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.
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Assessment jetzt beginnen
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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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