Datengetriebene Produkt Optimierung
Wie der Prozess die Optimierung vorantreibt
Dieser Prozess gewährleistet einen systematischen, datengetriebenen Ansatz für die Entscheidungsfindung. Durch das Befolgen dieser Schritte können Organisationen:
- Probleme präziser angehen, indem klare Ziele definiert werden.
- Relevante Tools und qualitativ hochwertige Daten für eine fundierte Analyse nutzen.
- Risiken minimieren und Chancen maximieren.
- Entscheidungen auf Basis von faktenbasierten Erkenntnissen treffen.
- Eine Kultur des Lernens und der kontinuierlichen Verbesserung fördern.
Dieser Prozess ist besonders relevant in Bereichen wie Fertigung, Geschäftsprozessoptimierung, Kundenmanagement und Produktentwicklung.
Konkretisierung der Fragestellung und Ziel der Analyse
Dies ist der grundlegende Schritt, bei dem das Problem definiert und die Ziele der Analyse festgelegt werden. Die Aufgaben in diesem Schritt umfassen:
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Beschreibung der Ausgangssituation:
Verstehen des Kontextes oder des aktuellen Stands des zu analysierenden Systems. Identifizierung der Probleme, Herausforderungen oder Verbesserungsbereiche.
Beispiel: Ein Unternehmen möchte einen Produktionsprozess optimieren, um Kosten zu senken oder die Effizienz zu steigern. -
Beschreibung des technischen Systems:
Klare Definition der Grenzen und Komponenten des Systems, das analysiert wird. Dies kann das Abbilden von Arbeitsabläufen, die Identifizierung von Schlüsselabhängigkeiten und die Darstellung der Funktionsweise des Systems umfassen. -
Konkretisierung der Ziele:
Übersetzen allgemeiner Ziele in spezifische, messbare Ziele für die Analyse. Anstelle von „Effizienz verbessern“ könnte das klarere Ziel „Maschinenstillstandszeiten um 15% im nächsten Quartal reduzieren“ lauten. -
Validierung mit Experten:
Zusammenarbeit mit Fachleuten, um sicherzustellen, dass die Analyse fundiert ist und mit den organisatorischen Zielen übereinstimmt. Dies hilft, die Ziele zu verfeinern und technische Einblicke zu gewinnen.