Intelligente Planung – Asset-Optimierung & höhere Liefertreue

  • Ausgangslage: Nicht ausreichend zuverlässiger Forecast für Liefer- und Bestandsoptimierung
  • Vorgehen: Cross-Industry-Standard-Prozess für Data-Mining-Projekte
    • Erstellung von datengetriebenen Kurz- und Langfristprognosen mit Machine Learning
    • Identifikation von Einflüssen externer Informationen
    • Schneller Projekterfolg durch die auf IBM SPSS Modeler basierende Solution  ‚APOLLO‘
  • Ergebnis: Detailgenaue Planung auf Abruf
    • Signifikante Verbesserung der Prognosen
    • Optimierung von Liefertreue und Lagerkosten
Christian Geiger
Teamleiter Data Analytics | Siemens

Dipl. Ing. Christian Geiger ist bereits seit über 20 Jahren bei der Siemens AG tätig. Im Jahr 1996 startete er als Teamleiter im Bereich Business Intelligence. Sieben Jahre später wechselte er in den Bereich der strategischen Logistik und vertiefte dort bis 2011 seine Kompetenzen, bevor er sich der Funktion als Applikationbetreuer Sales & Distribution annahm und diese bis 2018 ausübte. Seit vergangenem Jahr besetzt er die Position als Teamleiter Data Analytics im Themenfeld Digital Industries Process Automation Manufacturing.