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Ab sofort veröffentlichen wir Kolumnen, in denen erfahrene GlobalLogic-Experten über die ersten Schritte im Beruf sprechen.

Heute werden wir über eine andere sehr beliebte Branche für den „Start in die IT“ sprechen – den Quality Assurance Engineer (Qualitätssicherungsingenieur). Wir werden die Position des manuellen QA-Ingenieurs betrachten, da die automatisierte QA andere Besonderheiten aufweist.

Wo soll man anfangen?

Der erste Schritt sollte sein, mich zu fragen: Ist das das Richtige für mich? Fragen Sie sich, ob Sie die Welt um uns herum jemals auf ihre Nutzbarkeit hin überprüft haben. Einfache Fragen:

  • Zum Beispiel, warum der Deckel der Wasserflasche immer im Uhrzeigersinn aufgeschraubt wird. Was passiert, wenn ein Unternehmen versucht, die Regeln zu ändern?
  • Fallen Ihnen irgendwelche einfachen, konstruktiven „Fehler“ auf – zum Beispiel beim Verlegen von Fliesen, wo einer der Steine eindeutig fehl am Platz ist!

Die Liebe zum Detail und die Fähigkeit, die Umgebung und das System auf „Zuverlässigkeit“ im Allgemeinen zu analysieren, sind untrennbare Merkmale des Testers.

Wenn Sie sich bereits für diesen Weg entschieden haben, lassen Sie uns über die Vorteile sprechen. Der Weg zum Manual QA Engineer hat die folgenden Vorteile:

  1. Niedrige Schwelle für den Einstieg in das Fachgebiet. Es sind von Anfang an keine so genannten „Hard Skills“ erforderlich – Kenntnisse von Programmiersprachen, wie beim Entwickler, oder Hardware, wie beim Systemadministrator.
  2. Große Marktnachfrage. Es gibt immer ein Projekt nach Ihrem Geschmack, denn manuelle Tester können sich an fast jede Umgebung anpassen. Es gibt keine starre Bindung an die Technologie und ihre Veränderungen, wie bei Entwicklern oder Tester-Automaten. Das Projekt kann in jeder beliebigen Programmiersprache geschrieben werden, was nur minimale Auswirkungen auf den Testansatz hat.
  3. Verschiedene Vektoren der Entwicklung. Sie können in jeden Bereich Ihrer Wahl eintauchen: von der Spieleentwicklung mit Regeln, die sich fast täglich ändern, bis hin zu medizinischen Projekten mit sehr stabilen und geregelten Regeln, aber mit einem Haufen formaler Dokumentation. Von Sicherheitstests bis zur Konzentration auf UX, d.h. User Experience.

Wie kann man sich vorbereiten?

Die Prioritäten bei der Vorbereitung auf die erste QS-Arbeit lassen sich anhand der folgenden Liste ordnen:

  1. Englischkenntnisse. An erster Stelle, weil sie die Grundlage bilden. Von allen in der IT und insbesondere in der Qualitätssicherung allgemein geforderten Fähigkeiten erfordert der Erwerb dieser Kenntnisse den größten Aufwand. Natürlich ist es möglich, ein Projekt ohne Englisch zu finden. Aber dann reduziert sich die Zahl der möglichen Stellen stark auf lokale Projekte oder auf Projekte, bei denen nur englische Dokumentation benötigt wird (Google Translate kann hier helfen, aber vergessen Sie nicht, dass die Technologie noch nicht perfekt ist und die Zeit vergeht).
  2. Verstehen des Testprozesses. Die Möglichkeit, sich auf das Projekt zu konzentrieren und zu verstehen, was Sie brauchen, wird nicht nur Ihnen, sondern auch Ihrem Kunden das Leben leichter machen. Seien Sie jedoch darauf gefasst, dass Sie erst bei der Arbeit an einem echten Projekt vollständig verstehen werden, wovon Sie sprechen. Der Autor dieser Kolumne hat sich erst im zweiten Monat seiner Berufserfahrung ein Bild von diesem Beruf gemacht!
  3. Kenntnis der Terminologie der Qualitätssicherung. Hier hilft Ihnen die einzige internationale Zertifizierung dieses Berufsstandes ISTQB Glossary. Diese Zertifizierung garantiert Ihnen praktisch eine QS-Stelle.
  4. Verständnis für jeden SDLC oder, einfach gesagt, Softwareentwicklungsprozess. Beginnen Sie mit den agilen Prinzipien auf der offiziellen Website. Der populärste SDLC ist SCRUM , diese Vielfalt an Methoden ist leicht zu verstehen.
  5. Fehlerverfolgungssystem. Dies ist ein allgemeines Merkmal, das sowohl von QA- als auch von BA- und sogar PM-Positionen benötigt wird. Das beliebteste System ist hier natürlich JIRA. Es ist zwar nicht kostenlos, aber es gibt eine Testversion, so dass Sie lernen können, wie Sie selbst Tickets erstellen/ausfüllen können.
  6. Ungefähre Orientierung in der Automatisierung. Das ist ein großes Plus. Sie können es mit der Selenium IDE bekommen – das gibt es jetzt für Chrome.
  7. Sonstiges. Alle zusätzlichen Fähigkeiten, je nach den Bedürfnissen des Projekts.

Wie man lernt und eine Liste von Materialien

Wenn Sie etwas lernen, müssen Sie Ihre eigene Denkweise berücksichtigen! Ich lerne zum Beispiel am besten mit Videos, also würde ich mich in der heutigen Welt auf YouTube oder sogar TikTok konzentrieren. Der Unterschied zwischen letzteren ist die Geschwindigkeit und Einfachheit – alle Informationen sind zugänglich und in kurze Fragmente unterteilt, was den Prozess der Informationsaufnahme vereinfacht.

Wer gerne Bücher liest, soll es versuchen. Ich empfehle Ihnen, anzufangen mit

  • Roman Savin – „Testing Dot Com“
  • James Whittaker, Jason Arbon, Jeff Carolo – How Google Tests Software

Wenn Sie eher klassische soziale Netzwerke mögen und sich zum Beispiel nicht von Instagram lösen können, ist das kein Problem – denn auch dort finden Sie die nötigen Informationen. Die Hauptsache ist, dass Sie genau hinschauen.

Wenn wir aber über die Suche sprechen, dann braucht man noch die Fähigkeit, richtig zu suchen. Es gibt sogar Kurse darüber, wie man richtig googelt (und das ist nicht so einfach, wie es scheint). Außerdem sind die meisten Informationen und das meiste Wissen auf Englisch verfügbar, so dass auch dies eine notwendige Fähigkeit ist, wenn man relevante und vollständige Informationen finden will.

Aber das Wichtigste ist, dass man das, was man tut, liebt, sich dafür interessiert und keine Angst hat, zu experimentieren!

Die Themen Richtige Ernährung, Bewegung und Abbau der Auswirkungen von Stress auf den Körper sind heute aktueller denn je. In dem Bemühen, einen gesunden Lebensstil und das Wohlbefinden seiner Berater zu fördern, hat GlobalLogic im März das WellBeing Project ins Leben gerufen, eine Vortragsreihe über psychische Gesundheit, Sport, Ernährung und Schlaf.

