Cikk

Adatalapú megoldások

olvasás: 3 perc

  • Vágólapra másolva

Folyamatbányászat, azaz egy vállalat működésének megértése az adatokon keresztül

Folyamatbányászat, azaz egy vállalat működésének megértése az adatokon keresztül
Előző cikkünkben az optimalizálásról, vagyis a termelési környezetben rejlő, rendelkezésre álló tartalékok feltárásáról és kiaknázásáról írtunk, amelyet a teljesítményünknek és azt leíró adatoknak, információknak az elemzésén keresztül valósíthatunk meg. Az üzleti teljesítmény mögötti okok megértésének egyik lehetséges iránya a folyamatok elemzése és kiértékelése. Ahogy egy vállalat növekszik, egyre inkább megjelenik az igény a szervezett működésre és a folyamatok sztenderdizálására. De vajon a valóságban is úgy működnek a folyamataink, ahogy azt papírra vetettük? Vajon hatékonyan tudjuk a folyamatainkat működtetni? Erre és hasonló kérdésekre ad választ a folyamatbányászat, amely az elmúlt években az üzleti élet egyik legfontosabb technológiájává vált. A folyamatbányászatnak az üzleti élet számos területén megtaláljuk a felhasználását pl. gyártási folyamatok, ellátási lánc, incidenskezelés, hiteligénylés, weboldal látogatás, egészségügyi ellátás. De először definiáljuk, hogy mi is az a folyamat ill. folyamatbányászat. Egy folyamat olyan feladatok sorozatát jelenti, amelyet egy megadott cél elérése érdekében hajtunk végre. A folyamatbányászat olyan eszközök, módszerek, technikák, algoritmusok stb. gyűjteményét jelenti, amely lehetővé teszi egy folyamat végrehajtásának jobb megértését a folyamat végrehajtása során keletkező műveleti végrehajtási adatok elemzésével. A folyamatbányászat előnyei:
  • Objektív, tényeken alapuló insight-ok: Objektív, tényeken alapuló, a folyamatok tényleges végrehajtásából származó adatok alapján nyújt betekintést, hogy megalapozott módon tudja javítani meglévő üzleti folyamatait.
  • Gyorsabb, olcsóbb és pontosabb: Gyorsabb, olcsóbb és pontosabb, mint a hosszadalmas és gyakran szubjektív folyamat feltáró felmérések, interjúk, workshopok.
  • Transzparencia: megalapozott, adatvezérelt döntések mentén javítható a folyamataink átfutási ideje és mérhető, nyomon követhető a beavatkozások hatása
  • Rendszerfüggetlen: bármely rendszerből kinyert folyamat-logok elemezhetők a folyamat tényleges megszakítása nélkül
A folyamatbányászat felhasználási területei:
  • A folyamatot lassító, szűk keresztmetszetet okozó lépések beazonosítása
  • Folyamat audit pl. felelősség szétválasztás, megfelelőség
  • Humán kapacitás problémák, helyettesíthetőség beazonosítása
  • Folyamat diagnosztika, monitorozás és insight-ok
Látható tehát, hogy a folyamatbányászattal számos területen tudja egy vállalat a hatékonyságát javítani, azaz a rejtett tartalékait mozgósítani. Lehetővé teszi az üzleti felhasználók számára, hogy megértsék, hogyan futnak alapvető üzleti folyamataik, és megtalálják a teljesítményjavulást akadályozó hiányosságokat, mielőtt intelligens, automatizált lépéseket tennének a folyamatbeli hiányosságok megszüntetésére. Ugyanakkor a folyamatbányászat segíti a költségek csökkentését, valamint javítja az ügyfélélményt és a megfelelőséget.

Milyen üzleti probléma
megoldásában segíthetünk?

Left hand art Right hand art
Írj nekünk!

Ezek is érdekelhetnek

adat-az-uj-olaj

Cikk

Adatalapú megoldások

"Az adat az új olaj!" - ahogy a mai IVSZ Data Economy Conference mottója is tartja.

Senior Data Scientistünk egy esettanulmány keretében mutatta be a felhő alapú adattárházak, valamint a gépi tanuláson alapuló ajánlómotor implementálását és működtetését.

olvasás: 1 perc

IMG_2642_

Cikk

Adatalapú megoldások

Budapest BI Forum előadás

MOL-csoport fogyasztói szolgáltatásai: evolúció egy világszínvonalú adatvezérelt működés és kultúra felé

olvasás: 1 perc

Miért jó nekünk az IOT? – 1. rész

Cikk

Adatalapú megoldások

Miért jó nekünk az IOT? – 1. rész

A korábbiakban érintőlegesen volt szó arról, hogy mi is pontosan a dolgok internetje, avagy az IOT (Internet of Things), így mielőtt belevágnánk az IOT előnyeinek taglalásába, frissítsük fel ismereteinket!

olvasás: 1 perc

Miért jó nekünk az IOT? – 2. rész

Cikk

Adatalapú megoldások

Miért jó nekünk az IOT? – 2. rész

Cikkünk előző részében bemutattuk az IOT, azaz az Internet of Things előnyeit és felhasználási területeit, most pedig ideje rátérni a konkrétumokra! Az IOT működését legjobban az FF-tech-kel közös munkánkon keresztül tudjuk a legszemléletesebben bemutatni, így nem is szaporítanánk a szót, vágjunk bele!

olvasás: 1 perc

Modern ellátási láncok, avagy kereslet előrejelzés és tervezés adat alapokon

Cikk

Adatalapú megoldások

Modern ellátási láncok, avagy kereslet előrejelzés és tervezés adat alapokon

Már az elmúlt két évben tapasztalt globális ellátási problémák előtt is nyilvánvaló volt, hogy a vállalatoknak korszerűsíteniük kell az ellátási láncaikat és az azokat támogató IT rendszereiket. A nemzetközi értékesítés területén, a járvány hatására kialakult problémák és az egyre komplikáltabb ellátási rendszerek még arra is kényszerítik a vállalkozásokat, hogy megreformálják a kereslet-előrejelzésre és tervezésre használt eszközeiket. A korszerűsítés tehát elkerülhetetlen, azonban a vállalatok csak nagy nehezen képesek megtenni az első lépést. De vajon mi lehet ennek az oka? A McKinsey egy teljes kutatást szentelt a témának 2021-ben, melynek eredményeit és a belőlük levont következtetéseket az alábbi cikkünkben szeretnénk összefoglalni.

olvasás: 6 perc

Hogyan mérjük fel a kereset várható mértékét?

Cikk

Adatalapú megoldások

Hogyan mérjük fel a kereslet várható mértékét? Mi így csináltuk - 1. rész

Akár az ipart, akár a kereskedelmet nézzük, egy kellően pontos és megbízható kereslet előrejelzés nagyon sok ületi döntésnek az alapja. A beszerzési döntéseket a vásárlói igényekhez tudjuk igazítani, a raktárkészletet a várható kereslet mentén optimalizálhatjuk. Nő a termékek forgási sebessége, csökken a készlettartás költsége, végső soron pedig nő a profitunk. De mit tehetünk azért, hogy ezeket elérjük? A kulcsszó most is az „adat” – lássuk a megvalósítás módját!

olvasás: 4 perc

Hogyan mérjük fel a kereset várható mértékét? – 2. rész

Cikk

Adatalapú megoldások

Hogyan mérjük fel a kereslet várható mértékét? – 2. rész

Cikkünk előző részében górcső alá vettük az adat szerepét a kereslet előrejelzésében, és bemutattuk egyik korábbi projektünket, mely során létrehoztunk egy modellt, hogy közel egy hónapra előre tudjuk jelezni az eladásokat. A mai cikkben összegezzük a tapasztalatokat, és kiderül, hogy mindez sikerült-e!

