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

    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

    Konzeption einer Cloud-Data-Analytics-Platform

    Konzeption einer Cloud-Data-Analytics-Platform

    Konzeption einer Cloud-Data-Analytics-Platform

    Experte: Michael Scharpf

    Branche: Energy

    Bereich: Marketing & Sales

    Maximieren Sie betriebliche Effizienz und senken Sie Kosten durch unsere maßgeschneiderte Cloud Data Analytics Plattform, die komplexe Dateninfrastrukturen nahtlos vereint.

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

    [Herausforderung]

    Unser Kunde, ein weitverzweigtes Unternehmen mit mehreren autonomen Organisationseinheiten, stand vor einer bedeutenden IT- und dateninfrastrukturellen Herausforderung. Jede Einheit betrieb ihre eigene IT- und Dateninfrastruktur, was die Zusammenführung und Nutzung aller unternehmensweiten Daten zu einer äußerst komplexen Angelegenheit machte. Es war unser Ziel, eine einheitliche Plattform zu entwickeln, die diese Datenintegration ermöglichte, ohne dabei die Autonomie der einzelnen Einheiten zu beeinträchtigen. Darüber hinaus sollte die Plattform sowohl Entwicklung als auch Produktivbetrieb abdecken, was eine weitere Herausforderung in Bezug auf Skalierbarkeit und Flexibilität darstellte.

    [Lösung]

    Mit unserem Fokus auf die Nutzung von Cloud-Technologien und unser fundiertes Verständnis von Data Science und künstlicher Intelligenz, waren wir gut gerüstet, um diese Herausforderung anzugehen. Wir starteten den Prozess mit einer umfassenden Anforderungsaufnahme an die Plattform in Zusammenarbeit mit allen Organisationseinheiten. Dies war entscheidend, um die spezifischen Bedürfnisse jeder Einheit zu verstehen und eine Lösung zu entwickeln, die auf die individuellen Anforderungen zugeschnitten war.

    In der nächsten Phase haben wir die wichtigsten Szenarien auf möglichen Technologien getestet, um sicherzustellen, dass unsere Lösung den Anforderungen des Kunden gerecht wird. Wir haben eine modulare Konzeption auf Basis von Cloud-Technologien wie AWS und Azure gewählt, um die Plattform flexibel und anpassungsfähig zu gestalten.

    Die Datenzugriffsmöglichkeiten wurden sowohl über einen zentralen Data Lake als auch direkt über die Quellsysteme der einzelnen Organisationseinheiten ermöglicht. Dies stellte sicher, dass die Autonomie der Einheiten erhalten blieb, während gleichzeitig eine zentrale, cloud-basierte Datenanalyseplattform etabliert wurde.

    [Ergebnis]

    Das Endergebnis war eine hochflexible, effiziente und anpassungsfähige Cloud Data Analytics Plattform, konzipiert auf Basis von Collibra und je einem Azure/AWS Stack. Diese maßgeschneiderte Lösung ermöglichte es allen Organisationseinheiten des Kunden, nahtlos und effizient mit unternehmensweiten Daten zu arbeiten, ohne ihre bestehende IT-Infrastruktur anzupassen.

    Die Plattform zeichnete sich durch ihre hohe Anpassungsfähigkeit aus, was den Organisationseinheiten maximale Flexibilität bei der Datennutzung ermöglichte. Gleichzeitig sorgte die Verwendung von Cloud-Technologien dafür, dass die Gesamtkosten niedrig gehalten wurden. Dies ist ein entscheidender Vorteil, wenn es um die Optimierung der betriebswirtschaftlichen Effizienz geht.

    Ein weiterer signifikanter Vorteil war die End-to-End-Abdeckung aller gängigen Daten Use-Cases. Unabhängig von der Art der Datenauswertung oder Analyse, die von den verschiedenen Einheiten benötigt wurde, konnte unsere Lösung diese Anforderungen erfüllen.

    Zusammenfassend lässt sich sagen, dass wir eine leistungsfähige, kosteneffiziente und flexible Cloud-basierte Datenanalyseplattform entwickelt haben, die den Kunden in die Lage versetzt, seine datengesteuerten Entscheidungen zu zentralisieren und zu optimieren, während die Autonomie und individuellen Bedürfnisse der einzelnen Organisationseinheiten gewahrt blieben.

