Entwicklung einer komplexen Datenvisualisierung für die Fahrzeugzulassung

Entwicklung einer komplexen Datenvisualisierung für die Fahrzeugzulassung

Entwicklung einer komplexen Datenvisualisierung für die Fahrzeugzulassung

Experte: Michael Scharpf

Branche: Automotive & Engineering

Bereich: Marketing & Sales

Wir verwandeln Datenchaos in klare Insights – unsere innovative Datenvisualisierung bringt Licht ins Dunkel des Fahrzeugzulassungsprozesses.

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

Komplexe Datenanforderungen und Qualitätsprobleme

Die transparente Darstellung des gesamten Zertifizierungsprozesses stellte sich für uns als eine der zentralen Herausforderungen heraus. Unternehmen im Bereich der Datenanalyse und Künstlicher Intelligenz benötigen eine klare Präsentation aller relevanten Informationen, die sowohl thematisch als auch entsprechend der spezifischen Benutzergruppen visualisiert werden. Die komplexen und sich regelmäßig ändernden betriebswirtschaftlichen Anforderungen erschwerten diese Aufgabe. Hinzu kam die schlechte Datenqualität der Quellsysteme, welche eine geringe Benutzerakzeptanz aufwies, ein Umstand, den viele unserer Neukunden und Bestandskunden kennen und vermeiden wollen.

Innovative Technologie trifft auf Benutzerfreundlichkeit

Zur Bewältigung dieser Herausforderung entwickelten wir ein zentrales Datenlager, das seine Datenversorgung aus den operativen IT-Systemen, einschließlich Plattformen wie Azure und Databricks, bezog. Durch komplexe Datenvisualisierung wurde eine „Guided-Analysis“-Anwendung für verschiedene Benutzergruppen und Anforderungen entwickelt. Dieses Angebot gewährleistet, dass jeder Fachbereich, unabhängig von seiner Größe, optimal von unseren Lösungen profitiert.

Ein Hauptaugenmerk legten wir auf die Durchführung von Usability- und User Acceptance Tests, sowohl automatisiert als auch manuell. Diese Tests gewährleisteten, dass die Anwendung nicht nur funktional, sondern auch intuitiv und benutzerfreundlich ist. Um sicherzustellen, dass unser Kunde seine internen Prozesse stets im Blick behält, dokumentierten und konsolidierten wir diese strukturiert. Ein separater Datenqualitätsmonitor wurde ebenfalls erstellt, um die Datenintegrität und -qualität ständig zu überwachen. Und schließlich erstellten wir Schulungsvideos, um neue Benutzer schnell und effizient in das System einzuführen.

Komplexe Datenvisualisierung für optimale Transparenz

Dank unserer Expertise, konnten wir eine „Guided Analysis Application“ erstellen, die individuelle Übersichten für jede Benutzergruppe bietet und dabei auf einem zentralen Datensatz in einem einzigen Tool basiert. Dieses Tool bietet eine bereichsübergreifende Transparenz zum Status aller Zertifizierungsprojekte über Serien, Markt und Disziplin hinweg und ermöglicht die aktive Steuerung und Kommunikation von Terminen und Ressourcen. Das bedeutet, dass Unternehmen nicht nur Einblick in ihre Daten erhalten, sondern auch die Kontrolle darüber haben, wie sie diese Daten nutzen und teilen – ein unschätzbarer Vorteil in der heutigen datengetriebenen Geschäftswelt.

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

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

MLOps Maturity Assessment in der Chemieindustrie

MLOps Maturity Assessment in der Chemieindustrie

MLOps Maturity Assessment in der Chemieindustrie

Experte: Michael Scharpf

Branche: Other

Bereich: Production

Steigern Sie Ihre MLOps-Reife in der Chemieindustrie mit unserem maßgeschneiderten MLOps Maturity Assessment.

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

[Herausforderung]

Bewertung der aktuellen MLOps-Fähigkeiten und Erstellung eines Fahrplans für eine reife Infrastruktur basierend auf den Anforderungen des Kunden und bewährten Praktiken bei einem deutschen Chemieunternehmen.

Unser Unternehmen hatte die spannende Gelegenheit, bei einem renommierten deutschen Chemieunternehmen ein Assessment der aktuellen MLOps-Fähigkeiten durchzuführen. Das Unternehmen hatte bereits verschiedene auf maschinellem Lernen basierende Produkte auf unterschiedlichen Technologie-Stacks und in verschiedenen Umgebungen entwickelt. Allerdings waren sie aufgrund eines Fokuswechsels auf Wartungsaufgaben gezwungen, die Entwicklung neuer Produkte einzustellen. Das Ziel bestand darin, eine Roadmap zu erstellen, um eine umfassende MLOps-Plattform einzuführen, die Implementierungsbest Practices abdeckt und den Bedürfnissen des Unternehmens gerecht wird.

