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Institut / FIR-Bereiche
Um in komplexen Wertschöpfungsnetzwerken und an der Schnittstelle zwischen Kunden und Lieferanten valide, datenbasierte Entscheidungen treffen zu können, muss eine hohe Datenqualität vorliegen. Dabei mangelt es oft an einem Datenqualitätsmanagement (DQM), das den konkreten Anwendungsfall und den überbetrieblichen Austausch berücksichtigt. Wir stellen ein universales Rahmenwerk für das überbetriebliche DQM vor, das Ziele, Prozesse, relevante Daten und Akteure erfasst und den Grundstein für eine ganzheitliche Datenqualitätsstrategie legt.
Das Physical Internet (PI) basiert auf einer physischen, digitalen und operativen Interkonnektivität, ohne die ein weltweit fragmentiertes und standardisiertes Gütertransportsystem nicht effizient arbeiten könnte. Zur Selbststeuerung von globalen Warenströmen sind valide Eingangsdaten notwendig . Darüber hinaus ist ein hohes Vertrauen in Steuerungsentscheidungen für eine weitreichende Akzeptanz aller Akteure und Kunden der Logistikbranche unabdingbar. Diese beiden Ziele können nur durch eine hohe Datenqualität erreicht werden. Neben der Erhöhung der Datenqualität durch Automatisierung oder Einsatz von erweiterter Sensorik bieten Methoden der Datenfusion und der Entscheidungsfusion große Potenziale. Dieser Beitrag beschreibt ein methodisches Vorgehen zur Analyse dieser Potenziale. Darüber hinaus wird anhand eines Transitcenters dieses Vorgehen beispielhaft durchgeführt.
Process-Mining
(2020)
In diesem Whitepaper stellen wir Ihnen die Technologie Process-Mining vor und zeigen auf, welche enormen Potenziale in ihrer Anwendung liegen. Auch mit einer neuen Technologie ist jedoch ohne kompetente Anwendung
kein Erfolg erzielbar. Unser vorliegendes Whitepaper soll Ihnen dazu verhelfen, zu erkennen, welche Hürden Sie überwinden müssen, um das Potenzial von Process-Mining für sich zu heben, und wie wir vom FIR an der RWTH Aachen Ihnen bei der Umsetzung helfen können.