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2017年6月1日

汉高大数据专家Thomas Zeutschler访谈

“大数据从未像今天这样令人兴奋。”

哪种产品在特定地区的消费者中特别受欢迎? 消费者会喜欢这种新气味吗? 如何针对未来需求优化生产和物流? Thomas Zeutschler找到了这些问题的答案。 他领导汉高的卓越分析中心:自2015年以来,他和他的团队已经集中了公司的大数据能力。

Zeutschler先生,作为卓越分析中心的负责人,您是汉高的大数据策划人之一。 这个主题对公司有多重要?
数据分析使我们有机会更好地了解结构和连接。 这对于我们所有的内部流程都很重要。 这些分析还为我们提供了有关我们的市场,新兴趋势和消费者需求的宝贵见解。 大数据可帮助我们在各个领域进行学习和改进。

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Thomas Zeutschler是汉高的大数据专家:他领导公司的卓越分析中心。

为什么有必要?
就像大多数其他消费品和工业制造商一样,我们想了解为什么消费者购买一件商品而不购买另一件商品。 同时,我们拥有非常高的质量标准-我们希望使我们的内部流程尽可能简单,可持续和协调。 在汉高,我们一直在处理大量数据。 有了大数据,我们现在有了新的方法和技术,这些新方法和新技术还使我们能够组合不同的信息,并从中汲取见识。

您的部门成立于2015年。汉高如何决定组建自己的大数据团队-您的团队如何工作?
我们很早就意识到,分析新信息源(例如社交媒体或传感器数据)变得越来越重要。 我们能够基于多年的数据分析经验,但是大数据的工作方式完全不同。 一方面,有更多的数据,并且种类又不同–包括非结构化,无序和不完整的数据。 另一方面,我们要问的问题也完全不同。 他们通常是前瞻性的:特定地区的销售将如何发展? 什么时候需要将货物离开工厂按时交付给客户? 我们应该如何以及何时接触哪个消费者?

您如何找到像这样复杂的问题的答案?
基本的数学过程通常很复杂,而且计算量很大。 在许多情况下,甚至还不清楚哪个程序可以产生最佳结果。 这就是为什么尝试,丢弃和重新思考它们是工作的重要部分。 所有这些都需要一种不同的,非常灵活的和创造性的工作方式,并结合数学统计和技术知识。 我认为“数据科学”一词非常准确地描述了它。 这就是我们拥有一支专门负责分析和大数据管理的团队的原因。 我们提供必要的专业知识和工具,以使汉高的不同团队能够根据实际数据做出更好,更快的决策。

你目前在做什么?
我们讨论的主题非常多样。 我们的项目遍及整个价值链。 我们最近处理的一个案例是染发剂。 这些产品具有非常严格的规格,因为即使是最小的成分变化也会产生不同的光洁度。 我们希望降低所谓的返工率,即达到最佳剂量所需的工作量,并能够在首次生产中获得理想的结果。 我们结合了几个数据源来执行此操作:将产生什么,配方是什么? 生产中的机器上的传感器怎么说,与以前相比,最新样品的质量如何? 连接来自不同数据源的这些信息位是一项非常复杂的任务。

您能向我们解释一下它是如何工作的吗?
我们的系统可以根据历史数据进行预测并提前发现生产中的潜在问题。 例如,它使我们的员工可以立即查看添加特定数量的成分如何影响产品质量。 令人惊奇的是,这种方法也可以应用于完全不同的领域,例如物流。

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Thomas Zeutschler与他的团队一起探讨了各种各样的问题,包括更大的问题,即大数据在哪些领域可以发挥更大的作用。

您会使用汉高价值链中的许多内部信息。 您处理的问题类型是否有些沉闷?
反之! 我认为,内部数据几乎比外部信息更有价值。 它是可靠的,对我们免费提供并且易于操纵。 在过去的几年中,已经有了许多新的细粒度信息,我们可以以有意义的方式进行组合。 每台机器和每种产品都会散发数据,然后这些数据变成大数据-来自许多不同来源的信息。

您还要处理哪些其他数据?
诸如交换比率或天气数据之类的东西。 例如,我们开发了首款数字化产品,韩国消费者可以通过其智能手机进行操控:Home Mat Home Control。 驱蚊器具有与主要气象服务的接口,该服务还提供蚊子预报。 仅在天气条件需要时,该产品才会分配专门计算的防护喷雾剂剂量。 它更智能,更可靠,更经济。

批评家通常反对数据收集会导致所谓的“透明消费者”。
在德国和欧盟,法律定义了明确的规则。 此外,汉高对其自身施加了严格的限制。 我们仅将数据用于允许我们获取数据的目的。 提供奖杯比赛地址的人想参加—但是别无其他。 我和我的团队根本无法访问个人数据。 无论如何,我们对个人的行为不感兴趣。 我们关心了解群体的行为方式。

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“我们希望更加互联互通,并在未来的价值链中彼此共享更多信息。”

那么,大数据分析的下一步是什么?
我们希望相互联系,并在未来的价值链中彼此共享更多信息。 这将使我们能够了解消费者如何获得新产品,并帮助零售商进行更有效的计划。 我们目前正在与英国的零售合作伙伴一起实施试点项目。 通常,只有新产品在超市上架后两周,我们才会获得第一笔销售数据。 同时,库存可能不足或该产品几乎卖不出去-我们不知道。 我们在英国的零售合作伙伴现在每天为我们提供销售数据,这使我们能够在短时间内调整生产,物流和广告支出。 零售也从中受益。

许多公司很难找到合适的专家来扩展他们的数字能力。 汉高在人才竞争中的立场如何?
确实,数据科学家的需求量很大,而且他们倾向于将目光投向Google和其他互联网巨头等大型公司。 但是,我们也提供了很多东西:数据科学家可以在这里从事各种各样的项目。 这既有趣又多样化。 当我告诉他们我们的工作时,学生总是会感到非常兴奋–我也一样。 我从事这项工作已有一段时间了,不得不说:从来没有像今天这样令人兴奋。 但是,我们并没有寻找任何数学天才:数据科学家的主要技能是无法理解算法的每一个细节。 相反,他们必须能够识别数据组合如何帮助回答给定的问题,哪种算法最适合该任务以及如何解释和使用结果。 为此,他们首先必须了解我们的业务。

如今,改变整个行业的想法正在新兴企业中产生,包括数据分析领域。 他们会很快用他们的创新超越您吗?
我们非常仔细地观察我们的市场。 汉高是一个大型组织。 为了跟上时代的步伐,我们需要一种新形式的敏捷性,因为它是许多初创企业所模仿的。 我们可以从这些创意企业中学到很多东西。 此外,还有不同的协作方式-例如,我们可以使用这些年轻公司提供的单独服务或与它们合作。 这也体现了汉高的开放式创新方法:我们向外界开放以实施颠覆性思想。

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