olvasás: 4 perc

egy-okosgyar-szamokban-48-kal-kevesebb-hiba-es-67-kal-gyorsabb-mukodes

Cikk

Adatalapú megoldások

Egy okosgyár számokban: 48%-kal kevesebb hiba és 67%-kal gyorsabb működés

Egy korábbi cikkünkben már részletesen elemeztük az okosgyár – vagy Smart Factory – koncepcióját. Mostani blog bejegyzésünkben bemutatunk egy olyan sikeresen működő termelési környezetet, ahol az adatok segítettek a versenyképesség és a fenntarthatóság javításában. Vizsgáljuk is meg közelebbről a Schneider Electric két kiemelkedően teljesítő intelligens gyárát!

olvasás: 4 perc

Futuristic,Concept:,Blurry,Factory,Digitalization,With,Information,Showing,Efficiency,Percentage

Cikk

Adatalapú megoldások

Esettanulmány: anomália felderítés, prediktív karbantartás

Az anomália felderítés legkorszerűbb megoldása felügyelet nélkül tanított mesterséges intelligencia alapú megoldásra épül, mely a korábbi használati szokásokat, és az általános működési rutinokat megismerve, ezen szokásokból felhasználói, vagy működési csoportokat, úgynevezett klasztereket képezve folyamatosan figyeli, hogy történik-e valamilyen váratlan, a szokásostól eltérő esemény a rendszerben. Majd előre meghatározott szintek mentén megállapítja az esemény súlyossági szintjét, és ez alapján riasztást küld. Az alábbi cikkben ezen technológia egy felhasználási esetét elemezzük ki:

olvasás: 3 perc

Hatékony hibafeltárás a mesterséges intelligencia alkalmazásával

Cikk

Adatalapú megoldások

Hatékony hibafeltárás a mesterséges intelligencia alkalmazásával

Az automatizálás jelentősen növeli a produktivitást, az automatizálást nyújtó – sokszor komplex – rendszerek korábban nem tapasztalt meghibásodása viszont jelentős pénzügyi veszteséget okoz. – Melyiket választja?

olvasás: 5 perc

Stratis - Újít a Lidl: megváltozik az árufeltöltés a boltok polcainál

Cikk

Adatalapú megoldások

Újít a Lidl: megváltozik az árufeltöltés a boltok polcainál

Csúcstechnológiával tölti fel a polcokat a Lidl Magyarország: az áruházlánc egy internet alapú, automatizált rendelési rendszert, úgynevezett Auto Dispo-t vezet be áruházaiban, mely lehetővé teszi a napi értékesítéshez szükséges árumennyiségek optimális meghatározását és automatikus megrendelését. A legújabb innováció nem csak a hatékonyabb napi működést, a termékek optimális elérhetőségét, a gördülékeny beszállításokat támogatja, hanem lehetővé teszi, hogy tovább csökkenjen a keletkező élelmiszerfelesleg.

olvasás: 5 perc

A közösen kidolgozott digitalizációs fejlesztési tervre épülő projektek már önállóan is jó eséllyel sikeresek lesznek

Cikk

Adatalapú megoldások

Adatvezérelt működés az iparban

Az adat teremti meg a kommunikációt nemcsak a gépek, hanem az emberek és a gépek között is. Már 2017-ben találkoztam olyan véleménnyel, hogy az adatelemzés többé nem csupán egy jó lehetőség, hanem a vállalat alapvető tevékenységét kell, hogy képezze. Ez ágazatfüggő – tettem hozzá akkoriban, és most is úgy gondolom, hogy egy gyártó cég elsősorban jó minőségű termékeket állítson elő határidőre. Nem kétséges azonban, hogy az üzletviteli és gyártási információkat az elemzések segítségével üzleti értékké lehet és kell alakítani. Hogy hogyan, arról Gáspár Sándor, a Stratis Vezetői és Informatikai Tanácsadó Kft. AI-kompetencia-központjának vezetője és Géró Péter, a cég alapító partnere beszéltek A Jövő Gyára olvasóinak.

olvasás: 12 perc

Stratis - “MERT AZ ADATOKON ALAPULÓ DÖNTÉSEK JOBBAK" – A STRATIS otthonosan mozog az iparban is!

