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Herzlich Willkommen zum
BIG DATA READINESS ASSESSMENT
für die FERTIGUNGSINDUSTRIE

Diese Online-Version zur Selbstdiagnose ist kostenlos und liefert Ihnen in nur wenigen Minuten Auskunft über:

✔ Ihre aktuelle Datenqualität
✔ Ihren aktuellen SIPOC Score
✔ Ihre aktuelle Analyse- und Modellierungskompetenz
✔ Wieviel Prozent Ihres Datenpotentials Sie bereits nutzen
✔ Wie Sie Ihren Big Data Readiness Score (weiter) erhöhen und künftig (noch) mehr Wertschöpfung mit Ihren Daten erzielen können
✔ Berechnungsformel für den potenziellen ökonomischen Wert Ihrer Daten

ERLÄUTERUNGEN ZUM FRAGEBOGEN


DREI GÜTEKRITERIEN

Zur Ermittlung des Big Data Readiness Scores werden drei zentrale Gütekriterien untersucht:
• Ihre Datenqualität
• Ihr SIPOC Score
• Ihre Analyse- und Modellierungskompetenz

Diese drei Gütekriterien bestimmen Ihre Big Data Readiness und somit den Grad der erzielbaren Wertschöpfung.

 Gütekriterium 1: Datenqualität

Für die Datenqualität sind folgenden Einzelkriterien von Bedeutung:
• Genauigkeit
• Vollständigkeit
• Relevanz
• Konsistenz
• Zuverlässigkeit
• Zugänglichkeit

Gütekriterium 2: SIPOC-Methode nach DIN ISO13053-2

Die SIPOC-Methode ist bekannt aus Lean Six Sigma und ist in der DIN ISO 13053-2 als internationaler Standard festgelegt. SIPOC bedeutet Supplier, Input, Process, Output, Customer, und beschreibt die Elemente einer Produktionskette.

 

Gemäß DIN ISO13053-2 kann Wertschöpfung durch Big Data Analytics nur nachhaltig geschaffen werden, wenn vollständige und korrekte Daten über ALLE Elemente einer Produktionskette hinweg erfasst und ausgewertet werden.

„S“ für Supplier - bedeutet, dass alle (relevanten) Daten über den Zulieferer oder die liefernden Prozessschritte eines Prozesses erfasst und gespeichert werden.
„I“   für Input - bedeutet, dass alle (relevanten) Eigenschaften und Mengen des Einganges in einen Prozess erfasst und gespeichert werden.
„P“ für Product - bedeutet, dass alle Daten des Prozesses, also die Prozess- und die Maschinendaten, erfasst und gespeichert werden.
„O“ für Output - bedeutet, dass der Output des Prozesses nach Menge, Reinheit und Qualität genau erfasst und gespeichert wird.
„C“ für Costumer - bedeutet, dass das Ziel beziehungsweise der Kunde des Outputs eines Prozesses bekannt sowie dessen Produktbewertung.

Das Big Data Readiness Assessment ermittelt Ihre Datenqualität in jedem einzelnen dieser Bereiche.

Gütekriterium 3: Analyse- und Modellierungskompetenz

Daneben betrachten wir Ihre aktuelle Analyse- und Modellierungskompetenz, also welche Analyse- und Modellierungsmethoden Sie aktuell anwenden und wie fortschrittlich und effizient diese sind. Bei der Bewertung orientieren wir uns an der VDI-Richtlinie VDI3714: „Implementierung und Betrieb von Big-Data Anwendungen in der produzierenden Industrie“

Demnach sind moderne KI-basierte Verfahren klassischer Statistik weit überlegen und erhöhen somit den Big Data Readiness Score.

ADD-ON: BERECHNUNG DES POTENZIELLEN ÖKONOMISCHEN WERTES AUF BASIS IHRER DATEN
Als ADD-ON erhalten sie eine Berechnungsformel für die Ermittlung Ihres potenziellen ökonomischen Datenwertes und wie sie diesen steigern können.

 ➨ Assessment jetzt beginnen
(kostenlose Registrierung notwendig)

Neben dieser vereinfachten kostenlosen Online-Version bietet unser Partner atlan-tec Systems ein detailliertes Big Data Readiness Assessment inklusive Expertenberatung und ausführlichem Bericht an. Wenn Sie tiefer einsteigen möchten oder Unterstützung bei der Umsetzung von Big Data-Projekten, OPEX 4.0 und Industrie 4.0 benötigen, steht Ihnen atlan-tec Systems mit Rat und Tat zur Seite:

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