Digitale
Transformation

Eine allgemeine Fallbeschreibung:
Die Produktionsprozesse und Wertschöpfungsketten in modernen Unternehmen sind bekannterweise vielschichtig und komplex. Es werden verschiedene IT-Systeme verwendet (z.B. ERP, CRM, SCM, MDM) und viele automatisierte und manuelle Geschäftsprozesse durchgeführt. Bei der Ausführung dieser Arbeitsabläufe können sich über kurz oder lang Fehler einstellen, die zu Umsatzeinbußen führen. Eine automatisierte Fehler-Ursachen-Analyse und Qualitätsmonitoring, die diesen komplexen Sachverhalten auf den Grund geht kann hier notwendig werden, um den Umsatzrückgang zu vermeiden.
Für eine Unternehmensleitung können sich in diesem Zusammenhang folgende Fragen ergeben:

• Warum wurden bestimmte Produkte nicht wie geplant verkauft?
• Wo gab es Störungen oder Fehler im Produktionsprozess? Wie kann man diese beheben?

Der passende Lösungsansatz:
Eine zielführende Antwort auf diese zunehmende Komplexität der Prozesse stellt unsere daten-basierte automatisierte “Qualitätsmonitoring” Lösung dar. Diese liefert sichere und faktenbasierte Ergebnisse und auch zu den obigen Fragen die passenden Antworten.
Wir sammeln die Daten (“Digital Trails”) aus verschiedenen IT-Systemen, verknüpfen diese miteinander und zeigen genau an wo die Auffälligkeiten zu finden sind. Dabei entdecken wir Ausreißer, Trends und systematische Fehler. Zusätzlich wird hierbei die Relevanz von Problemen sowie die Auswirkung auf den Umsatz gezeigt. Wir verwenden dabei moderne Big Data & Cloud Technologien und können somit beliebige Datenmengen bearbeiten und analysieren.

Es zählen Resultate!
Die Verwendung unserer Qualitätsmonitoring-Lösung führt in der Folge zu einer erheblichen Ertragssicherung und Steigerung sowie zu umfassenden Daten- und Prozessverbesserungen. Wir haben stets die Qualität Ihrer Prozesse im Auge. Verstehen, erhalten und verbessern, das ist die Arbeit von ADEAL!

Eine allgemeine Fallbeschreibung:
Viele Unternehmen stehen heute vor der Herausforderung ihren Kunden eine Vielfalt von Produkten anbieten und gleichzeitig konkurrenzfähig bleiben zu wollen. Die Märkte sind oft volatil und Veränderungen erfolgen schnell: Kontingente sind ausgeschöpft, die Konkurrenten machen bessere Angebote oder Lieferanten erhöhen die Preise. Unternehmen ist es häufig nicht mehr möglich Marktpreise, interne Produktionsketten und Produktmengen manuell zu überwachen und zu steuern. Eine ausgereifte automatisierte Herangehensweise ist hierbei auf Dauer unumgänglich.
Für eine Unternehmensleitung können sich in diesem Zusammenhang folgende prinzipielle Fragen stellen:

• Welche Preisspannen erhöhen den Verkauf meiner Produkte?
• Wie kann ich meine Lagerbestände optimieren und somit Engpässe in der Warenlieferung vermeiden?

Der passende Lösungsansatz:
Eine zielführende Antwort auf diese Herausforderungen bietet unsere “Revenue Management” Lösung. Diese ermöglicht eine automatisierte dynamische Preisgestaltung. Sowohl “Markups”, als auch Einkauf und Marketing Empfehlungen werden erzeugt und den Entscheidungsträgern vorgelegt bzw. automatisch umgesetzt.
Wir erheben dabei die Daten mit folgenden Schwerpunkten: Marktnachfrage und -preise, Produktangebot und -margen, Suchanfragen und Buchungen, externe Bestände, Richtlinien und strategische Ziele des Unternehmens. Auf Basis von historischen Daten werden die Vorhersagen über das Marktverhalten gemacht (z.B. “Demand Forecasting”). Anhand der Datensammlung sowie der Vorhersagen werden dann die intelligenten Empfehlungen über die Preise, Bestände/Kontingente, Vermarktungskampagnen und Beschaffung kalkuliert. Die Empfehlungen werden von den Entscheidungsträgern evaluiert und umgesetzt.

Es zählen Resultate!
Die Verwendung unserer Revenue Management Lösung führt in der Folge auf allen Unternehmensebenen zu einer erheblichen Umsatzsteigerung, Verbesserung der Arbeitsabläufe und zu mehr Transparenz der Geschäftsziele. Wir haben stets den Markt und die Produkte im Auge. Verstehen, vorhersagen und empfehlen, das ist die Arbeit von ADEAL!

