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Zu schnell unterwegs: Polizei verhängt 210 Jahre Fahrverbot für Kölner!

Datenanalyse und Datenvisualisierung einmal anders!

Zu schnell unterwegs:  Polizei verhängt 210 Jahre Fahrverbot für Kölner!

taod veröffentlicht Kölner Raseratlas

So lange mussten die Kölner Verkehrssünder ihre Führerscheine im vergangenen Jahr zusammengerechnet abgeben. Mehr als 1350 Jahre Fahrverbot sammelten die außerstädtischen Autofahrer. Diese und weitere Fakten macht jetzt der interaktive „Kölner Raseratlas“ der Datenexperten von The Art of Data (taod) sichtbar: Wo und wann rasen die Kölner am meisten? Was kostet die Autofahrer ihre Verantwortungslosigkeit? Und wie verhalten sich eigentlich die Gäste aus Düsseldorf in unserer Stadt?

Der „Kölner Raseratlas“ ( http://raseratlas.taod.de) ist das jüngste Projekt der Consulting Agentur taod. Die Datenanalysten aus Ehrenfeld erstellten aus dem Datensatz städtischer Blitzer eine umfangreiche Visualisierung. Die zeigt: Mit dem Auto im Stadtgebiet unterwegs zu sein, bedeutet für viele Autofahrer Stress und Zeitdruck. Vor allem auf dem morgendlichen Weg zum Arbeitsplatz und wenn nach Feierabend die Freizeit lockt. Im Auto schalten viele den Verstand aus und geben Gas. Mit verheerenden Folgen für andere Verkehrsteilnehmer: In einer Tempo 30-Zone verdoppelt sich beispielsweise der Anhalteweg bereits bei einer Überschreitung von 12km/h. Überhöhte Geschwindigkeit ist in der Unfallstatistik weiterhin der größte Unfallfaktor und ein flächendeckendes Problem.

Der interaktive „Kölner Raseratlas“ liefert verblüffende Erkenntnisse: Insgesamt blitzte es 2017 in Köln 531.916-mal, wodurch stolze 45.541 Punkte das Register in Flensburg füllten. Die Stadtkasse Köln wurde mit über 13.5 Millionen Euro aufgebessert. Das würde dem 1.FC Köln für vier Jahre die Gehaltszahlungen an Jonas Hector sichern. Oder dem Kölner Zoo die Tierfutterkosten für 15 Jahre! Die meisten Überschreitungen gab es übrigens am Karnevalssamstag: 2.435 Autofahrer zahlten zusammen 78.915 Euro Bußgeld.

Grundlage des „Kölner Raseratlas“ ist der frei verfügbare Datensatz von „Offene Daten Köln“. Mit analytischer und technischer Expertise der taod Data Engineers wurden alle mobilen und stationären Blitzerdaten aufbereitet und logisch miteinander verknüpft: aufgeschlüsselt nach Standort, Datum und Uhrzeit, Kennzeichenkürzel sowie erlaubter und gemessener Geschwindigkeit. Aus den unübersichtlichen Tabellenkolonnen entstand kurzerhand ein informatives und leicht lesbares Dashboard, das erstaunliche Zusammenhänge visualisiert. Für jeden Blitzerstandort lassen sich sämtliche Werte isoliert betrachten. Interaktive Elemente können als Filter für bestimmte Werte genutzt werden. So sind Vergleiche zwischen mobilen und stationären Blitzern ebenso möglich, wie die Aufschlüsselung nach verschiedenen Kennzeichenkürzeln. Dass die Düsseldorfer mit über 300.000 Euro an Bußgeldern übrigens fast die kompletten Reinigungskosten des Kölner Rosenmontagszuges übernehmen, dürfte dem ein oder anderen Städtenachbarn bitterer aufstoßen, als die eigene finanzielle Strafe.

Als Experten für ganzheitliche Datenanalyse und -visualisierung realisiert taod branchenübergreifend Kundenprojekte für Konzerne und mittelständische Unternehmen. Mit dem erklärten Ziel, Unternehmen zu helfen, ihr Geschäft besser zu verstehen und Entscheidungen fundierter treffen zu können. Damit das gelingt, sollen Daten sollen für alle nutzbar und verständlich werden. Dafür hat das Team mit dem Understand+ Modell einen eigenen agilen Ansatz mit wissenschaftliche Standards und modernen Technologien etabliert.

Weitere Informationen zu taod unter www.taod.de
Anfragen bitte an info@taod.de

Wir helfen Unternehmen ihr Geschäft besser zu verstehen, indem Daten für alle nutzbar und verständlich werden.

Unser Expertenteam unterstützt mit Beratung, Workshops und Umsetzung führende Mittelständler und Konzerne in der Datenanalyse.

Dabei setzen wir auf etablierte Technologien wie Tableau und PowerBI.

