Zusammenfassung
Aufgrund stetig steigender Anforderungen sind produzierende Unternehmen gezwungen ihre Produkte und Prozesse kontinuierlich zu verbessern. Dabei greifen sie immer häufiger auf datengetriebene Analysemethoden zurück, die als Entscheidungsgrundlage für Handlungsmaßnahmen dienen. Das Potenzial, das sich durch eine horizontale Datenintegration entlang der Lieferkette ergibt, wird von Unternehmen jedoch nur selten berücksichtigt und in Mehrwert umgewandelt. Dieser Beitrag erläutert die Monetarisierung technischer Daten durch den Einsatz von Predictive Quality und Sustainability Analytics entlang der Lieferkette und beschreibt den Einfluss der Datenqualität und der Relevanz der Daten auf den potenziellen Datenwert. Abschließend werden die Monetarisierungseffekte anhand von zwei industriellen Anwendungsbeispielen veranschaulicht.
[…] man ist immer in der Lage über Machine Learning Verfahren die Ausschussquoten über einen Zeitraum von 5 Jahren um mindestens 25 Prozent zu reduzieren.
Prof. Dr. Reiner Kurzhals, Gründer von Westphalia DataLab GmbH, zur erfolgreichen Umsetzung von Predictive Quality
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Danksagung
Gefördert durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) im Rahmen der Exzellenzstrategie des Bundes und der Länder – EXC-2023 Internet of Production – 390621612.
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Schmitt, R.H., Buschmann, D., Briele, K., Schlegel, P., Ellerich, M. (2021). Nachhaltige Produktion durch Predictive Quality und Sustainability Analytics entlang der Lieferkette. In: Trauth, D., Bergs, T., Prinz, W. (eds) Monetarisierung von technischen Daten. Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-62915-4_26
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