Data Sharing in der Luftfahrtindustrie

Data Sharing in der Luftfahrtindustrie

Data Sharing in der Luftfahrtindustrie

Experte: Michael Scharpf

Branche: Transport & Logistics

Bereich: Production

Optimierung der Datenintegration in der Luftfahrtindustrie durch innovative Data-Sharing-Strategien und präzise Nachfrageprognosen mithilfe von Machine Learning.

Unsere KI und Data Science Case-Studies:
Erfahrung aus über 1.600 Kundenprojekten

Die komplexe Landschaft der Datenintegration

In der Vergangenheit konfrontierten uns unsere Kunden mit einer Herausforderung, die vielen Unternehmen bekannt ist: Trotz einer Fülle von Daten, die das Potenzial für bahnbrechende Geschäftsinnovationen bergen, verbleiben diese Daten oft in isolierten Silos. Diese Situation erschwert nicht nur die Verfügbarkeit und den Zugang zu Daten im gesamten Unternehmen, sondern verhindert letztlich auch wertvolle Geschäftsinnovationen.

Hinzu kommt die Tatsache, dass die gemeinsame Nutzung von Daten ein heikles Thema darstellt. Dies liegt hauptsächlich an der fehlenden Verantwortlichkeit. Wenn Daten missbräuchlich genutzt werden, möchte kein Bereich die Verantwortung dafür übernehmen. Dieser Mangel an einer kohärenten Strategie für die gemeinsame Datennutzung innerhalb eines Data-Governance-Rahmens verhinderte eine sichere, funktionsübergreifende Nutzung von Daten.

Nahtloser und sicherer Datenaustausch durch innovative Strategien

Basierend auf dem festgestellten Bedarf haben wir eine individuelle Lösung entwickelt, die den zentralen Anforderungen unseres Kunden entsprach. Zunächst schufen wir ein sicheres Umfeld, um einen möglichst freien Datenaustausch im Rahmen einer Data-Sharing-Strategie zu ermöglichen. Ein Schlüsselelement unserer Strategie war die Erstellung eines Datenklassifizierungsmodells. Dieses Modell bildete die Grundlage für die Sicherstellung des rechtmäßigen Zugangs und bot den beteiligten Abteilungen ein klares Verständnis der Datenstrukturen.

Darüber hinaus führten wir eine Vereinbarung über die gemeinsame Nutzung von Daten ein, die die Verantwortlichkeiten klar dokumentierte. Dies gewährleistete eine zuverlässige, gemeinsame Nutzung von Daten.

    Transformation der Datenlandschaft für zukünftige Innovationen

    Die von uns bereitgestellten Lösungen ermöglichten nicht nur einen sofortigen Mehrwert, sondern ebneten auch den Weg für zukünftige Geschäftsinnovationen. Als Resultat unserer Zusammenarbeit erstellten wir einen Fahrplan für den Übergang im Data-Sharing, um die bestehende Lücke zwischen der gegenwärtigen gemeinsamen Datennutzung und der Vision der gemeinsamen Datennutzung als „Standard“ zu schließen.

    Mit festgelegten ersten Aktionsschritten zur Umsetzung der Data-Sharing-Strategie, ermöglichten wir unserem Kunden, betriebswirtschaftliche Prozesse zu optimieren und Geschäftschancen zu maximieren.

    Neugierig geworden? Lassen Sie uns zeigen, was uns von anderen Unternehmen unterscheidet und wie wir Ihnen helfen können, Ihre Ziele zu erreichen.

    Ihr Experte

    Michael Scharpf - Key Account Manager

    Michael Scharpf

    Key Account Manager | Alexander Thamm GmbH

    Datenplattform für Use-Cases für ein Logistik-Unternehmen

    Datenplattform für Use-Cases für ein Logistik-Unternehmen

    Datenplattform für Use-Cases für ein Logistik-Unternehmen

    Experte: Michael Scharpf

    Branche: Procurement & Supply Chain

    Bereich: Transport & Logistics

    Entdecken Sie, wie wir einem global agierenden Logistikunternehmen geholfen haben, heterogene Datenlandschaften zu meistern, Sicherheit zu gewährleisten und bahnbrechende datengesteuerte Entscheidungen zu treffen – alles auf einer einzigen, leistungsstarken Datenplattform.