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Mangelnde Datenqualität bremst Predictive Analytics aus

IDG-Studie Predictive Analytics 2018

Mangelnde Datenqualität bremst Predictive Analytics aus

Predictive Analytics gewinnt in den Unternehmen an Bedeutung (Bildquelle: @IDG Research Services)

Heidelberg, 27. Juni 2018 – Predictive Analytics gewinnt in den Unternehmen zunehmend an Bedeutung. Damit auf Datenanalysen beruhende Vorhersagemodelle wertschöpfend wirken, müssen Firmen einige Hürden überwinden. Eine große Rolle spielt dabei die Qualität der Datenbasis. Das zeigt die Studie Predictive Analytics 2018 der International Data Group (IDG), zu der auch die Zeitschriften COMPUTERWOCHE und CIO gehören. An der Befragung nahmen branchenübergreifend 390 IT-Verantwortliche aus der DACH-Region teil. Datavard ist Partner der Studie.

Predictive Analytics trifft auf Basis von Datenmodellen Vorhersagen über die künftige Entwicklung einer Situation und wird beispielsweise für Absatzprognosen, dynamische Preisgestaltung oder Predictive Maintenance genutzt. Die Ergebnisse der Studie von COMPUTERWOCHE und CIO zeigen, dass die Bedeutung von Predictive Analytics künftig weiter steigen wird. Zwei Drittel (66 Prozent) der Unternehmen gehen davon aus, dass Predictive Analytics binnen drei Jahren für sie wichtig oder sehr wichtig wird. Ein Drittel der Unternehmen hat bereits Analytics-Projekte umgesetzt, mehr als die Hälfte davon im Bereich Predictive Analytics. Es besteht allerdings auch Nachholbedarf, denn 15 Prozent der großen und ein Drittel der kleinen Firmen planen weder Analytics-Projekte noch haben sie bereits welche umgesetzt. Allerdings sind 60 Prozent der Firmen mit den bisherigen Predictive-Analytics-Maßnahmen und dem Kosten-Nutzen-Verhältnis sehr zufrieden oder zufrieden.

Als größte Herausforderungen gaben die befragten Unternehmen fehlende Ressourcen im Fachbereich oder in der IT-Abteilung an. Knapp ein Viertel sieht Hemmnisse aufgrund der Komplexität der Analytics-Lösungen, fehlender analytischer Skills im Unternehmen oder der mangelnden Datenqualität.

„Die Ergebnisse der Befragung bestätigen unsere Erfahrungen. Das Ergebnis von Predictive Analytics hängt im besonderen Maße von der zugrundeliegenden Datenqualität ab“, so Daniel Eiduzzis, Solution Architect Analytics bei Datavard. „Deshalb empfehlen wir, im Vorfeld von Predictive Analytics Initiativen zunächst die Datenbasis zu analysieren und eine Data Governance aufzubauen“.

Primäre Antreiber für Analytics-Projekte sind die Optimierung betrieblicher Prozesse und eine bessere Datenbasis für strategische Entscheidungen. Weitere wichtige Motive sind die verbesserte Qualität bestehender Produkte und Dienstleistungen, ein höherer Umsatz, größere Kundenzufriedenheit oder auch die Entwicklung neuer Produkte oder Geschäftsmodelle.

Die gesamten Studienergebnisse sind hier abrufbar

Datavard ist ein internationaler Anbieter von Lösungen für innovatives SAP Datenmanagement, SAP HANA Readiness, Big Data Integration in SAP-Umgebungen und System Landscape Transformation, inklusive SAP S/4 HANA Migration. Internationale Unternehmen, darunter Fortune-500- und DAX30-Unternehmen wie Allianz, BASF und Nestle, wählen Datavard als zuverlässigen Partner. Das inhabergeführte Unternehmen ist eines der am schnellsten wachsenden Technologieunternehmen Europas und gehörte 2016 zum zweiten Mal in Folge zu den „Deloitte Fast 50“. Datavard hat seinen Hauptsitz in Heidelberg und 12 Niederlassungen in EMEA, USA und APJ. Weitere Informationen unter www.datavard.com oder Social Media: Twitter, Xing, LinkedIn und Blog.

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Studie: Data Stewardship als Wegbereiter der Analytik

Viele Unternehmen setzen bei Data Governance Datenbanklösungen und Tools zur Datenintegration ein

MarkLogic Corporation, ein führender Anbieter operationaler und transaktionaler Enterprise-NoSQL-Datenbanken, hat die in Kooperation mit BARC durchgeführte Studie zum Thema „Data Stewardship als Wegbereiter für Analytik“ vorgestellt. Das objektive Analystenhaus untersuchte bei einer DACH-weiten Umfrage die Relevanz von Daten sowie eines effizienten Datenmanagements für BI (Business Intelligence) und Analytik. Weiterer Kooperationspartner der BARC-Studie war Ab initio. Die Ergebnisse zeigen: Viele Unternehmen befinden sich auf dem Weg hin zur Etablierung einer Data Stewardship, noch mehr Unternehmen sehen den Bedarf, handeln aber noch nicht.

