Wir überzeugen
mit datenbasierter F&E-Entwicklung.
Innovationsmanagement
Die Herausforderung
In der Produktentwicklung wurden jährlich viele Projekte mit unterschiedlichen Zielen und in Zusammenarbeit mit verschiedenen Unternehmensbereichen durchgeführt. Durch die überwiegend manuelle Projektplanung entstanden jedoch Abweichungen zwischen Projektdurchführung und ursprünglicher Projektplanung. Die Folge waren wiederkehrende Aufwände durch die Anpassung von Zeiten sowie Ressourcen und durch die Synchronisation und Anpassung mit dem Gesamtprojektportfolio. Durch die Anwendung eines datenbasierten Vorgehens mittels Methoden der Künstlichen Intelligenz sollten Aufwände in der Projektplanung deutlich reduziert werden. Ziel des Projekts zum datenbasierten F&E-Projektmanagements war folglich die Erarbeitung eines Tools zur datenbasierten Abschätzung der Projektdauer und -kosten unter Berücksichtigung von unterschiedlichen Projektmerkmalen.
Die Lösung
Zunächst erfolgten die Identifikation relevanter Informationen und der Aufbau der Datenbasis basierend auf dem CRISP-DM-Vorgehen (Cross-Industry Standard Process for Data Mining). Relevante Projektparameter waren hierbei beispielsweise Projektgröße, Projektart, Unternehmensbereich oder Ressource. Aufbauend auf der identifizierten Datenbasis wurde anschließend die Datenqualität mittels statistischer Analysen evaluiert und Transparenz über den Datensatz geschaffen, um eine bestmögliche Anwendbarkeit des Modells sicherzustellen. Die Analyse der Datenqualität war im Anschluss die Grundlage zur Auswahl der zielkonformsten Methode. Für das dargestellte Projekt stellte ein Random-Forrest-Algorithmus die Grundlage dar und wurde entsprechend trainiert. Das Ergebnis der datenbasierten Anwendung war ein um rund 80 Prozent besseres Ergebnis im Vergleich zur herkömmlichen manuellen Projektplanung.
