Kundenerfolge

So senkt BD Rowa die Stillstandszeiten von Kommissioniersystemen

Dr. Dorothée Gösswein
Project Manager, BD Rowa

Wir legen großen Wert auf einen zuverlässigen Kundenservice – mit dem Anspruch, uns kontinuierlich zu verbessern. ORAYLIS hat für uns schnell und effizient eine digitale Plattform in der Cloud aufgebaut, die die Daten von allen unseren Maschinen nahezu in Echtzeit und mit hohen Sicherheitsstandards bereitstellt.

Mit dieser Lösung können unsere Service-Mitarbeiter bei Problemen sofort helfen und Störungen proaktiv vorbeugen. Wir senken die ohnehin geringen Stillstandszeiten unserer Anlagen und unsere Kunden profitieren von einer noch höheren Verfügbarkeit. Daher freuen wir uns, dass uns das ORAYLIS-Team auch bei unseren künftigen Plänen als Erfolgsgarant zur Seite steht.

Auf einen Blick

  • Kunde: BD Rowa Germany GmbH
  • Branche: Industrie/Kommissioniersysteme für Medikamente
  • Projektziel: Echtzeitanalysen von Maschinendaten in Anwendungen für Service und Kunde bereitstellen
  • Technologien: Microsoft Azure IoT, Databricks Power BI Embedded

Becton Dickinson Rowa Germany GmbH (BD Rowa) zählt weltweit zu den führenden Herstellern von Kommissioniersystemen für Apotheken, Krankenhäuser und den pharmazeutischen Großhandel. Die komplexen Anlagen des Unternehmens mit Sitz in der kleinen Gemeinde Kelberg in Rheinland-Pfalz unterstützen Gesundheitseinrichtungen in 53 Ländern bei der effizienten Lagerhaltung und Bereitstellung von Medikamenten. Reibungslose Service-Prozesse sind in diesem Kontext ein Muss – denn: Würden die Systeme der Kunden stillstehen, gäbe es auch einen Engpass bei der Medikamentenversorgung der Patienten.

„Als Partner für das Gesundheitswesen sind Schnelligkeit, Effizienz und Sicherheit unser absoluter Maßstab. Deshalb legen wir von jeher großen Wert auf einen zuverlässigen Kundenservice für unsere komplexen Anlagen – mit dem Anspruch, uns kontinuierlich zu verbessern“, so Dr. Dorothée Gößwein, Project Manager bei BD Rowa. „Die Digitalisierung und der Einsatz von Echtzeitdaten eröffnen uns hier vollkommen neue Chancen. Ähnlich dem Nutzen unserer eigenen Produkte, wollten wir noch mehr Zeit für die eigenen Kunden haben, während die Technik alle anderen Aufgaben automatisch erledigt.“

BD Rowa Automaten - So senkt BD Rowa die Stillstandszeiten von Kommissioniersystemen

Agile Arbeitsweisen geben Sicherheit

Soweit der Plan. Aber wie ließ sich dieser – vor allem in technologischer Hinsicht – in die Tat umsetzen? „Für ein solch komplexes Projekt benötigt man den richtigen Partner an seiner Seite“, erläutert Dr. Dorothée Gößwein. „ORAYLIS hat uns von Anfang an überzeugt und war für uns die richtige Wahl, um dieses Projekt gemeinsam umzusetzen. Das Team hatte eine klare Vorstellung davon, wie unsere Lösung auszusehen hat. Gleichzeitig gaben uns die agilen Arbeitsweisen unseres Partners stets die beruhigende Gewissheit, dass wir auf dem richtigen Weg sind.“

Daten werden in Echtzeit bereitgestellt

ORAYLIS baute eine hochmoderne, digitale Plattform in der Microsoft Azure Cloud auf. Wo Maschinendaten zuvor langwierig auf Hardware-Servern gesammelt und nur zu definierten Zeitpunkten aufbereitet bzw. weitergeleitet wurden, führt die Plattform nun die Daten aller Kundenanlagen zentral zusammen und stellt diese nahezu in Echtzeit bereit. Das gilt nicht nur für Basisinformationen, Fehlermeldungen oder Temperaturdaten, die die Kühleinheiten der Anlagen laufend versenden. Selbst umfangreiche Videos, die von Kameras im Maschineninnern erzeugt werden, stehen umgehend zur Verfügung. Dazu galt es, höchste Sicherheitsstandards beim Datentransfer zu gewährleisten.

Störungen vermeiden, bevor sie auftreten

Die kompletten Informationen können die Support-Mitarbeiter von BD Rowa jetzt über eine nutzerfreundliche Web-Applikation schnell und effizient abrufen. „Wir können dadurch unsere Kunden proaktiv unterstützen“, zeigt sich Dr. Dorothée Gößwein begeistert. Ein Rückkanal in der Cloud-Lösung ermöglicht es sogar, aus der Ferne erforderliche Arbeiten vorzunehmen. Ebenso lassen sich Anfragen an die Hotline mit den stets aktuellen App-Daten ohne große Wartezeiten bearbeiten. Zudem erlaubt die gewonnene Datenbasis Prognoseszenarien, durch die sich Störungen bei den Anlagen vermeiden lassen, bevor sie auftreten. „Durch alle diese neuen Möglichkeiten senken wir die ohnehin geringen Stillstandszeiten unserer Anlagen immer weiter, sodass unsere Kunden von einer noch höheren Verfügbarkeit profitieren.“

Der Cloud-Ansatz in Azure ermöglicht es in Zukunft, immer weiter attraktive Funktionen und digitale Services flexibel zu ergänzen. So will BD Rowa als nächstes seine vorhandenen Daten für eine Applikation verwenden, mit der die Kunden eigenständig wertvolle Erkenntnisse zur Leistung ihrer Maschinen gewinnen können. „Daher freuen wir uns sehr, dass uns das ORAYLIS-Team auch bei unseren künftigen Plänen als Erfolgsgarant zur Seite steht“, so Dr. Dorothée Gößwein abschließend.


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Auf einen Blick

  • Kunde: BD Rowa Germany GmbH
  • Branche: Industrie/Kommissioniersysteme für Medikamente
  • Projektziel: Echtzeitanalysen von Maschinendaten in Anwendungen für Service und Kunde bereitstellen
  • Technologien: Microsoft Azure IoT, Databricks Power BI Embedded
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Kundenerfolge

Wie GP mit innovativen Kundenservices den digitalen Wandel geschafft hat

Christian Oberstädt
Manager Data & Product Strategy, GermanPersonnel

Wir können unseren Kunden heutzutage deutlich mehr hochwertige Bewerber für ihre vorhandenen Budgets liefern. Durch die automatisierten Empfehlungen und Erfolgsprognosen unserer Software lassen sich Anzeigen viel präziser erstellen und verteilen. Und auch die persönliche Beratung durch unsere Mitarbeiter hat dank datengetriebener Standardisierungen beträchtlich an Qualität gewonnen.

