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Prognosen

Der Wunsch des Menschen, die Zukunft zu vorauszusehen, ist so alt wie die Menschheit selbst. Es gibt also einen guten Grund für viele Bereiche der Wissenschaft, sich mit der Thematik des Prognostizierens auseinanderzusetzen. Das Wort Prognose stammt aus der griechischen Sprache und bedeutet "das Vorwissen" oder "die Voraus-Kenntnis" – also die Aussage über zukünftige Ereignisse, Zustände und deren Entwicklung. Die Prognosebasis besteht aus Fakten, die mit formalisierten Methoden erhoben werden. Die Daten werden als Prädikatoren bezeichnet und dienen zur Erarbeitung einer Wissensbasis über ein System. Mit dem Erfahrungswissen und deren Extrapolation können anschließend – mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit – die Voraussagen getroffen werden.

The Analytic Forecast Method (AFM) - Entwicklung eines analytischen Ansatzes zur Materialanlieferungsprognose in der Halbleiterfertigung

Dissertation, Dr.-Ing. Marcin Mosinski

Abstract:

A Multi-Stage Discrete Event Simulation Approach for Scheduling of Maintenance Activities in a Semiconductor Manufacturing Line

Paper, Wolfgang Scholl and Marcin Mosinski (Infineon Technologies AG), Boon Ping Gan and Peter Lendermann (D-SIMLAB Technologies Pte Ltd) and Daniel Noack and Patrick Preuss (D-SIMLAB Technologies GmbH)

Abstract: Discrete event simulation (DES) has been established as a frequently used decision-support method in semiconductor manufacturing. One of the key application areas is the planning and scheduling of extended (several days) maintenance activities. The first stage of maintenance activity planning is conducted with a transient long-term simulation model with the focus on evaluating the effect of maintenance activity on the expected fab performance. Decisions such as wafer start reduction or adjustment of delivery commitments among affected work centers are made. The second stage of the planning is initiated several days before the start of the maintenance activities, where resource planning and scheduling of the activity is done through assessment of the expected WIP situation forecasted by a high fidelity online simulation model. In this paper, we will explain this simulation-based multi-stage approach for maintenance activity scheduling. The associated benefits and challenges will be presented with an example use case.

Full Paper Link: Winter simulation Conference 2012

Cluster-based Analytical Method for the Lot Delivery Forecast of a Semiconductor Fab with a Wide Product Range

Paper, Marcin Mosinski (Dresden University of Technology), Daniel Noack (D-SIMLAB Technologies), Oliver Rose (Dresden University of Technology) and Wolfgang Scholl (Infineon Technologies AG)

Abstract: The usual forecast method in semiconductor industry is simulation. Due to the manufacturing environment, the number of processes and the multitude of disturbing factors the development of high-fidelity simulation model is time-consuming and requires a huge amount of high quality basic data. The simulation facilitates a detailed prediction possible, but in many cases this level of detail of the forecast information is not required. In this paper, we present an alternative forecast method. It is considerably faster and the results for a subset of parameters are comparable to simulation. The solution does not need a complete fab model but a limited mathematical system and some fast algorithms which make the forecast of important parameters or characteristics possible. The prediction is based completely on statistics extracted from historical lot data traces. It is already implemented and tested in a real semiconductor fab environment and we also present some validation results.

Full Paper Link: Winter simulation Conference 2011

Überblick unserer Leistungen

Problemanalyse

Die Problemanalyse ist für die AMM-Solutions ein wichtiger Bestandteil der Projekte, die von uns betreut werden. Die Thematik der Problemanalyse wurde von Prof. Dr. Susanne Strahringer (Technische Universität Dresden, Fakultät Wirtschaftswissenschaften, Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik, insb. Informationssysteme in Industrie und Handel) hervorragend Zusammengefasst. Der folgende Text stammt aus der Internetpräsenz Enzyklopädie der Wirtschaftsinformatik:

"Die Problemanalyse zählt zu den Hauptaktivitäten der Systementwicklung und ist in Vorgehensmodellen Aktivitäten wie der Anforderungsdefinition, dem Systementwurf und der Systemimplementierung vorgelagert. In der Problemanalyse geht es zunächst um die Beurteilung des Ist-Zustandes durch Schwachstellenanalysen, wobei bereits konzeptuelle Modellierung eingesetzt werden kann, aber auch Kreativitätstechniken Anwendung finden. Pohl [Pohl, Klaus: Requirements Engineering: Grundlagen, Prinzipien, Techniken. 2. Auflage. Heidelberg : dpunkt, 2008] schlägt zur Vorbereitung der konzeptuellen Modellierung den Einsatz von Szenarien vor, die konkrete Beispiele für die Erfüllung oder Nicht-Erfüllung von Zielen beschreiben. Szenarien werden narrativ oder auch stärker strukturiert, aber typischerweise überwiegend textuell dokumentiert.

Während der Problemanalyse ergeben sich aus der Ist-Analyse zunehmend Anforderungen an eine Lösung der identifizierten Probleme, so dass so genannte Soll-Modelle entstehen. Oftmals ist jedoch der Wechsel zwischen Problem (Was?) und Lösung (Wie?) eine Frage der Perspektive im Entwicklungsprozess. Wie in Abbildung oben dargestellt alterniert der Systementwicklungsprozess zwischen Problem- und Lösungsbeschreibung."