    UNSERE KI UND DATA SCIENCE Case-Studies:
    ERFAHRUNG AUS ÜBER 2.000 KUNDENPROJEKTEN

    [Herausforderung]

    Unser Kunde, ein international agierender Konzern aus dem Logistikbereich, stand vor einer gewaltigen Herausforderung: die Anbindung von etwa 30 heterogenen Quellsystemen an eine neue Datenplattform. Diese Systeme, die entscheidende Daten für die Beschaffungsabteilung lieferten, waren schlecht dokumentiert und daher schwierig zu handhaben. Hinzu kam, dass diese neu entwickelte Datenplattform in der Cloud bereitgestellt werden sollte, um von einer Vielzahl an Nutzern weltweit zugänglich zu sein. Doch nicht alle Nutzer sollten alle Daten sehen können, eine zusätzliche Komplexitätsebene, die das Projekt weiter erschwerte.

    [Lösung]

    Mit unserem fundierten Wissen und unserer Erfahrung im Bereich der Datenanalyse und Künstlichen Intelligenz entwickelten wir eine maßgeschneiderte Lösung. Zunächst setzten wir Apache Nifi ein, um Daten aus den verschiedenen Quellsystemen zu extrahieren und in einen S3 Bucket zu laden. Apache Nifi ist ein leistungsstarkes Tool zur Datenverarbeitung und -integration, das aufgrund seiner hohen Flexibilität und Skalierbarkeit für dieses Projekt ideal war.

    Für die Verarbeitung komplexer Anfragen haben wir Amazon Redshift verwendet, ein Data Warehouse, das komplexe Abfragen schnell und zuverlässig verarbeitet, was die Leistung und Geschwindigkeit unserer Datenplattform erheblich verbesserte.

    Gleichzeitig erkannten wir die Notwendigkeit, ein effektives Metadatenmanagement einzuführen. Hierfür verwendeten wir ein zentrales Data Catalogue Tool, das uns half, eine bessere Kontrolle und Übersicht über die Datenbestände zu erlangen.

    Ebenso wichtig war die Implementierung eines durchdachten Berechtigungskonzepts. Mit einer maßgeschneiderten Berechtigungssteuerung stellten wir sicher, dass jeder Nutzer nur auf die Daten zugreifen konnte, die für seine Tätigkeit relevant waren. Damit konnten wir ungewollte Datenzugriffe effektiv verhindern und die Datensicherheit auf der Plattform gewährleisten.

    [Ergebnis]

    Das Ergebnis war eine hochmoderne, sichere und benutzerfreundliche Datenplattform für die Logistik, die den Anforderungen unseres Kunden vollständig gerecht wurde. Die Beschaffungsabteilung hatte nun zentralen Zugang zu allen relevanten Daten für Analytics und Business Intelligence. Die Plattform konnte auch von Personen und Teams außerhalb der eigenen Organisationseinheit benutzt werden, was die Kollaboration und den Informationsfluss erheblich verbesserte.

    Mit der Implementierung dieser Lösung konnte unser Kunde seine datengesteuerte Entscheidungsfindung verbessern und seine Geschäftsprozesse optimieren. Diese Erfolgsgeschichte zeigt, wie unser umfassendes Verständnis von Datenanalyse, KI und betriebswirtschaftlichen Prozessen dazu beitragen kann, auch die komplexesten Herausforderungen zu meistern. Es bestätigt unsere Position als zuverlässiger Partner für Unternehmen, die nach effektiven Lösungen im Bereich Datenanalyse und Künstlicher Intelligenz suchen.

    Neugierig geworden? Lassen Sie uns zeigen, was uns von anderen Unternehmen unterscheidet und wie wir Ihnen helfen können, Ihre Ziele zu erreichen.

    Michael Scharpf - Key Account Manager

    Ihr Experte

    Michael Scharpf | Sr. Principal Key Account Manager | Alexander Thamm GmbH

    Entwicklung einer Datenstrategie für ein Unternehmen im Mobilitätssektor

    Entwicklung einer Datenstrategie für ein Unternehmen im Mobilitätssektor

    Entwicklung einer Datenstrategie für ein Unternehmen im Mobilitätssektor

    Experte: Michael Scharpf

    Branche: Transport & Logistics

    Bereich: Finance & Controlling

    Erfahren Sie, wie wir durch die Entwicklung einer maßgeschneiderten Datenstrategie einem Unternehmen im Mobilitätssektor den Weg zu effizienterer Ressourcenplanung, verbesserter Kundenbindung und zukunftsfähiger Digitalisierung geebnet haben.

