PMOK18 – Interview mit Timo Klerx (pmOne)

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PMOK18 – Interview mit Timo Klerx (pmOne)

Im Vorfeld der Process Mining Online Konferenz 2018 führen wir Interviews mit allen Referenten. Den Zuhörern soll damit ein Einblick in das Programm und ein Überblick über die einzelnen Vorträge gegeben werden. Im heutigen Interview erwarten Sie die Antworten von Herrn Timo Klerx von der pmOne. Er beantwortet die Frage, welche Relevanz Process Mining in Produktionsprozessen hat und was die Zuhörer bei seinem Vortrag im Rahmen der PMOK18 erwartet.

 

Bitte stellen Sie sich und Ihr Unternehmen kurz vor.

Mein Name ist Timo Klerx und ich bin Senior Data Scientist bei der pmOne Analytics. Die pmOne Analytics begleitet Unternehmen auf dem Weg ins digitale Zeitalter und liefert neue Einblicke durch innovative und praxiserprobte Methoden des Data Science. Dabei fokussiert sich die pmOne Analytics auf die Bereiche Customer Analytics und Machine & Manufacturing Analytics. Im Bereich Customer Analytics hilft die pmOne Analytics, die Kunden ihrer Kunden zu verstehen, z.B. durch datengetriebene Kundensegmentierung oder Warenkorbanalysen von Verkaufsdaten. Im Bereich Machine & Manufacturing Analytics wird zum einen für Maschinen der Zeitpunkt des nächsten Ausfalls vorhergesagt, als auch komplexe Produktionsprozesse analysiert und der Einfluss von Parametern auf das produzierte Gut bestimmt.

 

Wo liegt der Schwerpunkt Ihres Vortrags?

Mein Vortrag erweitert das klassische Process Mining um das Mining von industriellen Produktionsprozessen. Der Fokus liegt dabei nicht auf der Erkennung von Processflows von produzierten Gütern in einer Fabrik, sondern auf dem Erstellen beschreibender und prädiktiver Modelle zur Optimierung des Produktionsprozesses. Zum einen werden Möglichkeiten aufgezeigt, wie Einflüsse auf die Qualität des produzierten Guts beschrieben werden. Zum anderen können prädiktive Modelle genutzt werden, um in jedem Prozessschritt die erwartete Güte des produzierten Guts vorherzusagen. Im Falle eines Fehlers oder einer Abweichung von den gewünschten Sollwerten bzw. Qualitätskriterien in der Produktionsstraße können prädiktive Modelle neue Prozessparameter vorschlagen, die zum einen die Produktqualität und zum anderen die Prozessausbeute korrigieren bzw. optimieren.

 

Welche Entwicklungen erwarten Sie auf dem Process Mining Markt?

Zum einen wird das klassische Process Mining inkl. Process Discovery und Conformance Checking in Zukunft mehr Aufmerksamkeit erlangen und in vielen Unternehmen Erkenntnisse zu Tage fördern, die zuvor mit anderen Methoden nicht erlangt wurden. Viele Unternehmen haben sich noch nicht detailliert mit Process Mining auseinandergesetzt und werden in der Zukunft Process Mining in verschiedenen Branchen nutzen, um die Ausführung von Prozessen zu verstehen und die Prozesse anschließend zu optimieren. In diesem Bereich des Process Minings gibt es entsprechend viel Nachholbedarf.
Process Mining im Bereich Machine & Manufacturing Analytics ist jedoch auch noch weitgehend unbekannt. Aktuell ist Predictive Maintenance – das Vorhersagen von Ausfällen einer Maschine – sehr gehypt. Sobald sich dieser Hype gelegt hat, wird das Process Mining in der Fabrik stärker in den Vordergrund treten, da dadurch komplexe Produktionsprozesse erklärt und optimiert werden können.

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Das vollständige Programm können Sie hier einsehen.

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