Mit diesem Angebot verfügen wir über einen echten USP, durch den wir uns am Markt für E-Recruiting klar vom Wettbewerb abheben. ORAYLIS hat bei uns viele Innovationen angestoßen. Gemeinsam sind wir ein herausragendes Team, von dem in Zukunft noch einiges zu erwarten ist.

Auf einen Blick

  • Kunde: GermanPersonnel e-search GmbH
  • Branche: Personaldienstleistungen
  • Projektziel: Aufbau einer einheitlichen Datenbasis und Entwicklung innovativer Recruiting-Services
  • Technologien: Azure Data Lake, Microsoft SQL Server, Databricks, Power BI Embedded

GermanPersonnel zählt hierzulande zu den führenden Anbietern von Software und Services für die Mitarbeitersuche im Internet. Das Unternehmen kooperiert mit Deutschlands größten Personaldienstleistern und Jobportalen. Mit den Produkten der E-Recruiting-Experten können die Kunden ihre Stellenanzeigen entwerfen und in Jobbörsen platzieren sowie Bewerbungen managen. So hat sich das Unternehmen spezielle Alleinstellungsmerkmale am Markt verschafft. Gleichzeitig war den Verantwortlichen klar, dass sie sich mit diesem Leistungsspektrum nicht dauerhaft von der wachsenden Konkurrenz werden abheben können.

Potenziale in den Daten wurden nicht ausgeschöpft

„Tatsächlich haben wir die umfangreichen Daten aus den Recruiting-Prozessen bis dahin nur punktuell genutzt, beispielsweise für die Weiterentwicklung von Geschäftsprozessen, Produkten und Algorithmen zur intelligenten Kanalauswahl“, erklärt Christian Oberstädt, Manager Data & Product Strategy bei GermanPersonnel. „Neben Daten flossen aber immer noch unsere Expertise sowie eine Prise Bauchgefühl in unsere Entscheidungsprozesse ein. Da verbarg sich noch massig Potenzial.“ Daher entschloss man sich bewusst für den Wandel zu einer datengetriebenen Unternehmen. Es wurden neue Ziele formuliert, wie automatische Empfehlungen bei der Erstellung von Stellenanzeigen sowie Vorhersagen über die zu erwartenden Bewerberzahlen. Zudem sollten Daten auch intern, etwa durch ein umfassendes Reporting, von allen Mitarbeitern genutzt werden.

Einheitliche Datenbasis ermöglicht übergreifende Auswertungen

Um die ehrgeizigen Pläne zielgerichtet anzugehen, wurde ORAYLIS als Partner und Guide hinzugezogen. Bereits eine erste Status-Quo-Analyse führte zu Tage, dass GermanPersonnel zwar über umfangreiche Datenbestände verfügte, sich diese aber mangels Struktur nicht für die gewünschten, übergreifende Auswertungen eigneten. Deshalb wurden zunächst sämtliche Daten aus den Recruiting-Prozessen sowie weitere Datenquellen strukturiert in einem Data Warehouse (DWH) in der Microsoft Azure Cloud zusammenführt. Die Aufbereitung der Daten für weitere Analyse-Prozesse erfolgt automatisiert und tagesaktuell. Dank des Cloud-Ansatzes kann die Lösung abhängig vom Datenaufkommen sowie der Anzahl der Kunden und Kennzahlen flexibel wachsen.

Michael Althaus ORAYLIS Projekt GermanPersonnel

Jedoch hätten sich Innovationen, wie die Vorhersage von Klicks und Bewerberzahlen, allein auf dieser Basis nicht umsetzen lassen. „Für solche Anforderungen werden exakte Informationen zur gesamten Candidate Journey benötigt,“ erläutert Michael Althaus, Projektleiter bei ORAYLIS. Daher kommt ein spezielles Tracking-Tool zum Einsatz. „Das Tool erhebt laufend anonymisierte, eventgetriebene Web-Daten aus fast 180.000 Stellenanzeigen, wobei die Datenhoheit bei GermanPersonnel verbleibt.“

Kunden sparen Zeit und Geld

Christian Oberstädt, Manager Data & Product bringt die Mehrwerte der intelligenten, datenbasierten Recruiting-Lösung auf den Punkt: „Wir können unseren Kunden heutzutage deutlich mehr hochwertige Bewerber für ihre vorhandenen Budgets liefern. Durch die automatisierten Empfehlungen und Erfolgsprognosen unserer Software lassen sich Anzeigen viel präziser erstellen und auf die Masse der Recruiting-Kanäle verteilen. Und auch die persönliche Beratung durch unsere Mitarbeiter hat dank datengetriebener Standardisierungen beträchtlich an Qualität gewonnen.“

Die tagesaktuellen Statistiken ermöglichen schließlich eine gezielte Steuerung der bereits geschalteten Anzeigen. Gleichzeitig werden Erfolge transparent und messbar. Nicht zuletzt spart der Nutzer durch ein übersichtliches und strukturiertes Management seiner Stellenanzeigen und Bewerber ein hohes Maß an Zeit.

USP gegenüber Wettbewerb

Auch GermanPersonnel profitiert unmittelbar von der Lösung. „Wir verfügen mit diesem Angebot über einen echten USP, durch den wir uns am Markt für E-Recruiting klar vom Wettbewerb abheben“, so Christian Oberstädt. Zudem hat das Unternehmen durch die neuen Analyse-Möglichkeiten wirtschaftlich sinnvolle Pakete für Anzeigenschaltungen definieren können. Die validere Planungsgrundlage sorgt für spürbare Einsparungen beim Einkauf von Traffic und Klicks bei den einschlägigen Jobbörsen. Derweil beugt das schnell wachsende Unternehmen mit der Automatisierung von Prozessen der Personalknappheit im eigenen Hause vor.

Insgesamt führt die Digitalisierung sämtlicher Prozesse zu einer deutlich höheren Effizienz und zuverlässigeren Entscheidungen. Gemeinsam mit ORAYLIS hat das Unternehmen den Wandel zu einer Data Driven Company vollzogen, wobei diese Entwicklung laut Christian Oberstädt noch längst nicht abgeschlossen ist: „ORAYLIS hat bei uns viele Innovationen angestoßen. Gemeinsam sind wir ein herausragendes Team, von dem in Zukunft noch einiges zu erwarten ist.“


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Auf einen Blick

  • Kunde: GermanPersonnel e-search GmbH
  • Branche: Personaldienstleistungen
  • Projektziel: Aufbau einer einheitlichen Datenbasis und Entwicklung innovativer Recruiting-Services
  • Technologien: Azure Data Lake, Microsoft SQL Server, Databricks, Power BI Embedded
Dirk Ohligschläger
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So erweitert die WMF ihre Kaffeemaschinen um digitale Echtzeitservices

Auf einen Blick

  • Maschinendaten werden in Echtzeit analysiert und für innovative Kundenservices genutzt
  • Individuelle Apps sorgen für massive Einsparungen von Zeit und Aufwand bei den verschiedenen Zielgruppen
  • Produkthersteller wandelt sich zum ganzheitlichen Lösungsanbieter

Die Geschäftssituation unseres Kunden

In Ihren Daten stecken unzählige Möglichkeiten, um Ihr Geschäft zu verbessern und Ihre Kunden zufriedener zu machen – nicht nur in Form von Prozessoptimierungen und besseren Entscheidungen. Vielmehr können Sie mit innovativen Produkten und digitalen Geschäftsmodellen völlig neue Kundenerlebnisse schaffen und sich dadurch von Ihren Mitbewerbern abheben.