Nutzbarmachung von Daten

Für Unternehmen ergeben sich zunehmend neue Herausforderungen bei der effizienten Nutzung ihrer enormen Datenmengen: Da der Bedarf nach analytischer Datennutzung zunimmt, gleichzeitig aber der Zugriff auf den in Silos verteilten Daten in Unternehmen meist nur schwer zu bewerkstelligen ist, wird die Datenqualität zu einem essentiellen Schlüsselfaktor. Ein wichtiger Baustein, um Daten zu beherrschen und diese als Produktionsfaktor effizient nutzen zu können, sind klar definierte Data Governance Rollen in Unternehmen. Unter dem Begriff Data Governance werden alle Steuerungsmaßnahmen zusammengefasst, die den Schutz und die Verwaltung unternehmenseigener, korrekter und vertrauenswürdiger Daten betreffen.

Die von BARC, MarkLogic und Ab initio durchgeführte Studie „Data Stewardship als Wegbereiter für Analytik“ untersuchte den Status quo, die Pläne und den Nutzen von Data Governance Rollen wie Data Stewardship und Data Owner für die Analytik. Die Ergebnisse der Studie beruhen auf einer DACH-weiten Umfrage unter 216 Datenmanagement und BI Experten, 88% davon in Deutschland. 83 % der befragten Unternehmen haben mehr als 250 Mitarbeiter.

Hauptziel hohe Datenqualität

Als einen der wichtigsten BI-Trends in diesem Jahr haben die BARC Spezialisten der Studie zufolge das Stammdaten- und Datenqualitätsmanagement ausgemacht. Qualitätsgesicherte und korrekte Daten sind die Basis für Analytik – entsprechend sind sie auch das Hauptziel bei der Einführung von Data Governance- Rollen wie Data Stewardship und Data Owner. So geben 78 % der Befragten an, der Aufbau einer verlässlichen und konsistenten Datenbasis für Analytik sei das wichtigste Ziel, gefolgt von 55 %, die eine Verbesserung der Analyseergebnisse durch bessere Datenqualität verfolgen. 52 % sehen als wichtigstes Ziel die Schaffung eines Single Point of Truth für Stammdaten an.

Data Stewardship wenig etabliert

Auch wenn den Unternehmen die Bedeutung der Datenqualität bewusst ist, den meisten steht noch ein weiter Weg bevor. Das ergab die Frage nach der bereits erfolgten Umsetzung von Data-Governance-Rollen in Unternehmen. Zwar haben bereits viele Organisationen strategische Maßnahmen zur Unterstützung der Analytik ergriffen. So wurde bereits in 65% der Unternehmen die Rolle eines oder mehrerer Business Analyst bzw. Data Analyst etabliert und jeweils 40% haben die Rolle des Data Owner und Data Architects eingeführt.

Aber lediglich 13% der Unternehmen verfügen bislang über die Rolle des Data Stewardship. „Das deutet auf eine mangelnde operative Umsetzung hin,“ so Dr. Stefan Grotehans, Director Sales Engineering DACH bei MarkLogic. „Auch diese Unternehmen müssen das letzte Stück des Weges gehen, um ein gut funktionierendes, vertrauenswürdiges Datenmanagement zu realisieren. Denn erst wenn Daten qualifiziert und sinnstiftend zueinander in Beziehung gesetzt werden, ist die notwendige Datenqualität gegeben, um Mehrwert mit Daten zu generieren und entsprechend tatsächlich neue Geschäftsmodelle entwickeln zu können.“

Datenbank-Technologie häufig im Einsatz

Um die Umsetzung und Etablierung der Rolle des Data Stewardship möglichst reibungslos zu meistern, setzen die meisten Unternehmen auf spezialisierte Software für Data Governance: 68% nutzen dafür Datenbanken, gefolgt von 61%, die BI Werkzeuge einsetzen. Jene Unternehmen, die aktuell die Einführung von Data Stewardship planen, gaben an, zukünftig zu 65% Werkzeuge für die Datenintegration, zu 49% Werkzeuge für das Stammdatenmanagement und zu 44% Werkzeuge für das Metadatenmanagement zu verwenden. „Eine schnelle und einfache Datenintegration ist und bleibt ein zentraler Punkt, den es zu lösen gilt. Der Einsatz einer passenden Datenbanktechnologie wie beispielsweise MarkLogic kann hier der Schlüssel zum Erfolg sein,“ ergänzt Dr. Stefan Grotehans.

Stolperstein Managementunterstützung

Bleibt die Frage nach den Hemmnissen für die noch schleppende Etablierung von Data Stewardship in Unternehmen. Was ist die größte Herausforderung, der sich Unternehmen stellen müssen, wenn sie Daten für die Analytik richtig nutzen wollen? Das Ergebnis ist eindeutig: 62% der Befragten sehen in der Etablierung von organisatorischen Maßnahmen die größte Hürde. Dies steht in engem Zusammenhang mit der Tatsache, dass 58% angeben, die fehlende Managementunterstützung und die aktuelle Kultur, die den Umgang mit Daten ermöglicht, sei die Hauptursache. 44% sehen in der Anschaffung zusätzlicher Technologien ein Problem.

