Ein führender Hersteller in Deutschland wollte seine Fertigungsqualität werksübergreifend visualisieren und analysieren, um die Qualität zu überwachen und Verbesserungsmöglichkeiten datengesteuert zu ermitteln.
Über den Kunden
Problemstellung
Der Kunde benötigte eine Lösung zur Überwachung des Fertigungsqualitätsprozesses in allen Werken. Ziel war es, eine Überwachung der Fertigungsqualität durchzuführen und die Ursache von Produktionsproblemen zu ermitteln. Die derzeitige Berichtslösung wurde von einem ausgelagerten Team bereitgestellt und war aus verschiedenen Gründen unzureichend:
- Zeit für die Bereitstellung von Funktionen
- Statische Berichterstattung
- Leistung (lange Reaktionszeit)
- Eine Analyse über mehrere Werke hinweg war nicht möglich.
Die HerausforderungThe Challenge
Auf der Grundlage der zuvor genannten Probleme standen die Datenanalysten und Datenwissenschaftler vor einer Reihe von Herausforderungen:
- Neue KPI-Definitionen konnten nicht analysiert werden, weil die derzeitige Berichtslösung sie nicht zur Verfügung stellte und Funktionsanfragen viel Zeit in Anspruch nahmen.
- Die Ad-hoc-Analyse war aufgrund der langen Antwortzeit ineffizient.
– Kein Zugang zu den Rohdaten machte eine Analyse in Eigenregie unmöglich.
– Benutzerdefinierte Berichte konnten nicht erstellt werden, da die Daten nicht in einer benutzerfreundlichen Form verfügbar waren. - Kein Zugang zu den Rohdaten machte eine Analyse in Eigenregie unmöglich.
- Benutzerdefinierte Berichte konnten nicht erstellt werden, da die Daten nicht in einer benutzerfreundlichen Form verfügbar waren.
Die Lösung
Um die geschäftlichen Anforderungen an die Fertigungsqualität zu erfüllen, müssen die Daten in einer benutzerfreundlichen Form verfügbar sein. Daher wurde ein Data Warehouse mit Data Vault 2.0 auf agile Weise erstellt, um die erforderlichen Rohdaten aus mehreren Werken zu sammeln. Datenanalysten und Datenwissenschaftler profitieren von dieser Lösung, weil:
- Rohdaten aus mehreren Quellsystemen sind zugänglich
- Daten werden nach Geschäftsverständnis integriert
- Gute Leistung durch Voraggregation der KPIs
- Die Wartung kann von einem internen Team durchgeführt werden
- Schnellere Bereitstellung von FunktionenFaster feature deployments
Konkrete Ergebnisse für den Kunden
Die entwickelte Lösung besteht aus einem integrierten Data Warehouse, von dem aus Geschäftsanwender und Datenwissenschaftler Zugriff auf die Rohdaten sowie die gewünschten KPIs haben. Sie sind nun in der Lage, nach der Fertigstellung weitere Self-Service-Analysen mit Tools durchzuführen, mit denen sie vertraut sind. Außerdem können neue Funktionen aufgrund des agilen Entwicklungsansatzes in kurzer Zeit bereitgestellt werden.
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Trung Ta
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