microsoft internet of things konference 2015 - morten fanø, partner, next agenda
Post on 30-Jul-2015
93 Views
Preview:
TRANSCRIPT
>>
Data = Værdi
2
Vi hjælper vores kunder med at udnytte værdien i deres data,
så de bliver mere data drevne og opnår markant bedre resultater.
>>
Vores ydelserRådgivning
• Strategi og Forretningsanalyse (kobling af strategi, processer og nøgletal/KPI’er)
• Udarbejdelse af Business Cases (sikring af uvildighed samt ekstern indsigt og erfaring)
• Data Drevet kultur og eksekvering (har vi en kultur der favner data og ved vi, hvad der skal til)
• Change Management & Forankring (hvad er behovene, har vi de rette kompetencer og motivation)
• Opbygning af BI og Analytics kompetence centre (hvordan udnytter vi stordriftsfordele i koncernen)
• Visuelt Design (er vores løsninger designet med målgruppen i mente, og er de intuitive og bliver de brugt)
• Programme Management og Projekt Ledelse (støtte i program og projektledelse; PMI, IPMA og PRINCE2 certificerede konsulenter)
Udvikling, implementering og drift
• Data Visualisering og Dashboards (Scorecards, visuelle dashboards og KPI rapportering)
• Udvikling af matematiske modeller og algoritmer (Advanced/Predictive Analytics)
• Data Warehouse & BI udvikling (Agile/Scrum)
• Change Management, træning og uddannelse (Change Processer)
• Forvaltning og drift
Teknologier
• Microsoft (samt Oracle, Tableau, Alteryx og R)
3
>>
Microsoft
Azure Machine
LearningData sendes til Azure ML
Beregnede data tilbage til DWH
Matematik
Data fra nye datakilder (lastbiler, GPS, varehuse,
mv) opsamles og sendes til Danske Fragtmænds
centrale Data Warehouse
Dashboards
PowerBI eller Datazen
1
3
2
4
Data Warehouse
Produktion
>>
Kan vi forudsige mandskabsbehovet?
Kan dataflow’et bruges til at forudsige det daglige behov for vikarer?
>>
Følgende emner er blevet analyseret ifht. om de er relevante for forudsigelsesmodellen, og om der er tilstrækkelig data og vidensgrundlag til anvendelse.
Godshåndtering
• Godsruter Tilknytning af regioner til terminaler
• Godseleminering Identificering af partigods
• Datakvalitet Fejl i antal og vægt på fragtbreve
• Godsbalance Balance af gods mellem terminaler
• Godshåndteringstid Arbejdsindsats per godstype
• Vagtskifter Fordeling af arbejdsindsats på vagtskifter
• Fragtbrevstidspunkt Fragt på weekend og helligdag
• Døgnrapporter Mandskabsforbrug på terminaler
Forudsigelse
• Forudsigelsesmål Fragtbreve vs. fragtenheder
• Bookingtidspunkt Bookingtidspunkt til dag-til-dag forudsigelse
• Historisk forudsigelse Sæsonalitet, travlhed påske og jul m.m.
Forretningsanalysen
Kildedata Raffinering af data Filtrering af relevant gods
Output.
Output er et renset datasætmed de relevanteinformationertil anvendelse iforudsigelsen.
>>
Test af modellens robusthed over en kort horisont, hvor fokus er sæsonalitet og helligdage hen over året. For hver begyndende måned i året forudsiges én måned frem.
Hidtil uset
sæsonalitet i
nov - dec.
Forudsigelsens robusthed
>>15
Azure Machine
Learning
Data sendes til Azure ML
Beregnede data tilbage til DWH
Nye datakilder (lastbiler, GPS, varehusene, RFID, 3. part)
Dashboards
PowerBI eller Datazen
1
3
2
4
Data Warehouse
Nye
konkurrenceparametre
for Danske Fragtmænd
Konkurrerer nu på
data og algoritmer!
Innovation!
>>
Morten Fanø, PartnerNextAgenda >>
Gammel Vartov Vej 12900 Hellerup
Email: mf@nextagenda.dkTlf. +45 6014 6165Web: www.nextagenda.dk
18
top related