ProPredict | Prädiction von Logistikprozessen
Projektziele & Projektergebnis
Umsetzung projekt in den Bereichen „Lager & Logistik“ mit dem Ziel der Erhöhung/Steigerung/ Optimierung der Entscheidungsqualität, des wirtschaftlichen Erfolges (Umsatz, Gewinn, Marktanteile) und von Prozessen.
Das Projekt entwickelte präzise Modelle zur Vorhersage der Auftragsdauer, die eine bessere Planbarkeit der Ressourcen ermöglichen. Die Ergebnisse sind vielversprechend und dienen als Grundlage für zukünftige Prozessoptimierungen.
Gesamtprojekt
Top Erkenntnisse aus dem Projekt
Ausgangslage
Zentrale Fragestellungen im Projekt
- Eine besondere Herausforderung in diesem Projekt war die Integration und Vorverarbeitung der umfangreichen, realen Logistikdaten. Diese waren oft unstrukturiert und in verschiedenen Formaten vorhanden, was eine gründliche Datenaufbereitung und -segmentierung erforderte, um aussagekräftige Modelle zu entwickeln.
- Wie können wir sicherstellen, dass die prognostizierte Auftragsdauer bereits bei Auftragseingang möglichst genau und zuverlässig vorhersagbar ist, um eine effiziente Ressourcennutzung und eine verbesserte Planbarkeit der Produktionsabläufe zu ermöglichen?
- Eine zentrale Fragestellung im Projekt war, wie der komplexe Prozess so analysiert und verstanden werden kann, dass eine effiziente Datenvorverarbeitung und ein zielgerichtetes Feature Engineering ermöglicht werden, um eine solide Basis für die Entwicklung präziser Vorhersagemodelle zu schaffen.
Projektdetails
Das Ziel des Projekts ProPredict war die Prognose der Auftragsdauer von Logistikprozessen bereits zum Zeitpunkt des Auftragseingangs. Dies ermöglicht eine präzisere Planung der benötigten Ressourcen und dient in einem weiteren Schritt der Optimierung von Produktionsabläufen.
Das Projekt wurde in einem Unternehmen durchgeführt, das für die weltweite, nahtlose und effiziente Versorgung mit Werkzeugen verantwortlich ist. Durch den Einsatz moderner Lösungen und das Engagement des Teams wird sichergestellt, dass die Werkzeuge zuverlässig und termingerecht ihr Ziel erreichen. Dabei legt das Unternehmen großen Wert auf sorgfältige Abwicklung sowie umweltfreundliche und ressourceneffiziente Logistikprozesse.
Zur Umsetzung wurden reale Prozessdaten aus der Logistik des Unternehmens herangezogen. Aufgrund der bereits umfassenden Erfassung betrieblicher Daten eignete sich das Unternehmen besonders für diese Analyse. Der zugrunde liegende Prozess wurde im Rahmen eines Vor-Ort-Termins untersucht, analysiert und systematisch erfasst. In Zusammenarbeit mit dem Unternehmen wurden anschließend die maßgeblichen Einflussfaktoren auf den Prozess identifiziert.
Die erhobenen Daten wurden einer Vorverarbeitung unterzogen, in einzelne Teilprozessschritte unterteilt und die Aufträge weiter in Unteraufträge segmentiert. Anschließend erfolgte eine umfassende Datenanalyse, sowohl visuell zur Identifikation potenzieller Muster als auch statistisch zur quantitativen Bewertung der Einflussfaktoren. Darauf aufbauend wurden Modelle trainiert, die eine präzise Abbildung der Prozessabläufe ermöglichen.
Die resultierenden Modelle erzielten eine hohe Prognosegenauigkeit, sodass das Unternehmen die gewonnenen Erkenntnisse unmittelbar für die betriebliche Planung nutzen kann. Der entwickelte Code wurde dem Unternehmen zur Verfügung gestellt.