Verwandeln Sie kalte Daten in sichtbaren Profit

Der Software-Start ist nur der Anfang. Unsere Data Scientists gehen tief in Ihre Fertigung, nutzen NEXSPC-Analytik zur Diagnose hartnäckiger Qualitätsprobleme und maximieren die Ausbeute.

query_statsData-Science-Analytik factoryGemba-Prinzip point_of_salePräzise Lokalisierung paidGewinnvisualisierung
Gemba Walk and Data Analysis
insightsVor-Ort-Diskussion · Trendgesteuerte Entscheidungen

Warum brauchen Sie Expertenberatung?

Sie haben das beste Skalpell (NEXSPC), aber vielleicht brauchen Sie noch einen erfahrenen Chirurgen.

Vom „Daten sehen“ zum „Kausalitäten sehen“ aufsteigen und diese Kausalitäten in replizierbare Verbesserungsmaßnahmen umwandeln.
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Durchbrechen Sie das Paradoxon „Datenreich, aber informationsarm“

Schmerzpunkt: Milliarden von Datenzeilen liegen im System, aber niemand weiß, wie man ihren Wert schöpft.

Lösung: Wir sagen Ihnen nicht nur, „wie hoch der Cpk ist“, sondern „warum er niedrig ist“ und „welchen Parameter Sie anpassen müssen“.
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Lösen Sie das Problem „Ich weiß nicht einmal, wo das Problem liegt“

Schmerzpunkt: Die Ausbeute dümpelt seit langem bei 95 %, Dutzende von Trial-and-Error-Versuchen sind gescheitert.

Lösung: Nutzung multidimensionaler Korrelationsanalysen und Lag-Mining zur Lokalisierung übersehener versteckter Variablen (Luftfeuchtigkeit, Spannungsschwankungen).
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Die „letzte Meile“ der digitalen Transformation vorantreiben

Schmerzpunkt: Software gekauft, aber unsaubere Feldkonfiguration und alte Schnittstellen führen zu „schmutzigen, chaotischen“ Daten.

Lösung: Experten definieren vor Ort Datenstandards und stellen sicher, dass „hochwertige Daten“ erfasst werden.

Methodik

Integration von „datengesteuerten“ Erkenntnissen mit dem „Gemba“-Prinzip.

Schritt 1: Zum Gemba gehen
Berater verbringen mindestens 50 % ihrer Zeit in der Fertigung, um Hinweise und Einschränkungen jenseits der Daten zu finden.
Schritt 2: Data Mining
Extraktion historischer Daten zur Bereinigung und Modellierung, Erstellung „verifizierbarer Hypothesen“.
Schritt 3: Schnelle Iteration
Hypothese → Verifizierung in Kleinserien → Verfeinerung. Festschreibung von Verbesserungsmaßnahmen in Standardverfahren.

Erfolgsgeschichten

Fakten sprechen lassen: Von „Ursache unbekannt“ zu „replizierbarer Verbesserung“.

Ein börsennotiertes Li-Ionen-Batterieunternehmen

Herausforderung: Cpk der Beschichtungsdichte dauerhaft unter 1,0.

Ergebnis: Korrelationsanalyse identifizierte optimalen Lag zwischen Schlammviskosität und Beschichtungsgeschwindigkeit. Cpk stieg auf 1,45, Ausschuss sank um 12 %.

trending_upCpk 1,45 · Ausschuss -12 %

Ein Automobil-Tier-1-Zulieferer

Herausforderung: Hohe Reklamationsrate; häufige OOS-Alarme ohne klare Ursache.

Ergebnis: Diagnose ergab falsche Regeleinstellungen. Fehlalarme sanken um 90 %, Reklamationen um 50 %.

shieldFehlalarme -90 % · Reklamationen -50 %
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