Mit Data Science zum intelligenten Lager

Data Science

Daten nutzbar machen

Unser Data Science Team beschäftigt sich mit den individuellen Fragestellungen unserer Kunden. Für uns liegt der Fokus bei der Umsetzung von Data-Science-Projekten auf der Wertschöpfungskette von Daten.

Ziel ist es, die Potenziale im Lager bestmöglich auszuschöpfen und die Effizienz im Lager zu steigern.

In unserem Blogbeitrag zum Thema Wegezeitenreduzierung durch intelligente Algorithmen erfahren Sie, wie wir für unsere Kunden vorhandenes Potenzial nutzbar machen.

Zum Blogbeitrag

Vorgehensweise und Phasen

Vorbereitung, Planung und Realisierung

In Zusammenarbeit mit unseren Kunden arbeitet unser Data Science Team an immer neuen, spannenden Anwendungsfällen und deren Potenzialanalyse. Ziel der Potenzialanalyse ist es, ein möglichst aussagekräftiges Bild über die zu erwartenden Optimierungen zu erhalten.

Die Phasen unserer Data Science Projekte lassen sich dabei wie folgt untergliedern:

Problemstellung
identifizieren

Gemeinsam mit dem Kunden wird die Problemstellung analysiert und in eine Anforderungsspezifikation übertragen.

Auswählen und sammeln

Nachdem alle Datenquellen ausgewählt wurden, erfolgt die Generierung von Datenpools, die für Simulationen verwendet werden.

Analyse und Training

Wurden die Daten über einen längeren Zeitraum gesammelt, beginnt die Analyse und die Simulation verschiedener Strategien.

Deployment und Weiterentwicklung

Wenn das Modell das Optimum errechnet hat, wird die Strategie zur Anwendung auf die Kundeninstallation ausgerollt.

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Daten nutzbar machen

Vorbereitung, Planung und Realisierung

Problemstellung identifizieren

Auswählen und sammeln

Analyse und Training

Deployment und Weiterentwicklung

Sie haben Fragen oder Interesse an unserer Lösung?

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