In den neun Vorträgen haben wir nützliche und aktuelle Informationen über die Coronavirus-Pandemie, Quarantäne und Gesundheitskultur von Frau Uljana Suprun gehört. Die Psychologen Eugene Piletsky und Natalia Baikalova sprachen über Selbstwertgefühl, Beziehungen zu Partnern und Kindern in der Quarantäne, Prokrastination, Digital Detox und Werte. Viele sprachen über die physiologischen Auswirkungen von Bewegung auf den Körper, gesunde Ernährung als Grundlage für Lebensqualität. Und wie sieht es mit der praktischen Anwendung dieser durchaus nützlichen Tipps aus?

Für viele von uns war der Grund für die Umsetzung und Beschleunigung von Veränderungen in unserem Leben die Quarantäne. Schließlich hat jeder von uns diese Zeit auf seine eigene Art und Weise erlebt. Die Veränderungen haben sich auf alle Aspekte unseres Lebens ausgewirkt: vom üblichen Schlaf, der Ernährung, dem Sport – bis hin zu neuen psychologischen Herausforderungen (Ängste, Stress, Unruhe usw.).

Um effektiv zu bleiben, war es wichtig, neue Erfahrungen zu machen, sich zu verändern und an neue Bedingungen anzupassen. Aber wie jede Geschichte hat auch diese am Ende eine positive Seite. Daher schien die Quarantäne eine Gelegenheit zu sein, die es uns ermöglichte, Veränderungen vorzunehmen und neue Gewohnheiten zu entwickeln.

Eine großartige Ergänzung und in gewisser Hinsicht sogar ein Auslöser für Veränderungen war für mich auch das Projekt „Wellbeing (Wohlbefinden)“. Die Themen ausgewogene Ernährung, geistige und körperliche Gesundheit mögen simpel und wenig beachtenswert erscheinen, aber ich war daran interessiert, professionelle Ratschläge von Psychologen, Ärzten und Fachleuten zum Thema Wohlbefinden zu hören. Als das Projekt anlief, machte ich es zu meiner Priorität, an diesen Webinaren teilzunehmen.

Beginnend mit dem Vortrag von Uljana Suprun über grundlegende Empfehlungen für die Gesundheitskultur und weiterführend mit dem Webinar von Natalia Baikalova über emotionale Stabilität, begann sich der Fokus in die richtige Richtung zu verändern:


  • Gesunde Ernährung – mehr Obst, Gemüse, Grünzeug, Vorbereitung und Planung von Menüs im Voraus, um nicht in die Versuchung zu geraten, Pizza oder andere Junkfoods zu bestellen.
  • Aufmerksamkeit auf den Schlaf – mindestens 7 Stunden Ruhe. Schlafausgleich an den Wochenenden ist der falsche Ansatz zur Erholung.
  • mehr Wasser zu trinken und den Raum öfter zu lüften.
  • Sport – die übliche Belastung hat geholfen.
  • Die psychische Gesundheit ist genauso wichtig wie die körperliche Gesundheit. Dies ist eine Gelegenheit, allein zu sein, wenn nötig, und Unterstützung von der Familie. Die Hauptsache ist, dass man auf seine Gefühle, Emotionen und Erfahrungen hört.

Schon vor der Quarantäne habe ich oft über soziale Medien und die Zeit, die ich damit verbringe, nachgedacht. Aber es wurden keine so entscheidenden Maßnahmen ergriffen. Und hier bei Piletskys Webinar hörte ich von einer der „radikalen“ Methoden der digitalen Entgiftung – „App Detox“ *, deren Kern darin besteht, alle Programme – Attraktoren – vom Telefon zu entfernen: Facebook, Instargam, TikTok und mehr. Und hier ist er – ein Auslöser!

Instagram und Facebook-Anwendungen wurden aus dem Telefon entfernt, so dass nur der Zugang vom Computer blieb. Und, um ehrlich zu sein, der positive Effekt war sofort spürbar – es wurde viel ruhiger. Man musste nicht mehr ständig den Newsfeed überprüfen, die Dopamin-„Sucht“ aufrechterhalten, das Telefon kontrollierte einen nicht mehr.

Im Moment „lebt“ mein Telefon noch ohne Anwendungen für soziale Netzwerke, aber da ich weiß, wie sich neue Gewohnheiten bilden, kann man sagen, dass diese Geschichte zu einfach und glücklich erscheint. In der Tat kann ich immer noch von Zeit zu Zeit über den Browser des Telefons auf das soziale Netzwerk zugreifen. Soziale Netzwerke ermöglichen es mir, interessante Ereignisse, Veröffentlichungen und Kommentare zu beruflichen und relevanten Themen zu verfolgen. Aber jetzt hat der Anteil des bewussten Konsums von Facebook und Instagram in meinem Leben definitiv eine andere Bedeutung erlangt.

 

Es gibt viele Möglichkeiten der digitalen Entgiftung:


  1. Kognitive Techniken, deren Kern darin besteht, dass wir beginnen, unsere automatischen Überzeugungen wahrzunehmen und sie zu überprüfen. Zum Beispiel das Bedürfnis, soziale Netzwerke zu nutzen.
  2. Die Vermutung einer falschen Nachricht, deren Hauptzweck es ist, den News-Feed anzupassen, Aussortieren, was nicht benötigt wird, und die Änderung der ersten Reaktion auf die Nachrichten, die Wahrnehmung als „Fake“-Nachrichten, dh nicht sofort an sie zu glauben. Und erst, wenn sich die Nachricht bestätigt, sie als die Wahrheit zu akzeptieren.
  3. Lokale Entgiftung oder digitaler „Sabbat“ – spezielle Zeitplanung ohne oder für soziale Netzwerke.
  4. Langsames Lesen ist eine meditative Technik, die es Ihnen ermöglicht, die Fähigkeit zur Konzentration und Verlangsamung zu entwickeln, während Sie aufmerksam sind.
  5. Analoge Erfahrung, deren Kern darin besteht, zu alternativen Kursen zu wechseln – Kochen, Sport, Gartenarbeit, Zeichnen und mehr.

Aber der Weg der digitalen Entgiftung, den jeder von uns unbedingt braucht, ist die digitale Askese, ein Modus, in dem wir bewusst beginnen, unsere Gewohnheiten wahrzunehmen und zu kontrollieren.

Das ist nicht einfach, aber es lohnt sich auf jeden Fall!

App Detox * – eine Methode der digitalen Entgiftung, bei der Programme – Attraktoren – vom Telefon entfernt werden – Facebook, Instargam, TikTok, usw. Aber bei dieser Methode kann es einige Abweichungen geben, denn es gibt einen Browser und die Möglichkeit, auf soziale Netzwerke über den Browser zuzugreifen. Deshalb ist es wichtig, diesen Prozess weiter zu erschweren und unserer Dopaminsucht zum Durchbruch zu verhelfen. Solche zusätzlichen Komplikationen können sein:

  • Timer-Programme, die nach einer bestimmten Zeit automatisch aus den sozialen Netzwerken „herausgeworfen“ werden
  • die Umkehrung des Farbspektrums, die das Betrachten sozialer Netzwerke unattraktiv und uninteressant macht.