Problemlösung also Implementierung der Anwendungssoftware

In von Uns betreuten IT-Projekten wird in den meisten Fällen eine Softwareimplementierung oder -anpassung als Lösungsvorschlag angeboten. Die Thematik der Implemmentierung wurde von Prof. Dr. Elmar Sinz (Universität Bamberg, Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, insbes. Systementwicklung und Datenbankanwendung) hervorragend Zusammengefasst. Der folgende Text stammt aus der Internetpräsenz Enzyklopädie der Wirtschaftsinformatik:

"Die Programmierung von Anwendungssoftware dient der Realisierung von Lösungsverfahren für automatisierte und teilautomatisierte betriebliche Aufgaben.
Begriff: Aus der Sicht eines phasenorientierten Vorgehens bei der Entwicklung von Anwendungssystemen erfolgt die Programmierung von Anwendungssoftware in der Realisierungsphase. Hier werden die in der vorausgehenden Entwurfsphase spezifizierten Bausteine (z. B. Softwarekomponenten, Objektklassen) programmiert und zu Software-Teilsystemen bzw. dem gesamten Softwaresystem integriert. In engem Zusammenhang zur Programmierung steht das Testen von Anwendungssoftware auf Komponenten- und Gesamtsystemebene.
Anwendungssoftware als Softwareschicht betrieblicher Anwendungssysteme: Bezogen auf den schichtenweisen Aufbau betrieblicher Anwendungssysteme stellt die Anwendungssoftware die oberste Schicht dar. Die darunter liegenden Schichten (von oben nach unten: Middleware, Systemsoftware, Hardware) stellen Basismaschinen für die Programmierung der Anwendungssoftware dar. Die Anwendungssoftware selbst realisiert die Nutzermaschine eines betrieblichen Anwendungssystems. In Abhängigkeit von ihrer Architektur kann die Anwendungssoftware in weitere Softwareschichten und Teilsysteme untergliedert sein.
Anwendungssoftware als Mittel zur Automatisierung betrieblicher Aufgaben: Betriebliche Anwendungssysteme sind maschinelle Aufgabenträger für automatisierte und teilautomatisierte Aufgaben eines betrieblichen Informationssystems. Die Lösungsverfahren für automatisierte Aufgaben bzw. für automatisierte Bereiche teilautomatisierter Aufgaben werden durch die Nutzermaschine des Anwendungssystems bereitgestellt. Zweck der Anwendungssoftware ist es, diese Nutzermaschine eines Anwendungssystems zu realisieren. Die Anwendungssoftware spezifiziert hierzu das Aufgabenobjekt der automatisierten Aufgaben einschließlich der darauf durchgeführten Aktionen sowie die Ablaufsteuerung der Aktionen.Aus funktionaler Sicht gliedert sich die Anwendungssoftware in Teilsysteme für Anwendungsfunktionen, Datenverwaltung und Kommunikation. Letzteres Teilsystem umfasst einerseits Funktionen für die Computer-Computer-Kommunikation. Da teilautomatisierte Aufgaben in Kooperation von maschinellen und personellen Aufgabenträgern durchgeführt werden, kommen andererseits die Funktionen für die Mensch-Computer-Kommunikation hinzu."

Überwachung und Support

Die Software-Überwachung und -Support ist für die AMM-Solutions ein wichtiger Bestandteil der Aktivitäten, die nach dem Projektabschluss auszuführen sind. Wir einigen uns meistens in der Entwicklungsphase mit unseren Kunden auf die Art des Wartungsvertrages bzw. -modells. Die Thematik der Wartung wurde von Prof. Dr. Franz Lehner (Universität Passau, Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik) hervorragend Zusammengefasst. Der folgende Text stammt aus der Internetpräsenz Enzyklopädie der Wirtschaftsinformatik:

"Unter Softwarewartung werden all jene Tätigkeiten verstanden, die nach der Einführung eines Softwaresystems dessen Verfügbarkeit und Nutzbarkeit sicherstellen oder die Lebensdauer der Software verlängern. Neben der Fehlerbehebung gehören die Funktionserhaltung und die Funktionserweiterung ebenso dazu wie perfektionierende Maßnahmen (z. B. Performanceverbesserung). In der Umgangssprache wird unter Wartung die Reinigung, die Pflege, die laufende Instandhaltung (Reparaturen) und die vorbeugende Instandhaltung (Verschleißvorbeugung) von Geräten und Maschinen verstanden. Die Auffassung von Wartung im Sinn des Austausches alter, abgenutzter Teile gilt jedoch nicht für Software. Hier besteht die Wartung in der Beseitigung von Fehlern und in der Anpassung an Änderungen der Umwelt oder an neue Benutzeranforderungen.
Unter Softwarewartung werden demnach all jene Tätigkeiten verstanden, die nach der Einführung eines Softwaresystems dessen Verfügbarkeit und Nutzbarkeit sicherstellen oder die Lebensdauer der Software verlängern. Man rechnet den gesamten Aufwand dazu, der nach der Übergabe oder Einführung der Software auftritt. Zeit- und Kostenaspekte führen allerdings dazu, den Aufwand eines Wartungsprozesses gering zu halten. Folglich kann es dazu kommen, dass Änderungsanforderungen nur teilweise umgesetzt werden und weitere Fehler entstehen, die wiederum Folgen auf die Wartbarkeit haben können.
In den meisten heute bekannten Definitionen und Definitionsversuchen werden sowohl die Funktionserhaltung als auch die Funktionserweiterung angesprochen. In der Literatur wurde ein Wartungverständnis, das sowohl Erweiterungen als auch Fehlerreparaturen miteinschließt, allerdings mehrfach kritisiert. Aus diesem Grund wird ein differenziertes Verständnis für Softwarewartung vorgeschlagen, bei dem insgesamt fünf Wartungskategorien unterschieden werden:

