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Sehr geehrter Abonnent,
es ist wieder Zeit für den monatlichen Nachrichtendienst, der seit über 11 Jahren erscheint.
An dieser Stelle möchte ich mich zuerst einmal ganz herzlich bei
denjenigen bedanken, die uns seit vielen Jahren - oder vielleicht sogar
von Anfang an - die Treue gehalten haben!
Wir haben diesen Dienst gegründet, weil wir Ihnen Anregungen für
Innovationen liefern wollen. Inspiration eben. Sie kennen vielleicht
den Spruch: Innovation besteht zu 10% aus Inspiration und zu 90% aus
Transpiration. Ziemlich banal, trifft aber trotzdem den Punkt.
Anregungen für Innovationen erhält man am besten
dadurch, dass man sich mit anderen Menschen unterhält. Das können z. B.
die eigenen Mitarbeiter sein oder Kunden; aber natürlich kommen viele
Anregungen auch durch Gespräche auf Messen und Konferenzen, was uns
veranlasst hat, Ihnen Termine solcher Veranstaltungen mit
technologischer
oder naturwissenschaftlicher Ausrichtung regelmäßig zu liefern.
Termine von Messen und Konferenzen zu publizieren, hat im Moment wenig Sinn. Woher also die Inspiration für Innovationen nehmen?
Gibt es da auch eine Alternative zu persönlichen Gesprächen, so wie
sich in den letzten Monaten die Videokonferenz als Alternative zu
Dienstreisen fest etabliert hat? (Videokonferenz können wir übrigens auch, sogar mit eigenem Server - Standort Deutschland - falls es vertraulich werden sollte)
Wer sich mit Wissen und der Weitergabe von Wissen schon beschäftigt
hat, kennt vielleicht die Begriffe implizites und explizites Wissen.
Implizit nennt man das Wissen: "können, ohne sagen zu können, wie". Also das Wissen, das Menschen
im Kopf haben, ohne manchmal zu wissen, dass sie es haben. Man muss
sich mit Menschen unterhalten, um es zu erfahren.
https://de.wikipedia.org/wiki/Implizites_Wissen
Im
Gegensatz dazu steht das explizite Wissen. Es handelt sich dabei um das
"versprachlichte Regel- und Faktenwissen, also etwa Anleitungen,
Abhandlungen und Dokumentationen im weitesten Sinn".
https://de.wikipedia.org/wiki/Explizites_Wissen
Wenn es also derzeit
vielleicht etwas umständlicher ist als sonst, an das implizite Wissen
zu gelangen, warum nicht das explizite Wissen besser nutzen?
Numberland hat sich seit vielen Jahren auf die Analyse von explizitem
Wissen spezialisiert. Grob gesagt, können wir Text in jeder Form aus
beliebigen Quellen maschinell lesen, um dann diesen Text zu sichten, zu
sortieren, Muster und Zusammenhänge zu erkennen, und zwar auch dann,
wenn man von der Existenz solcher Muster und Zusammenhänge bisher
nichts weiß. Die Dokumente, die dabei untersucht
werden, können aus der eigenen Organisation kommen (wenn wir wüssten,
was wir wissen), oder von externen Quellen. Man kann auch einen Schritt
weiter gehen, und beides miteinander vergleichen, um herauszufinden:
was wissen sie, was wir nicht wissen?
Wenn
Sie dazu gerne einen Einstieg ins Thema hätten, bitte sehr: warum lesen
Sie nicht einen der beiden unten genannten Artikel (der Artikel über
Cross-Industry Innovation ist gerade auch in der "Oberfränkischen
Wirtschaft" erschienen, der Zeitschrift der IHK für Oberfranken
Bayreuth)?
In jedem Fall nochmals ganz herzlichen Dank dafür, dass Sie uns bereits
so lange die Treue gehalten haben. Genießen Sie trotz aller äußeren
Widrigkeiten die kommenden Weihnachtstage und kommen Sie gut ins neue
Jahr!
Eine Bitte noch zum
Schluß: sollten Sie den einen oder anderen Euro übrig haben, der vor
dem Jahreswechsel noch weg muss: helfen Sie uns, dem Tierheim in Calpe,
Spanien, zu helfen - wir sammeln Spenden!
