer Organisation. Es umfasst die Identifizierung, Dokumentation und Analyse von Prozessen, um ihre Effizienz und Effektivität zu verbessern. Ziel des Prozessmanagements ist es, die Abläufe in einer Organisation zu optimieren, Ressourcen effizienter zu nutzen und die Qualität der Produkte oder Dienstleistungen zu steigern, indem es klare Verantwortlichkeiten, Kontrollmechanismen und kontinuierliche Verbesserungsprozesse etabliert.
Produktionscontrolling
Produktionscontrolling ist ein betriebswirtschaftlicher Ansatz, der sich auf die Steuerung und Überwachung von Produktionsprozessen in einem Unternehmen konzentriert. Es beinhaltet die Planung, Kontrolle und Analyse aller Aktivitäten und Ressourcen, die für die Herstellung von Waren oder Dienstleistungen erforderlich sind. Das Hauptziel des Produktionscontrollings besteht darin, die Effizienz, Qualität und Wirtschaftlichkeit der Produktionsprozesse zu maximieren, um die Unternehmensziele zu erreichen.
simulation
Die diskret-ereignisorientierte Simulation ist eine Technik zur Modellierung und Analyse von komplexen Systemen, bei denen Ereignisse zu bestimmten Zeitpunkten diskret auftreten. Sie beinhaltet die Erstellung eines computerbasierten Modells, das die Interaktionen und das Verhalten von Entitäten im System, wie Kunden in einer Warteschlange oder Maschinen in einem Produktionsprozess, darstellt. Diese Simulation ermöglicht es, verschiedene Szenarien zu evaluieren, Ressourcen zu optimieren und die Leistung des Systems zu verbessern, ohne tatsächliche Experimente in der realen Welt durchzuführen.
Industrie 4.0
Industrie 4.0 bezieht sich auf die vierte industrielle Revolution, die geprägt ist von der Integration digitaler Technologien und Automatisierung in Fertigungs- und Industrieprozesse. Sie umfasst die Nutzung fortschrittlicher Technologien wie das Internet der Dinge (IoT), künstliche Intelligenz (KI), Robotik und Big Data-Analyse, um intelligente und vernetzte Systeme zu schaffen. Das Ziel von Industrie 4.0 besteht darin, die Produktivität zu steigern, die Effizienz zu erhöhen und die gesamte Wertschöpfungskette durch Echtzeit-Datenaustausch, autonome Entscheidungsfindung und die Optimierung von Prozessen zu revolutionieren.
Blogbeiträge
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Insbesondere für mittelständische Produktionsunternehmen arbeiten wir an Methoden und Werkzeugen mit denen die heute schon verfügbaren Daten so organisiert, verknüpft und analysiert werden können, dass die Mitarbeiter immer bessere Entscheidungen treffen können.
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