• Korrigierende Wartung, bei der es sich um die eigentliche Notfallwartung handelt, d. h. um die Korrekturen zunächst unerkannter Fehler, die erst beim Einsatz der Software auftreten.
• Anpassungswartung, d. h. die Adaption der Software an eine veränderte Umwelt wie z. B. Betriebssystemänderungen, neue Hardware, geänderte gesetzliche Bestimmungen oder Änderungen von Standards.
• Perfektionierende Wartung, d. h. eine Verbesserung der Leistungen im Sinne einer Performanceverbesserung, aber auch die Restrukturierung des Systems mit dem Ziel, den zukünftigen Wartungsaufwand zu reduzieren.
• Funktionserweiterung; diese umfasst den Einbau zusätzlicher Funktionen, die ursprünglich nicht vorgesehen waren, sowie die Integration mit benachbarten, neu hinzugekommenen oder geänderten Systemen.
• Unterstützung und Betreuung; damit sind Schulungsmaßnahmen für Benutzer, Hilfestellung bei Bedienungsproblemen, Klärung von Fehlersituationen, Performance-messungen, Koordination der Wartungsaktivitäten u. ä. gemeint.

Studien, die sich mit dem Thema Software-Wartung befasst haben, ergaben, dass Wartungsmaßnahmen im Vergleich zu Software-Neuentwicklungen einen höheren Anteil des IT-Budgets beanspruchen. Ein hoher Teil der Wartungskosten fällt dabei für die Anpassung des Systems an neue Anforderungen oder geänderte Rahmenbedingungen in der Umwelt an. Die tatsächliche Verteilung variiert abhängig vom jeweiligen Unternehmen und der jeweiligen Anwendung Die Abbildung oben verdeutlicht den Anteil der Kosten, die auf einzelne Wartungsaktivitäten entfallen. Erweiterungen und Anpassungen im Funktionsumfang eines Systems verursachen demnach weitaus höhere Kosten als z. B. die Fehlerbehebung. Mögliche Ursachen für diese Verteilung können mit dem Aufwand für das Verstehen von Änderungswünschen und mit der Analyse der Änderungsauswirkungen begründet werden. Die Höhe des Wartungsaufwandes lässt nicht unmittelbar Schlüsse auf die damit erzielte Wirkung zu. Die Wirkung kann erst nachträglich durch Beobachtung der veränderten Leistungsfähigkeit von unterstützten Anwendungen ermittelt werden. Dies bedeutet, dass die Beurteilung des Wartungsaufwands letztlich an den Unternehmenszielen und der spezifischen Unternehmenssituation zu erfolgen hat. Die Wartung von Software wird daher im Unternehmenskontext heute nicht nur als softwaretechnische Aufgabe, sondern auch als Managementaufgabe verstanden."

Data Management

Die enorme Komplexität der modernen Fertigung, spiegelt sich in der Menge an unterschiedlichsten Daten wider. Die Entwicklung der Computertechnik und immer billiger werdender Speicherplatz ermöglichen die Archivierung nahezu aller Informationen über Infrastruktur, Prozesse, Maschinen etc. Die Kunst der Experten liegt darin, interessante und valide Angaben auszuwählen. Dies ist aufgrund eines Übermaßes an Daten nicht immer einfach. Bei einer gerade neu erbauten Fabrik, in der die Datenbankarchitektur noch nicht ausgereift ist, sind die notwendigen Angaben teilweise nicht zu finden. Bei bereits länger bestehenden Fertigungsstätten gestaltet sich das Problem anders. Datenbanken und unterschiedlichste Software wachsen unkontrolliert und unstrukturiert zu einem großen vernetzten System zusammen. Heute übliche Standards sehen die Benutzung eines Data Ware House vor. Alte Strukturen auf neu einzurichten und die Gewohnheiten der Benutzer zu verändern, benötigt einen hohen Arbeitsaufwand. Heterogenität, Implementierungsstill und Alter der Softwareumgebung stellen einen Entwickler neuer Software vor typischen Problemen beim Umgang mit verfügbaren Datenquellen, wie: Verteilung der äquivalenten Daten, Dateninkonsistenz, Fehlende Angaben, Beschränkte Zugriffsmöglichkeiten, Komplexität und Volumen, Notwendigkeit der Entwicklung Schnittstellen zwischen heterogenen Systemen.

Challenges and Solution Approaches for the Online Simulation of Semiconductor Wafer Fabs

Paper, Daniel Noack, Marcin Mosinski and Oliver Rose (Dresden University of Technology), Peter Lendermann and Boon Ping Gan (D-SIMLAB Technologies) and Wolfgang Scholl (Infineon Technologies)

Abstract: To make use of short-term simulation on an operational level, three aspects are essential. First, the simulation model needs to have a high level of details to represent a small part of the wafer fab with sufficient precision. Second, the simulation model needs to be initialized very well with the current fab state. And third, the simulation results need to be available very fast, almost in real time. Unfortunately these conditions contradict each other in particular. It takes much time to initialize a high precision full fab simulation model because of the huge amount of data. In this paper, we present the prototype of a fab driven simulation approach to overcome these time consuming limitations. We will show how it is possible to start a short-term simulation from the current fab state immediately, i.e. without further delay.