Das Tierheim wird von einer inzwischen über
80-jährigen Deutschen geführt, die es seit 40 Jahren schafft, dass in
Calpe keine Tiere mehr eingeschläfert werden. Spenden für den Unterhalt
sammeln ist vor Ort zur Zeit so gut wie unmöglich, Touristen sind
ebenfalls keine da, und zu allem Unglück ist die Dame von einigen
Wochen gestürzt, so dass sie zur Zeit nur mit Krücken laufen kann. Weil
das alles noch nicht reicht, wurde das Wohnhaus, indem sich auch das
Tierheim befindet, im November bei einem Unwetter überschwemmt und
stand unter Wasser. Wir denken: da muss geholfen werden. Vielen Dank, wenn Sie das genau so sehen.
Freundliche Grüße
Numberland
Technology News
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Kreativitätshilfen
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New Business Development und technologischer Umbruch
Wir leben -
wieder mal - in einer Zeit des technologischen und gesellschaftlichen
Umbruchs, der viele Bereiche der Wirtschaft und der Gesellschaft
betrifft. Dieser Umbruch ist getrieben durch die Veränderungen, die in
den Bereichen Energie, Mobilität, Klima, Umwelt, Gesundheit und
Digitalisierung entweder bereits in vollem Gang oder noch geplant sind.
Klassisches Business Development funktioniert aus diesem Grund für
viele Bereiche der Wirtschaft nicht mehr oder nicht mehr so gut, weil
es "noch mehr vom Gleichen" bedeutet. Klassisches Business Development
zementiert also den Status Quo, und steht aus diesem Grund einer
notwendigen Transformation vieler Unternehmen im Weg. In der Konsequenz
muss man mindestens zweigleisig fahren: einerseits kurz- und
mittelfristig das Business Development so weiter betreiben, wie man es
kennt. Andererseits geht es darum, durch ein "New Business Development"
dafür zu sorgen, dass der Zweck des Unternehmens auch morgen noch
vorhanden ist.
- "Wir verlieren immer mehr Aufträge, weil auch unsere Kunden weniger Aufträge haben"
- "Unser Markt ist völlig im Umbruch, wir müssen sehen, wen wir in Zukunft beliefern können"
- "Wir werden von Einkäufern immer weiter im Preis gedrückt, und können uns nicht wehren"
- "Wie erschließen wir Neugeschäft? Wie schaffen wir den Markteinstieg?"
- "Ich habe die Firma als Nachfolger übernommen, weiß aber nicht so genau, wohin ich expandieren sollte"
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Cross-Industry Innovation - wenn wir wüssten, was sie wissen
Viele gute
Entwicklungen sind so entstanden: durch nachmachen. Natürlich im besten
Sinn und alles ganz legal. Das Prinzip geht so: 1. Das eigene Produkt
oder die eigene Dienstleistung analysieren. 2. Den Markt analysieren.
3. Den Unterschied zwischen 1. und 2. darstellen und analysieren. 4.
Den Kunden des Produktes / der Dienstleistung analysieren. 5. Über den
Tellerrand hinausschauen, und dort nach Lösungen für diese
Kundenbedürfnisse suchen.
Viele Unternehmen
schmoren im eigenen Saft. Sie kennen ihren Markt, ihre Kunden, ihre
Wettbewerber, und holen sich Anregungen für Verbesserungen aus genau
diesem Umfeld: ihrem Markt, ihren Kunden und ihren Wettbewerbern. Dass
es auch anders geht zeigen die Beispiele, die man im Internet findet
(suchen Sie nach den Stichworten: "Cross Industry Innovation Example").
Die Frage, die sich stellt, lautet: wie geht man vor? Der prinzipielle
Weg ist natürlich bereits skizziert (vgl. Punkte 1. bis 5.); aber wie
sieht eine praktische Anwendung dazu aus?
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Lesen ist natürlich ebenfalls eine bewährte Quelle für Inspiration ...
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Numberland
intern
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Text Analytics-Factory
Wir machen genau das, was der Name ausdrückt: Text maschinell analysieren.
Unser Ziel ist es
unter anderem, die einzelnen Phasen des Technologie-Roadmappings (TR)
mit Hilfe von Big Data und maschinellem Lernen zu unterstützen, und die
Effizienz drastisch zu steigern.
Warum maschinelles Lesen technischer Dokumente?
Berufliches Lesen
besteht zum großen Teil aus "querlesen"; dabei geht es darum, in kurzer
Zeit die wesentlichen Inhalte von Dokumenten zu erfassen und zu wissen,
ob es überhaupt lohnt, sich näher mit dem Dokument zu beschäftigen.
Falls es sich lohnt, ist es von Bedeutung, den Inhalt des Dokuments in
Relation zu dem zu sehen, was man bereits gelesen hat, um einerseits
die Bedeutung besser einschätzen zu können, und andererseits zu wissen,
im Zusammenhang mit welchen anderen Dokumenten man diesen Text
gedanklich einsortieren muss.