Expertise von BARC

„Datenqualität, die über BI hinausgeht, erfordert eindeutig den Einsatz dezidierter, datenzentrischer Rollen ohne spezifischen Verwendungszweck – das zeigen die Ergebnisse unserer Studie. Kurzum: Wer Daten effizient nutzen will, muss etwas dafür tun“, weiß Dr. Stefan Grotehans. Die Einführung von Data Governance ist ein komplexes Thema, das Ressourcen und Geld kostet. Es muss im Rahmen eines Plans strukturiert, priorisiert und sukzessive abgearbeitet werden.
Als wichtigsten Erfolgsfaktor für die Umsetzung einer erfolgreichen Daten- sowie BI/ Analytikstrategie lässt sich klar die Unterstützung durch das Management definieren. Deshalb gilt es, im Unternehmen fach- und abteilungsübergreifend für Datenqualitätsmaßnahmen zu werben.
Bei der operativen Umsetzung von mehr Datenqualität im Unternehmen übernimmt Data Stewardship eine wichtige Rolle. Datenmanagement- und Data Governance-Software sowie Werkzeuge für die Datenintegration wie z.B. entsprechende Datenbanklösungen, unterstützen diese Rolle.

Die Studie steht hier zum Download bereit:
https://barc.de/Artikel/data-stewardship-wegbereiter-fur-analytik

Seit mehr als einem Jahrzehnt setzen Unternehmen in aller Welt auf MarkLogic als Plattform für innovative Informationsanwendungen. MarkLogic ist weltweit führend in der Integration von Daten aus Silos und ermöglicht es Kunden mit seiner operationalen und transaktionalen Enterprise NoSQL-Datenbank-Plattform Anwendungen der nächsten Generation auf einer einheitlichen 360-Grad-Sicht ihrer Daten aufzubauen. Neben dem Hauptsitz im Silicon Valley verfügt MarkLogic über Niederlassungen in den USA, in Europa, Asien und Australien. Weitere Informationen finden Sie unter: de.marklogic.com.

© 2018 MarkLogic Corporation. MarkLogic und das MarkLogic Logo sind Marken oder eingetragene Marken der MarkLogic.

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Neue Version: simus classmate 8.6

Schwerpunkt auf Usability und Datenqualität

Neue Version: simus classmate 8.6

Der neue „simus WebGL Viewer“ zeigt 3D-Modelle einfach im Browser, ohne extra Installation

Mit der neuen Version 8.6 optimiert die simus systems GmbH ihre Software-Suite simus classmate. Das modulare Tool vereinfacht Prozesse wie Materialstammanlage, automatische Klassifikation, geometrische Ähnlichteilsuche oder Kalkulation von Bauteilen. Die aktuelle Version erleichtert die Handhabung und verbessert die Unterstützung für Benutzer bei der Sicherung der Datenqualität.

Die Software-Suite simus classmate umfasst firmenspezifisch konfigurierbare Module, welche Datenbestände strukturieren, automatisch klassifizieren, bereinigen und nach technischen oder geometrischen Attributen durchsuchen können. An vielen Stellen wurde die Bearbeitung komfortabler gestaltet und erleichtert damit Arbeitsvorgänge. Eine dieser Arbeitserleichterungen ist der „simus WebGL Viewer“ im Modul classmate easyFINDER, der webbasierten Version des benutzerfreundlichen classmate FINDERs – einer effizienten CAD-integrierten Datensuchmaschine. Dieser neue Viewer zeigt 3D-Modelle einfach im Browser – ohne zusätzliche Installation. Besonders Abteilungen ohne CAD-Nutzung oder Anwender in Unternehmen, in denen das Installieren von neuen Systemen nur eingeschränkt möglich ist, profitieren davon.

Mit dem classmate FINDER können Merkmale bearbeitet werden. Hierbei wird die Datenqualität durch ein neues definierbares Regelwerk gesichert, da das System den Benutzer bereits während der Eingabe auf Fehler hinweist. Weitere Detailänderungen finden sich etwa in classmate CAD, dem Modul für die CAD-Modellanalyse und -klassifizierung. Dort können jetzt Symbole als Bezugsreferenzen für Form- und Lagetoleranzen eingetragen werden. Auch im Modul classmate PLAN, der Software für die konstruktionsbegleitende Vorkalkulation der Fertigungskosten und automatische Arbeitsplangenerierung, gibt es Neues – so werden nun geschweißte Elemente über Produktfertigungsinformationen erkannt; außerdem sind erweiterte Verfahren wie Glüh- und Prüfverfahren integriert. Ebenfalls sind in classmate PLAN die Vorbereitungen für eine firmenspezifische Warengruppensystematik zur Lieferantenauswahl implementiert. Nicht zuletzt ist mit der Version 8.6 sichergestellt, dass SAP S/4 HANA vollständig unterstützt wird.
Produktvideos sowie Webinare zu den unterschiedlichen Modulen sind über die Website www.simus-systems.com abrufbar.