So wie unser Kunde WMF – der weltweit führende Hersteller gewerblicher Kaffeemaschinen sah sich unter anderem mit diesen Herausforderungen konfrontiert:

  • Geringe Wachstumschancen aufgrund von Marktsättigung
  • Konkurrenzprodukte von ähnlicher Leistung und Qualität
  • Aufwändiges Servicegeschäft bzgl. benötigter Ersatzteile
  • Datenhaltung in heterogener Systemlandschaft
  • Servicehinweise größtenteils in deutscher Sprache

Infolgedessen haben wir gemeinsam mit den Verantwortlichen die Produkte des Unternehmens durch datengetriebene Anwendungen erweitert, die den Arbeitsalltag der Kernzielgruppen – konkret: Facility Manager, Food Chain Manager und Service-Techniker – deutlich erleichtern. Die WMF entwickelt sich somit mehr und mehr vom reinen Produkthersteller zum Anbieter digitaler Services.

WMF Group: Digitale Echtzeitservices für Profi-Kaffeemaschinen 

Die Lösung für unseren Kunden

Um die gesetzten Ziele zu erreichen, haben wir sämtliche aktiven Kundenmaschinen mit den Diensten der Microsoft Azure Cloud über das Internet of Things vernetzt. Zentraler Baustein ist dabei eine digitale Cloud-Plattform. Hier werden die von den Maschinen erzeugten Statusdaten gesammelt, aufbereitet und für die unterschiedliche Anwendungsszenarien bereitgestellt. Ebenso gibt es einen Rückkanal, über den der Nutzer Befehle an die Maschinen senden kann.

Zudem haben wir das Unternehmensnetz an die Plattform angebunden und mit ihm weitere Datenquellen, wie CRM, ERP, Telemetrie-Datenbank und Mediapool. Dadurch fungiert die Plattform auch als Wissensdatenbank, die umfassende Informationen und Problemlösungen für WMF-Mitarbeiter und -Kunden bündelt. In diesem Kontext werden vorhandene Textdokumente automatisch extrahiert und in verschiedene Sprachen übersetzt.

Eine Echtzeitanalyse der Maschinen-Daten ermöglicht schließlich ganz unterschiedliche digitale Innovationen. Diese stellen wir als nutzerfreundliche Apps im modernen UX-Design bereit. Über eine standardisierte Schnittstelle lassen sich die Anwendungen nahtlos in andere Business-Applikationen integrieren, sodass der Nutzer komfortabel in seiner gewohnten Umgebung damit arbeiten kann. Die Fachbereiche und Analysten der WMF erhalten indes interaktive Reports für tiefergehende Analysen.

Wie aus Daten neue Werte werden

Wie sich zeigt, ist es gar nicht so schwer, analoge Produkte mit Cloud-Diensten und dem Internet of Things „intelligent“ zu machen. Dabei erleichtern die resultierenden Applikationen den verschiedenen Kundengruppen ihre Arbeit vor allem durch eine massive Ersparnis von Zeit und Aufwand:

Service-Techniker

  • App liefert detaillierte Anweisungen zur Fehleranalyse und -behebung
  • Sofortige Ersatzteilbestellung vor Ort erspart weitere Aufwände

Food Chain Manager

  • Performance von Filialen und Maschinen lässt sich in Echtzeit auswerten und steuern
    Erforderliche Maßnahmen – etwa hinsichtlich Auslastung und Qualität – können direkt eingeleitet werden
    Beispiel: Neue Rezepturen oder Promo-Aktionen lassen sich direkt auf die Displays der Maschinen in den Filialen senden

Facility Manager

  • App teilt mit, bei welchen Maschinen im Gebäude Handlungsbedarf besteht – etwa, um Kaffeebohnen nachzufüllen
  • Bei Problemen und Defekten werden ebenfalls Informationen zur Diagnose und Lösung an die Hand gegeben.


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Auf einen Blick

  • Maschinendaten werden in Echtzeit analysiert und für innovative Kundenservices genutzt
  • Individuelle Apps sorgen für massive Einsparungen von Zeit und Aufwand bei den verschiedenen Zielgruppen
  • Produkthersteller wandelt sich zum ganzheitlichen Lösungsanbieter
Jens Kröhnert
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So verbessert o2 seine Social Media Marketing Performance

Auf einen Blick

  • Zentrale Reporting- und Analytics-Plattform ermöglicht Gesamtsicht auf alle Kanäle
  • Sämtliche Aktivitäten lassen sich effizient prüfen und steuern
  • Erkenntnisse sorgen laufend für besseren Content und eine größere Wahrnehmung

Die Geschäftssituation unseres Kunden

Ob B2B oder B2C – Social Media und Content Marketing haben sich für Unternehmen zu wichtigen Werkzeugen der Imagebildung und des Verkaufs entwickelt. Aber bringen die Maßnahmen wirklich den gewünschten Erfolg? Wie die meisten Unternehmen hat sich auch unser Kunde o2 diese Frage gestellt – oder noch konkreter:

  • Wie performen die einzelnen Kanäle?
  • Welcher Content erzeugt Aufmerksamkeit und ggf. Umsatz?
  • Wo lassen sich Inhalte und Kosten optimieren?

Online-Daten zur Beantwortung dieser Fragen standen o2 in Mengen zur Verfügung. Schließlich betreibt das Unternehmen nicht nur diverse Facebook-Seiten, Websites und Kundenforen. Hinzu kommen Accounts bei Instagram und YouTube sowie Daten aus Google AdWords und Google Analytics. Woran es jedoch mangelte, war eine effiziente Möglichkeit für die Auswertung.

Die Lösung für unseren Kunden

Unsere Lösung für o2 führt die Vielzahl von Kanälen auf einer einheitlichen Analytics Plattform in der Microsoft Azure Cloud zusammen. Der Lösungsaufbau gestaltet sich wie folgt:

  • Die Daten werden mittels SSIS importiert, wobei CData als Add-on fungiert, das eine Verbindung zu den Schnittstellen der verschiedenen Quellen herstellt.
  • Das Rohmaterial wird auf einem lokalen SQL Server gesammelt, aufbereitet und für die Analyse bereitgestellt.
  • Die aufbereiteten Daten lassen sich über eine vollständig integrierte Oberfläche in Power BI abrufen.

Telefonica Projektbericht ORAYLIS

Benutzerdefinierte Filter und Dashboards ermöglichen daraufhin den einzelnen Teams eine gezielte Auswertung und Publikation der relevanten Daten. Aufgrund der hohen System-Performance und laufender Aktualisierungen sind die Daten nie älter als ein paar Stunden. Da auch Power BI als Cloud-Dienst genutzt wird, können die Anwender jederzeit mobil auf die Lösung zugreifen.

