„Wer einen Fehler gemacht hat und ihn nicht korrigiert, begeht einen zweiten“ - dieses Konfuzius (551 - 479 v. Chr.) zugeordnete Zitat galt vor 2500 Jahren genauso wie heute im Zeitalter der Digitalisierung. Fehler lassen sich heute besser denn je aufzeichnen, überwachen und vermeiden. Datenbanken, KI-gestützte Qualitätskontrollen, kontinuierliche Verbesserungsprozesse (KVP) und viele mehr sorgen dafür,

Maschine verkauft, Projekt abgeschlossen und vom Kunden nie wieder etwas gehört?! Im auftragsbasierten Maschinen- und Anlagenbau eher der Regelfall als die Ausnahme. Zwar kaufen viele Kunden im Anschluss noch Ersatzteile oder vereinbaren Wartungen. Dieser Markt ist jedoch hart umkämpft, da Maschinenbauer dort mit nicht OEM Anbieten konkurrieren müssen. Moderne Technologien in Kombination mit innovativen Geschäftsmodellen

In den Prozessen spiegelt sich das unternehmerische Geschehen wider. Hier entsteht die betriebliche Wertschöpfung. Sind diese nicht optimal organisiert, ist der Erfolg gefährdet. Daher ist es Aufgabe der Unternehmensleitung, zusammen mit den Führungskräften permanent für effektive und effiziente Abläufe zu sorgen. Doch Prozesse manuell zu analysieren und auszuwerten, ist bei einer großen Anzahl von Prozessvarianten

Heutzutage fallen in jedem Unternehmen Unmengen an Daten an. Diese anfallenden Daten sind häufig unstrukturiert und komplex. Für die Analyse solcher Daten haben sich Big Data Analytics Methoden etabliert. Doch viele Unternehmen nutzen diese nicht. Dabei bieten die Ergebnisse der Daten Analyse viele Vorteile wie etwa eine bessere Prozessgestaltung, optimierte Lieferwege, Überwachung von Maschinen mittels

Dein Lager quillt manchmal über? Oder Du bist nicht lieferfähig, weil Du zu wenig produziert hast? Dann solltest Du Deine Absatzprognosen mal näher betrachten. Denn ungenaue Absatzprognosen sorgen nicht nur für zu volle oder leere Lager, sie verhindern ein nachfrageorientiertes Management der gesamten Wertschöpfungskette und führen zu verpassten Ressourcen- und Kosteneinsparungspotenzialen. Insbesondere das produzierende Gewerbe