Intercambio de datos en el sector de la aviación

Intercambio de datos en el sector de la aviación

Intercambio de datos en el sector de la aviación

Experto: Michael Scharpf

Sector: Transporte y logística

Sector: Producción

Optimización de la integración de datos en el sector de la aviación mediante estrategias innovadoras de intercambio de datos y previsiones precisas de la demanda mediante aprendizaje automático.

Nuestros estudios de casos sobre IA y ciencia de datos:
Experiencia de más de 1.600 proyectos de clientes

El complejo panorama de la integración de datos

En el pasado, nuestros clientes nos han planteado un reto que muchas empresas conocen bien: a pesar de la abundancia de datos que encierran el potencial de innovaciones empresariales revolucionarias, éstas siguen siendo Los datos suelen estar en silos aislados. Esta situación no sólo dificulta la disponibilidad y accesibilidad de los datos en toda la organización, sino que, en última instancia, impide una valiosa innovación empresarial.

A esto se añade el hecho de que el Intercambio de datos es una cuestión delicada. Esto se debe principalmente a la falta de responsabilidad. Cuando se hace un mal uso de los datos, ningún área quiere asumir la responsabilidad. La falta de una estrategia coherente de intercambio de datos en un marco de gobernanza de datos ha impedido el uso seguro e interfuncional de los datos.

Intercambio de datos seguro y sin fisuras mediante estrategias innovadoras

A partir de las necesidades identificadas, desarrollamos una solución a medida que cumplía los requisitos clave de nuestro cliente. En primer lugar, creamos un entorno seguro para permitir el intercambio de datos más libre posible en el marco de una Estrategia de intercambio de datos permitir. Un elemento clave de nuestra estrategia fue la Creación de un modelo de clasificación de datos. Este modelo constituyó la base para garantizar el acceso legal y proporcionó a los departamentos implicados una comprensión clara de las estructuras de datos.

También introdujimos un acuerdo de intercambio de datos que documentaba claramente las responsabilidades. Esto garantizó la fiabilidad del intercambio de datos.

    Transformación del panorama de los datos para futuras innovaciones

    Las soluciones que aportamos no sólo permitieron valor añadido inmediatopero también allanó el camino para futuras innovaciones empresariales. Como resultado de nuestra colaboración, creamos una hoja de ruta para la transición en el intercambio de datos con el fin de cerrar la brecha existente entre el intercambio de datos actual y la visión del intercambio de datos como una "norma".

    Una vez definidas las primeras medidas para aplicar la estrategia de intercambio de datos, habilitamos a nuestro cliente, optimizar los procesos empresariales y maximizar las oportunidades de negocio.

    ¿Siente curiosidad? Permítanos mostrarle lo que nos diferencia de otras empresas y cómo podemos ayudarle a alcanzar sus objetivos.

    Su experto

    Michael Scharpf - Gestor de grandes cuentas

    Michael Scharpf

    Gestor de cuentas clave | Alexander Thamm GmbH

    Plataforma de datos para casos de uso de una empresa de logística

    Plataforma de datos para casos de uso de una empresa de logística

    Plataforma de datos para casos de uso de una empresa de logística

    Experto: Michael Scharpf

    Sector: Compras y cadena de suministro

    Sector: Transporte y logística

    Descubra cómo ayudamos a una empresa de logística global a dominar entornos de datos heterogéneos, garantizar la seguridad y tomar decisiones innovadoras basadas en datos, todo ello en una única y potente plataforma de datos.

    NUESTRA IA Y CIENCIA DE DATOS Casos prácticos:
    EXPERIENCIA DE MÁS DE 2.000 PROYECTOS DE CLIENTES

    [Desafío]

    Nuestro cliente, un grupo internacional del sector logístico, se enfrentaba a un enorme reto: conectar unos 30 sistemas fuente heterogéneos a una nueva plataforma de datos. Estos sistemas, que proporcionaban datos cruciales para el departamento de compras, estaban mal documentados y, por tanto, eran difíciles de manejar. Además, esta plataforma de datos de nuevo desarrollo debía proporcionarse en la nube para que fuera accesible a un gran número de usuarios en todo el mundo. Pero no todos los usuarios debían poder ver todos los datos, una capa adicional de complejidad que complicaba aún más el proyecto.

    [Solución]

    Con nuestros profundos conocimientos y experiencia en análisis de datos e inteligencia artificial, desarrollamos una solución a medida. En primer lugar, utilizamos Apache Nifi para extraer datos de los distintos sistemas fuente y cargarlos en un bucket de S3. Apache Nifi es una potente herramienta de procesamiento e integración de datos que resultaba ideal para este proyecto por su gran flexibilidad y escalabilidad.

