Letzte Aktualisierung: 01. September 2016

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Anwendungsbeispiele für Big Data in der Prozessoptimierung

Auf dem Kongress Zukunft digital – Big Data des Zukunftsrats der Bayerischen Wirtschaft wurden am 18. Juli 2016 in München in 21 FutureCubes Anwendungsbeispiele von Big Data in den Schlüsseltechnologiefeldern präsentiert. Hier stellen wir Ihnen vier Big Data Lösungen vor, die verschiedene Bereiche der Prozessoptimierung im Unternehmen abdecken.

Alexander Thamm GmbH

Die Alexander Thamm GmbH ist eine auf Predictive Analytics spezialisierte Data Science Beratung aus München. Nach Identifikation der relevanten Daten wird ein Vorhersagemodell entwickelt, das in einer Applikation visualisiert wird. Anwendungsgebiete sind beispielsweise die Vorhersage von Wartungs- oder Neuanschaffungszeitpunkten.

Als Sinnbild für die Datenanalyse zeigte die Alexander Thamm GmbH auf dem Kongress des Zukunftsrats einen mit Sensoren modifizierten Flipper, dessen Spielverläufe mit selbstlernenden Algorithmen analysiert und mit Visual Analytis Anwendungen dargestellt werden.

Soley GmbH

Die Software der Soley GmbH wurde zur Datenanalyse für Ingenieure entwickelt. Mit Hilfe von Visual Analytics, regelbasierter Graphenanalyse und analytischen Architekturen können Abhängigkeiten, Muster, Häufungen und trends identifiziert werden. Die automatisierte Datenauswertung findet Anwendung im Portfoliomanagement sowie bei Gleichteilanalysen und Prozessüberwachung.

Exasol AG

Exasol ist eine In-Memory-Datenbank, die speziell für Analysezwecke entwickelt wurde. Durch analytische Architekturen und massiv parallele Datenverarbeitung können große Datenvolumen rasch analysiert werden. Durch die Kompatibilität mit anderen Anwendungen eignet sich Exasol zum Beispiel für das Berichtswesen.

Logivations GmbH

Mit der webbasierten Analyse-, Simulations- und Optimierungsplattform W2MO werden Warenströme analysiert und optimiert sowie sämtliche Bereiche der Intralogistik wie Prozesskostenanalyse oder Personalplanung unterstützt. Der Einsatz von Visual Analytics, maschinellem Lernen und neuronalen Netzen ermöglicht Optimierungsvorschläge auf Basis der gesammelten Daten. Dabei ist die direkte Integration in Google Maps und SAP möglich.


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Ansprechpartner
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Dr. Manfred Heublein

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