Solche Komplikationen schaffen bestimmte Stresssituationen für das Gehirn, weil jedes Mal, wenn man das soziale Netzwerk betritt, mit unangenehmen Handlungen assoziiert wird, und brechen dementsprechend den Gewohnheitszyklus, weil es für Dopamin keine angenehme Belohnung ist.

Früher waren Begriffe wie Individueller Entwicklungsplan (IDP), Persönlicher Entwicklungsplan (PDP) und Karriereentwicklungsplan (CDP) noch nicht weithin bekannt und beliebt, und Karriereentwicklung wurde als Training oder langweiliger Auffrischungskurs angesehen. Die gute Nachricht ist, dass dies der Vergangenheit angehört! Heute ist berufliche Entwicklung spannend und verständlich.

„Willst du eine Führungskraft werden?“ – eine sehr einfache Frage. Personalverantwortliche stellen sie oft und erhalten positive Antworten. Aber wenn sie fragen, in welche Richtung wollen Sie gehen? Oder – wer ist die Führungskraft? Welche Schritte müssen Sie unternehmen, um diese Position einzunehmen? In dieser Phase ist es nicht immer einfach, die Antwort zu bestimmen, aber sie ist genauso wichtig.

Ernst von Feucherstersleben, ein österreichischer Wissenschaftler, Schriftsteller und Psychiater, sagte: „Ein Plan ist der Traum intelligenter Menschen.“ Wir bieten Ihnen an, einen Karriereplan vom Trainee zum Big Boss zu erstellen! Haben Sie es geschafft?

Start – Auswahl

Zunächst sei daran erinnert, dass jeder Plan im Laufe der Entwicklung angepasst werden muss und kann. Dies ist nur eine Skizze, ein Entwurf, der Ihnen helfen wird, den ersten Schritt zu tun.

Im Allgemeinen lassen sich alle IT-Berufe in mehrere Gruppen einteilen: Entwicklung, Tests, Design, Management, Marketing, Support und Analyse. Sie müssen keinen Code schreiben, um sich in der IT wiederzufinden.

Nehmen Sie dann ein Blatt Papier und beantworten Sie einige Fragen:

  • Was kann ich am besten?
  • Gibt es eine Berufsgruppe im IT-Bereich, in der diese Fähigkeiten gefragt sind?
  • Was sind die Anforderungen für eine solche Junior-Position?
  • Gibt es Kurse oder Schulungen, die es Ihnen ermöglichen, Teil des Unternehmens zu werden?
  • Wo und wie kann ich mir Fähigkeiten aneignen und sie in die Praxis umsetzen?

Die Fragen wurden beantwortet. Wie geht es nun weiter?

Wenn Sie sich für eine Richtung entschieden haben, wissen Sie bereits, was Sie für Ihre Traumstelle brauchen. Alles, was Sie tun müssen, ist, sich die fehlenden Fähigkeiten und Kenntnisse anzueignen. Wir empfehlen, mit kostenlosen unternehmensinternen Schulungsprogrammen zu beginnen. Auf diese Weise können Sie am besten herausfinden, ob die von Ihnen gewählte Richtung die richtige für Sie ist.

Entwicklung. Karriere

Auf geht’s! Wir haben unsere Wahl getroffen. Was nun? Es ist wichtig zu verstehen, wie Sie Ihre Karriere aufbauen können.


Nadiya Vakulenko, Junior Specialist, Consultant für Personalentwicklung, GlobalLogic Ukraine, kommentiert:

Das Unternehmen kann sich auf zwei Arten entwickeln: horizontal und vertikal. Der Unterschied zwischen beiden ist, wie viele Menschen man beeinflussen kann.

Horizontale Entwicklung

Hierbei handelt es sich um eine Erweiterung des Funktionsumfangs in der aktuellen Position. Mit der Zeit verbessert eine Person nicht nur ihre technischen Fähigkeiten, sondern vertieft sich in ein oder zwei Bereiche, in denen sie schließlich zum Experten wird. Zunächst löste man eine bestimmte Art von Problem, später erweiterte man den Aufgabenbereich, beherrschte neue Ansätze und begann, etwas anderes zu schaffen – das ist horizontale Entwicklung und genau das, was wir zu Beginn unserer Karriere brauchen. Mit anderen Worten, es handelt sich um die Entwicklung und Vertiefung der eigenen Talente in einem bestimmten Berufsfeld oder Technologiebereich.

Vertikale Entwicklung

Bei GlobalLogic ist dies in zwei Richtungen möglich – in die technische und in die unternehmerische. Die technische Richtung sieht vor, dass der Berater sein technisches Fachwissen weiter vertieft und sich das Endziel setzt, ein Architekt zu werden. Die Management-Richtung – hier geht es um die Erhöhung der Verantwortung für Ihr Team. Wenn Sie z. B. die Position eines Teamleiters erreichen, können Sie anschließend in die Position eines Managers für dasselbe Projekt aufsteigen. Der Umfang der Managementaufgaben wächst je nach vertikaler Ebene – Team Lead Associate PMPM Senior PM und so weiter.

Die Frage, welchen Weg man wählen soll, ist schwierig, aber man muss sie selbst beantworten. Aber es gibt jemanden, der Ihnen hilft, die gewählte Richtung einzuschlagen!

Es gibt zwei Personen, die direkt bei der Entwicklung helfen können: Ihr Teamleiter/Projektmanager (PM) und die Personalabteilung. Während der Teamleiter oder der Projektmanager Ihnen immer bei technischen Fragen helfen und zu Ihrer Entwicklung als technischer Experte beitragen wird, besteht die Hauptaufgabe der Personalabteilung darin, Ihnen alle möglichen Instrumente für Ihre Entwicklung zur Verfügung zu stellen.

Die moderne Personalabteilung verfügt über Techniken, die die berufliche Entwicklung von Fachleuten in verschiedenen Bereichen fördern. Dabei handelt es sich um internationale Programme, die in führenden IT-Unternehmen auf der ganzen Welt eingeführt wurden.


Nadiya Vakulenko, Junior Specialist, Consultant für Personalentwicklung, GlobalLogic Ukraine, kommentiert: 

Bei GlobalLogic verwenden wir zwei Hauptinstrumente, um Ihnen zu helfen, Ihre Ziele zu strukturieren und einen Schritt-für-Schritt-Plan zu entwerfen, wie Sie sie erreichen können.

Individueller Entwicklungsplan (IDP) Dient dazu, neue Fähigkeiten für Ihre aktuelle oder potenzielle Position zu erwerben. Das Ziel ist in mehrere Aufgaben unterteilt, die die Entwicklung des theoretischen Teils und, was noch wichtiger ist, die Entwicklung der erforderlichen Hard- oder Soft Skills abdecken.

Bei der Festlegung der Aufgaben im IDP verwenden wir den 70/20/10-Ansatz:

70 % der Aufgaben werden durch das Lernen am Arbeitsplatz abgedeckt – was in der Arbeitsumgebung erarbeitet wird, praktischer Erwerb von Fertigkeiten;

20 % sind ein Format wie Wissensaustausch – eine Person bereitet beispielsweise eine Präsentation vor, um die erworbenen Fertigkeiten besser zu beherrschen, oder arbeitet mit einem Mentor zusammen;

10 % der Aufgaben sind für die Arbeit mit akademischen Quellen, gedruckten Ressourcen, d. h. für die Selbstbildung vorgesehen.