    Para procesar consultas complejas, utilizamos Amazon Redshift, un almacén de datos que procesa consultas complejas de forma rápida y fiable, lo que mejoró significativamente el rendimiento y la velocidad de nuestra plataforma de datos.

    Al mismo tiempo, reconocimos la necesidad de implantar una gestión eficaz de los metadatos. Para ello, utilizamos una herramienta central de catálogo de datos que nos ayudó a tener un mejor control y visión de conjunto de los activos de datos.

    Igualmente importante fue la implantación de un concepto de autorización bien pensado. Con un control de autorización personalizado, nos aseguramos de que cada usuario sólo pudiera acceder a los datos relevantes para su actividad. Esto nos permitió impedir eficazmente el acceso a datos no deseados y garantizar la seguridad de los datos en la plataforma.

    [Resultado]

    El resultado fue una plataforma de datos para logística de última generación, segura y fácil de usar, que satisfacía plenamente los requisitos de nuestro cliente. El departamento de compras disponía ahora de acceso centralizado a todos los datos relevantes para el análisis y la inteligencia empresarial. La plataforma también podía ser utilizada por personas y equipos ajenos a su propia unidad organizativa, lo que mejoró notablemente la colaboración y el flujo de información.

    Al implantar esta solución, nuestro cliente pudo mejorar su toma de decisiones basada en datos y optimizar sus procesos empresariales. Esta historia de éxito muestra cómo nuestro conocimiento exhaustivo de la analítica de datos, la IA y los procesos empresariales puede ayudar a superar incluso los retos más complejos. Confirma nuestra posición como socio de confianza para las empresas que buscan soluciones eficaces de análisis de datos e IA.

    ¿Siente curiosidad? Permítanos mostrarle lo que nos diferencia de otras empresas y cómo podemos ayudarle a alcanzar sus objetivos.

    Michael Scharpf - Gestor de grandes cuentas

    Su experto

    Michael Scharpf | Director de Grandes Cuentas | Alexander Thamm GmbH

    Desarrollo de una estrategia de datos para una empresa del sector de la movilidad

    Desarrollo de una estrategia de datos para una empresa del sector de la movilidad

    Desarrollo de una estrategia de datos para una empresa del sector de la movilidad

    Experto: Michael Scharpf

    Sector: Transporte y logística

    Área: Finanzas y Controlling

    Descubra cómo allanamos el camino de una empresa del sector de la movilidad hacia una planificación de recursos más eficiente, una mayor fidelidad de los clientes y una digitalización preparada para el futuro mediante el desarrollo de una estrategia de datos personalizada.

    NUESTRA IA Y CIENCIA DE DATOS Casos prácticos:
    EXPERIENCIA DE MÁS DE 2.000 PROYECTOS DE CLIENTES

    [Desafío]

    Muchas empresas saben que el futuro pasa por la digitalización. Una de nuestras empresas cliente también reconoció esta necesidad y decidió poner en marcha una ambiciosa estrategia digital. Sin embargo, se enfrentaron a importantes obstáculos. Uno de los principales problemas era la falta de una gestión adecuada de los datos dentro del grupo. Sin una gestión, un análisis y un uso eficientes y eficaces de los datos disponibles, la digitalización deseada parecía difícilmente viable. Además, faltaba el patrocinio de la alta dirección para iniciativas que pudieran mejorar la gestión de datos. El reto consistía en encontrar la forma de superar estos dos obstáculos para llevar a cabo con éxito la digitalización prevista.

    [Solución]

    La solución a este reto consistió en desarrollar una sólida estrategia de datos para la empresa basada en las mejores prácticas probadas de Alexander Thamm GmbH. Esto significaba diseñar una estrategia coherente y potente que tuviera en cuenta todos los aspectos de la gestión, el análisis y el uso de los datos, al tiempo que se adaptara específicamente a las necesidades y los retos de la empresa cliente. Esta estrategia constituyó la base de una plantilla para una resolución del consejo de administración del grupo, que se elaboró en estrecha colaboración con todos los directivos y partes interesadas implicadas. Nuestro trabajo también incluyó una comunicación intensa y eficaz con todas las partes interesadas, incluido el Chief Digital Officer, para garantizar que la estrategia de datos propuesta fuera comprendida y apoyada por todos.