Cikk

Adatalapú megoldások

“MERT AZ ADATOKON ALAPULÓ DÖNTÉSEK JOBBAK" – A STRATIS otthonosan mozog az iparban is!

Nagy örömmel vett részt a STRATIS a 10. AUTOMOTIVE HUNGARY / MACHTECH / IPAR NAPJAI Nemzetközi beszállítói szakkiállításon a 2022 májusában a HUNGEXPO-n. A kiállítás a negyedik ipari forradalom jegyében telt. Az AUTOMOTIVE mindig is elkötelezett volt a legújabb technológiák és trendek bemutatása iránt. Az idei AUTOMOTIVE kiállítás egyik legfontosabb üzenete az volt, hogy a gyártó vállalatok felismerték, hogy az évek során felhalmozott adat-vagyonuk tudatos kiaknázásával versenyelőnyre tehetnek szert. A STRATIS több mint 20 éves tapasztalata és kiváló szakemberei ebben nyújtanak támogatást.

olvasás: 3 perc

Esettanulmány: hogyan csökkentette költségeit egy gyártó vállalat a folyamatbányászat során feltárt insight-ok alapján

Cikk

Adatalapú megoldások

Esettanulmány: hogyan csökkentette költségeit egy gyártó vállalat a folyamatbányászat során feltárt insight-ok alapján

A folyamatbányászat segíti a vállalatokat a folyamatok optimalizálásához szükséges információk begyűjtésében és elemzésében.

olvasás: 3 perc

stratis-blog-magyar-ipari-celgep

Cikk

Adatalapú megoldások

A Stratis eredményes szereplése a Magyar Ipari Célgép Nagydíjon

Több mint 60 célgéppel egyetemben a Stratis Kft is megmérette magát a 2022-es év Magyar Ipari Célgép Nagydíján. A Magyar Ipari Célgép Nagydíjat immáron második alkalommal szervezte meg a Gépipari Tudományos Egyesület (GTE) a Chemplex Kft-vel közösen. Ahogy a szervezők, úgy mi is hisszük, hogy a célgépek fejlesztése, gyártása és alkalmazása számtalan lehetőséggel és jelentős anyagi előnnyel, munkaidő- és munkaerő-megtakarítással, de párhuzamosan minőségjavítással is járhat.

olvasás: 5 perc

A szoftver, ami előre szól, ha el fog romlani valami – bevásárolt a Siemens

Cikk

Adatalapú megoldások

A szoftver, ami előre szól, ha el fog romlani valami – bevásárolt a Siemens

A Siemens felvásárolta a megelőző karbantartási megoldásokat fejlesztő Senseye-t. Az ügylet értéke ismeretlen, de azt tudni, hogy az akvizícióval egy dinamikusan bővülő piacon erősíti pozícióit a német technológiai vállalat.

olvasás: 3 perc

Stratis_Gartner-BI-erettseg_1200x630px-100percent

Tanulmány

Adatalapú megoldások

BI érettség felmérési modell

Minden vállalat rendelkezik egy – szerencsés esetben írott – jövőképpel, vízióval, valamint kell, hogy legyen elképzelése arról, hogyan fogja azt elérni. Ez a stratégiája. Napjaink egyik szakmai közhelye, hogy az adat az új vállalati erőforrás. Ennek megfelelően a vállalati stratégiának erre is ki kell terjednie. Az adat stratégia – vagy ahogy sok esetben hívják, BI stratégia – segít megérteni, hogyan támogatja az adatvagyon felhasználása a vállalat stratégiai céljainak elérését.

olvasás: 2 perc

Stratis prediktív analitika

Cikk

Adatalapú megoldások

Prediktív analitika - Tekintsünk a jövőbe az adatok segítségével!