Full Paper Link: Winter simulation Conference 2011

Data modelling for online simulation - requirements and architecture

Paper, Daniel Noack, Robert Kohn, Marcin Mosinski and Oliver Rose(Dresden University of Technology), Wolfgang Scholl (Infineon Technologies), Peter Lendermann, and Boon Ping Gan(D-SIMLAB Technologies)

Abstract: In semiconductor manufacturing offline simulation systems are quite established to support multiple planning decisions, too. Our motivation is to make use of simulation methods for a wide range of operational decisions too. This is the reason for building an online simulation system for short term forecasting. An automated model generation is essential to produce simulation results in real time. Unfortunately an online simulation has high data requirements as compared to an offline simulation system. As a consequence we focus on the data modeling part of an online simulation system. We outline data requirements for an online simulation system and we compare it to offline simulation. Therefore, we consider different aspects like data content, data quality and the time horizon. We discuss the data architecture and its important characteristics to meet the requirements of online simulation. The main part elaborates typical data integration problems and possible solutions. We illustrate these problems with multiple examples. At the end we to present our current data model implementation in our project. We also show a schematic overview and provide some facts about the data model.

Full Paper Link: FAIM Conference 2010 (Local Copy)

Evaluation of Modeling, Simulation and Optimization Approaches for Work Flow Management in Semiconductor Manufacturing

Paper, Robert Kohn, Daniel Noack, Marcin Mosinski, Zhugen Zhou, and Oliver Rose (Dresden University of Technology)

Abstract: Work flow management is one of the key elements that bias the economic competitive position of a fabrication facility, especially in semiconductor manufacturing. This paper presents the goals, methods and challenges of our collaborative project with partners in semiconductor industry. The project activities concern topics in the disciplines of modeling, simulation and optimization classed among work flow management. Our goal is to evaluate suitable methods in the area of modeling, simulation and optimization in use cases given by reality. This project considers future performance prediction using different simulation techniques. In addition several optimization approaches will be evaluated in this project.

Full Paper Link: Winter simulation Conference 2009

Freelance

Als Freelancer auch freier Mitarbeiter oder Freischaffender wird ein Selbständiger bezeichnet, der aufgrund eines Dienst- oder Werkvertrags für ein Unternehmen Aufträge in der Regel persönlich ausführt, ohne dabei in das Unternehmen eingegliedert zu sein. Da der freie Mitarbeiter kein Arbeitnehmer ist, gelten für ihn die Bestimmungen des Arbeitsrechts nicht. Ist der freie Mitarbeiter aber eine so genannte arbeitnehmerähnliche Person, so genießt er teilweise den Schutz des Arbeitsrechts. Ein freier Mitarbeiter übt keine sozialversicherungspflichtige Beschäftigung aus.

Gleichbedeutend mit dem "freien" Mitarbeiter wird auch der Begriff "Freelancer" oder "Honorarkraft" verwendet. Freelancer, die in virtuellen Teams zusammenarbeiten, nennt man auch "E-Lancer" (von englisch electronic). Der englische Begriff wurde von Sir Walter Scott (1771-1832) geprägt, der ihn in seinem Roman Ivanhoe als Bezeichnung für mittelalterliche Söldner verwendete (englisch lance; zu deutsch "Lanze").

"Freier Mitarbeiter" ist nicht gleichbedeutend mit "Freiberufler". Die Bezeichnung "Freier Mitarbeiter" bezieht sich nur auf die Art des Dienstverhältnisses (meist in Abgrenzung zum Arbeitnehmer), besagt aber nichts über den ausgeübten Beruf. Die Bezeichnung "Freiberufler" bezieht sich hingegen immer auf Angehörige ganz bestimmter Berufe, nämlich der Freiberufe (Architekten, Ärzte, Rechtsanwälte, Steuerberater usw.), sie sagt nichts aus über die Art des Beschäftigungsverhältnisses; ein Freiberufler kann auch weisungsgebundener Arbeitnehmer sein.

Freie Mitarbeiter sind hochqualifiziert und auf bestimmte Aufgaben spezialisiert. Kennzeichnend für einen freien Mitarbeiter ist seine persönliche Unabhängigkeit. Der freie Mitarbeiter ist in der Gestaltung seiner Arbeitsbedingungen relativ frei und formal weder in zeitlicher, örtlicher oder fachlicher Hinsicht den Weisungen des Auftraggebers direkt unterworfen. Er ist gewöhnlich nicht in die Organisationsstruktur des Auftraggebers eingegliedert. [Quelle: Wikipedia "Freelancer", 13.01.2014]

Vertragsverhältnis und Bezahlung

Ein freier Mitarbeiter kann Arbeitnehmer, Freiberufler oder Gewerbetreibender sein. Ein Angestellter eines Unternehmens kann freier Mitarbeiter bei einem anderen Unternehmen sein. Es gibt keine festen Arbeitszeiten und keine gesetzliche Absicherung bei Krankheit oder Urlaub. In der Regel wird jedoch entweder eine Zeit hinsichtlich der zu arbeitenden Stunden oder hinsichtlich des abzuliefernden Ergebnisses vertraglich vereinbart. Diese Verträge sind meist befristet.

Im Gegensatz zu Arbeitnehmern, bei denen der Arbeitgeber neben dem Arbeitsentgelt noch die Lohnnebenkosten trägt, erhält der freie Mitarbeiter in Deutschland ausschließlich ein vertraglich vereinbartes Entgelt. Von diesem Entgelt muss er alle mit seiner beruflichen Tätigkeit zusammenhängenden Kosten selbst tragen.