Wie aus Daten neue Werte werden

Die zentrale Reporting- und Analytics-Plattform bietet den Mitarbeitern des Social-Media-Bereichs nunmehr eine Gesamtsicht auf sämtliche Kanäle und deren Daten. Der Anwender kann alle Aktivitäten durch Analysen bis auf Posting-Ebene sowie Plan-Ist-Vergleiche zu Inhalten, Kosten und Ergebnissen effizient prüfen und steuern.


Dadurch entstehen in vielfältiger Weise neue Werte:

  • Die Qualität des produzierten Contents nimmt zu
  • Die Wahrnehmung der publizierten Postings steigt
  • Social-Media-Budgets werden erfolgreicher investiert
  • Community-Fragen werden schneller beantwortet
  • Der Gesamtaufwand verringert sich


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Auf einen Blick

  • Zentrale Reporting- und Analytics-Plattform ermöglicht Gesamtsicht auf alle Kanäle
  • Sämtliche Aktivitäten lassen sich effizient prüfen und steuern
  • Erkenntnisse sorgen laufend für besseren Content und eine größere Wahrnehmung
Jens Kröhnert
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Wie sich innogy mit einer digitalen Plattform für die Zukunft rüstet

Auf einen Blick

  • Data-Analytics-System in der Azure Cloud ermöglicht flexibles Wachstum
  • Alle Nutzergruppen können mit Daten arbeiten und neue Werte generieren
  • Daten aus SAP BW können nahtlos in Analysen eingebunden werden

Die Geschäftssituation unseres Kunden

In vielen Unternehmen geraten langjährig gewachsene Analytics-Systeme zunehmend an ihre Grenzen. Sie können die stetig wachsende Zahl an Anwendern und Daten – und mit ihnen die immer höheren Anforderungen an die Datenanalyse – nicht mehr aufnehmen. Vielfältige Potenziale für das Geschäft bleiben dadurch ungenutzt.

In dieser Situation fand sich auch der Energieversorger innogy wieder und hat sich daraufhin hilfesuchend an uns gewendet. Das Unternehmen benötigte eine zukunftssichere Plattform, die folgende Voraussetzungen erfüllt:

  • Neue Datenquellen lassen sich schnell und einfach anbinden
  • Daten können einem größtmöglichen Nutzerkreis bereitgestellt werden
  • Ein flexibles Wachstum bei neuen Anforderungen
  • Datengetriebene Innovationen lassen sich problemlos umsetzen
  • Die Effizienz der unternehmensweiten Datenanalyse wird gesteigert

Eine besondere Herausforderung lag darin, ein bereits vorhandenes SAP BW on Hana in die Lösung einzubinden. Vor allem diese Daten sollten später über das Gesamtsystem nahtlos zur Verfügung stehen.

innogy Projektbericht ORAYLIS

Die Lösung für unseren Kunden

Wegen der hohen Ansprüche an die Flexibilität und Zukunftssicherheit haben wir die neue Data-Analytics-Plattform von innogy in der Microsoft Azure Cloud aufgebaut. Unsere Plattform besteht aus einem Data Warehouse mit klassischer Layer-Architektur sowie einem Data Lake, an den neue Datenquellen schnell angebunden und von definierten Anwenderkreisen genutzt werden können. Somit lassen sich auch Daten aus dem SAP BW sehr einfach annehmen, verarbeiten und bereitstellen.

Als Analyse-Werkzeuge stehen primär die Microsoft-Dienste Power BI und Excel zur Verfügung. Bei Bedarf können aber auch Tools von Drittanbietern verwendet werden. Auf diese Weise lassen sich die Bedürfnisse aller Nutzergruppen abdecken. Es besteht die Möglichkeit, sowohl Fachanwender automatisiert mit interaktiven Standardberichten zu versorgen als auch Data Scientists und Business Analysten die notwendigen Freiräume für Ad-hoc-Analysen zu gewähren. Umfassende Berechtigungskonzepte regeln dabei den Zugriff auf die Daten.

Wie aus Daten neue Werte werden

Mit der neuen Cloud-Plattform ist die innogy bei der wertorientierten Nutzung ihrer Daten nun bestens für die Zukunft aufgestellt:

  • Die Plattform kann mit neuen Anforderungen jederzeit flexibel wachsen
  • Data Scientists, Business Analysten und Fachanwender können gleichermaßen neue Werte aus Daten bilden
  • Daten stehen den Fachabteilungen schnell und einfach für analytische Zwecke zur Verfügung
  • Die Mitarbeiter können sich auf die Kernaufgaben der wertorientierten Datenanalyse konzentrieren
  • Die Effizienz ist gestiegen, während die Kosten gesunken sind
  • Der Schutz sensibler Daten ist vollständig sichergestellt


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Auf einen Blick

  • Data-Analytics-System in der Azure Cloud ermöglicht flexibles Wachstum
  • Alle Nutzergruppen können mit Daten arbeiten und neue Werte generieren
  • Daten aus SAP BW können nahtlos in Analysen eingebunden werden
Jens Kröhnert
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Predictive Policing: So werden Verbrecher mit Künstlicher Intelligenz gejagt

Auf einen Blick

  • KI-Lösung entlastet knappe Personalressourcen der Polizei
  • Verbrechensschwerpunkte werden vorausschauend identifiziert und Einsatzkräfte gezielt gesteuert
  • Erfolgsquoten sind deutlich höhere als bei erfahrungsbasierten Vorgehensweisen

Die Ausgangssituation unseres Kunden

Künstliche Intelligenz (KI) kann praktisch in jedem Bereich die Abläufe effizienter gestalten und dadurch menschliche Aufwände massiv reduzieren. Beispielsweise haben wir für die Polizeidirektion einer der größten Städte Deutschlands eine KI-Lösung zur Vorhersage von Verbrechen – dem sogenannten Predictive Policing – entwickelt. Wie in ganz Deutschland hatte auch diese Stadt mit viel zu knappen Personalressourcen zu kämpfen, um die steigenden Einbruchszahlen durch organisierte Banden in den Griff zu bekommen. Polizeistatistische Methoden zur Identifikation von spezielle Gefahrengebiete konnten dabei kaum Abhilfe schaffen, da sie die umfangreich vorhandene Falldaten nahezu ungenutzt ließen.

Die Lösung für unseren Kunden

Der Aufbau unserer Lösung zeigt, dass für die Entwicklung von KI-Anwendungen nicht zwangsläufig hohe Investitionen in neue Technologien erforderlich sind. Da die IT-Infrastruktur der Polizeidirektion im Kern schon aus Microsoft-Technologien bestand, haben wir einfach den bereits vorhandenen SQL Server als Basis genutzt. Mit den Analysis Services haben wir eine individuelle Prognosesoftware aufgebaut, die direkt auf die polizeiinternen Datenbestände zugreift, wie z.B. Falldetails oder geografische und demografische Daten. Die Reporting Services dienten der Erstellung eines leicht zu bedienenden Prognosewerkzeuges sowie einer Prognosegütebestimmung. Ein spezielles Klassifizierungsverfahren identifiziert schließlich die Quadranten mit der höchsten Einbruchswahrscheinlichkeit und stellt diese auf einer Übersichtskarte in Power BI farblich dar. Die resultierenden Prognosen werden täglich automatisiert erstellt und an alle Polizeidirektoren der Stadt verteilt.