„XXI. században már az adat az új olaj!” Clive Humby brit matematikus 2006-ban elhangzott mondata valódi szállóigévé vált az elmúlt években. Azonban hozzá kell tennünk, hogy az olajhoz hasonlóan, az adat is csak akkor jelent valódi értéket, ha megfelelően hasznosítani is tudjuk az összegyűjtött információhalmazt. Egyik hasznosítása az előrejelzések készítése, melynek a módszertanát összefoglalóan prediktív analitikának nevezünk. Mostani cikkünkben áttekintjük, hogy mit érdemes tudni a prediktív analitikáról és miért fontos a vállalatoknak.

olvasás: 5 perc

stratis-kiskereskedelmi-ertekesites-teljesitmeny-menedzsment-adat-alapokon

Cikk

Adatalapú megoldások

Kiskereskedelmi értékesítés teljesítmény-menedzsment adat alapokon

Adatvezérelt vállalati működés, adatokra épülő döntéshozatal. Egyre több vállalat sajátítja el ezt a szemléletet, hiszen a megfelelően gyűjtött, feldolgozott és elemzett információk a mesterséges intelligencia alkalmazásával lehetővé teszik például a kereskedelmi hálózat hatékonyabb, profitorientált működését. Azonban a kiskereskedelmi értékesítés teljesítmény-menedzsment számos kihívást is rejteget magában. Mai cikkünkben ezeknek a feltárására vállalkoztunk, és bemutatjuk, hogy adatalapú megoldásainkkal hogyan lehet kézzelfogható üzleti teljesítmény-javulást elérni.

olvasás: 3 perc

Predektiv Analitika

Cikk

Adatalapú megoldások

A prediktív analitika alkalmazási területei

Előző cikkünkben ismertettük a prediktív analitika fogalmát, továbbá rávilágítottunk arra, hogy az előrejelzések használata milyen előnyt nyújthat a vállalatok számára. Most pedig azokat a szektorokat és területeket szeretnénk áttekinteni, ahol az előrejelző modellek alkalmazása hasznosnak bizonyult az adatvezérelt működés és a vállalati eredmények javítása szempontjából.

olvasás: 5 perc

Kereslet előrejelzés, a Stratis megoldásaként

Cikk

Adatalapú megoldások

Kereslet előrejelzés, a Stratis megoldásaként

Ahány ház, annyi szokás, tartja a mondás. Ez a kereslet előrejelzés esetében sincs másképp. Azonban azt egyöntetűen kijelenthetjük, hogy egy megbízható kereslettervezési megoldás elengedhetetlen a sikeres vállalati működéshez. Az alábbiakban megindokoljuk ezt a kijelentésünket, sőt azt is megmutatjuk, hogy a Stratis megoldásával hogyan tervezhetünk előre a gyakorlatban.

olvasás: 4 perc

Beszerzési stratégiák adatokra építve

Cikk

Adatalapú megoldások

Beszerzési stratégiák adatokra építve

A technológiai és az adatelemzési képességek folyamatos fejlődésével a nagyvállalatok beszerzési területeinek egyre több lehetőségük van minden eddiginél megalapozottabb döntéseket hozni. Az adataik elemzésével a vállalatok olyan adatvezérelt beszerzési stratégiákat dolgozhatnak ki, amelyek forradalmasíthatják a beszerzési folyamataikat. Ebben a cikkben körbejárjuk, hogy mit is jelent az adatvezérelt beszerzési stratégia, amit a valós életből vett példákkal és a legjobban bevált gyakorlatokkal szemléltetünk. Megvizsgáljuk, hogyan tudják kiaknázni a vállalatok az adatvagyonukat a hatékonyabb beszerzési döntések meghozatalához és eredményeik javításához.

olvasás: 9 perc

Mutasd mindet