Die niologic GmbH ist heute auf dem Best Practice Day der Staufen AG vertreten.

Im Rahmen des führenden Lean Management Kongresses in Europa treten Entscheidungsträger aus Wirtschaft und Industrie zusammen um sich über aktuelle Entwicklungen in der Branche sowie neue Strategien im Rahmen des Lean Managements auszutauschen.

Unter dem Motto Go Further – Lernen. Führen. Wandel Gestalten treffen sich mehr als 350 Unternehmen und mehr als 30 internationale Experten am 3. Juli in Darmstadt. Dabei werden im Rahmen von Vorträgen und Ausstellungen hochaktuelle industrielle und wirtschaftliche Themen diskutiert, wobei gemeinsam die Leitfrage Lean-Agil-Digital? beantwortet werden soll. Somit bietet der Best Practice Day eine ideale Plattform für Unternehmen, die ihren Horizont erweitern und Kontakte knüpfen wollen.

Auch die Niologic GmbH schließt sich diesem Motto an und ist deshalb zusammen mit Staufen Neonex auf dem Best Practice Day präsent. Dabei möchten wir unsere eigenen Methoden für die digitale Produktentwicklung und Prozessoptimierung präsentieren. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf digitalen und datengetriebenen Herangehensweisen an Lean-Prozesse. Aus diesem Anlass wollen wir zeigen sich gängige Geschäftsprozesse durch AI, Big Data und die damit einhergehende digitale Produktentwicklung ergänzen lassen.

Digitalisierte Prozesse und Datenanalysen spielen im heutigen Geschäftsalltag eine immer größere Rolle. Dabei sind vor allem AI und Big Data Begriffe, die um die Welt gehen.  Deswegen werden auch Prozessoptimierung und Geschäftsentwicklung von Tag zu Tag digitaler. Aus diesem Grund setzt die Niologic GmbH darauf, Geschäftsprozesse durch digitale Produktentwicklung zu optimieren.

Möglichkeiten gängige Prozesse und Strategien wie Lean durch digitale Methoden zu ergänzen und zu bereichern wollen wir mit Ihnen auf dem Best Practice Day 2018 diskutieren.

Wir freuen uns auf einen spannenden Kongress!

Wir können uns  das Schmunzeln kaum verbergen, wenn Geschäftsführer oder IT-Leiter behaupten, dass sie nicht genug Daten hätte, um diese sinnvoll auszuwerten und wertvolle Schlüsse daraus zuziehen. Vor allem, wenn man bedenkt, dass wahrscheinlich heutzutage die meisten Waschmaschinen und Toaster schon mit dem Internet verbunden sind. Methoden der Data Science können hier effektiv unterstützen.

Basierend auf erfolgreichen Projekterfahrungen möchten wir in diesem Artikel 3 einfache Anwendungsfälle bezüglich  Data Science vorstellen. Die nachfolgenden Projekte wurden innerhalb weniger Tage kosteneffektiv als Rapid Data Prototyping implementiert. Somit konnten die Entscheidungsträger innerhalb kurzer Zeit ihre Hypothesen mit einem kleinen Budget bestätigen (oder verwerfen).

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