Big Data in einer LEAN-Umgebung
LEAN ist eine Philosophie der Unternehmensorganisation, die auf der Prozessoptimierung im Rahmen eines Konzepts der kontinuierlichen Verbesserung basiert. Sie wurde zuerst in der Automobilbranche angewandt, mit dem Ziel, immer bessere Autos zu geringeren Kosten zu produzieren.
Es ist offensichtlich, dass wir ein Problem haben, wenn die Waschmaschine während des Betriebs kaputt geht, aber wenn das Auto kaputt geht, haben wir einen Unfall.
Die Vorteile dieser Organisationsform sind so offensichtlich, dass sie im Laufe der Zeit auch in andere industrielle Prozesse eingeführt wurde, mit dem Ziel, die Qualität zu steigern und unnötige Verschwendung zu vermeiden, die keinen Mehrwert für das Produkt schafft.
| Heutzutage wird das LEAN-Konzept zur Verbesserung jeder Art von Prozess angewandt, sei es in der Industrie, Logistik, Verwaltung oder im Handel. In all diesen Bereichen können wir LEAN-Werkzeuge einsetzen, die auf die Prozessüberwachung ausgerichtet sind, sodass wir Ineffizienzen erkennen und Lösungen in einem Endloskreislauf anwenden können: „Planen, Ausführen, Überprüfen und Handeln“. |
Bei dieser Prozessüberwachung können uns Werkzeuge zur Datenanalyse („Big Data“) helfen. Wir arbeiten mit immer größeren Informationsmengen, die aus einer Vielzahl von Quellen oder Datenbanken stammen (intern und extern).
Diese Werkzeuge ermöglichen es uns, Informationen in Echtzeit zu verarbeiten (nicht nur zu visualisieren); vielmehr können sie uns durch vordefinierte Algorithmen vor Ereignissen warnen, die kurz bevorstehen, auch wenn sie noch nicht eingetreten sind.
Zum Beispiel können sie die Nachfrage nach einem bestimmten Artikel für einen festgelegten Zeitraum vorhersagen, wobei interne Faktoren wie die Verkaufshistorie oder externe Faktoren wie die Wettervorhersage berücksichtigt werden.
Außerdem können sie vorhersagen, wann ein Prozess blockiert oder wann eine Maschine ausfallen wird, indem sie verschiedene Variablen analysieren, die zu diesem Zeitpunkt zusammenwirken.
Könnten wir vorhersagen, welche Mannschaft die Liga gewinnen wird oder welcher Kandidat die Wahlen?
Sicherlich könnten wir dem nahe kommen, aber das Wichtigste ist nicht zu wissen, was passieren wird, sondern über Informationen so frühzeitig zu verfügen, dass das gewünschte Ergebnis „ohne Überraschungen“ erreicht wird.
Hier sind ein paar Beispiele:
1) Moneyball: Trailer eines Films, der auf wahren Begebenheiten beruht und in dem es einer Baseballmannschaft ohne Budget gelingt, dank statistischer Analysen unter den Besten zu bleiben: https://www.youtube.com/watch?v=-4R3m4ybDz4
2) Nachfrageprognose in einer Apothekenkette dank des Einsatzes von Big Data: https://www.youtube.com/watch?v=NW8MjxQbtfY
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