Die 2002 gegründete simus systems GmbH mit Sitz in Karlsruhe ist mit ihrer Produktfamilie simus classmate einer der Marktführer im Bereich automatische Klassifizierung von CAD-Modellen, Datenbereinigung von Massendaten, dem Suchen und Finden vorhandener Daten und der automatischen Kalkulation. Das eigenständige Unternehmen bietet Erfahrungen aus über 200 erfolgreichen Projekten in den Branchen Maschinen- und Anlagenbau, Automobilindustrie und Elektrotechnik. Die Produktfamilie simus classmate integriert sich mit führenden 3D CAD- und PLM-Lösungen sowie mit ERP-Systemen wie SAP.

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Materialstammpflege 4.0 bei HSM

Materialstammpflege 4.0 bei HSM

HSM Ballenpressen sind weltweit gefragt (Bildquelle: HSM, frei zur Veröffentlichung mit Nachweis)

Hermann Schwelling Maschinenbau, kurz HSM, strukturiert seinen Materialstamm-Pflegeprozess neu – mit Unterstützung der Datenspezialisten von simus systems und deren Datenmanagement-Software simus classmate. Von der verbesserten Datenqualität sollen alle Abteilungen profitieren.

Die HSM GmbH + Co. KG ist mit weltweit etwa 800 Mitarbeitern marktführendes Familienunternehmen mit Hauptsitz in Frickingen am Bodensee. Weltweit sind deren Produkte wie Ballenpressen, Aktenvernichter, Crusher für die Vernichtung von PET-Flaschen sowie Dienstleistungen in der Umwelt- und Bürotechnik verfügbar.

Hubert Kötzinger, technischer Bereichsleiter und Projektleiter bei HSM, beschreibt die Ausgangssituation: „Früher kam es immer wieder zu unterschiedlichen Interpretationen im Prozess, oft hat die Datenqualität der Stammdaten nicht gestimmt und der Pflegeprozess hat sich aufwändig gestaltet.“ Gemeinsam mit simus systems wurde dafür eine Lösung entwickelt, die kurz vor der Vollendung steht. Die Materialstämme bei HSM werden nun per definiertem Prozess gepflegt. Es ist genau geklärt wer, wann und was pflegen muss. Jedes Material oder Bauteil durchläuft bis zu seiner vollständigen Definition ein Prozessnetz. So wird das Material beispielsweise in der Konstruktion angelegt und per Statuswechsel an die Arbeitsvorbereitung weitergereicht. Pflichtfelder sind abhängig von der Materialart definiert. Je nach Bewertung werden dynamisch weitere Werte ohne weiteres Zutun des Anwenders gesetzt. Auf ähnliche Art und Weise „durchlaufen“ alle Materialien zur Pflege die entsprechenden Abteilungen und werden mittels Synchronisation in das SAP System übertragen.

Als Such- und Pflegesystem für die technischen Daten wird bei HSM classmate FINDER in Kombination mit SAP eingesetzt. Genauso komfortabel wie bei bekannten Internet-Suchmaschinen findet der FINDER per unkomplizierter Text- oder Werteeingabe Komponenten zuverlässig und listet die Ergebnisse inklusive 3D-Vorschau übersichtlich auf. Änderungen werden automatisch mit SAP synchronisiert.

Ebenfalls über classmate FINDER wurden für HSM die gewünschten Workflows implementiert und ein Benachrichtigungssystem über sogenannte Arbeitsmappen aufgebaut. Über Berechtigungen ist der Zugriff der Abteilungen auf die Arbeitsmappen geregelt, in denen die aktuellen Aufgaben bei der Materialstamm-Pflege aufgelistet sind. Nach der Pflege der Daten wird das Material an die nächste Abteilung durch Verlinkung in deren entsprechende Arbeitsmappe weitergegeben. Dies wird so lange fortgeführt, bis das Material final definiert ist. Die Implementierung des Prozesses ist fast beendet, HSM steht kurz vor der Produktivstellung des komplexen Systems. Bereits jetzt werden positive Effekte deutlich.

„Durch diesen klaren Pflegeprozess wird die Datenqualität nachhaltig gesichert. Davon versprechen wir uns eine höhere Wiederverwendungsrate und einen verringerten Aufwand für die Teileverwaltung“, so Hubert Kötzinger. Eine hohe Datenqualität sei außerdem langfristig gesehen ein Grundpfeiler für Industrie 4.0-Projekte.