Freie Mitarbeiter können stundenweise oder pauschal für die Erledigung eines Auftrags bezahlt werden. Ersteres wird in der Regel durch einen Honorar- oder Dienstvertrag geregelt, letzteres durch einen Werkvertrag. [Quelle: Wikipedia "Freelancer", 13.01.2014]

Vor- und Nachteile für die Auftraggeber

Freie Mitarbeiter werden häufig eingesetzt, wenn Personalengpässe eintreten, feste Mitarbeiter aber wegen der hohen Fixkosten nicht rentabel wären. Freie Mitarbeiter sind flexibel einsetzbar. Sie haben keine Kündigungsfristen, da sie meist nur für einen speziellen Auftrag oder ein Projekt vertraglich gebunden werden. Durch den Einsatz freier Mitarbeiter kann das Wissen der festangestellten Mitarbeiter auf den neuesten Stand gebracht werden und die Unternehmen können an den Erfahrungen anderer Die Freelancern sind Experten in bestimmten Bereichen. Firmen partizipieren. Nachteilig ist, dass freie Mitarbeiter nicht ständig zur Verfügung stehen. Viele kleinere Aufgaben im Betriebsalltag, die man sonst einem Angestellten übertragen würde, kann man kaum von freien Mitarbeitern erledigen lassen, weil es zu langwierig und teuer wäre, dafür eigens einen zu beauftragen. [Quelle: Wikipedia "Freelancer", 13.01.2014]

Konzept

Das Konzept von der AMM-Solutions basiert auf einem Verband von Freelancern unter Projektleitung von dem CEO Dr.-Ing. Marcin Mosinski. Die Vorteile von der Struktur liegen vor allem in Vielfallt an der Expertise aus den Bereichen IT, Angewandter Mathematik, Statistik, Ökonomie und Simulation. Die Mitglieder des Verbands sind bereit ihre Ideen mit Ihren persönlichen Stärken einzubringen und dafür auch Zeit zu investieren.

Die Abbildung oben stellt die Ressourcenzuteilung zu einem Musterprojekt dar. Der Dr.-Ing. Marcin Mosinski übernimmt die Leitung des Projektes und ist auch Verantwortlich für den Konzept der zu entwickelten Solution. An einem Projekt könnten mehrere Personen direkt beteiligt sein wie zum Beispiel: Anna Mosinska (Experte Textgestaltung, Übersetzung und BWL), S.Glabinski (Experte SAP) oder J. Tecza (Experte fürs Softwaretests). Die Personen können an dem Projekt in großem Umfang arbeiten. Beim Bedarf an der Hardware steht uns die Erfahrung der Firma AMM-Notebooks zur Verfügung. Die AMM-Notebooks ist bereits mehr als 10 Jahre auf dem Markt und beschäftigt sich mit dem Verkauf von Notebooks, Tabletts, PC und Peripheriegeräten sowie mit dem Service und Wartung von der Hardware. Weiterhin beim Bedarf an zusätzlichen Ressourcen im Bereich "Programmieren" haben wir die Möglichkeit die Programmierer bei der Firma STARC IT einzukaufen oder Teile von dem Projekt auszulagern. Wir arbeiten auch gern mit Forschungseinrichtungen, wie: Technische Universität Dresden, Universität der Bundeswehr München oder Westsächsische Hochschule Zwickau, zusammen, wo wir über Kontakte in mehreren unterschiedlichen Fakultäten verfügen. Bei Bedarf von zusätzlichen Ressourcen oder Experten in uns Fremden Bereichen haben wir auch einen starken Partner an der Seite, HAYS AG; einen weltweit agierender Personal Vermittler.

Für Freelancer

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Project Management

Als Projektmanagement (PM) bezeichnet man das Initiieren, Planen, Steuern und das Kontrollieren und Abschließen von Projekten. Das Projektmanagement wird nach DIN-Norm (DIN 69901-5:2009-01) als "Gesamtheit von Führungsaufgaben, -organisation, -techniken und -mitteln für die Initiierung, Definition, Planung, Steuerung und den Abschluss von Projekten" definiert.

Nach AMM-Solution ist die Aufgabe von dem Projektleiter die Erwartungen der Stakeholder an das Projekt so weit wie möglich zu erfüllen. Die für die Erhebung der Erwartungen meist verwendete Methode ist die Projektumfeldanalyse. Als Stakeholder bezeichnet man dabei jede Person oder Organisation, deren Interessen durch den Verlauf oder das Ergebnis des Projekts betroffen sind. Der Projektmanager bewegt sich dabei zwischen in einer Zielkonkurrenz zueinander stehenden Größen: Zeit, Kosten, Inhalt(Umfang und Qualität der Projektergebnisse).

Um den Projekterfolg zu gewährleisten, muss AMM-Solutions zunächst die Interessen der Stakeholder transparent machen und dann gemeinsam mit ihnen eine Projektplanung erstellen. Letztendlich wird mit dem Auftraggeber eine Priorität dieser Größen festgelegt, auf der dann die Projektsteuerung aufgebaut wird. Das Projektreporting beschreibt das Projekt (oder die einzelnen Ergebnistypen des Projekts) dann immer in Bezug auf diese drei Größen.
Wenn die Organisationsform eines Unternehmens Ressourcenkonflikte erwarten lässt, wird manchmal eine vierte Steuergröße "Personal" beschrieben. Auch wenn Personal sonst ein Teil der Kosten ist, kann es entscheidend sein, bestimmte Personen im Projekt zu haben. Dies sollte explizit beschrieben und allen Stakeholdern transparent sein. Abweichungen werden im Projektreporting transparent gemacht.
Das magische Dreieck zeigt auch, dass eine Änderung an einer der Steuergrößen automatisch zu Änderungen an einer oder beiden anderen Größen führt.