Plan zur Leistungsverbesserung (PIP) Er zielt darauf ab, Fähigkeiten zu erwerben und zu verbessern, die bereits in der aktuellen Position von entscheidender Bedeutung sind, und kann für jemanden nützlich sein, der gerade erst anfängt oder sich mit einem Projekt oder einer Technologie befasst, die sich erheblich von seiner bisherigen Erfahrung unterscheidet.

Während der Umsetzung eines dieser Pläne überwacht der Vorgesetzte die Leistungen der Person und hält regelmäßige Besprechungen ab. Es ist wichtig, daran zu denken, dass Ihre berufliche Entwicklung in erster Linie Ihre Initiative ist und die Menschen um Sie herum Sie nur auf dem Weg dorthin unterstützen.

planning

Wenn man also einen Plan hat, sich regelmäßig mit dem Vorgesetzten trifft und weiß, wie sich die Verantwortungsebenen ändern, kann man innerhalb des Unternehmens den Weg vom Trainee zum Senior Specialist oder Manager gehen. Wie lange dies dauern kann, ist eine sehr philosophische Frage. Es gibt die Meinung, dass je mehr schwierige Situationen im Projekt auftreten, desto höher die Stufe als Spezialist.

Es ist wichtig, proaktiv zu sein, und dann kann der Weg vom Trainee zum Senior Specialist etwa 4-5 Jahre dauern.

Moderne Führungskraft

Wir haben bereits verstanden, dass die Ebene der Position der Ebene der Verantwortung entspricht. Logischerweise sollte das Verantwortungsniveau des Managers höher sein als das des Senior / TL. Aber hier kommt noch ein weiterer Faktor hinzu: Ihr Erfolg hängt von der Qualität und Produktivität Ihres Teams ab. Die Umstrukturierung von einem individuellen zu einem kollektiven Ergebnis kann 6-7 Monate dauern! Es ist nicht so schnell und einfach, wie es auf den ersten Blick scheint.

Die Hauptaufgabe des Teams ist es, einen Fluss zu schaffen, während die Hauptaufgabe des Managers darin besteht, die Felsbrocken auf dem Flussweg zu entfernen. Und dieses Schema funktioniert.

Es gibt ein großes Plus, das die Ebene der Entwicklungsaufgaben zum Beispiel vom Projektmanagement unterscheidet – es ist der Wechsel von operativen zu strategischen Aufgaben. Früher sahen Sie nur Ihr Projekt und bewerteten die Situation nur für sich selbst, Ihr Team. Jetzt sehen Sie die Situation des gesamten Projekts und tun dies für mehrere Projekte, nicht nur für Ihr eigenes. Hinzu kommen die Kommunikation mit den Kunden, Motivationsfähigkeiten und das Teammanagement.

Sie müssen sich nur nach vorne bewegen.

Zusammengefasst. Mark Zuckerberg hatte keine Führungserfahrung, bevor er Facebook gründete, und er hat seine Karriere recht erfolgreich aufgebaut. Steve Jobs hat vor der Gründung von Apple noch nie ein großes Unternehmen geleitet. Aber sie hatten Energie, eine Vision und – was am wichtigsten ist – einen Plan! Machen Sie Ihren eigenen.

Remote-Arbeit ist einer der wichtigsten weltweiten Trends auf dem Arbeitsmarkt. Unter den heutigen Bedingungen ist dies für viele Berufstätige die einzig mögliche Form der Arbeit. Natürlich hat die Fernarbeit viele Vorteile: Autonomie, Flexibilität der Arbeitszeiten, die Möglichkeit, von jedem Ort der Welt aus zu arbeiten. Für viele Berufstätige kann sie jedoch eine ernsthafte Herausforderung darstellen: Sie kann nicht nur zu einer geringeren Produktivität, einem Rückgang des emotionalen Hintergrunds und so weiter führen. Gerade jetzt, wo es draußen warm und sonnig ist, Freunde zum Grillen eingeladen sind oder die Stadt verlassen haben, wollen sie nicht zu Hause sitzen und Arbeits-E-Mails sortieren.

In diesem Artikel haben wir die effektivsten Life Hacks gesammelt, die helfen, den Arbeitsprozess zu Hause zu organisieren, trotz all der Schönheit der Mai-Natur. Jeder wird in dieser Liste die nützlichsten Tipps für sich selbst finden können.

Tools für Remote Work:

Es gibt eine riesige Auswahl an „Arbeit von zu Hause“ Tools. Wir empfehlen vor allem die folgenden:

  • Microsoft Teams oder Skype.
  • Zoom (übrigens, dieser Dienst ist der beliebteste in der Welt nach der Anzahl der Downloads im Jahr 2020, einer Studie von GlobalLogic zufolge).
  • Hangouts.
  • Webex.
  • Slack – für Videokonferenzen und die Kommunikation mit Ihren Kollegen.
  • Google Drive und G-Suite – für die Online-Dokumentation und die Speicherung von Dokumenten.
  • Basecamp, Asana – für die gemeinsame Arbeit an Projekten.

Tipps zur Effizienz bei der Arbeit im Homeoffice:

Wie überlebt man also einen Haufen von Anrufen, Versammlungen, Konferenzen und Arbeitskarten?

