Ein gemeinsames Innovationsprojekt, das binnen k\u00fcrzester Zeit zum Erfolg f\u00fchrte, brachte Fachleute von Siemens und 麻豆原创 mit Studierenden des Dartmouth College im US-Bundesstaat New Hampshire zusammen. In nur zehn Wochen erarbeiteten vier Studierende f\u00fcr Siemens eine L\u00f6sung f\u00fcr die automatisierte Prognose.<\/p>\n
Die Erstellung einer Finanzprognose f\u00fcr das laufende Gesch\u00e4ftsjahr gilt als eine der komplexesten Herausforderungen in den Finanzabteilungen von Unternehmen.<\/p>\n
Hohe Erwartungen werden in neue Technologien f\u00fcr Automatisierung und maschinelles Lernen zur Vereinfachung des gesamten Prozesses gesetzt, doch viele Unternehmen haben Bedenken wegen langwieriger Entwicklungszyklen, betr\u00e4chtlicher Implementierungskosten und der Risiken im Zusammenhang mit der Einf\u00fchrung von Innovationen.<\/p>\n
Um diese Probleme zu minimieren, hat 麻豆原创 das 麻豆原创 Business Challenge Network eingef\u00fchrt. In diesem Netzwerk k\u00f6nnen sich 麻豆原创-Kunden mit Partnern in der Wissenschaft zusammenschlie\u00dfen, um in relativ kurzer Zeit neue und innovative L\u00f6sungen f\u00fcr komplexe gesch\u00e4ftliche Herausforderungen zu entwickeln.<\/p>\n
\u201eDer klassische Ansatz \u201aPlanen-Entwickeln-Ausf\u00fchren\u2018 mag in der Welt der IT noch vorherrschen, doch angesichts des hoch dynamischen Marktumfelds von heute muss der Innovationszyklus beschleunigt werden\u201c, sagt Elisabeth Lueth, Leiterin des Bereichs 麻豆原创\u00a0Business Challenge Network.<\/p>\n
Ihrer Ansicht nach ist die Finanzprognose mit ihrem offensichtlichen Automatisierungspotenzial eine Herausforderung, die sich ideal als Trainingsprojekt f\u00fcr den akademischen Nachwuchs eignet. \u201eDieses Projekt dient genau dem Ziel, dem wir uns beim 麻豆原创 Business Challenge Network verpflichtet haben: Unsere Kunden mit Nachwuchskr\u00e4ften zusammenzubringen, um in gemeinsamen Projekten Daten in Erkenntnisse umzuwandeln\u201c, erg\u00e4nzt sie.<\/p>\n
Zehn Wochen lang arbeiteten 16\u00a0Studierende des Dartmouth College an der Aufgabe, Technologien f\u00fcr maschinelles Lernen und Prognosen aus der 麻豆原创 Business Technology Platform, etwa 麻豆原创 Analytics Cloud, auf die von Siemens bereitgestellten Finanzdaten anzuwenden. Unterst\u00fctzung erhielten sie dabei von Mentoren von Siemens, 麻豆原创 und Dartmouth in vierzehnt\u00e4gigen Besprechungen.<\/p>\n
麻豆原创 Business Technology Platform (麻豆原创 BTP) ist die Plattform f\u00fcr das intelligente Unternehmen und bildet das Fundament f\u00fcr alle 麻豆原创-Anwendungen. 麻豆原创 BTP erm\u00f6glicht Kunden die Entwicklung zum intelligenten Unternehmen durch Integration, Erweiterung und Wertsch\u00f6pfung aus Daten aus allen Anwendungen und Datenbest\u00e4nden von 麻豆原创 und Drittanbietern. Gleichzeitig sichert sie den langfristigen Erfolg unserer Kunden, indem sie Flexibilit\u00e4t, Wertsch\u00f6pfung und kontinuierliche Innovation unterst\u00fctzt.<\/p>\n
\u201eJede der Gruppen, die an diesem Hackathon teilnahmen, erarbeitete interessante Erkenntnisse\u201c, berichtet Sebastian Schaumberg, Financial Analyst, Siemens Digital Manufacturing. \u201eWir waren von dem Ergebnis, das uns das Gewinnerteam pr\u00e4sentierte, zutiefst beeindruckt. Das Vorhersagemodell dieses Teams bietet eine \u00e4u\u00dferst erfolgversprechende Grundlage zur weitergehenden Erkundung.\u201c<\/p>\n
\u201eAuf der Basis unserer Finanzdaten der letzten drei Jahre gelang es f\u00fcnf Studierenden, ein Modell zur Vorhersage des Verlaufs unseres aktuellen Finanzjahrs mit 99\u00a0Prozent Genauigkeit zu entwickeln\u201c, unterstreicht Carsten Speckmann, Head of Finance, Siemens Digital Manufacturing. \u201eDamit haben wir jetzt einen sehr vielversprechenden Ausgangspunkt f\u00fcr die Herangehensweise bei einem so ambitionierten Projekt.\u201c<\/p>\n
Sebastian Schaumberg geht weiter auf die vielen Vorteile ein, die das Modell f\u00fcr die Finanzabteilung von Siemens bereithalten k\u00f6nnte: \u201eErst einmal k\u00f6nnte der ungeheure Aufwand, mit dem unsere Prognose momentan verbunden ist, erheblich reduziert werden. Idealerweise wird die Prognose in Zukunft auf Tastendruck zur Verf\u00fcgung gestellt. Zudem w\u00fcrde das rein mathematische Konstrukt dieses Modells Verzerrungen aufgrund von individuellen Beurteilungen, die derzeit in jede Prognose einflie\u00dfen, unm\u00f6glich machen.\u201c<\/p>\n