    UNSERE KI UND DATA SCIENCE Case-Studies:
    ERFAHRUNG AUS ÜBER 2.000 KUNDENPROJEKTEN

    [Herausforderung]

    Viele Unternehmen wissen, dass die Zukunft in der Digitalisierung liegt. Eines unserer Klientenunternehmen erkannte ebenfalls diese Notwendigkeit und beschloss, eine ambitionierte Digitalstrategie umzusetzen. Sie sahen sich jedoch mit erheblichen Hindernissen konfrontiert. Ein primäres Problem war das Fehlen eines adäquaten Datenmanagements innerhalb des Konzerns. Ohne eine effiziente und effektive Verwaltung, Analyse und Nutzung der verfügbaren Daten schien die angestrebte Digitalisierung kaum durchführbar. Zudem fehlte es an Sponsoring durch das Top-Management für Initiativen, die das Datenmanagement verbessern könnten. Die Herausforderung lag darin, einen Weg zu finden, diese beiden Hürden zu überwinden, um die geplante Digitalisierung erfolgreich zu implementieren.

    [Lösung]

    Die Lösung für diese Herausforderung lag in der Entwicklung einer soliden Datenstrategie für das Unternehmen, die auf den bewährten Best Practices der Alexander Thamm GmbH basiert. Das bedeutete, eine kohärente und kraftvolle Strategie zu entwerfen, die alle Aspekte der Datenverwaltung, -analyse und -nutzung berücksichtigt und dabei spezifisch auf die Bedürfnisse und Herausforderungen des Kundenunternehmens zugeschnitten ist. Diese Strategie bildete die Basis für eine Vorlage für einen Konzernvorstandsbeschluss, die in enger Zusammenarbeit mit allen involvierten Verantwortungsträgern und Stakeholdern ausgearbeitet wurde. Unsere Arbeit umfasste auch eine intensive und effektive Kommunikation mit allen Beteiligten, einschließlich des Chief Digital Officers, um sicherzustellen, dass die vorgeschlagene Datenstrategie von allen verstanden und unterstützt wurde.

    [Ergebnis]

    Die Ausarbeitung einer soliden und umfassenden Datenstrategie mündete in der Erstellung einer Vorlage für einen Konzernvorstandsbeschluss. Diese wurde durch eine detaillierte Präsentation unterstützt, die eine klare Storyline, eine Roadmap und einen Implementierungsfahrplan enthielt. Der Erfolg dieser Initiative zeigte sich in der Zustimmung des Vorstands zu dieser Vorlage und der Genehmigung der vorgeschlagenen Datenstrategie. Die konkrete Umsetzungsplanung inklusive der Finanzbedarfsplanung wurde daraufhin eingeleitet. Diese Planung ermöglichte es dem Kundenunternehmen, die Herausforderungen der Digitalisierung anzugehen und eine solide Grundlage für zukünftige Innovationen und Verbesserungen zu schaffen.

    Die Arbeit mit diesem Kunden hat einmal mehr unterstrichen, wie entscheidend eine gut durchdachte und effektiv umgesetzte Datenstrategie für den Erfolg eines Unternehmens in der digitalen Ära ist. Mit unserem fundierten Fachwissen und unserer Erfahrung in Datenanalyse und künstlicher Intelligenz stehen wir bereit, auch Ihr Unternehmen auf dem Weg zur Digitalisierung zu begleiten.

    Neugierig geworden? Lassen Sie uns zeigen, was uns von anderen Unternehmen unterscheidet und wie wir Ihnen helfen können, Ihre Ziele zu erreichen.

    Michael Scharpf - Key Account Manager

    Ihr Experte

    Michael Scharpf | Sr. Principal Key Account Manager | Alexander Thamm GmbH

    MLOps-Workshop für ein Logistikunternehmen

    MLOps-Workshop für ein Logistikunternehmen

    MLOps-Workshop für ein Logistikunternehmen

    Experte: Michael Scharpf

    Branche: Transport & Logistics

    Bereich: Procurement & Supply Chain

    Optimieren Sie Ihre ML-Produktion und setzen Sie neue Maßstäbe in der Logistikbranche mit unserem maßgeschneiderten MLOps-Workshop für Ihr Unternehmen.

