Erster Arbeitsbericht aus der Erfolgsgeschichte „Integrierte Datenanalyse zur Kollaboration in der Auftragsplanung“ von ERCO (UC3)
Ziel des dritten Use Cases ist die Implementierung einer prädiktiven Analyse zur optimalen Ressourcenallokation und Kollaboration der Geschäftsbereiche des Unternehmens. Zudem sollen neue Kompetenzen aufgebaut werden und die Entwicklung der Organisation zu einem höheren Reifegrad in Data Science Projekten voran getrieben werden.
Einführung in den Use Case von ERCO
Als Anwendungspartner bringt ERCO im Rahmen eines mittelständischen Unternehmens, die Kompetenzen in der Ausbildung, Weiterentwicklung und Qualifizierung von Mitarbeitern in das Projekt AKKORD ein. Außerdem verfügt ERCO bereits über eine Datenbasis mit einem hohen Vernetzungsgrad und die grundsätzliche Fähigkeit analytische Vorgehensweisen in der Steuerung der Supply Chain einzusetzen.
ERCO möchte die Informationen aus Angeboten und Aufträgen des ERP-Systems (SAP R/3) mit Informationen aus dem Customer Relationship System (SAP CRM) anreichern und eine auf Algorithmen basierende Prognose etablieren. Diese Vorhersage wird zudem mit Daten aus Social Media Quellen bzw. der „erco.com“ Webseite ergänzt. Die Daten dienen somit als Grundlage der Planung von Unternehmensressourcen. Im Rahmen der unternehmensweiten Kollaboration der Vertriebsgesellschaften sowie der Fertigung und der Produktion bis hin zur Lieferantenintegration, geht die Prognose steuernd in das ERCO Wertschöpfungssystem ein. Hier steht die Nutzung der KI Software Rapid Miner im Vordergrund.
Ein weiterer Schwerpunkt liegt im Aufbau der persönlichen Kompetenzentwicklung der Mitarbeiter. Es sollen im Umfeld von Data Science, sowie dem Aufbau von datengestützten Prozessen im Unternehmen, neue Kompetenzen erworben werden.
Vorgehensweise zur integrierten Auftragsprognose auf Basis von Marktinformationen
Die Auftragsprognose bei ERCO basiert auf zwei Säulen von Datenstrukturen in einem SAP-System. Es sind zum einen die Projektinformationen der sogenannten „Opportunity“ aus dem Customer Relationship Management System und zum anderen die Angebotsdaten aus dem ERP System.
Die Opportunity (das ERCO Projekt) ist mit dem Meilenstein des „voraussichtlichen Auftragseingangsdatums“ erfasst. Dieses Datum kann sich über den Projektzeitraum ändern und wird regelmäßig angepasst. In Verbindung mit den, zum Projekt verknüpften SAP-ERP-Angebotsdaten (Produkt + Menge), wird ein voraussichtlicher Bedarf für die eine Zeitspanne von 4 Monaten ermittelt.
Die Vorhersage des voraussichtlichen Auftragseingangs wird für die kapazitive Auslegung der ERCO Produktion im Demand Planning und zur Justierung der Lieferkette bei erkennbaren Veränderungen der Nachfrage genutzt. Die verantwortliche und koordinierende Stelle ist das Projekt- + Auftragszentrum. Die Steuerung der Supply Chain erfolgt in der Zusammenarbeit mit dem externen Lieferanten, dem Einkauf, der Fertigung und Montage sowie den Regionalen Verkaufsorganisationen, weltweit.
Die erwarteten Ergebnisse aus dem AKKORD Projekt umfassen die Erweiterung der vorhandenen analytischen Fähigkeiten für die Nachfrageevaluierung im Auftragszentrum. Die Technische Anreicherung der Daten mit Informationen aus ggf. Social Media‘s sowie der erco.com-Homepage soll eine qualitativ bessere Aussage über die Validität der Daten treffen.
Abschließendes Ziel ist die Erhöhung der Planungszuverlässigkeit und eine verbesserte Verfügbarkeit von kritischen Komponenten und Ressourcen sowie verkürzte Durchlaufzeiten für den Kunden.
Durchführung einer Umfrage zu relevanten Kompetenzbedarfen
Zur Ermittlung des relevanten Kompetenzbedarfes wurde mit dem Lehrstuhl für Fachdidaktik der Universität Kaiserslautern / Hamburg und einem interdisziplinärem Team von ERCO eine Umfrage durchgeführt. Diese Umfrage hatte das Ziel, die notwendigen Kompetenzen zu identifizieren und im ERCO Anwendungsszenario zu verankern. Bei ERCO herrscht bisher ein vergleichsweise niedriges Erfahrungsniveau beim Thema Data Science, jedoch eine hohe Relevanz und Unterstützungsbedarf für die folgenden Lernbausteine
- Data Mining
- Machine Learning
- Künstliche Intelligenz
- Neuronale Netze
- Mustererkennung
- Daten Modellierung und Visualisierung
- Allg. Statistik
Auf der Basis dieser Module erfolgt die Konzeption und Implementierung der AKKORD Work & Learn Plattform.
Zusammenarbeit in der AKKORD Work & Learn Plattform
Im Rahmen des AKKORD Projektes wurde zu Beginn des Arbeitspaketes 4 zusammen mit Neocosmo ein Konzept diskutiert, welches die Verknüpfung zweier Lernmanagement Systeme (LMS) beinhalten kann. Das von ERCO implementierte LMS „ERCO Learning Campus“ umfasst bereits Themenfelder die den Megatrend der Digitalisierung behandeln. Die Lernmodule konzentrieren sich hierbei auf sogenannte Klassenraumtrainings, e-Learning-Schulungen oder Webinare. Bisher existierend noch keine Schulungen zum expliziten Thema Data Science. Hier ist ein aktiver Austausch zwischen beiden Systemen geplant.
Verifizierung eines Data Science Reifegradmodells
Das von mosaiic entwickelte Reifegradmodell, zur Einschätzung des Entwicklungsstandes einer Organisation, hinsichtlich der aktiven Veränderungsfähigkeit im Data Science Umfeld, wurde von ERCO Mitarbeitern verifiziert. Die Ergebnisse der Umfrage bezogen auf die 5 Handlungsfelder, wurden in den Bereich zurück gespiegelt. Entwicklungsfelder und Handlungsempfehlungen für ein aktives Veränderungsmanagement wurden aufgenommen und etabliert. ERCO plant derzeit die Umfrage in einem größeren Rahmen zu wiederholen.
Zusammenfassung und Ausblick auf die weiteren Forschungsziele
Die Bereitstellung und Implementierung der Analyse- sowie Präsentationsbausteine und deren Module, sowie die Nutzung für ERCO, aber auch deren Generalisierung im Rahmen des Forschungsprojektes, sind die Kernziele der Forschungsarbeit.
Zudem liegt ein weiterer Schwerpunkt im Aufbau einer Business-Information-Organisation und deren Abbildung bei ERCO.
Die zielgerichtete Entwicklung der Fähigkeit, datengestützte Analysen aktiv zu entwickeln und auszubauen, ergänzen das Forschungsziel.
Der derzeitige positive Entwicklungsstand des Projektes untermauert die Wichtigkeit der genannten Aspekte, insbesondere in Bezug auf die Wettbewerbsfähigkeit eines mittelständischen Unternehmens.
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