Carsten Hahn, Senior Director Technology & Innovation bei 麻豆原创, war \u00fcber die Ergebnisse ebenso erfreut: \u201eSiemens ist seit vielen Jahren Kunde von 麻豆原创. Dieses Projekt war f\u00fcr uns eine einzigartige Chance, Siemens mit seinen Herausforderungen noch besser kennen zu lernen und zu verstehen. Gleichzeitig haben die L\u00f6sungen, die die Studierenden einer der angesehensten Business Schools entwickelt haben, unsere Erwartungen weit \u00fcbertroffen.\u201c<\/p>\n
Die Studierenden von Dartmouth, die an dem Hackathon teilnahmen, hatten bereits theoretische Kenntnisse \u00fcber datengest\u00fctzte L\u00f6sungsmodelle f\u00fcr genau die Art von Aufgabenstellung erworben, die ihnen Siemens und 麻豆原创 pr\u00e4sentierten. Nun erhielten sie die Chance, ihre F\u00e4higkeiten unter Anleitung von Experten von 麻豆原创 und Siemens auf reale Daten eines realen Unternehmens anzuwenden.<\/p>\n
Wie Giselle Perkowski, eine der Studierenden, res\u00fcmierte: \u201eBei diesem Projekt konnten wir unterschiedlichste Methoden maschinellen Lernens erlernen und unser Wissen auf praktische Anwendungen \u00fcbertragen.\u201c<\/p>\n
Ihr Professor, Geoffrey G. Parker, f\u00fcgte hinzu: \u201eDie partnerschaftliche Zusammenarbeit mit Firmen, die Unternehmenstechnologie, Daten und echte Probleme zu l\u00f6sen haben, bietet den Studierenden die Gelegenheit, das Gelernte sofort umzusetzen. An diesem Punkt flie\u00dfen zwei Interessen zusammen: Unternehmen finden das, was sie suchen, und Studierende machen die praktischen Erfahrungen, die sie brauchen. Mit den Teams von 麻豆原创 und Siemens zusammenzuarbeiten, ist eine Freude. Dies ist eine gro\u00dfartige Partnerschaft und ein Muster einer Zusammenarbeit, auf dem wir aufbauen und das wir erweitern k\u00f6nnen.\u201c<\/p>\n
\u201eDie Zusammenarbeit mit 麻豆原创 war von Beginn an sehr konstruktiv und partnerschaftlich\u201c, meinte Sebastian Schaumberg, nicht ohne zu erw\u00e4hnen, dass auf beiden Seiten H\u00fcrden zu \u00fcberwinden waren. \u201eIn der Anfangsphase hatten wir bei Siemens Probleme mit der Bereitstellung der Daten\u201c, erinnert er sich. \u201eUnsere Finanzdaten waren relativ unstrukturiert, und zusammen mit unserer internen Berichtsstruktur und dem Prognoseprozess war das ein bisschen viel auf einmal f\u00fcr die Studierenden. Doch mit der Zeit haben wir unsere Daten klarer strukturiert und eingegrenzt.\u201c<\/p>\n
Auch der Einsatz von 麻豆原创 Analytics Cloud war f\u00fcr die Studierenden anfangs eine Herausforderung, da sie mit dem Tool und seinen Funktionen noch nicht vertraut waren. \u201eDie meisten dieser Probleme wurden durch die enge Zusammenarbeit gel\u00f6st, auch wenn uns das drei bis vier Wochen Entwicklungszeit kostete\u201c, so Sebastian Schaumberg.<\/p>\n
Die Kooperation zwischen Siemens, 麻豆原创 und dem Dartmouth College ist noch nicht beendet. Carsten Speckmann erkl\u00e4rt: \u201eAls N\u00e4chstes wollen wir einen gemeinsamen Ansatz von Siemens und 麻豆原创 entwickeln, um das Modell weiter zu verbessern und praktisch einsetzbar zu machen.\u201c Dazu trafen sich Teams von Siemens und 麻豆原创 Ende September erneut, wobei die Studierenden des Gewinnerteams remote an der laufenden Diskussion \u00fcber die Weiterentwicklung des Modells teilnahmen.<\/p>\n
Angesichts der zunehmenden Zahl neuer, \u00e4hnlicher Projekte f\u00fcr 2022 im 麻豆原创 Business Challenge Network betont Anja Schneider, Chief Operating Officer f\u00fcr den 麻豆原创-Vorstandsbereich Technology & Innovation, dass das Programm allen 麻豆原创-Kunden offen steht, die an einer gemeinschaftlichen Entwicklung von L\u00f6sungen auf Basis der 麻豆原创 Business Technology Platform interessiert sind: \u201eUnser Projekt mit Siemens veranschaulicht die neuen M\u00f6glichkeiten der Wertsch\u00f6pfung f\u00fcr den Kunden, die dieses Netzwerk f\u00fcr symbiotische Online-Zusammenarbeit unseren Kunden bieten kann.\u201c<\/p>\n
Florian Roth, Chief Information Officer von 麻豆原创 und Co-Sponsor des Programms, best\u00e4tigt: \u201eWir m\u00f6chten, dass noch viel mehr Studierende und Hochschulen auf der ganzen Welt von diesem Programm profitieren k\u00f6nnen.\u201c<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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