    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 Mesh Konzept für ein Industrieunternehmen

    Data Mesh Konzept für ein Industrieunternehmen

    Data Mesh Konzept für ein Industrieunternehmen

    Experte: Michael Scharpf

    Branche: Consumer & Retail

    Bereich: Marketing & Sales

    Entdecken Sie, wie wir mit dem innovativen Data Mesh Konzept einem führenden Industrieunternehmen geholfen haben, seine Datenarchitektur zu revolutionieren und wertvolle IoT-Daten zu nutzen, um strategische Geschäftsentscheidungen zu treffen.

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

    [Herausforderung]

    Unser Kunde, ein international tätiger Hersteller von Motorsägen, Forst- und Gartengeräten, stand vor einer bedeutenden Herausforderung. Das Unternehmen wollte seine Analytics-Architektur überarbeiten, um die wertvollen Daten aus digitalen Zwillingen und IoT-Geräten vollständig nutzen zu können. Dies ist ein zentraler Aspekt in der modernen datengetriebenen Wirtschaft, da solche Informationen wertvolle Einblicke in Produktleistung und Kundennutzung liefern. Dem Kunden war ein pragmatisches und zielorientiertes Vorgehen wichtig, das alle Aspekte einer modernen Architektur abdeckt. Die Herausforderung bestand darin, den beabsichtigten Data Lake nicht zu einem Data Swamp werden zu lassen – ein häufiges Problem, bei dem Daten unorganisiert und unzugänglich werden.

    [Lösung]

    Als Lösungsanbieter für Datenanalyse und Künstliche Intelligenz stellten wir uns der Herausforderung mit einem konkreten Plan. Wir begannen mit der Anforderungsaufnahme und führten eine umfassende Vorstudie durch, um die spezifischen Bedürfnisse des Kunden zu verstehen. Aus diesen Erkenntnissen haben wir ein Data-Mesh-Konzept entwickelt. Ein Data Mesh verlagert die Skalierung der Datenarchitektur von zentralisierten Teams auf Domain-orientierte Teams und bietet somit eine skalierbare Lösung für große Datenmengen. Dieses Konzept beinhaltete auch Data Governance und Berechtigungssteuerung, zwei entscheidende Faktoren, um die Datenqualität zu erhalten und gleichzeitig den sicheren Zugriff auf die Daten zu gewährleisten. Anschließend gingen wir zur Implementierungsphase über und begannen mit dem Aufbau der einzelnen Domäneninstanzen. Wir setzten die definierten Use Cases sukzessive um, um die Leistungsfähigkeit unserer Lösung zu demonstrieren.

    [Ergebnis]

    Das Resultat war überzeugend. Der Data-Mesh-Ansatz erkennt an, dass nur Data Lakes die Skalierbarkeit haben, um den heutigen Analyseanforderungen gerecht zu werden, und unser Kunde hat nun ein Datenmanagement-Framework für den ersten IoT-Use Case. Durch unsere „Bottom-Up“-Eigentumsstruktur unter klaren Data-Governance-Regeln konnte das Unternehmen den Wert seiner Daten voll ausschöpfen. Darüber hinaus stellten wir eine Roadmap zur weiteren Implementierung zur Verfügung, inklusive der Definition weiterer Pilot-Use-Cases. Somit konnte unser Kunde seine datengetriebene Strategie weiterentwickeln und dabei auf unsere Expertise im Bereich des Data Mesh Konzepts vertrauen.

    Dieses Projekt unterstreicht unsere Kompetenz im Bereich Data Science und Künstliche Intelligenz und zeigt, wie wir Unternehmen dabei unterstützen können, ihre datengetriebenen Ambitionen zu verwirklichen. Durch unsere umfassende Betrachtung betriebswirtschaftlicher Themen und unser Verständnis für die Herausforderungen unserer Kunden können wir maßgeschneiderte Lösungen anbieten, die sich in der Praxis bewährt haben. Wenn Sie nach einem erfahrenen Partner suchen, um Ihre Datenanalyse und KI-Projekte

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    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