Die 2002 gegründete simus systems GmbH mit Sitz in Karlsruhe ist mit ihrer Produktfamilie simus classmate einer der Marktführer im Bereich automatische Klassifizierung von CAD-Modellen, Datenbereinigung von Massendaten, dem Suchen und Finden vorhandener Daten und der automatischen Kalkulation. Das eigenständige Unternehmen bietet Erfahrungen aus über 200 erfolgreichen Projekten in den Branchen Maschinen- und Anlagenbau, Automobilindustrie und Elektrotechnik. Die Produktfamilie simus classmate integriert sich mit führenden 3D CAD- und PLM-Lösungen sowie mit ERP-Systemen wie SAP.

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Webinar „Stammdaten bereinigen und optimieren mit simus classmate“

Webinar "Stammdaten bereinigen und optimieren mit simus classmate"

Sind Ihre Produktstammdaten gut genug, um valide Entscheidungen zu ermöglichen? Mit simus classmate können Sie Ihre Daten bereinigen und die gewonnene Datenqualität durch saubere Prozesse langfristig sichern. Wie? Das erfahren Sie im Webinar.
Viele Unternehmen kämpfen mit intransparenten, über Jahre uneinheitlich gepflegten Produktstammdaten.

Erfahren Sie in unserem kostenfreien Webinar, wie Ihre Stammdaten mit classmate DATA analysiert, strukturiert und bereinigt werden können. Als Ergebnis erhalten Sie einen übersichtlichen, konsolidierten Datenbestand, der Ihnen zahlreiche Vorteile bringt:

– Benennungen vereinheitlichen
– Einkaufsbestelltexte oder Typschilder automatisch generieren
– Warengruppen berechnen
und vieles mehr.

Sie sparen Kosten, können Prozesse automatisieren sowie valide Entscheidungen treffen.

Das kostenfreie Webinar findet am Dienstag, 24.10.2017, um 11 Uhr statt und dauert ca. 30-45 Minuten.

Zur Anmeldung reicht eine E-Mail mit Ihren Kontaktdaten.

Jetzt anmelden: webinar@simus-systems.com

Sie erhalten eine Bestätigung per E-Mail mit den Zugangsdaten.

Weitere Veranstaltungen unter: www.simus-systems.com/aktuelles/veranstaltungen/

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simus systems auf Wachstumskurs …

simus systems auf Wachstumskurs ...

Geschäftsführer Dr. Arno Michelis: „Lernen Sie uns auf der Autodesk University Germany kennen!“

simus systems bezieht im Oktober 2017 ein größeres Büro, um das bisherige Wachstum nachhaltig fortsetzen zu können. Damit entspricht das Unternehmen den steigenden organisatorischen Anforderungen und kann auf Präsentationswünsche von Interessenten flexibler reagieren. Geschäftsführer Dr. Arno Michelis sagt dazu: „Die Technologiefabrik Karlsruhe war uns über viele Jahre ein zuverlässiger Partner, dessen Infrastruktur wir gerne genutzt haben. Nun werden die bewährten Räumlichkeiten dort endgültig zu klein.“

… und Partner der Autodesk University

Interessierte können sich am 17. und 18. Oktober 2017 auf der Autodesk University Germany in Darmstädter Wissenschafts- und Kongresszentrum erste Einblicke zu simus systems und deren Datenmanagement-Suite simus classmate verschaffen.

Anwender, Entscheider und Partner aus den Bereichen Mechanik und Maschinenbau, Architektur und Bau sowie digitale Medien treffen sich auf der Konferenz „Autodesk University Germany“, um sich über zukünftige Entwicklungen und Trends bei Autodesk zu informieren. Dies ermöglichen erfolgreiche Anwendungsbeispiele, Vorträge und Workshops im Darmstädter Wissenschafts- und Kongresszentrum. simus systems nimmt als Partner und Sponsor an der Veranstaltung teil. Die Software simus classmate kann als Add-on nahtlos in Autodesk Inventor oder Autodesk Vault integriert werden und arbeitet Hand in Hand mit gängigen ERP-Systemen wie SAP. So wird eine zentrale Bearbeitung von Daten in übersichtlicher Weise möglich, sei es in Listen, Piktogrammen oder in einer 3D-Vorschau. Daten können mit einem SAP-Datenbestand zusammengeführt und automatisch synchronisiert werden. So lassen sich Dubletten und Fehleingaben vermeiden und das Arbeiten mit verschiedenen Datenquellen angenehm beschleunigen und erleichtern. Die Software kann auch unabhängig von einem CAD-System genutzt werden und ist daher auch in Abteilungen wie Einkauf oder Vertrieb, und sogar mobil an Tablets und Smartphones einsetzbar. Durch solche und weitere Funktionen wird simus classmate zu einem effektiven Werkzeug für die Suche und Bearbeitung von Produktdaten in großen Datenbeständen.