Wie aus Daten neue Werte werden

Mit den vielfältigen Polizeidaten als Basis leistet die Prognosesoftware einen effektiven Beitrag zur Vorbeugung von Wohnungseinbrüchen durch Intensivtäter. Aktuell wird eine bis zu siebenfach bessere Vorhersage künftiger Einbrüche gegenüber den bisherigen, erfahrungsbasierten Vorgehensweisen erzielt. Die Einsatzkräfte der Polizei zeigen in den identifizierten Gefahrengebieten gezielt Präsenz. Auf diese Weise werden potenzielle Täter abgeschreckt und Anwohner für mögliche Folgetaten sensibilisiert. Da die genutzten Daten laufend durch neue Erkenntnisse ergänzt werden, lernt das System weiter hinzu und liefert immer genauere Erkenntnisse. Ebenso erweist sich die neue Lösung als effizienter Speicher langjähriger Polizeierfahrung. Nicht zuletzt lässt sich die Prognosesoftware von Seiten der Polizei eigenhändig warten und auch auf andere Deliktfelder ausweiten.


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  • KI-Lösung entlastet knappe Personalressourcen der Polizei
  • Verbrechensschwerpunkte werden vorausschauend identifiziert und Einsatzkräfte gezielt gesteuert
  • Erfolgsquoten sind deutlich höhere als bei erfahrungsbasierten Vorgehensweisen
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Energieriese schafft mit einer Cloud-Plattform den digitalen Wandel

Auf einen Blick

  • Digitale Plattform in der Microsoft Azure Cloud stellt Massendaten zentral bereit
  • Bereichsübergreifende Analysen ermöglichen vielfältige Synergien für das Geschäft
  • Neue Anforderungen lassen sich schnell und effektiv umsetzen

Die Geschäftssituation unseres Kunden

Eines der grundlegenden Hindernisse bei der Digitalisierung von Unternehmen ist, dass jede Fachabteilung nur isoliert auf ihren eigenen Datenbeständen arbeitet. Das musste auch einer unserer Kunden aus der Energiebranche erkennen. Der Anbieter wollte die Potenziale in seinen Daten endlich ausschöpfen und unternehmensweit valide Erkenntnisse erzielen.

Die Hindernisse im Überblick:

  • Die Mitarbeiter konnten nicht fachübergreifend mit Daten arbeiten, sodass mögliche Synergien ungenutzt blieben
  • Ohne einen „Single Point of Truth“ kursierten im Unternehmen abweichende Kennzahlen und Ergebnisse
  • Neue Anwendungen und Innovationen konnten mangels einer einheitlichen, konsolidierten Datenbasis nicht umgesetzt werden
  • Innerhalb der Fachabteilungen wurden unnötig Ressourcen für den Betrieb eigener, kleiner Datenlösungen gebunden

Folglich lautete die Zielsetzung unseres Kunden:

  • Alle Regionen und Unternehmensbereiche zusammenzuführen
  • Alle vorhandenen Anwendungsfälle und Daten zu übernehmen
  • Strukturierte und unstrukturierte Daten zu speichern und zu bearbeiten
  • Den Betrieb der Lösung durch die unternehmenseigene IT zu ermöglichen
  • Die technologische Basis innerhalb von drei Monaten umzusetzen

Die Lösung für unseren Kunden

Basis unserer Lösung bildet eine digitale Plattform, die wir schnell und effizient mit den Diensten der Microsoft Azure Cloud aufgebaut haben. So konnten wir nicht nur den straffen Zeitplan einhalten. Vielmehr hat unser Kunde die Möglichkeit, Speicher- und Rechenkapazitäten ganz nach seinem aktuellem Bedarf in Anspruch zu nehmen.

Auf der zentralen Plattform werden nun sämtliche Unternehmensdaten vereint und für unterschiedlichste Anwendungsszenarien zur Verfügung gestellt:

  • Daten zu Kundenverträgen, Preisen und Smart Metering speichern wir in einem Data Lake
  • Das lokale ERP ist an die Plattform angebunden und stellt seine Daten ebenfalls über die Cloud bereit
  • Daten aus dem Bereich Wasserkraft werden direkt in Echtzeit-Dashboards visualisiert
  • Auch die Daten aus dem Bereich Windkraft stellen wir den Fachabteilungen über eine Echtzeitstrecke zur Verfügung

Als Frontend-Werkzeug für die Darstellung der Informationen sowie freie Analysen durch die Fachabteilungen dient Microsofts führender Analyse-Dienst Power BI.

Wie aus Daten neue Werte werden

Mit der digitalen Plattform hat unser Kunde in technologischer Hinsicht die idealen Voraussetzungen für seinen digitalen Wandel geschaffen. Anwender aus allen Bereichen können nun endlich Daten kombiniert auswerten, um neue Werte und Synergien für das Unternehmen erschließen.

Einige Beispiele:

  • Kundenmanagement: Bereichsübergreifende Analysen sorgen für neue Erkenntnisse und ermöglichen den Aufbau von Prognosemodellen.
  • Finanzen: Anwender können erstmals eigenständig Reportings vornehmen und diese für andere Unternehmensbereiche zugänglich machen.
  • Wasserkraft: Echtzeit-Dashboards lassen sich über eine Kollaborationsplattform veröffentlichen und für die gemeinschaftliche Bearbeitung bereitstellen.
  • Windkraft: Anwender können freie Analysen auf Echtzeitdaten vornehmen und diese auch mit anderen Quellen kombinieren.

Hinzu kommt der technische Nutzen:

  • Die IT kann Fachbereichen eine integrierte Plattform für alle Anwendungsfälle bieten
  • Entwicklungsprozesse lassen sich agil gestalten
  • Alle Fachabteilungen können innerhalb weniger Minuten neue Anwendungsprojekte starten
  • Data Scientists können Analysen in isolierten Umgebungen durchführen, ohne die Plattform oder Anwender zu belasten


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  • Digitale Plattform in der Microsoft Azure Cloud stellt Massendaten zentral bereit
  • Bereichsübergreifende Analysen ermöglichen vielfältige Synergien für das Geschäft
  • Neue Anforderungen lassen sich schnell und effektiv umsetzen
Jens Kröhnert
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Wie Sie mit Echtzeitdaten Ihre Produktion effizienter gestalten

Auf einen Blick

  • Hersteller von Spezial-Pumpen überwacht seine gesamte Fertigung in Echtzeit
  • Unternehmen, Kunden und Mitarbeiter profitieren von mehr Transparenz und verbesserten Abläufen
  • Lösung verbindet lokales SAP ERP mit Diensten in der Azure Cloud

Die Geschäftssituation unseres Kunden

Produktionsprozesse müssen ein Höchstmaß an Effizienz aufweisen, damit Unternehmen im globalen Wettbewerb bestehen können. Das hat auch einer unserer Industriekunden erkannt, der weltweit führend in der Herstellung von Spezial-Pumpen ist. Gemeinsam haben wir ein auf Echtzeitdaten basierendes Monitoring seiner gesamten Produktionsstrecke umgesetzt und dadurch eine Vielzahl an Verbesserungen erzielt. Denn: Bis zu diesem Zeitpunkt waren weder der Produktionsstatus noch die Fortschritte eines Auftrages nachvollziehbar. Die fertige Ware erreichte den Versand meist ohne Vorankündigung.

