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Target Audience: Marketing Directors and Executives with an interest in exploiting big data technologies
Prerequisites: The session will target a general audience although subjects such as python scripting will be broached
Level: Advanced
Optimierung von Logistik-Prozessen erfolgt bei Magna Steyr im komplexen Spannungsfeld zwischen Einkauf, Transport, Materialwirtschaft und Disposition. Eine der wesentlichen Herausforderungen dabei ist, dass die unterschiedlichen Abteilungen und Prozess-Beteiligten verschiedene Optimierungsanforderungen verfolgen. Zum Beispiel, wählt der Transport eine optimale Lieferfrequenz, die jedoch für Einkauf ungünstige Einkaufskonditionen oder für Disposition eine unakzeptabel kurze Reichweite verursachen würde. Um Logistik-Prozesse optimal zu gestalten muss sowohl die Berücksichtigung abteilungsspezifischer Methoden, als auch eine Optimierung auf verschiedene abteilungsübergreifende Ziele erwogen werden.
Das vom Magna Steyr und Know-Center durchgeführte Kooperationsprojekt verfolgt das Ziel Kostentreiber im Logistik-Prozess zu identifizieren und Vorschläge für eine Optimierung gemeinsam zu erstellen. Es wurde ein visuelles Werkzeug entworfen mit dem, unter Berücksichtigung von parametrisierbaren Berechnungsmodellen, eine perspektiven-übergreifende Darstellung und Optimierung von Logistik-Prozessen unterstützt wird. Im Rahmen des entwickelten Prototyps wurde, neben anderen Zielgrößen, die optimale Lieferlosgröße für Produktionsmaterial nach einer modifizierten Gudehus-Formel berechnet, wobei die dafür notwendige Eingangsparameter von allen vier Abteilungen geliefert werden. Damit soll ein kollaborativer Entscheidungsprozess ermöglicht werden, was von essentieller Bedeutung für die gesamtheitliche Optimierung ist.
Zielpublikum: Abteilungsleiter, Manager und Planer im Bereich Logistik
Voraussetzungen: Kenntnisse über Logistik, Grundwissen im Bereich Optimierung, Interesse für Visualisierung und visuelle Werkzeuge
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten