Predictive Analytics

Kompetenzbereich: Supply Chain Management

Predicting substantial events in your supply chain

Logistische Wertschöpfungsnetzwerke sind komplexe Strukturen, bestehend aus unabhängigen Unternehmenspartnern, den Beziehungen zwischen diesen und einer Vielzahl an Stakeholdern. Um diese Netzwerke im Kontext des globalen Wettbewerbs überblicken oder optimieren zu können, ist die Beschaffung von Netzwerkdaten, sowie deren systematische Auswertung und Interpretation notwendig.

Ziel von ‚Predictive Analytics‘ ist die Entwicklung von Methoden, um logistische Wertschöpfungsnetzwerke datenbasiert analysieren und steuern zu können. Die Forschung im Kompetenzfeld konzentriert sich dabei auf die proaktive Steuerung der Supply Chain. Durch Abschätzung der Auswirkung von relevanten Veränderungen oder die Optimierung der Leistung in der Supply Chain unter Berücksichtigung von Unsicherheiten, können proaktive Entscheidungen unterstützt werden.

Predictive Analytics

What is the influence of geo locations in your value network?

Wie sieht Ihr Wertschöpfungsnetzwerk auf der Landkarte aus? Wir verknüpfen Ihr Netzwerk mit Daten aus Ihrem ERP-System, sodass eine gemeinsame Darstellung und Analyse möglich werden. Ziel ist es, alle entscheidungsrelevanten Informationen, die für das Management notwendig sind, übersichtlich darzustellen. Außerdem können Regeln definiert werden, welche Ereignisse kritisch sind und daher in der Darstellung automatisch angezeigt werden sollen. So hat das Management alle notwendigen Informationen auf einen Blick verfügbar, um Entscheidungen bestmöglich treffen zu können. Beispielsweise können die Lagerbestände der Lieferanten angezeigt werden oder Kunden, bei denen noch Entscheidungen offen sind.

How can performance be improved under uncertain conditions?

Der Materialfluss in Ihrem Netzwerk bildet die Grundlage für den Erfolg Ihres Unternehmens! Wie wird sich der Materialfluss in Zukunft verändern? Welche Risiken können diesen beeinflussen? Wie kann der Materialfluss optimiert werden? Um diese Fragen zu beantworten, werden realitätsnahe Modelle verwendet und unterschiedlichste Risiken simuliert, sodass deren Auswirkungen abgeschätzt werden können. Außerdem können moderne Optimierungs-Algorithmen verwendet werden, um (annähernd) optimale Lösungen zu finden.

Aufgrund der weltweiten Verteilung der Produktionsstandorte und der globalen Verflechtung wird es immer wichtiger, Daten automatisiert analysieren und visualisieren zu können. Im Bereich von KMU ist es oft noch möglich und auch die einzig wirtschaftliche Variante, Informationen persönlich oder per E-Mail einzuholen. Der Nutzen von automatischen Prozessen ist aber auch hier unbestritten. Wir forschen auch an Lösungen für KMU und unterstützen Ihr Unternehmen bei dieser Herausforderung.

 

Für weiterführende Informationen dazu kontaktieren Sie bitte den Kompetenzfeldleiter:

Mag.rer.nat. Mattias Winter 

Tel: +43 5 0804 33225

Email: matthias.winter@fh-steyr.at