Verbesserung der Planungsgenauigkeit mit Advanced Analytics

Entscheidungsträger nutzen Massendaten für wichtige Geschäftsentscheidungen, lassen sich aber Erkenntnisse und Einblicke entgehen, die einen echten Geschäftsnutzen bringen. So haben sie nach wie vor mit kritischen Supply-Chain-Schwachpunkten, wie etwa ungenauen Prognosen, einer ineffizienten Planung, Kalkulationsfehlern, Verzögerungen und sogar wirtschaftlicher Instabilität, zu kämpfen. Diese Unternehmen müssen das Potenzial der Advanced Analytics-Technologie erst noch für sich entdecken. Es genügt nicht, auf eine Fülle an Daten zugreifen zu können – eine effiziente Planung entsteht auf der Grundlage präzisen Wissens, das aus Ihren Daten gewonnen wird.

Eine völlig neue Dimension der Supply-Chain-Reife - die Selbstlernende Supply-Chain

Damit Geschäftsentscheidungen ins Schwarze treffen, müssen künftige Entwicklungen präziser vorhergesagt werden. Es müssen Muster in historischen Daten erkannt und die optimalen Variablen und Bereiche ausgewählt werden, um die Muster weiterzuentwickeln. Durch eine präzise Wissensextraktion nehmen die Qualität und die Effizienz Ihrer Planung zu.

Der Selbstlernprozess der Quintiq-Software erfasst Ist-Werte, wie Rüst-, Bearbeitungs- und Wartezeiten, als Input. Dadurch kann sich Ihr Planungssystem an die großen, sichtbaren Veränderungen in Ihrem Unternehmen anpassen und zugleich fast unmerkliche Veränderungen aus permanenten Optimierungsbemühungen erkennen. Präzises Wissen wird automatisch aus den Daten gewonnen und bleibt stets auf dem aktuellen Stand.

Der kontinuierliche Zustrom realer Daten in Ihr Planungssystem erleichtert durch Verallgemeinerung vergangener Aufgaben die Erstellung aktueller Vorhersagen für neue und unerkannte Aufgaben. Mit den Möglichkeiten der Selbstlernenden Supply-Chain steht Ihnen die Wissensunterstützung zur Verfügung, die es Ihnen ermöglicht, zukünftige Entscheidungen auf der Grundlage realer Daten anstatt Vermutungen zu treffen.
    • Selbstlernende Intelligenz
      Die Aufgabendauer zukünftiger, unerkannter Aufgaben wird anhand von Daten über in der Vergangenheit ausgeführte Aufgaben vorhergesagt. Jede Produktionsaufgabe hat bestimmte Eigenschaften bzw. Merkmale (z. B. Länge, Breite und Material). Mit der selbstlernenden Technologie wird der Zusammenhang zwischen diesen Merkmalen und der Aufgabendauer festgestellt. Anhand dieses Zusammenhangs werden Vorhersagen für neue Aufgaben generiert.
    • Lieferpünktlichkeit
      In der Logistik kann eine ineffiziente Planung ziemliche Kreise ziehen, d. h. zum Beispiel zu Verspätungen führen und den Kundenservice beeinträchtigen. Mit der Selbstlernenden Supply-Chain werden Verweil-, Fahrt- und Servicezeiten anhand aktueller Daten vorhergesagt und sind daher immer auf dem neuesten Stand. Durch genauer vorhergesagte Fahrt- und Servicezeiten können die Pläne tatsächlich wie geplant ausgeführt werden. So wird die Planeinhaltung verbessert und die Zahl der Betriebsstörungen reduziert.
    • Bessere Supply-Chain-Prozesse
      Ungenaue Prognosen führen zu Ineffizienzen und Produktivitätseinbußen und sogar soweit, dass Pläne nicht umgesetzt werden. Das Selbstlernen von Rüstzeiten, Bearbeitungszeiten etc. liefert genaue Prognosen, einschließlich Abweichungsinformationen. Vorhersagen auf der Grundlage realer Daten steigern die Produktivität in der Supply-Chain.