  1. Organisieren Sie Ihren Arbeitsbereich. Im Idealfall ist es ein separater Raum mit einem Schreibtisch, an dem Sie arbeiten können, ohne von der Hausarbeit abgelenkt zu werden. Oder stellen Sie einen Teil des Zimmers für den Arbeitsbereich zur Verfügung. Vorzugsweise am Fenster, denn natürliches Licht wirkt sich positiv auf die Sehkraft, die allgemeine Leistungsfähigkeit und das Wohlbefinden während des Tages aus. Richten Sie den Arbeitsbereich so ein, als ob Sie in einem Büro wären. Halten Sie alles, was Sie brauchen, griffbereit: Kopfhörer und andere Geräte, ein Lieblingsnotizbuch und eine Tasse Tee oder Kaffee. Es ist sehr wichtig, dass Sie Ihren Arbeitsbereich nicht auf der Couch oder dem Bett einrichten, denn es wird sehr schwierig sein, sich lange auf den Arbeitsprozess zu konzentrieren, und Sie werden auf jeden Fall etwas schlafen wollen. Hinzu kommt, dass die Küche auch nicht der beste Platz zum Arbeiten ist, da die Häufigkeit von Zwischenmahlzeiten um ein Vielfaches zunehmen kann.
  2. Legen Sie Ihre Arbeitszeiten fest. So können Sie sich mit Ihrer Familie darauf einigen, dass Sie sich während dieser 8 Stunden möglichst wenig bewegen. Es wird Ihnen auch helfen, Ihre Zeit zu strukturieren – beginnen Sie pünktlich mit der Arbeit und halten Sie sich nicht lange auf mit Aufgaben, die auf morgen verschoben werden können. Außerdem können Sie sich in dieser Zeit besser auf die Arbeit konzentrieren und werden nicht durch kleine Haushaltsprobleme abgelenkt. Wir empfehlen auch, nicht 5 Minuten vor Beginn des Arbeitstages aufzuwachen. Lassen Sie sich Zeit für sich selbst, für das Frühstück und für etwas Sinnvolles (z. B. 10 Seiten eines Buches lesen, Sport treiben).
  3. Gehen Sie jeden Morgen zur Arbeit. Das bedeutet nicht, dass Sie zu Hause ein Hemd und einen formellen Anzug tragen müssen, aber ein Schlafanzug wird Ihnen nicht helfen, sich auf die Geschäftssituation einzustellen.
  4. Vergessen Sie Ihr Team und Ihre Kollegen nicht, kommunizieren Sie nicht nur über Arbeitsthemen, sondern nehmen Sie sich Zeit, um über gemeinsame Interessen, aktuelle Nachrichten, das Wetter und vieles mehr zu sprechen. Online-Tee oder -Kaffee kann eine gute Tradition sein.
  5. Egal, ob Sie im Büro oder zu Hause arbeiten, beschränken Sie Ihren Zugang zu den sozialen Medien während der Arbeitszeit. Es ist nämlich sehr leicht, dort eine Stunde oder länger „hängen zu bleiben“ und es gar nicht zu merken. Wenn Sie lieber mit Musik arbeiten, sollten Sie diese einschalten. Und wenn Sie die Geräusche der Natur oder des Büros wirklich vermissen, dann achten Sie auf die Dienste Noisli , A Soft Murmur und andere (um die Naturgeräusche zu Hause zu simulieren) und My Noise (um die Geräusche des Büros zu Hause zu simulieren).
  6. Achten Sie auf Ihre Gesundheit: Vergessen Sie nicht, öfter zu lüften, viel Obst und Gemüse zu essen, Ihre tägliche Wassermenge zu trinken, sich mehr zu bewegen und Sport zu treiben. Nutzen Sie die Zeit, die Sie früher auf dem Weg ins Büro und zurück verbracht haben, für Ihre eigenen Hobbys, Interessen und Ihre Gesundheit.
  7. Planen Sie Ihren Arbeitsablauf – nehmen Sie sich Zeit für Online-Meetings, aktive Arbeit und Pausen. Verlassen Sie in den Pausen Ihren „Arbeitsbereich“ und widmen Sie sich etwas anderem – verbringen Sie Zeit mit der Familie, lesen Sie ein Buch, sehen Sie sich ein interessantes Video an. Wenn es Ihnen schwer fällt, bestimmte Zeitlimits einzuhalten, stellen Sie auf Ihrem Telefon tägliche Erinnerungen ein oder verwenden Sie Tools für ein effektives Zeitmanagement. Zum Beispiel: Any.Do, Trello, Sectograph, Remember the Milk, Todoist, To Do Reminder.

Techniken und Praktiken für die Arbeit im Homeoffice:

Techniken, mit denen Sie lernen, Ihre Zeit produktiv zu nutzen, Zeit für die Erledigung von Aufgaben zu haben und Prioritäten zu setzen:

  • Getting things done (GTD) – Der Sinn dieser Technik besteht darin, alle Aufgaben aufzuschreiben und sie mit speziellen Symbolen zu kennzeichnen (z. B. ist ein leerer Kreis eine zu erledigende Aufgabe, ein halb gezeichneter Kreis eine erledigte Aufgabe, ein Kreis mit einem Kreuz ist eine abgebrochene Aufgabe usw.). Diese Methode hilft, das Gehirn von den laufenden Aufgaben zu befreien und sich auf deren Erledigung zu konzentrieren.
  • Tomato – Der Sinn dieser Technik besteht darin, alle Aufgaben aufzuschreiben und sie mit speziellen Symbolen zu kennzeichnen (z. B. ist ein leerer Kreis eine zu erledigende Aufgabe, ein halb gezeichneter Kreis eine erledigte Aufgabe, ein Kreis mit einem Kreuz ist eine abgebrochene Aufgabe usw.). Diese Methode hilft, das Gehirn von den laufenden Aufgaben zu befreien und sich auf deren Erledigung zu konzentrieren.
  • ABC analysis method – Die Liste der Aufgaben wird in 3 Gruppen unterteilt: A – wichtige Aufgaben, die wenig Zeit in Anspruch nehmen, B – Aufgaben von mittlerer Bedeutung, C – unwichtige Aufgaben, die viel Zeit in Anspruch nehmen. Diese Methode hilft bei der Verteilung der Aufgaben, insbesondere in Zeiten hoher Arbeitsbelastung.
  • Chronodex – Eine Methode, die diejenigen ansprechen wird, die Informationen besser grafisch wahrnehmen, denn anstelle der üblichen Liste wird ein Diagramm des Tages verwendet. Der Zeitplan ist ein Ziffernblatt von 6:00 Uhr bis 21:00 Uhr. Sie müssen jede Stunde in 4 Segmente von 15 Minuten unterteilen. Wenn Sie vorhaben, eine Aufgabe in einer bestimmten Zeitspanne zu erledigen, müssen Sie einen Pfeil einzeichnen und detailliert beschreiben, was Sie tun werden. Natürlich können Sie das Diagramm zu Ihrer Bequemlichkeit auch visuell verändern
  • Ivy-Lee method – Dies ist eine sehr einfache, aber wirksame Technik, die im Wesentlichen wie folgt funktioniert: Am Ende des Tages schreiben Sie 6 wichtige Dinge für morgen auf, wobei Sie sie von der wichtigsten zur unwichtigsten Aufgabe ordnen. Am nächsten Tag beginnen Sie mit der Aufgabe, die an erster Stelle steht, und gehen nicht weiter, bis Sie sie erledigt haben.

Es gibt viele verschiedene Ansätze und Methoden für eine effektive Tagesplanung, so dass jeder die für sich am besten geeignete finden kann.

Das wichtigste Fazit: Mit einer konsequenten Vorgehensweise ist es durchaus möglich, einen produktiven Arbeitsablauf zu Hause einzurichten. Das Wichtigste ist, Pausen zu machen, sich an einen Zeitplan zu halten, Zeit für persönliche und berufliche Bedürfnisse einzuteilen, die eigene Entwicklung nicht aufzuhalten und sich um sich selbst und seine Lieben zu kümmern. Und denken Sie daran, dass wir alle sehr unterschiedlich sind und dass das, was für Sie funktioniert, vielleicht nicht für jeden passt. Scheuen Sie sich also nicht, zu experimentieren, neue Werkzeuge zu nutzen und nach etwas zu suchen, das für Sie am besten funktioniert.

Wir wünschen Ihnen eine hohe Produktivität!

Die Suche nach einem Arbeitsplatz ist immer eine Herausforderung. Der Bewerber möchte dem Unternehmen gefallen und sich beweisen. Auf der anderen Seite versuchen die Vertreter des Unternehmens nicht nur die technischen Kenntnisse des Bewerbers herauszufinden ( Hard Skills ), sondern auch zu verstehen, ob er oder sie mit anderen Projektteilnehmern zusammenarbeiten kann und wie er oder sie der Wertebasis des Unternehmens entspricht ( Soft Skills ).

Wenn sich alles auf technische Fähigkeiten und Kenntnisse beschränken würde, wäre es für uns Personalverantwortliche viel einfacher, schnell „denselben Traumkandidaten“ zu finden. Aber es gibt immer Nuancen!

