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Industrie 4.0

Datenanalysen für die vierte industrielle Revolution, bspw. proaktive Wartung von Produktionsressourcen oder die Identifikation von Anomalien in Prozessen.

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Medizin

Datengetriebene Aspekte der Medizin werden untersucht, bspw. die bedarfsgerechte Pflege von Patienten oder IT-gesteuerte Medizintechnik.

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Smart Infrastructure

Untersuchung datengetriebener Aspekter städtischen Lebens, bspw. der Verkehrssteuerung, der Müllentsorgung oder der Katastrophenbewältigung, bedarfsgesteuerte Optimierung von Verbrauchsmodellen, basierend auf Daten intelligenter Stromzähler.

Aktuelle Projekte

  • ibm-logo

    All-Time Parts Prediction (ATP) Demo

    Im Kontext von sogenannten Long-Time-Buy- oder All-Time-Buy-Entscheidungen erstellt ATP eine Prognose bezüglich der Nachfrage nach Serviceteilen (vor allem in der Automobilindustrie). Solche zukünftigen Nachfragen können die nächsten 10-20 Jahre betreffen und sind schwer abzuschätzen, weshalb oft zu viel (ein-)gekauft wird. Daraus folgt, dass nach jahrelanger Lagerung letztlich große Menge verschrottet werden müssen, was hohe Warenbestands- und Lagerkosten verursacht. Diese können durch präzisere Bedarfsprognosen deutlich gesenkt werden. Die ATP-Lösung der IBM wurde genau zu diesem Zweck entwickelt: um mit hoher Genauigkeit die Allzeit-Nachfrage vorherzusagen.

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  • SDSC-BW: Smart-Data-gestützte Kampagnen-Analysen für das Marketing

    Mit der hohen Geschwindigkeit, in der IT-Themen mittlerweile vorangetrieben werden, müssen sich auch Medienunternehmen immer flexibler und schneller anpassen. Hierzu zählen besonders Aktivitäten im Bereich des Marketings und Vertriebs, um die Kundschaft weiterhin zufrieden zu stellen und zusätzliche Potentiale zu heben. Für das Analyseprojekt des Smart Data Solution Center Baden-Württemberg (SDSC-BW) stellte der Huber Verlag für Neue Medien anonymisiert Informationen über abgeschlossene Verträge ihrer Dienstleistung zur Verfügung. Die zugehörigen Vertrags- und Kundendaten sowie die damit verknüpften Marketingaktionen wurden über einen Zeitraum von 72 Monaten gesammelt. Insgesamt wurden Informationen aus 943 Datenbanktabellen verarbeitet und eine Viertel Million Datensätze analysiert und ausgewertet.

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  • SDSC-BW: Smart-Data-Analysen für industrielle Prozesswassersysteme

    Wasser spielt in vielen industriellen Prozessen eine wesentliche Rolle. Ein reibungsloser Ablauf komplexer Prozesswassersysteme ist die Voraussetzung für einen funktionierenden Kühlprozess. Dabei sind unterschiedliche Größen und Messwerte ausschlaggebend. Hierzu zählen u.a. der pH-Wert, der Redox-Wert oder die Leitfähigkeit des Systemwassers. Um eben diese Werte zu überwachen, müssen unterschiedlichste Sensoren Daten erfassen und zur Verfügung stellen.

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    MedTrend1: Smart Data Prediction of Trends in Medicine

    MedTrend1 ist eine Proof-of-concept Studie mit dem Ziel gesellschaftliche Trends mit medizinscher Relevanz aus großen Mengen smarter Daten zu ermitteln. Entscheidend für den Erfolg dieser Studie ist die Kombination der einerseits smarten Datenerfassung mit ebenso smarten Analysen.

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    SDSC-BW: Potentialanalyse Lederverschnittoptimierung

    Die Schnittoptimierung von Naturleder ist ein hoch ausgefeilter Prozess, der bereits unterschiedlichste Qualitätsmerkmale der einzelnen Lederhäute in die Platzierung der Schnittschablonen mit einbezieht. Nicht nur das zugrundeliegende Naturprodukt Leder, sondern auch die daraus individuell „just-in-time“ produzierten Möbel sind in vielen Varianten erhältlich. Aus diesem Grund war für Rolf Benz als Individualfertiger eine flexible und individuelle Beratung in Sachen Smart Data besonders wichtig.

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