[Lösung]

Durchführung von Interviews und Workshops mit Entwicklern, Endbenutzern und anderen Stakeholdern, um Bedürfnisse und Herausforderungen aufgrund der aktuellen MLOps-Infrastruktur zu analysieren.

Unser Team führte umfangreiche Interviews und Workshops mit den beteiligten Parteien durch, um die Bedürfnisse und Herausforderungen im Zusammenhang mit der aktuellen MLOps-Infrastruktur zu verstehen. Dies ermöglichte uns, eine Reihe von Leitlinien zu definieren, um eine MLOps-Plattform aufzubauen, die die Bedürfnisse der Endbenutzer, die Geschäftsregulierungen und bewährte Branchenpraktiken berücksichtigt.

Darüber hinaus führten wir eine detaillierte Analyse von SaaS-Plattformen, Cloud-Anbietern und Open-Source-Lösungen durch. Mehr als 50 Kriterien wurden berücksichtigt, um eine fundierte Empfehlung abzugeben. Diese Empfehlung bildete die Grundlage für das Design der Zielarchitektur, die den gesamten Lebenszyklus von maschinellem Lernen abdeckt und einen schrittweisen Ansatz zur schnellen operativen Umsetzung bietet.

[Ergebnis]

Bereitstellung von Anweisungen zur Einrichtung von Tests, Überwachung, Protokollierung, Benutzerverwaltung und verschiedenen Umgebungen.

Die Zusammenarbeit mit dem deutschen Chemieunternehmen führte zu einem beeindruckenden Ergebnis. Wir konnten dem Unternehmen eine umfassende Roadmap präsentieren, die es ermöglichte, eine reife MLOps-Infrastruktur aufzubauen. Dies beinhaltete klare Anweisungen zur Einrichtung von Tests, Überwachung, Protokollierung, Benutzerverwaltung und verschiedenen Umgebungen.

Dank unserer gründlichen Analyse und Empfehlung erhielt das Unternehmen einen klaren Überblick über die verfügbaren Optionen und konnte fundierte Entscheidungen treffen. Die Zielarchitektur und der schrittweise Ansatz ermöglichten es dem Unternehmen, die Umsetzung effizient und zielgerichtet voranzutreiben.

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

Data-Analytics-Schulung für eine Versicherung

Data-Analytics-Schulung für eine Versicherung

Data-Analytics-Schulung für eine Versicherung

Im Rahmen eines zweisprachigen WBTs soll allen Mitarbeitern ein Basiswissen im Bereich Data Analytics vermittelt werden.

Schulung von ca. 20.000 Mitarbeitern in zwei Sprachen

*

Module des WBTs sind unabhängig voneinander durchführbar und wiederverwertbar

Mitarbeiter haben ein grundlegendes Verständnis von Data Analytics und streben einen tiefergehendend Wissensaufbau entlang des Curriculums an

Herausforderung

Ein globaler Rückversicherer möchte allen Mitarbeitern das Thema Data Analytics im Rückversicherungsbereich näher bringen und somit zur digitalen Transformation beitragen. Der Wissensstand und die praktische Erfahrung der Mitarbeiter im Bereich Daten ist sehr heterogen.

Lösung

Ein maßgeschneidertes Curriculum für Data Analytics wird mit entsprechenden Entwicklungsstufen konzeptioniert. Ein Web Based Training (WBT) dient dabei als Grundkurs, um möglichst allen Mitarbeitern Data Analytics als Thema näher und in Kontext zu ihrem Alltag zu bringen. Branchennahe Beispiele und abwechslungsreiche Interaktionen während der Wissensvermittlung maximieren den didaktischen Transfer online. Die Themenbereiche sind in 10 flexible Module unterteilt.

Ergebnis

Ein 90 Minütiges Web Based Training über Data Analytics im Versicherungs- bzw. Rückversicherungsbereich liefert leicht verständliche Data Analytics Inhalte im allgemeinen Kontext und im Bezug auf ihren Arbeitsalltag. Zukünftige Schulungselemente des Curriculums bauen auf dem Basis-WBT auf.

Haben Sie Interesse an eigenen Use Cases?

Herausforderung

Ein Automobilunternehmen möchte verschiedene marktspezifische Daten visualisieren, um eine Wettbewerbsanalyse für den US-Markt zu ermöglichen.

Lösung

Es wird eine interaktive und flexible Anwendung, einschließlich verschiedener Karten mit zwei verschiedenen Ansichten implementiert.

Ergebnis

Relevante Märkte werden identifiziert, analysiert und visualisiert. Der Händler oder der jeweilige Vertrieb haben die Möglichkeit den direkten Wettbewerb mit dem eigenen Produkt zu vergleichen und die relevanten Daten zu visualisieren.

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