Die Lösung für unseren Kunden

Der Produktionsprozess unseres Kunden sieht vor, dass die kommissionierten Einzelteile einer Pumpe auf einem Transportwagen von einer Fertigungszelle zur nächsten geschoben werden. Bei unserer Lösung erhält jeder Wagen einen eigenen RFID-Tag, der mit dem betreffenden Auftrag verknüpft ist. Die einzelnen Fertigungszellen sind mit entsprechenden RFID-Gates ausgestattet. Den resultierenden Datenstrom verarbeiten wir über eine Echtzeitstrecke, die auf Diensten der Microsoft Azure Cloud basiert: Ein Azure Event Hub nimmt die Daten entgegen und verteilt sie weiter. Über Azure Stream Analytics werden die Daten dann in Echtzeit analysiert. Zudem haben wir ein lokales SAP ERP mit qualitätsgesicherten Referenzdaten angebunden. Erst durch die Verknüpfung mit den SAP-Daten erhalten die Erkenntnisse aus den Echtzeitinformationen eine konkrete Aussagekraft. Visualisiert werden die Daten schließlich über ein Echtzeit-Monitoring-Dashboards in Power BI.

Wie aus Daten neue Werte werden

Das datengetriebene Echtzeit-Monitoring erzeugt bei unserem Kunden auf ganz unterschiedlichen Ebenen neue Werte. Der Status quo jeder einzelnen Pumpe lässt sich nun genau nachvollziehen. Ebenso können sich die Verantwortlichen in Echtzeit einen Überblick über aller laufenden Aufträge verschaffen. In der Folge lassen sich die verschiedenen Produktionsschritte sehr viel genauer aufeinander abstimmen. Beispielsweise ist die Effizienz der Mitarbeiter in den Fertigungszellen deutlich gestiegen, da diese jetzt frühzeitig über kommende Aufträge informiert werden. Und selbstverständlich zeigen sich auch die Kunden des Unternehmens deutlich zufriedener: Sie erhalten sehr viel genauere Auskünfte zum Stand und dem Liefertermin ihrer Ware.


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  • Hersteller von Spezial-Pumpen überwacht seine gesamte Fertigung in Echtzeit
  • Unternehmen, Kunden und Mitarbeiter profitieren von mehr Transparenz und verbesserten Abläufen
  • Lösung verbindet lokales SAP ERP mit Diensten in der Azure Cloud
Jens Kröhnert
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Digitale Plattform verschafft Mobilfunkanbieter einen Wettbewerbsvorsprung

Auf einen Blick

  • Zentrale, digitale Plattform führt alle Daten mit maximaler Detailtiefe zusammen
  • Verantwortliche erhalten eine umfassende Sicht auf alle relevanten Geschäftsprozesse
  • Diverse Abteilungen schaffen mit Daten neue Werte für Unternehmen, Kunden und Mitarbeiter

Die Geschäftssituation unseres Kunden

Wie alle Mobilfunkanbieter hatte auch ein Kunde von uns mit dem massiven Konkurrenz- und Kostendruck in der Branche zu kämpfen. Dabei verbargen sich in den umfangreichen Datenbeständen des Unternehmens vielfältige Potenziale, um sich vom Wettbewerb abzuheben und den digitalen Wandel zu vollziehen. Aufgrund eines Wildwuchses an unterschiedlichen Analyselösungen und Datensilos in den einzelnen Abteilungen blieben diese jedoch weitestgehend ungenutzt:

  • Fragmentierte Daten – etwa zur Kaufhistorie, der Reaktion auf Kampagnen oder dem Verhalten im Web – machten eine übergreifende Sicht auf Kunde unmöglich.
  • Mangels Datenqualität, Detailtiefe und Möglichkeiten zur Verknüpfung konnten keine mehrwertigen Analysen zu Kunden, Produkten, Filialen, Lieferketten oder Finanzströmen vorgenommen werden.
  • Wegen des fehlenden Single Point of Truth standen keine einheitlichen Unternehmenskennzahlen als Grundlage für wichtige Entscheidungen zur Verfügung.
  • Unterschiedliche Frontends trieben die Betriebskosten in die Höhe.

Daher galt es, sämtliche Daten mit maximaler Detailtiefe auf einer zentralen, digitalen Plattform zusammenzuführen und für unterschiedlichen Anwendungsfälle und Analysen der einzelnen Abteilungen bereitzustellen. Eine einheitliche Self-Service-Lösung für alle Bereiche sollte diese Zielsetzung unterstützen. Ebenso musste das Berichtswesen für das Management und die operativen Prozesse abteilungsübergreifend standardisiert werden. Nicht zuletzt sollten Echtzeitdaten für das Geschäft nutzbar gemacht werden.

Die Lösung für unseren Kunden

Die integrierte Plattform unseres Kunden ist als ein modernes Data Warehouse zu verstehen. Wir haben, wie gewohnt, ausschließlich Microsoft-Technologien eingesetzt. Die Entwicklung beinhaltete die folgenden Schritte:

  1. Bildung eines BI Competence Centers im Controlling
  2. Datenmodellierung: Wir vernetzen alle Daten auf der Plattform in maximaler Detailtiefe. Das flexible Datenmodell ermöglicht eine schnelle Anpassung an Marktveränderungen.
  3. Datenintegration: Sämtliche Fachbereiche werden mit ihren Daten schrittweise integriert.
  4. Near-Realtime: Auf Basis einer Lambda-Architektur ermöglichen wir die Verarbeitung von Echtzeitdaten bei allen erforderlichen Prozessen.
  5. Self-Service: Fachanwender erhalten einfach zu bedienende Self-Service-Werkzeuge (Excel, Power BI). Dabei erlaubt das selbsterklärende Datenmodell auch einfache Datenmanagementtätigkeiten.
  6. Ad-hoc-Analyse: Fachanwender haben die Möglichkeit, freie Analysen in den bereitgestellten Datenräumen vornehmen.
  7. Data Governance: Die Lösung durch Datenschutzbeauftragten rechtlich abgesegnet.

