Unsere Heldengeschichten
Bringen Sie Ihre Firma auf das nächste Level
Heldengeschichten
Projekte & Ergebnisse für Sie auf einen Blick
© by 2022 john woodcock
WICHTIGER HINWEIS: Die angeführten Darstellungen bilden die Herangehensweisen | Werkzeuge | Ansätze dar, jedoch können keine Ergebnisse der Projekte hergeleitet werden. Des Weiteren wurde randomisierte sowie zusammenhangslose Darstellungen gewählt. In anderen Fällen wurde mittels Geschäftsbedingungen die Darstellung für Vorträge oder Schulungszwecken sowie Darstellungen im Internet explizit vereinbart.
Unser Geschäftsfeld
Wir helfen unseren Klient*innen Ihre Prozesse auf valider, konsistenter Datenbasis besser zu verstehen, um sie nachhaltig zu Ihrem effizienten Geschäftsoptimum zu führen.
Wir erstellen mit unseren Klient*innen maßgeschneiderte Rollout-Pläne, um Ihre Ziele am effizientesten zu erreichen und validieren zu können.
Wir bilden mit Ihnen gemeinsame Konzepte, führen Sie zu passenden Softwarelösungen und begleiten Sie bis zur erfolgreichen Umsetzung.
Competition
Versicherung
Kundensegmentierung und Umsatzoptimierung
6-stellige Opimierung*
Customer Lifetime Value & -Acquisition Cost
* basierend auf retrospektiven Daten
Ursprungsdaten wurden für die öffentliche Darstellung stark abgeändert!
FRAGESTELLUNG: Wer ist meine Ideale Kund*in?
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Aufgeklärte Bildungselite, liberale Grundhaltung, Wunsch nach Selbstbestimmung, viele intellektuelle Interessen
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Mind. Abitur oder akademischer Grad
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Mind. zweijähriges ununterbrochenes Dienstverhältnis
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Mind. 38.000 € Bruttojahresgehalt
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Weiblich, verheiratet, kinderlos
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Klein- bis Mittelklassefahrzeug
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Jährliche Verträge mit mind. zwei Versicherungsscheinen
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Keine bis max. eine offene Mahnung
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Ökologisch denkendes Kaufverhalten
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und noch vieles mehr ...
Ergebnis war einen Maßnahmenkatalog zu erstellen, um u.a.:
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Beste Bestandskund*innen auf Basis des CLV zu eruieren
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Kund*innen mit hoher Kaufwahrscheinlichkeit zu finden
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Kund*innen die idealen Produktpakete zu kreieren
Competition
Immobilienwert
Vorhersage von Immobilienpreise
Die Firma Zillow stellte einen „Zestimate“ zur Verfügung, bei dem es sich um einen geschätzten Immobilienwert handelt. Das Ziel besteht darin, die Differenz zwischen dem tatsächlichen Preis und der Schätzung des Preises (Zestimate) vorherzusagen. Tatsächlich sagen wir also voraus, wo Zillows Zestimate gut und wo schlecht sein wird.
Anfangs- & Randbedingungen:
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2.985.217 Datensätze
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58 Parametern
Ursprungsdaten wurden für die öffentliche Darstellung stark abgeändert!
FRAGESTELLUNG: Kann man den erwarteten Immobilienpreis im Vorfeld validieren?
Competition
Prozesskennzahlen
Vorhersage von Prozessdaten
Eine Reihe von Bearbeitungsexperimenten wurde in einer CNC-Fräsmaschine im System-level Manufacturing and Automation Research Testbed (SMART) durchgeführt.
Können mit künstlicher Intelligenz Vorhersagen in der
Produktion bezogen auf z.B. Werkezeugverschleiß getroffen werden?
Anfangs- & Randbedingungen:
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ca. 20.000 Datensätze
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24 Parametern
Ursprungsdaten wurden für die öffentliche Darstellung stark abgeändert!
FRAGESTELLUNG:
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Werkzeugverschleißerkennung
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Erkennung unzureichender Klemmung
Quelle: Roloff/Matek Maschinenelemente 2012 S. 152
Zulieferer für Benchmark
Kühlmittelhersteller
Optimierung der Produktstrategien*
Ziel war es den aktuellen sowie retrospektiven Produktmix transparent darzustellen, um Muster für zukünftige Szenarien herauszufinden. Das explorative und deskriptive Feld war daher die ideale Basis für künstliche Intelligenz .
Anfangs- & Randbedingungen:
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Über 30.000 Datensätze
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Über 50 Parametern
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Verschlüsselte Auftragsstammdaten
Ursprungsdaten wurden für die öffentliche Darstellung stark abgeändert!
Beispiel eines
Kühlschmiermittelherstellers
© 2022 by Blaser GmbH
ERGEBNISSE:
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Es wurden auf Basis der Boston-Consulting-Matrix sowie dessen Erweiterung eindeutige Maßnahmen für die Platzierung der Produkte im Markt eruiert.
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Fertigung wurde mittelfristig danach ausgelegt (Maschinenpark sowie Planung der Losgrößen).
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Zukunftsprognosen wurden auf signifikanten Parametern erstellt.
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und noch vieles mehr ...
* Diese Ergebnisse entstanden aus Projektarbeiten in der Position als Supervisor und Projektleitung sowie Verbesserungswesen.
Competition
Werkzeugmaschine
Vorhersage von Werkzeugmaschinendaten
Ziel war es aus den Werkezeugmaschinendaten einen Vorhersagemodell zu erstellen, welche Störungen, Stillstände und Alarme prognostiziert. Somit ist das Klassifizieren von Schwellenwerten, signifikante Parameter und eindeutige Indikatoren für das Ergebnis die entscheidenen »Trigger«.
In Kooperation mit BFI GmbH
Plansee Group
Workshops für Datenbereinigung,-struktur & -analyse
Ziel war es den aktuellen Stand der Datenstrukturierung und Datenaufbereitung im Explorationsfeld transparent sowie objektiv darzustellen. Nächster Integrationsschritt sollte im Rahmen mehrere Workshops den Status Quo zeitgemäßer Herangehensweise im Kontext praxisnaher Umsetzung den Teilnehmer*innen greifbar näher zu bringen.
100% ige*
Transparenz & Objektivität
* basierend auf randomisierter Daten
Status Quo- Analyse*
*basierend auf randomisierter Daten
Handlungs-empfehlung*
*basierend auf randomisierter Daten
Es werden die Herangehensweisen und keine Ursprungsdaten dargestellt. Es kann nicht auf den wirtschaftlichen Erfolg od. Erkenntnisse rückgeschlossen werden.
Vortragungsunterlagen gehörten datafox consulting GmbH und wurden für die weiter Verwendung erstellt!