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Lesen Sie hier alles über die neuesten Entwicklungen in den Bereichen Indoor Positionsbestimmung, Indoor Navigation, Indoor Analytics und Indoor Tracking.


Wertschöpfung durch Location Analytics

Wertschöpfung durch Location Analytics

Unternehmen sind bekannterweise zunehmend mit der Explosion von Daten konfrontiert. Viele Entscheidungsträger sind sich jedoch nicht bewusst, welchen Wert Standortdaten und die Intelligenz der Geodatenanalyse haben kann. Wir zeigen Möglichkeiten auf, das Potenzial von Standortdaten gezielt zu nutzen.


Standortdaten sind und bleiben ein wachsender Bestandteil aller Geschäftsdaten. Der Aufbau von Location Infrastrukturen (z.B. auf Basis von Beacons) gewinnt immer mehr an Bedeutung und das Internet der Dinge ist in aller Munde.

Die Nutzung dieser Daten bietet große Chancen, Wettbewerbsvorteile zu schaffen und optimierte, handlungsorientierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Sie ermöglicht die Visualisierung und Analyse der Beziehung zwischen Unternehmensdaten und standortspezifischen Daten. Durch die Bereitstellung wichtiger Fakten und relevanter Informationen über die Bewegungen innerhalb einer Location können die Daten dazu beitragen, logistische und betriebliche Abläufe zu beschleunigen und wichtige Prozesse zu rationalisieren. Richtig eingesetzt, kann die Standortanalytik einem Unternehmen erhebliche Vorteile bringen, die sich in der Steigerung von Effizienz, Effektivität und/oder Qualität und in der Realisierung von Kosteneinsparungen manifestieren.

Doch welche Möglichkeiten haben Unternehmen, Standortdaten zu nutzen? Den besten Weg, wertvolle Initiativen zu identifizieren, bietet in der Regel ein Blick auf die Rahmenbedingungen. So verfügen viele Industrieunternehmen beispielsweise bereits über vernetzte Maschinen und über Software, die die Daten (teilweise) zusammenführt (z.B. ERP-Lösungen). Die Betrachtung der Ausgangsbedingungen ist ein wichtiger Schritt, um sinnvolle Anwendungsfälle abzuleiten und eine auf übergeordnete Unternehmensziele zugeschnittene Analysestrategie zu entwickeln.

In Bezug auf Location Analytics kann zwischen Descriptive und Predictive Analytics unterschieden werden.

Descriptive Analytics

Der Einsatz von Analytics ermöglicht die Überwachung von Prozessen auf Basis der Auswertung aktueller und historischer Daten. Durch die Schaffung von Transparenz über laufende und vergangene Prozesse können beispielsweise Informationen über den aktuellen Zustand und mögliche Störungen abgeleitet werden. Da die Daten in Echtzeit verfügbar sind, kann die Lieferkette kontinuierlich abgebildet werden.

Beispiel:

Ein Industrieunternehmen hat mit Produktionsproblemen, Verzögerungen und Störungen im Betriebsablauf zu kämpfen. Die Ursache des Problems kann nicht direkt identifiziert werden.

Lösung:

Das Unternehmen beginnt, die Bewegungen von Material, Waren und Transportmitteln zu verfolgen. Die Auswertung und Visualisierung der Daten des Produktionsprozesses ermöglicht es, die Ursache des Problems zu identifizieren und nachhaltig zu beseitigen. Liefertermine können wieder eingehalten werden.

Predictive Analytics

Predictive Analytics ermöglicht die Vorhersage zukünftiger Ereignisse oder Zustände. Es gewährleistet die automatisierte Auswertung aktueller und zukünftiger Prozesse und Ereignisse in der Lieferkette. Historische Daten werden nach Mustern durchsucht, Prognosemodelle abgeleitet und auf aktuelle Daten angewendet, um Prozesse zu klassifizieren, Probleme anzuzeigen oder einen Bedarf vorherzusagen. Der große Vorteil von Predictive Analytics ist, dass notwendige Maßnahmen präventiv ergriffen werden können – noch bevor das Problem überhaupt auftritt.

Beispiel:

Ein Unternehmen erfasst die Bewegungen seiner Container nicht. Häufig kommt es zu einem Materialmangel oder -überschuss. Dies führt zu der Entstehung von Such- und Wartezeiten und verhindert einen optimalen und effizienten Workflow.

Lösung:

Das Unternehmen implementiert ein Behälter Tracking System. Durch die Auswertung der Tracking Daten und den Vergleich mit dem Bedarf an Produktionsmitteln können Muster identifiziert und Implikationen für die Zukunft generiert werden. Über eine Prognose des zukünftigen Bedarfs können die Container entsprechend verteilt werden.
Predictive Analytics kann auch zur Prognose von Lagerbeständen und Lieferengpässen eingesetzt werden.


Ob höhere operative Effizienz, gezielterer Personaleinsatz, Verbesserung von Produkten, Portfolio oder Kundenerlebnis – standortbezogene Daten und Analysen können vielfältig genutzt werden.

Das wachsende Bewusstsein für den Wert standortbezogener Daten fördert die Akzeptanz und die Nachfrage nach Location Analytics Lösungen. Die Technologie von infsoft ermöglicht es Unternehmen, Prozesse und Bewegungen in ihren Einrichtungen zu evaluieren, ein besseres Verständnis ihrer Daten zu erlangen und fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Nehmen Sie gerne Kontakt mit uns auf und besprechen Sie mögliche Anwendungsfälle mit uns.

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