Der Kunde:
Ein Start-up für Lithiumbatterien in Elektroautos
Das Problem:
Der Kunde mit Sitz in Europa bezieht die Komponenten für die Batterieherstellung aus China. Im Gegensatz zu seinen asiatischen Konkurrenten unterliegt er strengeren Vorschriften und hat höhere Lohnkosten. Einen Vorteil kann er jedoch ausspielen: ein intelligentes Datenmanagement.
Die Lösung von Expleo:
Im Rahmen einer agnostischen Datenanalyse haben wir die Daten ganz allgemein analysiert ohne das Endprodukt (die Lithium-Batterien) im Blick zu haben. Durch diese Art der Analyse konnte unser Team überraschende Einblicke in die Leistung und in den Prozess gewinnen.
Wie hat das dem Kunden geholfen?
Zunächst formulierten wir in enger Zusammenarbeit mit der Forschungs- und Entwicklungsabteilung des Kunden Empfehlungen für die Daten- und Produktionsteams. Nachdem sich die Verbesserungen in einem Pilotprojekt bewährt hatten, wurden sie schnell in der gesamten Gigafactory ausgerollt.
Welche Ergebnisse wurden erzielt?
Durch die Umsetzung der Empfehlungen hat der Kunde ein wesentlich besseres Verständnis seines Produktionsprozesses gewonnen. Er konnte die Qualität seiner Batterien deutlich verbessern, die Markteinführungszeit verkürzen, die Ausschussrate reduzieren und die Kosten senken.
Viele Probleme in Bezug auf Datenreinheit und -qualität wurden gelöst. So war das Projekt auch ein erster Schritt in Richtung datengesteuertes Unternehmen und intelligente Fabrik.
Für welche Unternehmen ist dieses Vorgehen noch geeignet?
Eine agnostische Datenanalyse ermöglicht nahezu allen Unternehmen des verarbeitenden Gewerbes einen unvoreingenommenen Blick auf ihre Daten. Für Unternehmen mit großen Datenmengen ist sie auch eine Technik, um Informationen für mehr Innovation und Fortschritt zu nutzen.
Die Analyse ist zudem ein entscheidender Schritt auf dem Weg zur intelligenten Fabrik. Denn jede eingesetzte Technologie und jeder Prozess liefern nützliche Erkenntnisse. Mit Hilfe von Big Data lassen sich also Innovationen vorantreiben und Ziele schneller erreichen.
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