Eine allgemeine Fallbeschreibung:
Die Bestand- und Assetverwaltung (Inventory and Asset Management) in modernen Industrieunternehmen sind in der Regel vielschichtig und komplex. Kraftwerke, Wasser-, Öl- und Gasanlagen, aber auch Verkehrsmittel (Autos, Flugzeuge und Züge) sind mit vielen Komponenten und Subsystemen ausgerüstet, die simultan laufen und auch gleichzeitig reibungslos miteinander kommunizieren müssen. Ein Ausfall von kleinsten Teilen kann zu Schäden in Millionenhöhe führen und im Extremfall sogar eine Gefahr für Passagiere darstellen. Ein Hauptaugenmerk von betroffenen Unternehmen stellt eine automatisierte Überwachung, die Echtzeit Analyse von Problemen sowie eine proaktive Wartung von Maschinen und Geräten dar.
Ebenso vielschichtig wie komplex sind sowohl Produktionsprozesse und Lieferketten (Supply Chains) in Industrieunternehmen, aber auch deren Betriebsanlagen, die dementsprechend fehleranfällig sein können. Mehr und mehr Arbeitsschritte werden automatisiert und durch Robotik sowie programmierbare Steuerungsgeräte ausgeführt. In dieser automatisierten Umgebung ist der Preis eines Fehlers beträchtlich, da es zu Schäden von gleichzeitig mehreren Produkten führen kann. Daher ist hier eine Überwachung und Qualitätsanalyse von Produktionsprozessen unerlässlich.

Der passende Lösungsansatz:
Durch eine rasante Entwicklung von Industrie 4.0 in der Fertigungsindustrie ist es heute möglich schnell und günstig Sensoren in Betriebsanlagen einzubauen und mit dem IoT (Internet of Things) Netzwerk zu verknüpfen. Die Daten der Sensoren werden gesammelt und ausgewertet und bilden das Fundament für die beschriebene Überwachung sowie der Analyse von Produktionsprozessen.
Unsere “Operational Analytics” Lösung basiert auf einer erprobten Referenz-Cloud-Architektur sowie einer Kombination von Data Streaming, Stream-Verarbeitung, Echtzeit-Monitoring, einer Visualisierung sowie Self-Service-Analyse Technologien. Im produktiven Betrieb erlaubt unser Ansatz eine horizontale Skalierung, nutzt die Elastizität in der Cloud und es wird dynamisch anhand des Ressourcenverbrauchs abgerechnet.

Es zählen Resultate!
Als Ergebnis liefert unsere Lösung sowohl die Echtzeit Visualisierung, als auch KPI Reporting und AI-Möglichkeiten als Services für die Endnutzer. Sie ist skalierbar und kann die Produktivität und Prozessqualität in der Fertigungsindustrie erheblich steigern. Wir machen Cloud IoT für Nutzer zugänglich und haben stets Ihre Assets und Prozesse im Auge. Wir verbinden Sie mit der Zukunft!

Eine allgemeine Fallbeschreibung:
Indem sie zum richtigen Zeitpunkt gezielt Produkte und Dienstleistungen zu einem adäquaten Preis anbieten, versuchen moderne Unternehmen stets neue Kunden zu gewinnen und bestehende Kunden zu binden. Gerade im digitalen Zeitalter wird eine bessere Kundenkommunikation über digitale Kanäle immer mehr entscheidend sein. Die Personalisierung kann die Akquisitionskosten erheblich senken und dabei die Effizienz der Marketing-Reichweite steigern. Daher kämpfen Unternehmen um personalisierte Kundenerlebnisse innerhalb des gesamten Customer Journey.
Heute steigert sich die Qualität der Marketing- und Vertriebsprozesse stetig und neue Data-Science Technologien erleichtern diese Entwicklung dabei erheblich. Unternehmen erweitern ihre bestehenden Systeme durch analytisches CRM und starten mit prädiktiver Personalisierung, persönlichen Empfehlungen und hoch-effektiven digitalen Marketingkampagnen durch.
Das Customer Experience Management ist jedoch ein komplexer datengetriebener Analyseprozess. Der Aufbau einer strukturierten, automatisierten und intelligenten Kundenüberwachung, Segmentierung und Targeting ist nach wie vor eine große Herausforderung. Genau in diesem Zusammenhang bieten wir unsere analytische Self-Service-Lösung "Customer Segmentation" an, die alle wesentlichen Ansätze und Schritte zu einer effektiven Steuerung des Customer Journeys in Unternehmen umfasst.

Der passende Lösungsansatz:
Unsere Lösung basiert auf einem strukturierten Customer Lifecycle Management, kontinuierlicher Kundenstatus- und Übergangsüberwachung sowie intelligenten, zielgerichteten Empfehlungen. Unser Hauptaugenmerk liegt dabei auf den Geschäftsindikatoren wie Kundenkohorte, schlafender/aktiver Kunde, Abwanderungs-/Aufbewahrungsrate, Loyalitätsniveau und bevorzugte Produktkategorie. Um dies zu erreichen, arbeiten wir mit typischen KPIs wie durchschnittlicher Auftragswert, Einkaufsrate und Tempo, CLV, ABC und RFM. Wichtige Aufgaben wie die Erstellung von 360-Grad Kundenprofilen, multivariater Kundensegmentierung, kontinuierlicher KPI-Überwachung, Schätzung der Reaktions- und Abwanderungsraten sowie persönlichen Angebotsempfehlungen werden innerhalb unserer Lösung automatisch ausgeführt.
Die Anforderungen an die Eingabedaten sind dabei sehr unkompliziert. Die Transaktionsdaten (abgeleitet aus ERP) und Kundenprofildaten (abgeleitet aus CRM) sind hierfür ausreichend. Die gesamte Lösung lässt sich leicht durch Komponenten des maschinellen Lernens und des Data Mining auf eine detaillierte Kundenbewertung, Mikrosegmentierung, Uplift-Modellierung, Reaktionsvorhersage sowie Cross- und Up-Selling-Empfehlungen erweitern.