Was zeichnet unsere Projektmanager aus

Neben dem methodischen Können sind die sozialen Fähigkeiten eines Projektmanagers für den Projekterfolg entscheidend. Projektmanagement ist immer auch Risiko- oder Chancenmanagement: In jedem Projekt treten ungeplante Situationen auf. Einen guten Projektmanager macht aus, dass er solche Situationen früh erkennt, mit geringen Reibungsverlusten wieder in den Griff bekommt.

AMM-Solutions Projektmanager verfügt über:

• Kenntnisse des Projektmanagements
• Allgemeines Managementwissen
• Ausdauer und Belastbarkeit
• Eine ganzheitliche und nachhaltige Denkweise
• Zwischenmenschliche und kommunikative Fähigkeiten
• Erfahrung in Teambildung
• Erfahrung in Konfliktmanagement
• Große Motivation
• Kenntnisse in der Projektmanagementsoftware
• Kenntnisse in Office-Anwendungen, Datenbanksystemen oder auch Issue-Tracking-Systeme

In welchen Projektphasen können wir Sie unterstützen

Projektphasen sind zeitliche Abschnitte, die im Vorgehensmodell für ein Projekt festgelegt sind. Die Phasen bilden den Rahmen, in dem jeweils einzelne Aktivitäten mit ihrem Arbeitsinhalt und ihren Ergebnissen festgelegt werden. Diese Aktivitäten werden im Projektmanagement gesteuert und kontrolliert. Üblicherweise enden die Projektphasen mit definierten Meilensteinen. Je nach Projektart, Projektprodukt, Branche etc. sind Phasenmodelle i. d. R. individuell auf die Aufgabenstellung ausgerichtet.

Von AMM-Solutions kriegen Sie eine Unterstützung bei:

• Projektdefinition: Das Ziel des Projekts wird festgelegt, Chancen und Risiken werden analysiert und die wesentlichen Inhalte festgelegt. Kosten, Ausmaß und Zeit werden grob geschätzt; bei großen Projekten kann dies durch eine Machbarkeitsstudie unterstützt werden. Am Ende dieser Phase steht der formelle Projektauftrag.
• Projektplanung: In dieser Phase wird das Team organisiert, und es werden Aufgabenpläne, Ablaufpläne, Terminpläne, Kapazitätspläne, Kommunikationspläne, Kostenpläne, Qualitätspläne und das Risikomanagement festgelegt. Hierbei spielen so genannte Meilensteine eine wichtige Rolle.
• Projektdurchführung und -kontrolle: Diese Phase umfasst, abgesehen von der Durchführung selbst, für das Projektmanagement die Kontrolle des Projektfortschritts und die Reaktion auf projektstörende Ereignisse. Erkenntnisse über gegenwärtige oder zukünftige Abweichungen führen zu Planungsänderungen und Korrekturmaßnahmen.
• Projektabschluss: Die Ergebnisse werden präsentiert und in dokumentierter Form übergeben. In einem Review wird das Projekt rückblickend bewertet; die gemachten Erfahrungen werden häufig in einem Lessons-Learned-Bericht festgehalten. Der Projektleiter wird vom Auftraggeber entlastet.

Quelle: Wikipedia[Zugriff: 12.01.14]

Datenbanken

Eine Datenbank, auch Datenbanksystem (DBS) genannt, ist ein System zur elektronischen Datenverwaltung. Die wesentliche Aufgabe eines DBS ist es, große Datenmengen effizient, widerspruchsfrei und dauerhaft zu speichern und benötigte Teilmengen in unterschiedlichen, bedarfsgerechten Darstellungsformen für Benutzer und Anwendungsprogramme bereitzustellen. Ein DBS besteht aus zwei Teilen: der Verwaltungssoftware, genannt Datenbankmanagementsystem (DBMS) und der Menge der zu verwaltenden Daten, der Datenbank (DB) im engeren Sinn, zum Teil auch "Datenbasis" genannt. Die Verwaltungssoftware organisiert intern die strukturierte Speicherung der Daten und kontrolliert alle lesenden und schreibenden Zugriffe auf die Datenbank. Zur Abfrage und Verwaltung der Daten bietet ein Datenbanksystem eine Datenbanksprache an. Datenbanksysteme gibt es in verschiedenen Formen. Die Art und Weise, wie ein solches System Daten speichert und verwaltet, wird durch das Datenbankmodell festgelegt. Die gebräuchlichste Form eines Datenbanksystems ist das Relationale Datenbanksystem.

Wie wir helfen können:

• Anpassung und Entwicklung: Je nach den Bedürfnissen der Kunden werden entweder bestehende Datenbanken angepasst oder neue Datenbanken entwickelt. Die AMM-Solutions Datenbankspezialist wird nach Absprache die jeweils passende Art von Datenbank auswählen und mittels einer Beschreibungssprache die jeweiligen Anforderungen umsetzen. Wir entwickeln oder weiterentwickeln auch komplexee Business Inteligence Systeme
• Ausführung und Wartung: Neben der Erstellung und Adaptierung von bestehenden Datenbanken befassen sich die AMM-Solutions Datenbankspezialisten auch mit dem Einsatz und der Wartung von Datenbanken. In dieser Funktion legen wir beispielsweise die Kriterien für die Dateneingabe fest und überprüfen die Eingabe. Weiters wählen wir die geeigneten Speichermedien und sorgen für den optimalen Betrieb der Datenbank.
• Umgang mit Technologien: Unsere Datenbankspezialisten arbeiten mit verschiedenen Technologien zur Entwicklung, Installation, Wartung und Administration von Datenbanken. Die unterstützten Technologien und Software sind unten aufgelistet. Wir sind in der Lage die Datenbanks zu migrieren oder auch die Verbindungen zwischen heterogenen Systemen zu schaffen.