Was sind Hard Skills und Soft Skills?

Zunächst sollten wir die Begriffe definieren.

Hard Skills

Es handelt sich um Fachwissen und technische Fähigkeiten, wie Softwareentwicklung, Testen, Design usw. Sie sind oft leichter zu ermitteln und zu messen, da es sich um praktische Fähigkeiten handelt, die wir im Laufe der Zeit und durch Erfahrung erwerben.

Soft Skills

Es geht mehr um Verhalten und Denken, um Persönlichkeitsmerkmale. Sie sind in der Regel schwieriger zu messen, aber sie tragen auch dazu bei, dass man in bestimmten Rollen und Branchen erfolgreich ist.

Bei den Hard Skills geht es um die Fähigkeit, eine bestimmte Aufgabe zu erledigen. Bei den Soft Skills geht es eher darum, wie Fachleute dies tun und wie sie sich anpassen, mit anderen zusammenarbeiten, Probleme lösen und Entscheidungen treffen.

Ein wenig Geschichte. Bereits 1959 begann das US-Militär, einen wissenschaftlichen Ansatz für die Ausbildung von Offizieren zu entwickeln. Bei der Entwicklung dieses Programms erkannte man die Bedeutung nicht nur der beruflichen Fähigkeiten (Hard Skills), sondern auch der universellen Qualitäten (Soft Skills), die sich nicht systematisch trainieren lassen. Später wurden diese Konzepte als „hard“ für die Arbeit mit Maschinen und als „soft“ für die Arbeit mit Menschen bezeichnet. Nachdem sie im Militär und in der Psychologie Fuß gefasst hatten, wurden sie auch im Unternehmensumfeld relevant. Die Einteilung in diese Unterkategorien von Fähigkeiten findet sich sehr häufig in Stellenbeschreibungen, und sie sind heute für viele Fachleute in verschiedenen Bereichen relevant.

Globale Markttrends und die Erfahrung der meisten Führungskräfte in verschiedenen Branchen zeigen, dass Soft Skills wichtiger sind als Hard Skills. Allerdings hängt alles immer von Ihrer beruflichen Tätigkeit ab. So waren zum Beispiel Hard Skills schon immer wichtiger für technische Berufe und Soft Skills im Dienstleistungsbereich. Heute muss jeder, von der Führungskraft bis zum Auszubildenden, einen so genannten „Hybrid“ haben – eine Mischung aus technischen und „weichen“ Fähigkeiten.


Zu den wichtigsten Soft Skills gehören die folgenden:

  • Kritisches Denken – die Fähigkeit, bewusst zu analysieren und auf der Grundlage der verfügbaren Informationen unabhängige Entscheidungen zu treffen.
  • Effektive Kommunikation – die Fähigkeit, die eigenen Gedanken und Visionen klar auszudrücken, sowohl für ein technisch versiertes Publikum als auch für eine Person, die nicht in diesem Bereich arbeitet.
  • Emotionale Intelligenz – die Fähigkeit, Emotionen und Gefühle zu verstehen, sowohl die eigenen als auch die anderer, die eigenen Emotionen zu steuern und die Emotionen anderer zu beeinflussen.
  • Problemlösungsfähigkeit – die Fähigkeit, Probleme zu erkennen und Möglichkeiten und Ressourcen zu finden, um sie zu lösen.
  • Neugierde ist der innere Antrieb, Antworten auf aktuelle und wichtige Fragen zu finden. Dabei wird die Frage „Warum?“ gestellt, denn eine Antwort reicht nicht aus.
  • Geschäftssinn – Verständnis dafür, wo das Unternehmen steht, was es braucht und in welche Richtung es entwickelt werden muss.

Die beliebtesten Hard Skills in der IT-Branche sind laut einer Untersuchung von LinkedIn folgende:

  • Blockchain – erschien 2009 und wurde zur Unterstützung von Kryptowährungen entwickelt. Sie wird hauptsächlich dazu verwendet, digitale Daten sicher zu speichern, zu validieren, zu autorisieren und über das Internet zu bewegen.
  • Cloud Computing ist ein Tool, das den einfachen Zugriff auf Informationen über ein Netzwerk auf einen gemeinsam genutzten Pool von Rechenressourcen ermöglicht, die zunächst konfiguriert werden müssen (z. B. Kommunikationsnetze, Server, Speichermedien, Anwendungen und Dienste) und schnell bereitgestellt werden können und mit minimalem Zeitaufwand freigegeben werden.
  • Künstliche Intelligenz ist ein Zweig der Computerlinguistik und der Informatik, der sich mit der Formalisierung von Problemen und Aufgaben beschäftigt, die menschlichen Handlungen ähnlich sind.
  • UX Design ist eine Richtung, die den Prozess des Benutzerverhaltens durch die Bequemlichkeit, Nützlichkeit und Erwünschtheit des Produktes, das sie benutzen, unterstützt.
  • Geschäftsanalyse – Ermittlung von Geschäftsbedürfnissen und Identifizierung von Möglichkeiten zur Lösung von Geschäftsproblemen. Entscheidungen betreffen oft die Entwicklung von Softwaresystemen, können aber auch Prozessverbesserungen, bestimmte organisatorische Änderungen oder strategische Planung und Richtlinienentwicklung beinhalten.
  • Wissenschaftliches Rechnen ist ein schnell wachsender Bereich der angewandten Informatik und Mathematik. Es nutzt fortschrittliche Rechenleistung, um komplexe Probleme zu verstehen und zu lösen.
  • Data Science (Datenwissenschaft) ist ein Bereich wissenschaftlicher Methoden, Prozesse und Systeme, der sich mit der Gewinnung von Wissen aus strukturierten und unstrukturierten Daten in verschiedenen Formen befasst.
  • Videoproduktion – der Prozess der Erstellung von Videoinhalten. Im Wesentlichen handelt es sich um das Filmen mit Bild, das digital aufgezeichnet wird.
  • Affiliate Marketing – ist ein Instrument zur Förderung und Entwicklung eines Produkts im Internet.
    Verkauf – dessen Ziel es ist, die Bedürfnisse potenzieller Kunden zu verstehen, auf der Grundlage des Gehörten ein Wertangebot zu erstellen, Einwände zu beseitigen und die Vereinbarung zu festigen.

Wie kann man seine Hard und Soft Skills verbessern?