Die 2002 gegründete simus systems GmbH mit Sitz in Karlsruhe ist mit ihrer Produktfamilie simus classmate einer der Marktführer im Bereich automatische Klassifizierung von CAD-Modellen, Datenbereinigung von Massendaten, dem Suchen und Finden vorhandener Daten und der automatischen Kalkulation. Das eigenständige Unternehmen bietet Erfahrungen aus über 200 erfolgreichen Projekten in den Branchen Maschinen- und Anlagenbau, Automobilindustrie und Elektrotechnik. Die Produktfamilie simus classmate integriert sich mit führenden 3D CAD- und PLM-Lösungen sowie mit ERP-Systemen wie SAP.

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IBsolution veröffentlicht Whitepaper zur Qualitätsverbesserung von Stammdaten mit SAP MDG (Master Data Governance)

Whitepaper mit Praxistips kann ab sofort kostenlos auf mdm.ibsolution.de heruntergeladen werden.

Zuverlässige, aktuelle und über das ganze Unternehmen hinweg einheitliche Stammdaten sind die Voraussetzung für effiziente Prozesse. Mit SAP Master Data Governance (MDG) bietet der Walldorfer Softwarehersteller seinen Kunden ein Produkt zur Konsolidierung und Governance von Stammdaten in einer einzigen Lösung.

Doch welche Funktionen bietet SAP MDG und wie nutzen Kunden der Software diese optimal? Diese und viele andere Fragen beantwortet das IBsolution Whitepaper „Qualitätsverbesserung von Stammdaten mit SAP MDG Consolidation and Mass Processing“.

Leser erfahren wie Sie mit SAP MDG die Effizienz von Geschäftsprozessen steigern, Risiken minimieren und die Compliance erhöhen. Auch werden Methoden zur objektiven Bewertung der Qualität von Stammdaten beschrieben und wie Anwender der Software mit Automatismen und hinterlegten Regelwerken die Datenqualität steigern und Daten aus unterschiedlichen Quellen konsolidieren.

Das Whitepaper steht ab sofort kostenlos zum Download auf mdm.ibsolution.de zur Verfügung. mdm.ibsolution.de

IBsolution ist ein auf SAP spezialisiertes Beratungshaus mit Stammsitz in Heilbronn und weiteren Standorten in Deutschland, Bulgarien, Frankreich und der Schweiz. Das Unternehmen versteht sich als Experte für alle SAP-Themen aus den Bereichen Business Analytics, Master Data Management, Identity Management, Security, Digitalisierung sowie Cloud-Computing. Und das bereits seit 2003 – unabhängig und inhabergeführt. Mehr als 150 engagierte Mitarbeiter schaffen bei IBsolution Lösungen, die sowohl die Fachbereiche als auch die IT begeistern. Kunden erhalten Business-Nutzen verpackt in Festpreis-Paketen, Nearshore-Angeboten und innovativen Produkten, die das Portfolio von SAP ideal ergänzen.

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Im Zukunftspark 8
74076 Heilbronn
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Kosten sparen mit optimierter Materialstammdaten-Anlage

Kosten sparen mit optimierter Materialstammdaten-Anlage

Hochwertige Stammdaten sind ein nicht zu unterschätzender Erfolgsfaktor, nicht zuletzt für Digitalisierungs-Projekte im ganzen Unternehmen. Umso wichtiger ist die optimale Anlage der Materialstammdaten und deren zentrale Abwicklung, um etwa Dubletten und damit unnötige Aufwände zu vermeiden. Die Karlsruher IT-Experten von simus systems bieten praktische Unterstützung in Form eines automatisierten Materialstamm-Anlageprozesses.

Die Datenspezialisten haben den Prozess der Anlage und Verwaltung von Materialstammdaten für Unternehmen optimiert und in ihre Softwaremodule classmate FINDER und classmate easyFINDER integriert. Ähnlich wie bei einer Internet-Suchmaschine gibt der Konstrukteur Text oder auch nur einzelne Werte ein, um eine bestimmte Komponente zu finden. Der classmate FINDER listet passende Komponenten mit ihren Attributen inklusive 3D-Vorschau übersichtlich auf. Falls es die gewünschte Komponente nicht gibt, kann der Anwender auf Basis der Suchergebnisse mit einem Klick einen Materialantrag stellen und falls nötig die Attribute anpassen.

Diese Anträge werden an Stammdatenkoordinatoren weitergeleitet. Dort wird im Detail geprüft, ob dieser neue Materialstamm wirklich benötigt wird oder die Anforderungen durch bereits existierende Lösungen erfüllt werden können. Dieser Prozess kann individuell visualisiert werden, zum Beispiel durch Ampelfarben. Sobald der Materialantrag vom Koordinator als „freigegeben“ quittiert ist, wird die Materialanlage in SAP oder einem anderem ERP-System vorgenommen und der Prozess ist abgeschlossen. Der Antragsteller bekommt darüber eine entsprechende Information. Durch diesen schlanken Anlage- und Verwaltungsprozess wird die Datenqualität nachhaltig gesichert. Dubletten und Fehler in den Materialstammdaten werden effektiv verhindert. Dies bringt Unternehmen eine höhere Wiederverwendungsrate und begrenzt den Aufwand für die Teileverwaltung. Eine hohe Datenqualität ist ein Grundpfeiler für Industrie 4.0-Projekte.