AMM-Solutions Expertise in Datenbanken:

• Adabas - das kommerzielle Datenbanksystem der Software AG
• Adabas D - ein relationales Datenbanksystem, es ist in SAP DB übergegangen. Nicht verwandt mit Adabas
• BaseX - Open Source, XML-Datenbank des Lehrstuhls "Database & Information Systems" der Universität Konstanz
• Berkeley DB - eine einfache und schnelle Datenbank von Oracle
• Btrieve - Jetzt Pervasive SQL
• Cloudscape - kostenlose relationale Datenbank. Wurde von Apache Software Foundation übernommen und in Derby umbenannt
• DB2 - das kommerzielle relationale Datenbanksystem der Firma IBM
• dBASE - erste weitgenutzte Datenbank-Applikation für Mikrocomputer
• DISQLite3 - schnelle und leistungsfähige, sehr kleine eingebettete SQL-Datenbank für Delphi. Basiert auf und ist kompatibel zu SQLite, kommt jedoch ohne DLLs aus
• FileMaker - eine kommerzielle Standalone-, Client/Server- und Web-Datenbank von FileMaker Inc. (100 %-ige Tochtergesellschaft der Firma Apple)
• GNU SQL - ein relationales Open Source-Datenbanksystem für Unix/Linux
• GUPTA-SQLBase - Datenbank der Gupta Technologies. Später als SQLWindows eines der ersten relationalen Datenbanksysteme, das unter Microsoft Windows lief
• Hazelcast - eine in Java implementierte Datenbank (Hazel Bilisim Limited 2008 Istanbul. Lizenz: Apache Lizenz Version 2.0
• HSQLDB - eine in Java implementierte Datenbank (früher bekannt als Hypersonic) in OpenOffice.org Base integriert
• Helios neXt - Datenbanksystem der ISD Dortmund als PDM/PLM System
• Ingres - ein relationales Datenbanksystem von der University of California, Berkeley
• JDataStore - eine Java Datenbank von der Firma Borland
• Lotus Notes - ein verteiltes, dokumenten-orientiertes Datenbanksystem von Lotus Software, einer Tochterfirma von IBM
• MariaDB - relationales Datenbanksystem Fork von MySQL. Enthält vor allem einige zusätzliche Storage-Engines
• MaxDB - ehemals SAP DB, seit Release 7.7 SAP MaxDB, wird von der SAP entwickelt und vertrieben. Dient allen SAP-Produkten wie SAP R/3, NetWeaver, Business ByDesign als Datenbankplattform
• Microsoft Access - das relationale Datenbanksystem von Microsoft für PCs
• Microsoft SQL Server - das relationale Datenbanksystem von Microsoft für große Anwendungen
• MongoDB - eine in C++ entwickelte dokumentenbasierte Datenbank
• mSQL - leichtgewichtiges Datenbankmanagementsystem
• MySQL - das relationale Datenbanksystem aus Schweden als Open-Source. Vielfach auf Internet-Servern eingesetzt
• octobase - Datenbanksystem für Microsoft Windows, nutzt MySQL, PostgreSQL und SQLite als Datenbank
• Oracle Database - das kommerzielle, relationale Datenbanksystem der Firma Oracle
• Oracle Rdb für OpenVMS - kommerzielles, relationales Datenbanksystem der Firma Oracle speziell für OpenVMS-Betriebssysteme (bis 1994 DEC Rdb der Firma Digital Equipment Corporation)
• OpenOffice.org Base - Standalone-Datenbank des OpenOffice.org Paketes
• Pervasive SQL - relationale und transaktionale DB (früher Btrieve)
• Postgres Plus - ein kommerzielle Variante von PostgreSQL mit einigen Zusatzfunktionen von EnterpriseDB
• PostgreSQL - eine objektrelationale Datenbank als Open Source
• PointBase - Relationale SQL Java Datenbank für J2EE
• SAP MaxDB - relationales Datenbanksystem Fork von Adabas D, seit 2000 unter GPL/LGPL Lizenz für Versionen 7.2 bis 7.4 mit Bezeichnung SAP DB, ab Version 7.5 mit Bezeichnung MaxDB und seit Version 7.7 mit Bezeichnung SAP MaxDB
• SmallSQL - komplett in Java geschriebenes Datenbanksystem
• SQLite - Open-Source-Standalone-Datenbank
• Sybase - das relationale Datenbanksystem der Firma Sybase
• TurboDB - Eingebettetes SQL Datenbanksystem der Firma dataweb GmbH, das sowohl speziell für Delphi als auch komplett in C# geschrieben verfügbar ist
• UDS - Netzwerk-Datenbanksystem der Firma Fujitsu Siemens Computers
• UniVerse - multidimensionale oder extended relational Datenbank der Firma IBM
• UniData - multidimensionale oder extended relational Datenbank der Firma IBM
• Visual FoxPro - Datenbank/Entwicklungsumgebung von Microsoft
• VistaDB - reine .Net-Datenbank von VistaDB Software, Inc

Quelle: Wikipedia[Zugriff: 12.01.14]