    [Resultado]

    El desarrollo de una estrategia de datos sólida y completa dio lugar a la creación de una plantilla para la resolución de un consejo de grupo. Esta se apoyó en una presentación detallada que incluía una línea argumental clara, una hoja de ruta y una hoja de ruta de aplicación. El éxito de esta iniciativa se reflejó en la aprobación por parte de la junta de esta plantilla y la aprobación de la estrategia de datos propuesta. A continuación se inició la planificación específica de la implantación, incluida la planificación de los requisitos financieros. Esta planificación permitió a la empresa cliente afrontar los retos de la digitalización y construir una base sólida para futuras innovaciones y mejoras.

    Trabajar con este cliente ha puesto de relieve una vez más lo crucial que es una estrategia de datos bien pensada y aplicada eficazmente para el éxito de una empresa en la era digital. Con nuestros profundos conocimientos y experiencia en análisis de datos e inteligencia artificial, estamos preparados para acompañar también a su empresa en el camino hacia la digitalización.

    ¿Siente curiosidad? Permítanos mostrarle lo que nos diferencia de otras empresas y cómo podemos ayudarle a alcanzar sus objetivos.

    Michael Scharpf - Gestor de grandes cuentas

    Su experto

    Michael Scharpf | Director de Grandes Cuentas | Alexander Thamm GmbH

    Taller de MLOps para una empresa de logística

    Taller de MLOps para una empresa de logística

    Taller de MLOps para una empresa de logística

    Experto: Michael Scharpf

    Sector: Transporte y logística

    Área: Compras y cadena de suministro

    Optimice su producción de ML y establezca nuevos estándares en el sector de la logística con nuestro taller MLOps personalizado para su empresa.

    NUESTRA IA Y CIENCIA DE DATOS Casos prácticos:
    EXPERIENCIA DE MÁS DE 2.000 PROYECTOS DE CLIENTES

    [Desafío]

    En un panorama digital en constante evolución, las soluciones basadas en datos son cruciales para que las empresas sigan siendo competitivas. Una gran empresa alemana de transportes reconoció la necesidad de explotar su potencial en análisis de datos e inteligencia artificial. Ya tenían varios casos de uso de ML en fase de prototipo, pero carecían de las herramientas y los procesos adecuados para implantarlos con éxito en la producción. Para hacer frente a este reto, organizamos un taller de MLOps.

    [Solución]

    Nuestro taller de MLOps tenía como objetivo crear un entendimiento común de MLOps y apoyar el futuro desarrollo de casos de uso. Analizamos en profundidad los retos del aprendizaje automático en producción y desarrollamos enfoques de solución. En el taller, presentamos a los participantes un marco integral que incluye tanto herramientas como procesos para estandarizar el aprendizaje automático en producción.

    Al principio, presentamos una definición clara de MLOps y explicamos en qué se diferencia de DevOps y DataOps. Hablamos de las distintas funciones y tareas y mostramos cómo deben estructurarse los equipos en una gran organización para trabajar juntos de forma eficaz.

    Un aspecto importante fue la creación de una arquitectura objetivo que cubriera todo el ciclo de vida del aprendizaje automático. Describimos las herramientas necesarias para la implementación y mostramos cómo realizar mejoras incrementales para alcanzar el estado objetivo. Al hacerlo, pusimos de relieve aspectos empresariales e hicimos hincapié en la importancia de empezar pronto y aplicar soluciones sencillas.

    Además, presentamos a los participantes el ML Canvas como marco para estructurar sus proyectos de aprendizaje automático. Nos sumergimos en cada paso del ciclo de vida del ML, empezando por la exploración de datos y terminando con la monitorización de modelos. Enseñamos las mejores prácticas y técnicas para que todo el proceso sea eficiente y produzca resultados de alta calidad.

    [Resultado]

    Tras completar el taller de MLOps, los participantes estaban bien equipados para implantar con éxito el aprendizaje automático en la producción. Conocían a fondo los retos y los enfoques de solución de MLOps y disponían de un marco para implementar casos de uso de ML de forma estandarizada.

    Ahora, la empresa de transportes podía asentar sus casos de uso de ML sobre una base sólida y aprovechar al máximo las decisiones basadas en datos. Al implantar MLOps, pudieron aumentar la eficiencia, reducir los errores y mejorar la escalabilidad de sus aplicaciones de ML. Pudieron poner sus modelos en producción más rápidamente y acortar el tiempo de comercialización de nuevas funciones. Esto les permitió obtener una ventaja competitiva y deleitar a sus clientes con soluciones innovadoras.

