Datenqualität mit maschinellem Lernen sicherstellen

Die digitale Transformation in einem Unternehmen muss sich mit der Frage befassen, wie zuverlässige Daten erzeugt werden können. Vetter Pharma stellt sich den Herausforderungen auf dem Weg zur ganzheitlichen Steuerung und setzt dabei auch auf fortschrittliche Techniken wie maschinelles Lernen.

In einem Vortrag berichtete Armin Rauch, Vice President Controlling Systeme & BI, Vetter Pharma Fertigung GmbH & Co. KG, von den Erfahrungen:

Steuerungskonzept und Informationsbereitstellung

Vetter hat sich dazu verpflichtet, Daten-Konsistenz bereits im transaktionalen System in den Fokus zu stellen und durch eine hohe Integration zwischen operativer Welt und BI & Analytics-Welt eine einheitliche Basis für "Trusted Data" zu erzeugen. Das Unternehmen verbindet auf innovative Weise Ergebnis- & Finanzsteuerung mit operativen Prozessen und erweitert das traditionelle Methodenspektrum kontinuierlich durch fortschrittliche Techniken wie maschinelles Lernen. Vetter betont die Wichtigkeit der Rückverfolgbarkeit von Ergebnisabweichungen bis in die operativen Systeme, und die damit einhergehende hohe Akzeptanz und Identifikation der Führungskräfte mit den Steuerungsgrößen.

Ein entscheidender Schritt für den Erfolg war die Segmentierung des Controllings in zwei spezialisierte Bereiche bereits im Jahr 2008. Diese Aufteilung ermöglichte eine Fokussierung auf Business-Fragestellungen und gleichzeitig eine prozess- und systemfokussierte Weiterentwicklung der Steuerungslogik.

BI & Analytics in der Anwendung

Transparenz und Effizienz stehen im Zentrum der Anwendung von Business Intelligence und Analytics bei Vetter. Das Unternehmen nutzt klassische Dashboards und ad-hoc Analysen und setzt auf themenübergreifende Analysepfade. Die durchgängige Business Semantic für zentrale Datenelemente bilden die Basis hierfür. Darüber hinaus setzt Vetter Process Mining ein, um die Prozesstransparenz weiter zu steigern.

Die Anwendung von fortschrittlichen Analysemethoden ermöglicht es, Prozesse wie z.B. Order2Cash und Make2Order zu optimieren und den Fokus auf Bearbeitungs- und Durchlaufzeiten legen. Besonders hervorzuheben ist hierbei der kombinierte Einsatz von maschinellem Lernen, um beispielsweise Auffälligkeiten frühzeitig und automatisch zu identifizieren und zur weiteren Bearbeitung an die Fachbereiche weiterzuleiten.

Herausforderungen auf dem Weg zur ganzheitlichen Steuerung

Der Weg zur digitalen Transformation ist kein Sprint, sondern ein Marathon. Armin Rauch von Vetter betont, wie wichtig es ist, sich von Beginn an bereits beim Prozess-Design im operativen System auf das zu konzentrieren, was später zur Steuerung benötigt wird. Herausforderungen beinhalten das weitere Zusammenwachsen von operativen und BI & Analytics Welt sowie die Verantwortung für Daten und Prozesse klar zu verankern.

Die Botschaft des Vice President Controlling Systeme & BI ist klar: Es gilt, "immer die kleinen Steine aus den Schuhen zu nehmen". Durch diese disziplinierte und strategische Herangehensweise hat Vetter bemerkenswerte Ergebnisse erzielt und ist zu einem Vorbild in der digitalen Unternehmenssteuerung geworden.

Über das Unternehmen:

Vetter ist eine global agierende Contract Development und Manufacturing Organisation (CDMO), die sich auf die aseptische Abfüllung sowie auf Verpackungs- und Device-Assembly-Services spezialisiert hat. Mit modernen Produktionsstätten in Deutschland, den USA und Österreich bietet Vetter jahrzehntelange Erfahrung in der Zusammenarbeit mit großen wie kleinen Pharma- und Biotechnologieunternehmen. Vetter zeigt, wie organisches Wachstum und innovative Steuerungsmechanismen Hand in Hand gehen.

Lesen Sie auch:

Einsatz von Algorithmen in der taktischen Unternehmensplanung bei Mercedes Benz

Einsatz von Machine-Learning-Technologien im Umweltbundesamt

Optimierung des Transporteinkaufs durch den Einsatz von Predictive Forecasting


Schlagworte zum Thema:  Unternehmenssteuerung