Inspiration

Es darf nicht sein, dass überlebensnotwendige Gerätschaften wie Beatmungsgeräte aufgrund von vermeidbaren Ineffizienzen zu spät an Krankenhäuser geliefert werden.

What it does

Daher wollen wir Lieferketten priorisieren, gewährleisten und optimieren. Wir haben uns mit der Fragestellung beschäftigt, wie systemrelevante Lieferprozesse über die ganze Transportkette hinweg transparent gemacht und optimiert werden. Process Mining hilft hierbei Transparenz über den systemübergreifenden Lieferprozess zu schaffen und direkten Kontakt von Mensch-zu-Mensch in Krisenzeiten zu minimieren. Kontakte sollen und müssen wenn möglich automatisiert/digitalisiert ablaufen. In unserer Analyse werden folgende fünf Bereiche betrachtet: 1) Ansteckungsgefahr entlang der Lieferkette 2) Effizienz und Schnelligkeit der Lieferungen 3) Globales Teilen von Resourcen zur Überwindung von Lieferengpässen 4) Priorisieren von dringenden Krankenhäusern 5) Synchronisierung von Kapazitäten zur rechtzeitigen Lieferung von Beatmungsgeräten

How we built it.

Process Mining von Celonis zur Visualisierung Excel fürs Datenset Kreativität und Lösungswille Python Skript zur Demodaten Erstellung

Challenges we ran into

Zeit, um sinnvolle Demo Daten erstellen

Accomplishments to be proud of

Wir sind stolz darauf, eine voll funktionsfähige Process Mining Demo für die mögliche Supply Chain bei Beatmungsgeräten innerhalb von Stunden anstatt von Wochen generiert zu haben.

What we learned

Man kann eine Menge erreichen in 48 Stunden.

What's next for SupplyTURBO

Genau diese Demo mit echten Daten umsetzen, um dann zu gewährleisten, dass überlebensnotwendige medizinische Gerätschaften so schnell wie möglich an die Krankenhäuser geliefert werden.

Built With

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Updates

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Der Zugang zu den Dashboards funktioniert folgendermaßen: 1) Melden Sie sich einfach über Ihre private oder geschäftliche E-Mail Adresse innerhalb von 5 Minuten in Celonis Snap an (https://www.celonis.com/solutions/celonis-snap). 2) Für die endgültige Zugriffberechtigung/Freischaltung kontaktieren Sie dann bitte Yingtao Gu unter der Mailadresse guyingtao0922@gmail.com 3) Dashboards aufrufen über: https://snap-yingu-deloitte-de.eu-1.celonis.cloud/process-mining/analysis/b29f43e7-b375-4629-8ba7-0a848a06f46d/link/frontend/documents/b29f43e7-b375-4629-8ba7-0a848a06f46d/view/sheets/0d08183c-b060-4ff4-871f-1e1aada80169/b/2ca59a1c-11b7-4e41-8b99-9030b5157204 4) „Process Analytics“ --> „Bundeshackathon“ --> „CoronaDown"

Die detaillierte Beschreibung finden Sie in der Devpost Submission

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Offene Punkte für Demo Team morgen:

Mock-Up Data Team ( @burakyazganoglu , @andreassiebler )

  • Es sind 500 Cases in Case Tabelle, aber deutlich mehr Cases in Eventlog. Bitte vereinheitlichen (--> Entweder mehr cases oder weniger cases in eventlog)
  • Eine zusätzliche Spalte in Case Tabelle aufnehmen als Übersetzung für Landes-Code. Für Celonis-Weltkarte-Funktion brauchen wir ISO-Standard wie z.B. DE für Deutschland, CN für China, US für USA etc.
  • Die Verteilung von Varianten bitte mehr variieren. Wir haben momentan nahezu eine Gleichverteilung. Vielleicht eine Normalverteilung einbauen mit den drei Happy Path Varianten als Peak?
  • Idee: Weil wir die Weltkarte haben... Können wir vielleicht den aktuellen Coronas-Infizierten Status für die Länder mit darstellen, die auch Herstellungsland für die Beatmungsgeräte sind? Es wäre eine zusätzliche Tabelle mit zwei Spalten: "Land", "#Infizierte", die wir ganz einfach im jetzigen Datenmodell dazuhängen können

Dashboarding Team @yingu , @matthiasertl , fürs Brainstorming gerne @franzlik , @kasra , @Alex --> ich kann dich iwie nicht finden)

  • Ideensammlung und Konkretisierung bis 11 Uhr
  • Dashboarding bis 12 Uhr (Speed Dashboarding! Das kriegen wir hin)

Offene Punkte für alle ab 12 Uhr:

  • Roter Faden/Storyline mit existierenden Dashboards entwerfen
  • Video aufnehmen/sprechen
  • etc.

Bis morgen! Ich freue mich riesig!!! :smile:

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Hypothesen:

  • Lange Freigabe (Anlegen - Freigabe)
  • 2x QM Prozess (bei Produzent und Hospital) ggü. 1 x QM
  • Stückliste nicht bestätigt -> Lange ZEit zwischen den Timestamps
  • Lieferung sehr lang
  • Liegezeiten (z.B. Im Lager)
  • Out of Stock -> Produktion muss neu anfahren
  • Priorisierung in Metadata integrieren

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