Die technischen Dokumente, mit denen sich Numberland beschäftigt, kommen im wesentlichen aus einem der vier folgenden Bereiche:
Marketing und
Vertrieb (lesen externer Dokumente zur Markt- und Wettbewerbsanalyse:
Porter fünf Kräfte, Ansoff-Matrix, Stärken-Schwächen-Analyse (SWOT)),
Technische Dokumentation, Produktion, Qualitätsmanagement (lesen
interner Dokumente zur Erfüllung der Kundenbedürfnisse:
Quality-Function-Deployment, TRIZ, 6 Sigma), Forschung und Entwicklung
(lesen interner und externer Dokumente wie z. B. Projektberichte,
Praktikums- und Abschlußarbeiten, Patente, wissenschaftliche
Publikationen) und Strategisches Management (lesen interner und
externer Dokumente, z. B. für das Technologie-Roadmapping).
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20 Jahre Numberland Data Science Lab (NDSL)
Die Anfänge des
Numberland Data Science Lab starteten 1997 mit ersten Versuchen zu
neuronalen Netzen und Entscheidungsbäumen nach bereits 10 Jahren Praxis
mit linearen und nichtlinearen Regressionsanalysen. Im Mai 1999 kamen
dann die ersten Kundenprojekte - zu einer Zeit, als der Begriff "Data
Science" noch nicht erfunden war, und sich außerhalb von Universitäten
und Forschungseinrichtungen nur ganz wenige Gedanken über die Analyse
numerischer und nicht-numerischer Daten gemacht haben.
Aus diesen Grund können wir in diesem Jahr unser 20-jähriges Jubiläum feiern!
Wir feiern, und Sie haben den Nutzen davon!
Auf alle Projekte, die das Ziel haben, bei Ihnen vorhandene Daten mit Hilfe von Algorithmen aus dem Bereich:
- linearer oder nichtlinearer Regression
- Zeitreihenanalyse (AR, MA, ARMA, ARIMA)
- Clusteranalyse (KMeans, Hirarchisches Clustern, etc.)
- Klassifikation (Entscheidungsbäume, Neuronale Netze, etc.)
- Natural Language Processing (NLP)
- Dimensionsreduktion
zu modellieren, gewähren wir Ihnen bis auf weiteres einen Nachlaß von
35%
auf den normalen Tagessatz (nur noch bis 31.01.2021).
Darüber hinaus
digitalisieren wir Daten, die nur in Form einer gedruckten Grafik
vorliegen, damit sie in Berechnungen verwendet werden können.
Wir sind gespannt
auf viele schöne, seltsame, ungewöhnliche, unverständliche,
erstaunliche, irritierende, unerwartete, unerklärliche Datensätze.
Numberland ist
spezialisiert auf maschinelles Lesen und Lernen mit technischen
Dokumenten zur Unterstützung der Produktentwicklung. Dass wir darüber
hinaus ein Data Science Lab betreiben (das wir ja für unsere Arbeit
sowieso benötigen) wussten Sie bisher nicht? Na dann los, lassen Sie es
uns zusammen versuchen!
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Über
Numberland
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Wir sind ein
Ingenieurbüro mit den Arbeitsschwerpunkten "Neue Prozesse" und "Neue
Werkstoffe", und betreiben die
Geschäftsfeld
neue Prozesse: wir
analysieren, optimieren und dokumentieren Prozesse, die oft nicht im
QM-Handbuch stehen, und bringen ihnen das Laufen bei ...
Dabei konzentrieren wir uns auf
folgende Prozesse:
- ein unternehmensweites Wörterbuch erstellen
- studentische Praktikums- und Abschlußarbeiten analysieren
- Dokumente im Intranet automatisch verschlagworten
- eigene Schutzrechte verschlagworten und verfügbar machen
- Ausschreibungen und Lastenhefte analysieren
- Produktions- Wartungs- und Serviceunterlagen analysieren
- Markt- und Wettbewerbsanalysen
- Analysen zur Markterweiterung
- Analysen für Cross-Industry-Innovations
- Analysen für F&E-Vorhaben
- Regionalanalysen
- Stärken-Schwächen-Analysen
- SWOT-Analysen
- Analysen für das Technologie-Roadmapping
Geschäftsfeld
neue Werkstoffe:
wir übersetzen technische Anforderungen in physikalische Effekte
oder Eigenschaften und finden dann den dazu passenden Werkstoff ...
- Werkstoff-TRIZ
- Werkstoffbörse mit Anfragen und Angeboten
- Easy-Patent-Finder
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