Versuchen wir nun zu verstehen, wie wir Hard Skills und Soft Skills verbessern können:


  • Ermitteln Sie Ihre Stärken und Schwächen. Machen Sie zwei Spalten in Word, Excel oder einfach auf einem Blatt Papier und markieren Sie sie: „+“ und „-„. Oder drei Spalten: „Gut entwickelte Fähigkeiten“, „Verbesserungswürdig“, „Unterentwickelte Fähigkeiten“. Holen Sie sich Feedback von Kollegen, die eine unabhängige Einschätzung abgeben können.
  • Setzen Sie für sich selbst Prioritäten, vom Wichtigsten bis zum Unwichtigsten, woran Sie später arbeiten können, unter Berücksichtigung der aktuellen Herausforderungen und der unmittelbaren Karrierepläne.
  • Erweitern Sie Ihre vorrangigen Fähigkeiten. Suchen Sie nach Ressourcen, Websites, Kursen, Programmen, Lektionen, Seminaren – alles, was Ihnen hilft, dieses Problem zu lösen und die erforderlichen Fähigkeiten zu verbessern. Coursera, Udemy, Prometheus helfen Ihnen bei der Entwicklung von Hard Skills, aber nur, wenn Sie den Kurs abschließen!
  • Beurteilen Sie Ihr Niveau „vorher“ und „nachher“. Bei Hard Skills ist es einfacher zu folgen als bei Soft Skills. Haben Sie zum Beispiel Adobe Photoshop in zwei Wochen beherrscht? Hat der zweiwöchige Verhandlungskurs Ihnen geholfen, Ihre Kommunikationsfähigkeiten zu verbessern? Bemerken Sie einen Unterschied in der Kommunikation mit Ihren Kollegen und Verwandten?
  • Wenden Sie das erworbene Wissen im Berufs- und Alltagsleben an. Es gibt nichts Schlimmeres, als Zeit, Mühe und manchmal auch Geld zu verschwenden. Wenn Sie nichts aus der Lektion lernen, ist diese Erfahrung einfach verloren. Kein Wunder, dass es eine 72-Stunden-Regel gibt: Wenn Sie die Daten aus dem Notizbuch oder der Präsentation nicht innerhalb von drei Tagen verwenden, verschwinden sie.
  • Suchen Sie nach neuen Lernmöglichkeiten, Artikeln, Ressourcen, verbessern Sie, was Sie bereits gelernt haben – der Perfektion sind keine Grenzen gesetzt. Gehen Sie zu Punkt №2 in der Prioritätenliste, aber vergessen Sie nicht Punkt №1 – auch er muss möglicherweise weiter verbessert und verfeinert werden.

Zum Schluss möchte ich sagen: Jede eurer Erfahrungen ist einzigartig. Ihr müsst also eure Fähigkeiten weiter verbessern, Neues lernen und weitermachen!

Die Automobilindustrie verändert sich ständig und mit ihr das Kauferlebnis. Global Logic Germany ist sich dessen bewusst und bietet innovative Lösungen, die einigen der größten Automobilhersteller der Welt dabei helfen, der Konkurrenz immer einen Schritt voraus zu sein. Wir nutzen Data Analytics, um ein digitales Kundenerlebnis zu schaffen, das unübertroffen ist. Unsere hochmodernen Datenlösungen bieten einen umfassenden Überblick über die Customer Journey, von der Recherche vor dem Kauf bis hin zu Service-Interaktionen nach dem Kauf. So helfen wir Automobilherstellern, ein nahtloses, personalisiertes Erlebnis zu schaffen, das den Bedürfnissen moderner Autokäufer entspricht.

Die digitale Transformation des Kundenerlebnisses

Das traditionelle Vertriebsmodell der Automobilhersteller verändert sich durch den digitalen Wandel und damit auch die Kundenerwartungen, was durch die COVID-Pandemie noch beschleunigt wird. Kunden erwarten jetzt ein Autokauferlebnis, das digital ist. 77 % der Kunden wären bereit, ein Auto online zu kaufen, wenn der Vorgang so einfach wäre wie der Kauf eines Flugtickets oder die Buchung eines Hotelzimmers. 1 von 4 Verbrauchern würde die Marke wechseln, wenn das Erlebnis beim Autokauf nicht seinen Erwartungen entspräche. 

Was sagen uns diese Ergebnisse? Das Kundenerlebnis in der Automobilindustrie muss digital ausgerichtet sein, um die Bedürfnisse und Erwartungen der Kunden zu erfüllen.

Daten: der Schlüssel zum Erfolg für Automobilhersteller

Daten sind der Schlüssel zum Erfolg, wenn es darum geht, diese neuen Kundenanforderungen zu erfüllen und ein optimales Kundenerlebnis zu bieten. Die Automobilindustrie sitzt auf einer Goldmine von Daten: Jeden Tag werden große Datenmengen an jedem Berührungspunkt entlang der Customer Journey generiert – von Kundeninteraktionen und Fahrzeugdaten bis hin zu Social-Media-Beiträgen und Traffic-Mustern. Auf diese Weise können Automobilhersteller einen 360-Grad-Blick auf ihre Kunden erhalten. Diese Daten können dann genutzt werden, um das Kundenerlebnis zu verbessern und eine personalisierte und nahtlose Customer Journey zu schaffen. 

Die Vorteile eines datengesteuerten Kundenerlebnisses für Automobilhersteller

Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Automobilhersteller ein effizientes, bequemes und individuelles Kundenerlebnis bieten. Ein datengesteuertes Kundenerlebnis ist der Schlüssel zum Erfolg in der Automobilbranche, weil es folgende Vorteile bietet:

  • Verkürzte Markteinführungszeit: Automobilhersteller können Daten nutzen, um Kundenbedürfnisse zu verstehen und Produkte zu entwickeln, die diesen Bedürfnissen entsprechen. So können sie neue Produkte schneller auf den Markt bringen.
  • Verbesserte Produktentwicklung: Daten können genutzt werden, um Kundenfeedback zu bewerten und notwendige Änderungen an Produkten in der Entwicklung vorzunehmen. Dies führt zu verbesserten Produkten, die den Kundenbedürfnissen besser entsprechen.
  • Höherer Umsatz: Ein datengesteuertes Kundenerlebnis kann Automobilunternehmen helfen, ihren Umsatz zu steigern, indem sie die Kundenpräferenzen verstehen und sie mit den richtigen Produkten zusammenbringen.
  • Bessere Kundenbindung: Automobilhersteller können Daten nutzen, um Risikokunden zu identifizieren und Maßnahmen zu ergreifen, um sie zufrieden zu stellen. Dies führt zu besseren Kundenbindungsraten.

Wie Automobilhersteller Data Analytics nutzen können, um den Autokauf zu verbessern

Mit Hilfe fortschrittlicher Datenanalyse können die Automobilhersteller das Kauferlebnis für ihre Kunden verbessern. Es gibt drei Hauptbereiche, in denen die Möglichkeiten von Big Data zur Verbesserung des Autokauferlebnisses genutzt werden können: Customer Behavior Analytics (Analyse des Kundenverhaltens), Predictive Analytics (Prädiktive Analyse) und Post-Purchase Measurement (Messung nach dem Kauf).

Customer Behavior Analytics: Schaffung eines personalisierten Autokauferlebnisses

Kundenorientierung und Personalisierung sind hier die Schlüsselwörter: Sammlung und Auswertung von Kundendaten, um Gewohnheiten und Trends zu erkennen. Data analytics sind der Schlüssel, um zu verstehen, worauf der einzelne Kunde Wert legt, um Prioritäten zu setzen, welche Funktionen den Kunden angeboten und welche Fahrzeuge ihnen gezeigt werden sollen. 

Darüber hinaus können Automobilunternehmen besser verstehen, wie Kunden mit ihrem Produkt interagieren, und so das Kundenerlebnis optimieren. Auf diese Weise können Automobilunternehmen ein persönlicheres, auf jeden einzelnen Kunden zugeschnittenes Kauferlebnis kreieren. 