Passend zum Thema bietet simus systems am 30.06.2017 um 10 Uhr ein Webinar an: „Geführter Prozess zur Anlage von Materialstammdaten mit simus classmate“. Das Webinar dauert ca. 30-45 Minuten und ist kostenfrei. Anmeldungen sind unter webinar@simus-systems.com möglich.

Bildunterschrift: Mit simus classmate lässt sich ein Prozess definieren, mit dem neue Materialstämme eindeutig und vollständig angelegt werden

Die 2002 gegründete simus systems GmbH mit Sitz in Karlsruhe ist mit ihrer Produktfamilie simus classmate einer der Marktführer im Bereich automatische Klassifizierung von CAD-Modellen, Datenbereinigung von Massendaten, dem Suchen und Finden vorhandener Daten und der automatischen Kalkulation. Das eigenständige Unternehmen bietet Erfahrungen aus über 200 erfolgreichen Projekten in den Branchen Maschinen- und Anlagenbau, Automobilindustrie und Elektrotechnik. Die Produktfamilie simus classmate integriert sich mit führenden 3D CAD- und PLM-Lösungen sowie mit ERP-Systemen wie SAP.

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Neues Release: Effizienter konstruieren mit simus classmate 8.4

Neues Release: Effizienter konstruieren mit simus classmate 8.4

simus systems stellt ab sofort die neue Version 8.4 der Software simus classmate bereit. Diese modulare Software-Suite vereinfacht Aufgaben wie Datenmanagement, Konstruktion, Arbeitsplanung und Kalkulation, die als wichtige Voraussetzungen der Industrie 4.0 gelten. Highlight der neuen Version ist der classmate modelmonitor: Konstrukteure können vorhandene Bauteile effizient wiederverwenden und damit fast ohne Aufwand Kosten sparen.

In der Konstruktion werden durch die Wahl des Lösungsansatzes, der Materialien oder Toleranzen und Bearbeitungsvorgaben bereits bis zu 80% der Herstellkosten eines Bauteils festgelegt. Deshalb lohnen sich gerade hier Ansätze zur Kostensenkung. Der classmate modelmonitor führt begleitend zur Konstruktionstätigkeit automatisch eine Ähnlichkeitssuche und Kalkulation im Hintergrund durch. Dadurch wird der Konstrukteur ohne Extraaufwand informiert, wie viele ähnliche Teile in der Datenbank vorhanden sind und was die Produktion des aktuell konstruierten Bauteils kostet. Mit einem Klick kann der Konstrukteur zum ähnlichen Bauteil wechseln, Unterschiede analysieren und damit frühzeitig die günstigste Umsetzung in die Wege leiten.
Neben dem classmate modelmonitor enthält die neue Version 8.4 von simus classmate durch die Erfahrungen aus über 220 Kundenprojekten viele weitere Optimierungen, die das Arbeiten mit der Lösung für den Anwender noch schneller und einfacher gestalten.

Welche Funktionen erfüllen die Module?
simus classmate umfasst die Hauptmodule classmate DATA, classmate CAD, classmate PLAN und classmate FINDER, die aufeinander abgestimmt sind und sich in alle gängigen ERP-, PDM- und CAD-Systeme integrieren lassen. Mit classmate DATA analysieren, strukturieren, bereinigen und klassifizieren Unternehmen ihre Daten. So wird eine hohe Datenqualität erreicht und beibehalten. classmate CAD analysiert und klassifiziert automatisch 3D-Modelle sowie Geometrieinformationen im Hintergrund der laufenden Arbeit an einem CAD-System. Die Bereiche Arbeitsplanung und Vorkalkulation werden durch classmate PLAN abgedeckt. Die Produkt- und CAD-Datensuchmaschine classmate FINDER zeigt übersichtlich und schnell gefundenen Ergebnisse an. Dabei muss der Konstrukteur das CAD-System nicht verlassen und kann komfortabel auch nach Teilbereichen und einzelnen Geometrieelementen suchen.

Bildunterschrift: classmate modelmonitor zeigt während der Konstruktionstätigkeit automatisch ähnliche Bauteile und eine vergleichende Kostenkalkulation

Die 2002 gegründete simus systems GmbH mit Sitz in Karlsruhe ist mit ihrer Produktfamilie simus classmate einer der Marktführer im Bereich automatische Klassifizierung von CAD-Modellen, Datenbereinigung von Massendaten, dem Suchen und Finden vorhandener Daten und der automatischen Kalkulation. Das eigenständige Unternehmen bietet Erfahrungen aus über 200 erfolgreichen Projekten in den Branchen Maschinen- und Anlagenbau, Automobilindustrie und Elektrotechnik. Die Produktfamilie simus classmate integriert sich mit führenden 3D CAD- und PLM-Lösungen sowie mit ERP-Systemen wie SAP.

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