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AT&S setzt auf globale Data & Analytics Strategie

06.02.202310:07 UhrIndustrie, Bau & Immobilien
Bild: AT&S setzt auf globale Data & Analytics Strategie
AT&S – Leiterplattenproduktion (© AT&S)
AT&S – Leiterplattenproduktion (© AT&S)

(openPR)

  • Data & Analytics Experte QUNIS unterstützt weltweit tätigen Anbieter von Leiterplatten beim Aufbau von unternehmensweiter Data & Analytics Plattform

Das Hightech Unternehmen AT&S will den Wert seiner weltweit anfallenden Daten besser ausschöpfen. Erklärtes Ziel des global agierenden Herstellers von Leiterplatten ist es, sich zum konsequent datengetriebenen Unternehmen zu entwickeln. Hierfür sollte eine von Grund auf neue Data & Analytics Plattform für alle Standorte und Fachbereiche mit moderner Architektur und unternehmensweiter Organisation aufgesetzt werden. Der nachhaltige Aufbau und Betrieb in konzernweiten Standards erforderte dabei eine umfassende Data & Analytics Strategie. Hierfür beriefen die Projektverantwortlichen den erfahrenen Data & Analytics Spezialisten QUNIS als Partner für Beratung und Implementierung. Zu den wesentlichen Anforderungen im Rahmen des Projekts gehörte die Entstehung eines neuen Data Warehouses mit der Möglichkeit, mithilfe von Cloud basierten Technologien zum Data Lake erweitert zu werden. In diesem Zusammenhang dient als Best Practice für das Data Warehouse die QUNIS Automation Engine (QAE) als ein toolgestützter Anlass. Darüber lässt sich der Aufbau und Betrieb von Data Warehouse Lösungen inklusive BI und Datenmanagementprozessen standardisieren und automatisieren.

Qualitätsmanagement macht den Anfang
Nach einem gemeinsamen Analyseworkshop wurde binnen drei Monate die Strategie entwickelt. Als erste Anwendung hat AT&S das Fachkonzept im Bereich Yield im Rahmen des Qualitätsmanagements umgesetzt:

  • Der Bereich Yield liefert Schlüsselkennzahlen für die Produktionssteuerung und stellt damit eine zentrale Performance Stellschraube dar. 
  • Das neue Data Warehouse in der vorhandenen On Premises Umgebung des Microsoft SQL Servers ist dafür die geeignete Lösung. 
  • Als Beta Version ist der umfangreiche Yield Bereich bereits verfügbar; als Frontend für das Rollout der Datenplattform dient Microsoft Power BI.

Agile Vorgehensweise von Vorteil
Das Qualitätsmanagementreporting wurde zudem um ein Modul für Supply Chain Management und eine operative BI Anwendung mit Produktions und Maschinendaten ergänzt. Von Vorteil im Projekt hat sich hierbei die agile Vorgehensweise mit einer Realisierung in überschaubaren Sprints erwiesen. 

Mehr Transparenz und Unabhängigkeit für die Fachbereiche
Mit den ersten Anwendungen werden bereits handfeste Vorteile sichtbar. Das Yield Management schafft Transparenz über Ausschussquoten, granular und konsolidiert über verschiedene Werke. Die NCC (Non Conformance Costs) Zahlen sind komplett neue Steuerungsinformationen für die Fachbereiche. Erstmals ist zudem eine Self Service Informationsversorgung möglich, die Unabhängigkeit in die Fachbereiche bringt.

Skalierung auf Basis der tragfähigen Strategie
Die Data & Analytics Plattform von AT&S befindet sich derzeit noch in der Anfangsphase. Mit der Umsetzung weiterer Anwendungen entsteht Schritt für Schritt eine breite, verlässliche Datenbasis mit Informationen zu 

  • Herkunft der Daten
  • Bedeutung der Daten
  • dem jeweiligen Data Owner im zentral verfügbaren Data Catalog. 

Schon jetzt können auf dieser Basis kleinere Applikationen wie eine Balanced Scorecard sehr schnell nach Nutzerbedarf abgebildet werden.

Ulrike Klein, Head of Enterprise Data Management der AT&S Austria Technologie & Systemtechnik Aktiengesellschaft, sieht diese sichere Planungsgrundlage als zentralen Erfolgsfaktor für die nachhaltige Entwicklung von AT&S hin zum datengetriebenen Unternehmen: „QUNIS unterstützt uns auf allen Ebenen: von der strategischen und technologischen Beratung über die fachliche Konzeption bis zur Implementierung samt Coaching und Koordination aller Stakeholder.“

Weitere Informationen bietet der Praxisbericht „AT&S: Aufbau einer unternehmensweiten Data & Analytics Plattform“

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