    Además, el taller de MLOps permitió mejorar la colaboración dentro de la empresa. Al comprender claramente las funciones y tareas relacionadas con el ML en producción, los equipos pudieron colaborar de forma más eficaz y mejorar la comunicación. Esto condujo a una integración más fluida de las tecnologías de ML en los procesos empresariales existentes y permitió una colaboración fluida entre los científicos de datos, los desarrolladores y el equipo de operaciones.

    Durante el taller, también señalamos la perspectiva a largo plazo de la implantación de MLOps. Hicimos hincapié en la importancia de la mejora continua y formulamos recomendaciones sobre cómo la empresa puede seguir optimizando la solución desarrollada. Esto incluye la revisión periódica de los procesos, la evaluación de nuevas herramientas y tecnologías, y la adaptación de la estructura organizativa para seguir el ritmo de los cambiantes requisitos del ciclo de vida del ML.

    ¿Siente curiosidad? Permítanos mostrarle lo que nos diferencia de otras empresas y cómo podemos ayudarle a alcanzar sus objetivos.

    Michael Scharpf - Gestor de grandes cuentas

    Su experto

    Michael Scharpf | Director de Grandes Cuentas | Alexander Thamm GmbH

    Asistente digital de conducción en tráfico de larga distancia

    Asistente digital de conducción en tráfico de larga distancia

    Asistente digital de conducción en tráfico de larga distancia

    Experto: Verena Gruber

    Sector: Transporte y logística

    Área: Marketing y Ventas

    Aumente la eficiencia de su transporte de larga distancia con nuestro innovador Asistente Digital de Conducción y reduzca significativamente el consumo de combustible.

    NUESTRA IA Y CIENCIA DE DATOS Casos prácticos:
    EXPERIENCIA DE MÁS DE 2.000 PROYECTOS DE CLIENTES

    [Desafío]

    En el sector del transporte de mercancías, el consumo de combustible es una de las principales palancas de la rentabilidad. El estilo de conducción del camionero influye considerablemente en el consumo. Sin embargo, no todos los consejos generales para una conducción eficiente son igualmente adecuados, ya que no se adaptan a las situaciones de conducción individuales. Por lo tanto, el reto consiste en proporcionar instrucciones específicas para optimizar la conducción basándose en situaciones de conducción reales y en los conocimientos previos del conductor.

    [Solución]

    Para afrontar este reto, nos basamos en una solución innovadora basada en el análisis de datos y la inteligencia artificial. Analizando los datos telemáticos en tiempo real, se recopila información importante como la topografía, el perfil de conducción y el espectro de carga. Con la ayuda de un algoritmo especial, se calcula el estilo de conducción óptimo y se transmite directamente al conductor a través de una aplicación fácil de usar.

    Mediante el uso de tecnología avanzada y algoritmos inteligentes, podemos proporcionar asistencia a la conducción personalizada. El algoritmo no sólo tiene en cuenta las situaciones de conducción específicas, sino también el comportamiento de conducción individual del conductor del camión. Como resultado, las recomendaciones de conducción se adaptan con precisión al nivel del conductor para lograr una eficiencia óptima.

    [Resultado]

    La implantación de nuestra solución ha reportado importantes beneficios a las empresas de transporte. En primer lugar, proporciona una visión transparente de la eficiencia de la conducción de toda la flota, así como de cada conductor individual. Los datos telemáticos proporcionan información detallada sobre el consumo de combustible, la velocidad, el comportamiento de frenado y otros parámetros relevantes. Esto permite a las empresas de transporte identificar los puntos débiles y aplicar medidas de formación específicas para sus conductores.

    Además, la optimización del estilo de conducción de los camioneros supone un importante ahorro en el consumo de combustible. Gracias a las recomendaciones personalizadas del "Asistente de conducción digital", los conductores pueden mejorar continuamente su comportamiento al volante y aumentar así la eficiencia. Esto tiene un impacto positivo en los costes de explotación y contribuye al desarrollo sostenible del negocio.

    Nuestra empresa está a su lado como socio experimentado en el campo del análisis de datos y la inteligencia artificial. Con nuestra innovadora solución, podemos hacer que su flota sea más eficiente y rentable. Póngase en contacto con nosotros para obtener más información sobre nuestro "Asistente de conducción digital".

    ¿Siente curiosidad? Permítanos mostrarle lo que nos diferencia de otras empresas y cómo podemos ayudarle a alcanzar sus objetivos.

    Verena Gruber - Directora de Grandes Cuentas

    Su experto

    Verena Gruber | Directora de Grandes Cuentas | Alexander Thamm GmbH