Herzlich Willkommen zum
BIG DATA READINESS
ASSESSMENT für die
PAPIERINDUSTRIE
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 Process bedeutet - bedeutet, dass alle Daten des Prozesses, also die
Prozess- und die Maschinendaten, erfasst und gespeichert werden.
„O“ für Output bedeutet - bedeutet, dass der Output des Prozesses nach Menge
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; Durchführung von Big Data Projekten“.
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 wie sie diesen steigern
können.
Sie möchten mehr wissen, haben weitere Fragen oder
möchten uns Ihr Feedback zum Readiness Assessment geben?
Dann kontaktieren Sie
uns sehr gerne! Ihre Ansprechpartnerin der Firma M Consult GmbH
ist Frau Bianca Karl:
[email protected]
✆
+49 8709 9150-55
www.mconsult.de
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Neben dieser vereinfachten kostenlosen
Online-Version bietet unser Partner atlan-tec Systems GmbH 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 unser
Partner
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