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Herzlich Willkommen zum
BIG DATA READINESS ASSESSMENT
für die TEXTILINDUSTRIE

 

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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