    UNSERE KI UND DATA SCIENCE Case-Studies:
    ERFAHRUNG AUS ÜBER 2.000 KUNDENPROJEKTEN

    [Herausforderung]

    In einer sich stetig entwickelnden digitalen Landschaft sind datengetriebene Lösungen von entscheidender Bedeutung für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Eine große deutsche Transportfirma erkannte die Notwendigkeit, ihr Potenzial im Bereich Datenanalyse und Künstlicher Intelligenz auszuschöpfen. Sie hatten bereits mehrere ML-Anwendungsfälle in der Prototypenphase, jedoch fehlten ihnen die richtigen Werkzeuge und Prozesse, um diese erfolgreich in der Produktion einzusetzen. Um diese Herausforderung zu bewältigen, haben wir einen MLOps Workshop veranstaltet.

    [Lösung]

    Unser MLOps-Workshop hatte das Ziel, ein gemeinsames Verständnis von MLOps zu schaffen und die zukünftige Entwicklung von Anwendungsfällen zu unterstützen. Wir haben uns intensiv mit den Herausforderungen von Machine Learning in der Produktion auseinandergesetzt und Lösungsansätze erarbeitet. In dem Workshop haben wir den Teilnehmern eine umfassende Framework vorgestellt, das sowohl Werkzeuge als auch Prozesse zur Standardisierung von Machine Learning in der Produktion umfasst.

    Zu Beginn haben wir eine klare Definition von MLOps präsentiert und erläutert, wie es sich von DevOps und DataOps unterscheidet. Wir haben die verschiedenen Rollen und Aufgaben diskutiert und gezeigt, wie Teams in einer großen Organisation strukturiert sein sollten, um effektiv zusammenzuarbeiten.

    Ein wichtiger Schwerpunkt lag auf der Erstellung einer Zielarchitektur, die den gesamten Lebenszyklus des Machine Learning abdeckt. Wir haben die erforderlichen Tools für die Implementierung beschrieben und gezeigt, wie man schrittweise Verbesserungen erzielen kann, um den angestrebten Zustand zu erreichen. Dabei haben wir betriebswirtschaftliche Aspekte hervorgehoben und betont, wie wichtig es ist, frühzeitig zu beginnen und einfache Lösungen einzuführen.

    Des Weiteren haben wir den Teilnehmern das ML Canvas als Framework vorgestellt, um ihre Machine Learning-Projekte zu strukturieren. Wir sind in jedem Schritt des ML-Lebenszyklus eingetaucht, angefangen bei der Datenexploration bis hin zur Modellüberwachung. Wir haben bewährte Methoden und Techniken vermittelt, um den gesamten Prozess effizient zu gestalten und qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen.

    [Ergebnis]

    Nach dem Abschluss des MLOps-Workshops waren die Teilnehmer bestens gerüstet, um Machine Learning erfolgreich in der Produktion einzusetzen. Sie verfügten über ein umfassendes Verständnis der Herausforderungen und Lösungsansätze von MLOps und waren mit einem Framework ausgestattet, um ML-Anwendungsfälle standardisiert umzusetzen.

    Die Transportfirma konnte nun ihre ML-Anwendungsfälle auf eine solide Grundlage stellen und die Vorteile von datengetriebenen Entscheidungen voll ausschöpfen. Durch die Implementierung von MLOps konnten sie die Effizienz steigern, Fehler reduzieren und die Skalierbarkeit ihrer ML-Anwendungen verbessern. Sie konnten ihre Modelle schneller in die Produktion überführen und die Time-to-Market für neue Funktionen verkürzen. Dadurch konnten sie Wettbewerbsvorteile erzielen und ihre Kunden mit innovativen Lösungen begeistern.

    Darüber hinaus führte der MLOps-Workshop zu einer besseren Zusammenarbeit innerhalb des Unternehmens. Durch das klare Verständnis der Rollen und Aufgaben in Bezug auf ML in der Produktion konnten Teams effektiver zusammenarbeiten und die Kommunikation verbessern. Dies führte zu einer reibungsloseren Integration von ML-Technologien in bestehende Geschäftsprozesse und ermöglichte eine nahtlose Zusammenarbeit zwischen Data Scientists, Entwicklern und dem Betriebsteam.

    Im Rahmen des Workshops haben wir auch auf die langfristige Perspektive der MLOps-Implementierung hingewiesen. Wir haben die Bedeutung kontinuierlicher Verbesserungen betont und Empfehlungen gegeben, wie das Unternehmen die entwickelte Lösung weiter optimieren kann. Dies beinhaltet die regelmäßige Überprüfung der Prozesse, die Evaluierung neuer Tools und Technologien sowie die Anpassung der Organisationsstruktur, um mit den sich wandelnden Anforderungen des ML-Lebenszyklus Schritt zu halten.