Es zählen Resultate!
Als Ergebnis erhält das Unternehmen einen strukturierten Kundenstamm, Übergangsraten im Lebenszyklus, eine aktuelle Kundensegmentierung sowie eine automatische Erkennung von Kundenabwanderung und -bindung. Da die Lösung auf einer kontinuierlichen Überwachung der Geschäfts-KPIs basiert, vermeidet sie verzerrte Schlussfolgerungen und liefert verständliche Empfehlungen. Dazu gehören Empfehlungen für Marketingkampagnen, persönliches Targeting und Preisaufschläge; darüber hinaus wird kontinuierlich ein automatisiertes Kampagnenmanagement und eine Auswertung durchgeführt. Somit führt der Einsatz unserer Lösung zu einer signifikanten Steigerung von Umsatz und Kundentreue, einer Reduzierung der Kundenabwanderung und einer besseren Positionierung der Marke. Nutzen Sie den ADEAL-Ansatz und kümmern Sie sich damit noch besser um Ihre Kunden!

Eine allgemeine Fallbeschreibung:
Sowohl die Anlagensteuerung als auch der Betrieb in modernen Industrieunternehmen sind für gewöhnlich sehr komplex. Viele Arbeitsschritte werden automatisiert und durch Roboter ausgeführt. In dieser automatisierten Umgebung ist der Preis eines Fehlers sehr hoch, da dieser zu Schäden von gleichzeitig mehreren Produkten sowie zu teuren Produktionsunterbrechungen führen kann. Unkalkulierbare reaktive Wartungen ihrer Anlagen können sich Unternehmen nur schwer erlauben. Wartungsintervalle sind kostenintensiv, aber ohne eine Wartung steigt die Ausfallwahrscheinlichkeit in erheblichen Maße an. Maschinenteile mit einem hohen Verschleiß können aber gezielt entdeckt und in diesem Zuge rasch ersetzt bzw. repariert werden.
In diesem Kontext fordern moderne Unternehmen nicht nur ein Echtzeit-Monitoring und eine Analyse von Problemen, sondern auch eine direkte Antwort auf die Frage "Wann und wo wird das nächste unerwünschte Ereignis oder die nächste Unregelmäßigkeit auftauchen und wie können wir diese beheben?" Es geht um nicht weniger als einen zukunftssicheren prädiktiven Betrieb von Maschinen und Anlagen bei gleichzeitiger Reduzierung von Ausfallzeiten und Wartungskosten.

Der passende Lösungsansatz:
Im Vergleich zu Operational Analytics, welches sich mit Überwachung und Alarming beschäftigt, analysieren wir im Rahmen von Predictive Maintenance die historischen Daten, mit dem Ziel Prognosen von kritischen Betriebs-Ereignissen zu erstellen. Somit ist unsere "Predictive Maintenance" Lösung eine intelligente in die Zukunft schauende Erweiterung zu "Operational Analytics".
Mit Hilfe von modernen Data Mining und Machine Learning Verfahren werden die Daten vorbereitet, korreliert und klassifiziert. Prognosemodelle werden trainiert und validiert. Die erprobten und geprüften Modelle werden dann entsprechend als Cloud Services veröffentlicht und den Endnutzern und IT-Systemen zur Verfügung gestellt. Am Ende dieser Kette bekommt jedes Unternehmen eine modellbasierte Prognose von Fehlern und Ausfällen, Vorhersagen über die Nutzungsdauer sowie Betriebs- und Wartungszeiten. Darüber hinaus werden konkrete Hinweise zu den kritischsten Verschleißteilen gegeben.
Unsere Predictive Maintenance Lösung sehen wir als integralen Bestandteil des Produktionszyklus von Unternehmen an. Sie beobachtet Materialzustände und gibt Empfehlungen für Wartungs- und Reparaturarbeiten von Industrieanlagen sowie deren Komponenten.

Es zählen Resultate!
Unsere Lösung steigert signifikant die Effizienz der Produktionsprozesse in Unternehmen. Ausfallzeiten und Produktionsstopps werden minimiert, die Verfügbarkeit der Produktionsanlagen wird maximiert. Dadurch wird die Arbeitsqualität erhöht an Wartungskosten gespart. Wir machen Ihre Anlagen smarter und langlebiger, einsatzbereit für die Zukunft!