Data mining und Analyse der Businessprozesse

Unter Data-Mining versteht man die systematische Anwendung statistischer Methoden auf einen Datenbestand mit dem Ziel, neue Muster zu erkennen. Hierbei geht es auch um die Verarbeitung sehr großer Datenbestände (die nicht mehr manuell verarbeitet werden könnten), wofür effiziente Methoden benötigt werden, deren Zeitkomplexität sie für solche Datenmengen geeignet macht. Die Methoden finden aber auch für kleinere Datenmengen Anwendung. In der Praxis, vor allem im deutschen Sprachgebrauch, etablierte sich der angelsächsische Begriff "Data-Mining" für den gesamten Prozess der so genannten "Knowledge Discovery in Databases", der auch Schritte wie die Vorverarbeitung beinhaltet, während Data-Mining eigentlich nur den Analyseschritt des Prozesses bezeichnet.
Die reine Erfassung, Speicherung und Verarbeitung von großen Datenmengen wird gelegentlich fälschlicherweise auch mit dem Wort Data-Mining bezeichnet. Korrekt verwendet bezeichnet es die Extraktion von Wissen, das "gültig (im statistischen Sinne), bisher unbekannt und potentiell nützlich" ist "zur Bestimmung bestimmter Regelmäßigkeiten, Gesetzmäßigkeiten und verborgener Zusammenhänge". Die AFM-Solutions bietet aber sowohl Vorbereitungsmaßnahmen von den Daten als auch nachfolgende Data-Mining Maßnahmen.

Beispiele unserer Leistungen:

• Ausreißererkennung: Identifizierung von ungewöhnlichen Datensätzen: Ausreißern, Fehlern, Änderungen
• Clusteranalyse: Gruppierung von Objekten aufgrund von Ähnlichkeiten
• Klassifikation: bisher nicht Klassen zugeordnete Elemente werden den bestehenden Klassen zugeordnet
• Assoziationsanalyse: Identifizierung von Zusammenhängen und Abhängigkeiten in den Daten in Form von Regeln wie "Aus A und B folgt normalerweise C"
• Regressionsanalyse: Identifizierung von Beziehungen zwischen (mehreren) abhängigen und unabhängigen Variablen
• Zusammenfassung: Reduktion des Datensatzes in eine kompaktere Beschreibung ohne wesentlichen Informationsverlust

Beispiele der Anwendungsfälle:

• Entscheidungsunterstützungssystem
• Rechnungsprüfung zur Betrugserkennung (Finanzsektor)
• Marktsegmentierung, beispielsweise Kunden in Bezug auf ähnliches Kaufverhalten bzw. Interessen für gezielte Werbemaßnahmen (Marketing)
• Warenkorbanalyse zur Preisoptimierung und Produktplatzierung im Supermarkt (Marketing)
• Zielgruppen-Auswahl für Werbekampagnen (Marketing)
• Kundenprofil-Erstellung zum Management von Kundenbeziehungen in Customer-Relationship-Management-Systemen (Marketing)
• Business Intelligence (Marketing)
• Angriffserkennung (Internet)
• Empfehlungsdienste für Produkte wie beispielsweise Filme und Musik (Internet)
• Netzwerkanalyse in sozialen Netzwerken (Internet)
• Web-Usage-Mining um das Nutzerverhalten zu Analysieren (Internet)
• Textmining zur Analyse von großen Textbeständen (Internet)
• Bibliometrie
• Explorative Datenanalyse

Angewendete Software:

• GNU R-Projekt mit Schwerpunkt Statistik
• RapidMiner (früher YALE ("Yet Another Learning Environment")) mit Schwerpunkt Maschinelles Lernen, alle Phasen des gesamten Data-Mining-Prozess von der Datenintegration und -transformation (ETL-Prozess) über die Modellierung, automatische Optimierung und Evaluierung bis zur operativen Anwendung und Berichterstellung (Reporting) abdeckend

Analyse der Businessprozesse

Geschäftsprozessanalyse ist die Prozessanalyse von Geschäftsprozessen. Prozesse werden dokumentiert/modelliert, analysiert und optimiert. Im Rahmen des Controlling und des strategischen Managements werden Prozesse innerhalb eines Unternehmens mit Hilfe von Kennzahlensystemen effizient gestaltet, um die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens zu erhöhen und dessen betriebswirtschaftliches Ergebnis zu verbessern. Hierbei gilt es, Durchlaufzeiten zu minimieren, Qualitätsstandards zu gewährleisten und Kosten zu senken. Um Arbeitsabläufe zu verbessern, ist auch der Beitrag der Personalarbeit zum Unternehmenserfolg zu berücksichtigen.

AMM-Solutions beschäftig sich hauptsächlich mit Rechnergestützten Analyse der Businessprozesse. Eine Prozessanalyse vergleicht den Ist- mit dem Sollzustand eines Prozesses. Es ergeben sich dabei zwei Varianten: Top-Down- und Bottom-up-Ansatz. Beim Top-down-Ansatz werden von der obersten Unternehmensebene ausgehend verschiedene Geschäftsprozesse auf Teilprozesse und Prozessschritte heruntergebrochen. Der Bottom-up-Ansatz zeichnet sich hingegen durch eine Zusammenfassung verschiedener Arbeitsschritte zu Teilprozessen und letztendlich zu Geschäftsprozessen aus.

Die typische Prozessanalyse wird von uns oft nicht durch Auswertung von Organisations- und Arbeitsunterlagen und gegebenenfalls Mitarbeiterinterviews, sondern auch durch Benchmarking, Schwachstellenanalyse, Checklistentechnik, Referenzanalyse, Vorgangskettenanalyse unterstützt werden.

Quelle: Wikipedia[Zugriff: 12.01.14]