    Neugierig geworden? Lassen Sie uns zeigen, was uns von anderen Unternehmen unterscheidet und wie wir Ihnen helfen können, Ihre Ziele zu erreichen.

    Michael Scharpf - Key Account Manager

    Ihr Experte

    Michael Scharpf | Sr. Principal Key Account Manager | Alexander Thamm GmbH

    Digitaler Fahrassistent im Fernverkehr

    Digitaler Fahrassistent im Fernverkehr

    Digitaler Fahrassistent im Fernverkehr

    Expertin: Verena Gruber

    Branche: Transport & Logistics

    Bereich: Marketing & Sales

    Steigern Sie die Effizienz Ihres Fernverkehrs mit unserem bahnbrechenden Digitalen Fahrassistenten und senken Sie Ihren Kraftstoffverbrauch deutlich.

    UNSERE KI UND DATA SCIENCE Case-Studies:
    ERFAHRUNG AUS ÜBER 2.000 KUNDENPROJEKTEN

    [Herausforderung]

    In der Speditionsbranche stellt der Kraftstoffverbrauch einen der größten Hebel für die Profitabilität dar. Dabei hat die Fahrweise des Lkw-Fahrers einen erheblichen Einfluss auf den Verbrauch. Allerdings sind nicht alle allgemeinen Tipps zum kraftstoffsparenden Fahren gleichermaßen geeignet, da sie nicht auf die individuellen Fahrsituationen abgestimmt sind. Die Herausforderung besteht also darin, auf Basis der tatsächlichen Fahrsituationen und der Vorkenntnisse des Fahrers spezifische Anweisungen für eine optimierte Fahrweise zu geben.

    [Lösung]

    Um diese Herausforderung zu bewältigen, setzen wir auf eine innovative Lösung, die auf Datenanalyse und Künstlicher Intelligenz basiert. Durch die Auswertung von Telematikdaten in Echtzeit werden wichtige Informationen wie Topografie, Fahrprofil und Lastkollektiv erfasst. Mithilfe eines speziellen Algorithmus wird die optimale Fahrweise berechnet und über eine benutzerfreundliche App direkt an den Fahrer weitergeleitet.

    Durch den Einsatz von fortschrittlicher Technologie und intelligenten Algorithmen können wir eine maßgeschneiderte Fahrassistenz bieten. Der Algorithmus berücksichtigt dabei nicht nur die spezifischen Fahrsituationen, sondern auch das individuelle Fahrverhalten des Lkw-Fahrers. Dadurch werden die Empfehlungen zur Fahrweise genau auf das Level des Fahrers angepasst, um eine optimale Effizienz zu erreichen.

    [Ergebnis]

    Die Implementierung unserer Lösung hat für die Speditionen signifikante Vorteile gebracht. Zum einen ermöglicht sie einen transparenten Überblick über die Fahreffizienz der gesamten Flotte sowie jedes einzelnen Fahrers. Die Telematikdaten liefern detaillierte Informationen über den Kraftstoffverbrauch, die Geschwindigkeit, das Bremsverhalten und andere relevante Parameter. Dadurch können Speditionen Schwachstellen identifizieren und gezielte Schulungsmaßnahmen für ihre Fahrer durchführen.

    Darüber hinaus führt die optimierte Fahrweise der Lkw-Fahrer zu deutlichen Einsparungen im Kraftstoffverbrauch. Durch die maßgeschneiderten Empfehlungen des „Digitalen Fahrassistenten“ können Fahrer ihr Fahrverhalten kontinuierlich verbessern und so die Effizienz steigern. Dies wirkt sich positiv auf die Betriebskosten aus und trägt zu einer nachhaltigen Unternehmensentwicklung bei.

    Unser Unternehmen steht Ihnen als erfahrener Partner im Bereich Datenanalyse und Künstlicher Intelligenz zur Seite. Mit unserer innovativen Lösung können wir Ihre Flotte effizienter und profitabler gestalten. Kontaktieren Sie uns, um mehr über unseren „Digitalen Fahrassistenten“ zu erfahren

    Neugierig geworden? Lassen Sie uns zeigen, was uns von anderen Unternehmen unterscheidet und wie wir Ihnen helfen können, Ihre Ziele zu erreichen.

    Verena Gruber - Key Account Manager

    Ihre Expertin

    Verena Gruber | Principal Key Account Manager | Alexander Thamm GmbH