Use cases

Innovative Lösungen sind der Schlüssel zum Unternehmenserfolg, Technologien wie IIoT, ML oder RPA können in vielen Fällen schnell und flexibel eingesetzt werden. Doch jedes Unternehmen steht vor spezifischen Herausforderungen. Unser Team des Digital Innovation Lab analysiert Ihren spezifischen Use Case und findet gemeinsam mit Ihnen den individuell passenden Lösungsansatz. Lernen Sie hier einige unserer Use Cases kennen! 

Intelligentes Labor mit IoT (ConnectedLab und ConnectedProduction)​

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Herausforderung

Viele Chemiekonzerne stehen vor derselben Herausforderung: Labordaten existieren teilweise immer noch auf Papier und müssen anschließend manuell ins Laborinformationssystem (LIMS) eingetragen werden. Die für einen reibungslosen Ablauf so wichtigen Labordaten stehen also der Produktion nicht zur Verfügung, sodass diese auf möglicherweise auftretende Probleme in der Charge nicht oder erst verspätet reagieren können.

Intelligente Transportwege mit IoT (Connected Transportation)

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Herausforderung

In der Chemiebranche werden oftmals wertvolle Flüssigkeiten transportiert. Bisher werden diese während des Transports manuell überwacht, und nur zu Beginn und beim Abschluss des Transportvorgangs kontrolliert. Durch verschiedene Ursachen können allerdings Komplikationen wie Flüssigkeitsverlust, Schwankungen in der Kühlungstemperatur oder ähnliches auftauchen – Informationen, die für die Sicherheit und Garantie der Produkte allerdings von entscheidender Bedeutung sind. Permanentes Tracking auf der Fahrtstrecke bietet hier die Möglichkeit, schnell reagieren zu können. Meist ist das Tracking allerdings noch sehr umständlich und nur zeitversetzt möglich.​

Produktionsplanungsoptimierung mit Machine Learning

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Abfallprodukte bei der Produktion bedeuten meist hohe Kosten. In diesem Use Case steht ein Zulieferer von Automobilteilen vor der Herausforderung, den Ausschuss von Gummi nachhaltig zu senken, indem die Reihenfolge der Herstellung optimiert wird.

Teileerkennung mit Machine Learning

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Unser Auftraggeber in diesem Use Case ist ein mittelständischer Maschinenhersteller, der für seine Kunden die Wartung und Reparatur der von ihm verkauften Maschinen anbietet. Dafür bekommen die Monteure für die zu wartenden/reparierenden Maschinen einen Satz Ersatzteile mit. Nach der Wartung/Reparatur sind selten alle Ersatzteile verbraucht, sodass die nicht gebrauchten Teile wieder dem Lager zugeführt werden, um schließlich nur die tatsächlich gebrauchten Ersatzteile in Rechnung stellen zu können.
Da viele Teile sehr ähnlich sind und es bei der großen Anzahl Teile keine leichte und vor allem eine sehr zeitaufwendige Aufgabe ist, sollte der Prozess der Identifikation und somit Einsortierung ins Lager technisch unterstützt werden.

Palettenlieferkette mit Blockchain​

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Der Palettentausch der Logistik ist auch heute noch ein intransparenter Prozess und bei Verlust von Paletten oft mit hohen Kosten verbunden: Die durchschnittlichen Kosten für eine neue Euro-Palette liegen zwischen sechs und acht Euro. Möchten Unternehmen vermeiden, dass Paletten verschwinden oder der Prozess manipulations- und fälschungssicher ist, ist Blockchain eine geeignete Lösung. Ein weiterer Benefit, der sich in diesem Use Case ergab, bestand darin, dass der oftmals noch papierlastige und manuelle Prozess digitalisiert und automatisiert wurde.

Prozessanalyse und Prozessexzellenz mit Celonis​

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Reibungsloses Auftragsmanagement ist im Businessalltag ein bedeutender Faktor: Kundenerwartungen hinsichtlich sofort verfügbarer Produkte steigen, verspätete/unvollständige Lieferungen werden kaum noch toleriert. Die Herausforderung bestand hier aus den Punkten: Pünktliche Lieferung, Steigerung der Produktivität und Erhöhung der Bestellprozessqualität.

Lageraktivitäten mit SAP iRPA (konzeptionell)​

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Viele außerplanmäßige, wiederkehrende Tätigkeiten in der Lagerlogistik waren bisher nicht automatisierbar und nahmen daher sehr viel Zeit in Anspruch. Zu diesen Tätigkeiten gehören beispielsweise das Sperren von Lagerplätzen, Bestandsabfragen oder -korrekturen. Ebenso fand in diesem Beispiel auch ein Informationsaustausch mit angrenzenden Systemen statt, welche ebenfalls noch manuell durchgeführt werden mussten.

Tank Trailer Prozess (Verwiegung)

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Herausforderung

Jeder kennt die LKW-Waage, mit der die abgefüllten Mengen (z.B. Schüttgut, flüssige Materialien, etc.) festgestellt und entsprechend gebucht werden. Ein Großteil dieser Arbeit erfolgt immer noch analog – d.h. die ermittelten Werte werden durch Anwender manuell ins jeweilige ERP-System zurückgemeldet.

XManagement mit Qualtrics

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Herausforderung

Dass sich Unternehmen zunehmend mit Customer Experience Management (CXM/CEM) auseinandersetzen, liegt an der starken Austauschbarkeit vieler Produkte, vor allem in vergleichsweise gesättigten Märkten und in Branchen mit überdurchschnittlich starker Konkurrenzsituation. Daher gilt es, auf der Customer Journey eines jeden Business verschiedene Touchpoints mit Kunden zu generieren, um so ein Bild über die Bedürfnisse der Kunden zu erhalten und daraus Aktionen oder Strategien abzuleiten. Denn die X-Daten liefern uns die entscheidenden Informationen darüber, warum etwas passiert.

Inventur via Drohne

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Die Inventur in einem Hochregallager ist ein zeitaufwendiger Prozess, der seltener durchgeführt wird als es erforderlich wäre. Sind alle Paletten noch da? Stehen die Paletten an der richtigen Stelle? Sind die Paletten vielleicht beim Einlagern beschädigt worden? All dies sind Fragen, die in einem Lager immer wieder auftreten. Aber wie kann diese Inventur – auch in einem Hochregallager –  nun automatisiert durchgeführt werden, ohne dabei teure Anpassungen an der Infrastruktur vornehmen zu müssen?

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