„Wer nicht digital wird, der stirbt" (in Anlehnung an das Zitat von Henry Ford, „Wer nicht wirbt, der stirbt“) ist eine steile These, die es in der heutigen Zeit erst einmal zu widerlegen gilt.
Wir begleiten unsere Kunden mit unserer Expertise nicht nur bei der strategischen Nutzung ihrer Daten, Systeme und Tools innerhalb ihres operativen Betriebs, sondern auch bei der Entwicklung und Umsetzung von smarten Produkten und Services bis hin zu zukunftsfähigen Geschäftsmodellen ihrer Produkt- und Prozesslandschaft.
Wir erarbeiten mit Ihnen Konzepte zur effektiven und effizienten Datennutzung. Hierfür evaluieren wir Ihre verfügbaren Datenquellen, -qualität, -konsistenz sowie -verfügbarkeit. Wir entwickeln mit Ihnen Konzepte und Strategien zur datengetriebenen Prozesssteuerung als Führungselemente. Mittels Methoden des Maschinellen Lernens (KI) entwickeln wir mit Ihnen sowohl situative Vorhersagemodelle für spezifische Ereignisse (dynamische Eingriffsgrenzen) als auch datengetriebene Verfahren zur Maschinen- und Prozessoptimierung. Wir begleiten Sie bei der Integration von Sensorik in Ihre bestehenden Produkte und Prozesse. Aus den gewonnenen Daten realer Produktlebenszyklen leiten wir mit Ihnen neue Geschäftsfelder wie z.B. Aftermarket, vorausschauende Wartungskonzepte, Mietkauf, Pay-as-you-go-Konzepte, Product-as-a-Service etc. ab.
Wir sind Ihr strategischer Partner bei der Entwicklung von zukunftsfähigen Produkten, Prozessen und Dienstleistungen hin zu Ihrer „Digital Excellence“!
Entsprechend den Theorien der Arbeitswissenschaft entwickeln sich zwei zukünftige Hauptszenarien im Spannungsfeld zwischen den Polen Mensch-Technik-Organisation. Zum einen werden durch den wachsenden Grad an Automatisierung und Digitalisierung repetitive menschliche Aufgaben durch Technik substituiert. Man spricht hier vom Automatisierungsszenario und den Cyber-physikalischen Systemen. Somit können freiwerdende menschliche Ressourcen für andere Tätigkeiten eingesetzt werden. Zum anderen zeichnet sich der Trend ab, dass menschliche Kompetenzen durch Assistenzsysteme erweitert und somit erhöht werden. Dieses Szenario hat zur Folge, dass Mitarbeitende komplexere Aufgaben zuverlässiger und schneller bei geringer körperlicher und geistiger Beanspruchung bewerkstelligen können.
Unternehmen stehen vor sich schnell ändernden Herausforderungen, wie kürzere Lieferzeiten, Wunsch nach Produkt-Individualisierung bis zur Losgröße eins. Außerdem gilt es, der Nachhaltigkeit in den Dimensionen sozial, ökonomisch und ökologisch gerecht zu werden. Durch die schnell wachsende technologische Reife etablieren sich aufkommende Technologien in kürzerer Zeit, was wiederum Potentiale für neue Trends und Geschäftsmodelle mit sich bringt. Dem Menschen, als smarter Operator in der Arbeitswelt von morgen, werden durch KI und Big Data die richtigen Informationen, zur richtigen Zeit, am richtigen Ort bereitgestellt.
Zur Bewältigung dieser Herausforderungen wird es einen sogenannten Kompetenzshift benötigen, hinzu mehr Programmierkenntnissen und analytischen Fähigkeiten der Mitarbeitenden. Für die Beratungswelt hat dies zur Konsequenz, dass man auf strategischer Ebene die richtigen Weichen für die Arbeitswelt von Morgen stellt. Es gilt Organisationen bei Transformationsprozessen so zu begleiten, dass man stets Betroffene zu Beteiligten macht. Wir versuchen bei unseren Kunden, die Akteure durch organisationales Lernen so zu motivieren, dass Änderungen durch sogenannte Graswurzel-Initiativen intrinsisch getragen werden.
Aufgrund regulatorischer und kundenspezifischer Anforderungen werden über die vertikale und horizontale Wertschöpfungskette bereits große Datenmengen gespeichert. Jedoch werden nur wenige Datenbasen auch zur operativen Steuerung von Prozessen genutzt. Wir erarbeiten mit dem Kunden Strategien und begleiten den Kunden dabei, aus vorhanden Daten objektive Kennzahlen abzuleiten. Geschäftsbereiche sollen befähigt werden, Kennzahlen als Führungsgrößen und Eingriffsgrenzen zu nutzen. Ebenfalls begleiten wir Prozessoptimierer und Einrichter dabei, Maschinen mit Hilfe von statistischen Verfahren und Modellen des Maschinellen Lernens zu optimieren. Ziel ist es, von heuristischen Ansätzen wie zum Beispiel dem „Trial-and-Error“ Prinzip wegzukommen. Dies verkürzt die Maschinenstillstandzeiten und verbessert die Prozessqualität nachhaltig.
Wir bringen Ihnen gerne einen vorbei! Kontaktieren Sie uns für ein unverbindliches, kostenfreies Erstgespräch, wir kommen gerne zu Ihnen.