Wie aus Daten neue Werte werden

Unser Kunde hat nun eine umfassende Sicht auf alle relevanten Geschäftsprozesse. Die verschiedenen Abteilungen können sämtliche Daten für ihre jeweiligen Anwendungsfälle nutzen, um das Geschäft zu optimieren und neue Werte zu schaffen, von denen das Unternehmen, seine Kunden sowie die eigenen Mitarbeiter profitieren:

  • Bedarfsgenaue Kundenansprache: Die Kunden werden mit den passenden Produkten zum richtigen Zeitpunkt auf dem bevorzugten Kanal angesprochen.
  • Neue Produkte: Eine feine Segmentierung ermöglicht innovative Angebote und schnelle Anpassung an Markttrends.
  • Zuverlässige Deckungsbeiträge: Die Umsätze von Verträgen lassen sich bereits zum Vertragsabschluss prognostizieren.
  • Mobile Vertriebssteuerung: Berichte und Dashboards können auf allen erdenklichen Devices abgerufen werden.
  • Transparente Händlersteuerung: Werbekostenzuschüssen, Verkaufsförderung und Provisionen werden übersichtlich dargestellt.
  • Detaillierte Werbeerfolgskontrolle: Der Erfolg von Werbemaßnahmen im Web lässt sich bis hin zum erreichten Deckungsbeitrag pro Kunde detailliert bewerten.
  • Fraud Detection: Innerhalb weniger Monate wurden Unregelmäßigkeiten aufgedeckt, die Millionenschäden erzeugt hätten.
  • Churn Management: Wechselwillige Kunden werde frühzeitig identifiziert und mit individuellen Marketingmaßnahmen angesprochen.


turn your data into value.

Auf einen Blick

  • Zentrale, digitale Plattform führt alle Daten mit maximaler Detailtiefe zusammen
  • Verantwortliche erhalten eine umfassende Sicht auf alle relevanten Geschäftsprozesse
  • Diverse Abteilungen schaffen mit Daten neue Werte für Unternehmen, Kunden und Mitarbeiter
Jens Kröhnert
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Kundenerfolge

Shopping Portal optimiert sein Finanzreporting mit Power BI

Auf einen Blick

  • Finanzreporting wird durch den Einsatz von Power BI automatisiert
  • Selbst unerfahrene Anwender können mit Daten arbeiten und neue Werte für das Geschäft schaffen
  • Kollaborationsplattform ermöglicht unternehmensweite Verbreitung der gewonnenen Erkenntnisse

Die Geschäftssituation unseres Kunden

„Online“ zu sein, ist längst kein Wettbewerbsvorteil mehr. Auch Shopping Portale sehen sich einem immer höheren Konkurrenzdruck ausgesetzt, der laufende Optimierungen und schnelle Entscheidungen auf Basis von Daten verlangt. Das zeigte sich auch bei einem bekannten deutschen Anbieter für Markenwaren. Bis zum Zeitpunkt unserer Zusammenarbeit wurde das Finanzreporting des Unternehmens ausschließlich manuell erstellt und per Mail verschickt. Ebenso existierten keine adäquaten Werkzeuge für Ad-hoc-Analysen zu akuten Geschäftsfragen. Aufgrund eines massiven Anforderungsstaus im unternehmenseigenen Data Warehouse (DWH) waren schließlich auch viele wichtige Kennzahlen nicht verfügbar. Somit bestand dringender Bedarf nach einer modernen Lösung, die der Finanzabteilung eine effiziente und flexible Nutzung der vorhandenen Daten ermöglichte.

Die Lösung für unseren Kunden

Mit Hilfe von Power BI – Microsofts führendem Self-Service-Dienst in der Azure Cloud – konnten wir für die Abteilung schnell eine eigene Analyselösung aufbauen. Hierfür wurden die Daten aus den verschiedenen Quellen importiert und zu einem aktualisierbaren Datenmodell zusammengeführt, das alle relevanten Finanzkennzahlen für die Steuerung des Unternehmens abbildet. Davon ausgehend lassen sich Standardberichte und Dashboards automatisiert bereitstellen. Ebenso bietet Power BI den fachlichen Nutzern vielfältige Möglichkeiten, Ad-hoc-Analysen nach eigenen Vorstellungen vorzunehmen. Alternativ steht auch das bekanntere Microsoft Excel als Werkzeug zur Verfügung. Zudem haben wir über das Power-BI-Portal eine unternehmensweite Kollaborationsplattform in der Cloud etabliert, die auch anderen Personengruppen und Bereichen im Unternehmen Zugriff die Analyseergebnisse der Abteilung verschafft.

Wie aus Daten neue Werte werden

Dank des einfachen Datenmodells sowie der verwendeten Self-Service-Werkzeuge können selbst unerfahrene Anwender eigenständig mit Daten arbeiten, um aussagekräftige Reports, Dashboards und Ad-hoc-Analysen zu erstellen. Dabei gewährleistet nicht zuletzt der ergänzende Einsatz von Excel eine hohe Nutzerakzeptanz. Durch den freien Zugang über die Kollaborationsplattform profitieren auch anderen Unternehmensbereiche von den gewonnenen Erkenntnissen. Management wie Fachbereiche können sogar jederzeit mobil auf alle wichtigen Informationen zugreifen. Darüber hinaus lassen sich Kennzahlen weitaus schneller realisieren bzw. erweitern, sodass das Berichtswesen der Finanzabteilung eine deutlich validere Entscheidungsgrundlage bildet.

Allerdings: Derart isolierte Analyselösungen verschaffen Unternehmen nur kurzfristig Luft im digitalen Wettlauf. Mittel- bis langfristig führen diese sogenannten Datensilos zu einem Wildwuchs an Berichten und dem Verlust einheitlicher Kennzahlen. In einem nächsten Schritt gilt es also, das vorhandene DWH zu einer digitalen Plattform in der Cloud auszubauen, die sämtliche Unternehmensbereiche und deren Daten vereint. Power BI bietet nicht nur für diesen Ansatz die besten Voraussetzungen. Der Dienst ist harmonisch in das vielfältige Öko-System der Azure Cloud Services eingebunden. Entsprechend kann er nach Bedarf zu einem modernen DWH ausgebaut werden, das jedes erdenkliche Szenario einer zeitgemäßen Datenauswertung von Prognoseszenarien bis zu digitalen Produkten bedient.


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Auf einen Blick

  • Finanzreporting wird durch den Einsatz von Power BI automatisiert
  • Selbst unerfahrene Anwender können mit Daten arbeiten und neue Werte für das Geschäft schaffen
  • Kollaborationsplattform ermöglicht unternehmensweite Verbreitung der gewonnenen Erkenntnisse
Jens Kröhnert
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Kundenerfolge

Digitaler Wandel in der Heiztechnik: So werden Störfälle vorhergesagt und Verbrauchskosten gesenkt

Auf einen Blick

  • Cloud-Lösung ermöglicht laufendes Monitoring von Heizungsdaten
  • Prognoseszenarien sorgen für zuverlässigeren Betrieb und weniger Ausfälle
  • Intelligente Heizungssteuerung senkt die Kosten für den Verbraucher

Die Geschäftssituation unseres Kunden

Was alles machbar ist, wenn Datenbestände konsequent genutzt werden, demonstriert ein international führender Hersteller für Heizsysteme. Seit jeher konnten Heizungsmonteure als direkte Kunde des Herstellers nur reaktiv handeln. Anlagendefekte ließen sich erst erkennen, wenn Sie auftraten. Und auch die erforderlichen Ersatzteile waren in der Regel nicht griffbereit, was einen hohen Aufwand für den Monteur sowie kalte Nächte auf Seiten des Heizungsnutzers zur Folge hatte.

