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Digitization & Technology

Data transformed into growth.

msg advisors - Roadmaps zur digitalen Exzellenz

msg advisors formen auf der Grundlage smarter Technologien, Systeme und Data Analytics-Methoden Wachstums- und Effizienztreiber, konzipieren neue Geschäftsmodelle und sorgen für die nachhaltige Optimierung und Integration von Systemen und Prozessen.

Process Digitization & Platforms
  • Digitalisierung von Wertschöpfungsprozessen: Planung und Re-Design operativer Prozesse im Kontext der digitalen Transformation, insbesondere in den Feldern Produktion, IT-Organisation, Supply Chain Management und Compliance. Aktivierung von Digitalisierungspotenzialen, etwa durch Predictive Maintenance in Energienetzen, bei der Verbesserung von Handelsprozessen oder IT-Infrastrukturen.
  • Entwicklung von Ökosystemen: Konzeption und Implementierung von Ökosystemen unter Berücksichtigung marktspezifischer Funktionsweisen und regulatorischer Rahmenbedingungen. Dabei u.a. Definition des Ertragsmodells sowie von Zielkunden, -partnern, -märkten und -kanälen unter Berücksichtigung der Balance zwischen dem laufenden und dem neuen Geschäftsmodell. Weiterentwicklung vorhandener Ökosystem-Architekturen mit dem Schwerpunkt auf Kunden- und Partnerbeziehungen sowie auf der Datenintegrität und -verfügbarkeit.
  • PMO: Projekt Management Office bei komplexen Investitionsprojekten im Kontext von Transformations- / Digitalisierungsmaßnahmen. Gestaltung der Prozesse für das Programm-, Portfolio- und Projektmanagement von der Initialisierung bis zur Implementierung sowie Einführung von Project Governance, Project Controlling und Projektkommunikation.
Enterprise Architectures
  • Errichtung zukunftsorientierter Unternehmensarchitekturen: Bewertung und Entwicklung von Enterprise Architectures in Hinblick auf ihre Zukunftssicherheit, insbesondere unter Berücksichtigung von Kostensenkungspotenzialen, Risikominimierung sowie einer Abstimmung von Geschäft und Technologie.
  • IT-Harmonisierung und -Modernisierung: Neugestaltung von Unternehmensarchitekturen mittels branchenspezifischer Referenzarchitekturen und State-of-the-Art-Technologien / Konzepten. Berücksichtigung unterschiedlicher Reifegrade innerhalb der Organisation oder bei Kunden / Partnern, um Geschäftsprozesse bestmöglich zu unterstützen. Zugriff auf die umfassende Technologieexpertise der msg-Gruppe, etwa um eine optimale „End-to-end“-Lieferfähigkeit zu erzielen.
  • Paperless Operations: Verbesserung der Effizienz und Qualität bei der Datenerfassung, -verwaltung sowie -archivierung beim Aufbau papierloser Arbeitsprozesse, etwa bei der Dunkelverarbeitung in der Versicherungswirtschaft oder der Neugestaltung von Laboren und Fertigungslinien.
Smart Analytics & Data Management
  • Data Analytics & Management: Intelligente Verknüpfung unterschiedlicher Datenquellen zur Sicherung der Geschäftsfähigkeit. Prüfung der Datenressourcen und Ermittlung von Verbesserungsoptionen bei der Gestaltung datenbasierter Geschäftsprozesse sowie der Verwaltung von Daten. Schwerpunkte bilden hierbei die Datensynthese und -analyse sowie das Datenmanagement hinsichtlich Governance, Monetarisierung und Compliance.
  • Advanced Analytics: Einsatz neuster Datenanalyseverfahren, um zum richtigen Zeitpunkt anhand der wesentlichen Informationen entscheidungsfähig zu sein („Data2Wisdom“). Dabei u.a. Einsatz von Predictive Maintenance / Analytics Technologien, z.B. bei der Maschinenwartung oder der Prognose des Kundenverhaltens.
Industry 4.0 & IoT
  • Operationalisierung von Digitalisierungsstrategien: Anwendung des msg-eigenen „Digital Transformation Lifecycle“ bei der Konzeption und Umsetzung von Industrie 4.0 / IoT Strategien. Umfassende Betrachtung anhand von Faktoren wie „Digital Vision“, „User Experience“ und „Enterprise Architecture“.
Disruptive Technologies
  • Artificial Intelligence (AI): Identifikation von Szenarien für den Einsatz von AI-Technologien, um Abläufe und Strukturen weiterzuentwickeln und zu automatisieren, technologische und prozessuale Komplexitätstreiber zu beherrschen und neue Services sicher und effizient zu skalieren. Anwendungsbeispiele u.a. im Tendermanagement, Legacy-IT sowie bei der Digitalisierung bankfachlicher Prozesse.
  • Machine Learning (ML): Beratung beim Einsatz von Machine Learning Technologien, etwa hinsichtlich Regression, Klassifikation, linearen und nicht-lineare Methoden oder Deep Learning.
  • Robotization (RDA & RPA): Optimierung der Qualität und Geschwindigkeit von Arbeitsabläufen und Kommunikationsprozessen durch Automatisierung; Unterstützung bei der Entwicklung der geeigneten Strategie, der Auswahl passender Technologien sowie bei deren Implementierung und Weiterentwicklung im Tagesgeschäft.

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