Gemeinsam mit ORAYLIS wollten die Verantwortlichen nun den digitalen Wandel des Unternehmens angehen und durch ein laufendes Monitoring der umfangreichen Heizungsdaten neue Werte auf unterschiedlichen Ebenen schaffen. Zielsetzung war es einerseits, dem Heizungsmonteur vorausschauende Maßnahmen zu ermöglichen und Wartungsintervalle zu optimieren. Andererseits sollten die Einstellung der Heizungen verbessert und schließlich die Verbrauchskosten für den Nutzer nachhaltig gesenkt werden.

Die Lösung für unseren Kunden

Kern unserer Lösung ist eine flexibel skalierbare Plattform in der Microsoft Azure Cloud. Eine langfristige Hardware-Lösung im unternehmenseigenen Rechenzentrum wäre aufgrund des hohen Datenaufkommens kaum kalkulierbar gewesen. Auf der Cloud-Plattform wird der kontinuierliche Strom an Betriebs-, Konfigurations- und Statusdaten der Heizungsanlagen gesammelt und mit bereits vorhandenen Anlagendaten abgeglichen. Die Erkenntnisse werden zunächst in einem Echtzeit-Dashboard dargestellt, sodass der Hersteller Unregelmäßigkeiten sofort erkennen und proaktiv eingreifen kann. Gleichzeitig werden typische Verbrauchsmuster identifiziert, etwa zur Nutzung von warmem Wasser oder der Heizung als solcher. Auf dieser Grundlage lassen sich Aktivitäts- und Ruhephasen der Anlagen intelligent steuern. Nicht zuletzt trainieren wir Prognosemodelle mit den aktuellen und historischen Daten. Diese treffen nicht nur zunehmend zuverlässige Aussagen über den zu erwartenden Verbrauch. Ebenso werden dem Service-Techniker automatisch Vorhersagen zu Störungsfällen und einzelnen Verschleißteilen inklusive Handlungsempfehlungen auf sein Handy geliefert.

Wie aus Daten neue Werte werden

Von den vielfältigen Möglichkeiten, die unsere Cloud-Lösung eröffnet, profitieren alle Beteiligten:

Verbraucher

  • Die datenbasierte, automatisierte Steuerung der Anlagen spart bis zu 20 Prozent an Kosten
  • Laufendes Monitoring der Heizungsdaten sorgt für einen verlässlichen Anlagenbetrieb

Monteur

  • Positionierung als moderner Dienstleister, der einen reibungslosen Betrieb gewährleistet
  • Massive Einsparung von Zeit und Aufwand durch intelligente Lieferketten

Hersteller

  • Positionierung als technologischer Innovationstreiber und Branchenvorreiter im Heizungsgeschäft
  • Monteure und Verbraucher entscheiden sich verstärkt für die Produkte des Herstellers und bleiben ihnen treu


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Auf einen Blick

  • Cloud-Lösung ermöglicht laufendes Monitoring von Heizungsdaten
  • Prognoseszenarien sorgen für zuverlässigeren Betrieb und weniger Ausfälle
  • Intelligente Heizungssteuerung senkt die Kosten für den Verbraucher
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Kundenerfolge

Bäckerei trifft zuverlässige Prognosen mit anonymen Kundendaten

Auf einen Blick

  • KI-gestütztes Churn-Modell basiert allein auf anonymisierten Daten zum Kaufverhalten
  • Controlling kann die Abwanderung von Kunden zuverlässig vorhersagen
  • Lösung ließ sich schnell und wirtschaftlich mit den Diensten der Azure Cloud aufbauen

Die Geschäftssituation unseres Kunden

Um mit Künstlicher Intelligenz (KI) zuverlässige Prognosen zum Verhalten Ihrer Kunden treffen zu können, bedarf es nicht zwangsläufig einer Unmengen an Daten. Auch mittelständische Unternehmen mit verhältnismäßig überschaubaren Datenbeständen können sich diese spannenden Möglichkeiten der Digitalisierung erschließen. Das zeigt unser Vorgehen bei einer deutschen Bäckerei-Kette: Das Unternehmen arbeitet mit anonymen Kundenkarten, die vor allem Rabattvorteile bieten. Tatsächlich werden die 350.000 aktiven Karten bei etwa 60 Prozent aller Einkäufe genutzt. Allein auf Basis dieser Daten zum Kaufverhalten, haben wir nunmehr ein sogenanntes Churn-Modell trainiert, das eine potenzielle Abwanderung von Kunden frühzeitig erkennt.

Die Lösung für unseren Kunden

Um unser KI-gestütztes Prognosemodell aufzubauen, haben wir zunächst den typischen „Abwanderer“ definiert: Kunden, die drei Monate lang bei der Bäckerei-Kette gekauft haben und dann drei Monaten nicht mehr. Mit dieser Vorgabe sowie der Kaufhistorie aus den Kundenkarten wurde dann das Modell trainiert.

Unser Vorgehen im Überblick:

  • Wir trainieren ein Modell mit der Advanced-Analytics-Komponente des SQL Servers in der Azure Cloud
  • Über einen längeren Zeitraum vergleichen wir die Analysen des Modells mit dem Kaufverhalten der Kunden
  • Wir überführen die Analyseergebnisse in das vorhandene Business Intelligence (BI) System
  • Über eine Self-Service-Anwendung stellen wir die Ergebnisse dem Controlling bereit
  • Mittels neuer Daten verfeinern wir laufend die Klassifizierung

Wie aus Daten neue Werte werden

Der beschriebene Lösungsaufbau ermöglicht es auf wirtschaftliche Weise, das Verhalten der Kunden zuverlässig zu analysieren.

Die Vorteile im Überblick:

  • Das Controlling kann Abwanderungstendenzen von Kunden zuverlässig vorhersagen.
  • Die Betrachtung einzelner Kunden ermöglicht individuelle Marketingmaßnahmen, z.B. spezielle Gutscheine.
  • Selbst kleine Veränderungen im Kaufverhalten werden frühzeitig erkannt, sodass ein schnelles Gegensteuern möglich ist.
  • Erwartete Umsatzeinbußen durch Kündigungen können nach Region, Filiale und Zeitraum analysiert werden.
  • Auch übergeordnete Entwicklungen lassen sich erkennen, etwa wenn der Wettbewerb eine spezifische Region zunehmend durchdringt.
  • Durch den Einsatz von Cloud-Komponenten kann die Lösung schnell und kostengünstig aufgesetzt und erweitert werden.


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Auf einen Blick

  • KI-gestütztes Churn-Modell basiert allein auf anonymisierten Daten zum Kaufverhalten
  • Controlling kann die Abwanderung von Kunden zuverlässig vorhersagen
  • Lösung ließ sich schnell und wirtschaftlich mit den Diensten der Azure Cloud aufbauen
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