Data analytics kann auch dazu genutzt werden, die Probleme der Kunden während des Autokaufs zu identifizieren. Wenn Automobilhersteller verstehen, warum ihre Kunden frustriert sind, können sie Änderungen vornehmen, um das Erlebnis zu verbessern. Wenn die Daten beispielsweise zeigen, dass die Kunden Schwierigkeiten haben, Finanzierungsoptionen zu finden, die ihren Bedürfnissen entsprechen, kann der Automobilhersteller mit den Kreditgebern zusammenarbeiten, um mehr Optionen anzubieten.

Predictive Analytics: Präventive Maßnahmen zur Erfüllung von Kundenbedürfnissen

Automobilhersteller können mit Hilfe von Data Analytics Kundenbedürfnisse vorhersagen und Maßnahmen ergreifen, um diese Bedürfnisse zu erfüllen, bevor der Kunde überhaupt danach fragen muss. Wenn ein Automobilhersteller beispielsweise weiß, dass sich ein Kunde für ein bestimmtes Automodell interessiert, kann er dem Kunden proaktiv Informationen über dieses Modell zusenden. Eine weitere Möglichkeit, wie Predictive Analytics zur Verbesserung des Autokaufs eingesetzt werden kann, besteht darin, Kunden dabei zu helfen, häufige Fehler zu vermeiden. Wenn aus den Daten hervorgeht, dass Kunden häufig vergessen, Wartungstermine zu vereinbaren, kann der Autohersteller Erinnerungen an die Kunden senden.

Darüber hinaus kann Predictive Analytics dabei helfen, Risikokunden zu identifizieren und Präventivmaßnahmen zu ergreifen, um sie zufrieden zu stellen. Wenn der Automobilhersteller weiß, welche Kunden wahrscheinlich zu einem Wettbewerber wechseln werden, kann er diese Kunden mit Kampagnen an sich binden.

Mit Hilfe von Predictive Analytics lassen sich auch Möglichkeiten für Cross-Selling und Upselling erkennen. Wenn die Daten zum Beispiel zeigen, dass Kunden, die einen bestimmten Fahrzeugtyp kaufen, auch am Kauf eines bestimmten Zubehörs interessiert sind, kann der Automobilhersteller sicherstellen, dass dieses Zubehör in den Verkaufsprozess einbezogen wird.

Schließlich können Predictive Maintenance und Analytics das Risiko von Rückrufaktionen verringern. Rückrufe sind für jeden Automobilhersteller ein Risiko. Sie können kostspielig sein und dazu führen, dass die Kunden das Vertrauen in eine Marke verlieren. Predictive Maintenance basiert auf der Idee, Daten zu nutzen, um vorherzusagen, wann etwas ausfallen wird. Durch die Überwachung von Sensordaten können Automobilhersteller Probleme erkennen, bevor sie zu ernsthaften Problemen werden. Fortgeschrittene Datenanalysen können sogar die Auswirkungen bestimmter demografischer Merkmale und Verhaltensweisen der Kunden auf die Rückrufaktionen vorhersagen. Dementsprechend können Automobilhersteller vorhersagen, bei welchen Kunden das Risiko einer Defekttreue besteht, und Maßnahmen ergreifen, um die Auswirkungen zu mildern.

Messung des Kundenerlebnisses

Schließlich ist die Messung des Kundenerlebnisses unerlässlich, um Fortschritte zu verfolgen und bewährte Verfahren zu ermitteln, die im gesamten Unternehmen genutzt werden können. Nachdem geprüft wurde, welche Kundenerfahrungsdaten derzeit gemessen werden und wie diese Daten zur Leistungsverbesserung genutzt werden, sollten die Daten zur Entwicklung einer Reihe von KPIs verwendet werden, die sich auf die wichtigsten Aspekte der Kundenerfahrung konzentrieren. Die KPIs sollten auf die Geschäftsziele des Unternehmens abgestimmt sein und die folgenden Kriterien erfüllen:

  • Die KPIs sollten umsetzbar sein, so dass sie zur Verbesserung des Kundenerlebnisses genutzt werden können.
  • Die KPIs sollten messbar sein, so dass der Fortschritt verfolgt werden kann.
  • Die KPIs sollten relevant sein, so dass sie sich auf die wichtigsten Aspekte des Kundenerlebnisses konzentrieren.
  • Die KPIs sollten zeitlich begrenzt sein, damit sie zur Verfolgung der Fortschritte im Laufe der Zeit verwendet werden können.

Einige Beispiele für Kundenerlebnis-KPIs, die von einem Automobilunternehmen gemessen werden könnten, sind:

  • Net Promoter Score (NPS): Der NPS misst die Zufriedenheit und Loyalität der Kunden. Er wird berechnet, indem der Prozentsatz der unzufriedenen Kunden vom Prozentsatz der zufriedenen Kunden abgezogen wird.
  • First Call Resolution Rate (Erstanruf-Lösungsrate): Die First-Call-Rate misst den Prozentsatz der Kundendienstanrufe, die beim ersten Anruf gelöst werden.
  • Customer satisfaction score (Kundenzufriedenheitswert): Der Wert für die Kundenzufriedenheit misst, wie zufrieden die Kunden mit dem Produkt oder der Dienstleistung sind, die sie erhalten haben.
  • Customer effect score (Bewertung des Kundenaufwandes): Die Bewertung des Kundenaufwands misst, wie viel Aufwand die Kunden empfinden, um das Produkt oder die Dienstleistung zu nutzen.

Um die Kundenzufriedenheit und -treue zu verbessern, ist es für Automobilunternehmen wichtig, die Kundenzufriedenheit auch nach dem Kauf zu messen. Anhand der in Umfragen nach dem Kauf erhobenen Daten können Bereiche ermittelt werden, in denen die Kundenzufriedenheit verbessert werden kann. Die Daten nach dem Kauf können dann genutzt werden, um Kundenbindungsprogramme zu entwickeln, die Anreize für weitere Käufe schaffen.

Data Analytics  ist ein wichtiger Erfolgsfaktor für Automobilhersteller

Automobilunternehmen, die keine Datenanalyse nutzen, sind im Nachteil. Auf dem heutigen Markt ist es für Automobilhersteller unerlässlich, ein tiefes Verständnis für ihre Kunden zu haben, um ein digitales Kundenerlebnis zu schaffen. Diejenigen, die keine Daten für ihre Geschäftsentscheidungen nutzen, werden bei der weiteren Entwicklung der Automobilindustrie zurückbleiben.

Global Logic kann auf lange Erfahrung in der Unterstützung von Automobilherstellern bei der Nutzung von Daten zur Verbesserung des Kundenerlebnisses zurückblicken. Wir verfügen über ein Team erfahrener Data Scientists, die sich in der Automobilbranche auskennen und wissen, wie man Daten aus der Automobilbranche effektiv auswertet und analysiert.

Wenn Sie das Kauferlebnis für Ihre Kunden verbessern möchten, können wir Ihnen helfen. Kontaktieren Sie uns noch heute, um mehr zu erfahren.

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine der am schnellsten wachsenden Branchen der Welt. Es gibt viele verschiedene Anwendungen für KI, aber das Gesundheitswesen ist als Branche von dieser Technologie besonders geprägt.

Bei GlobalLogic setzen wir KI ein, um das Gesundheitswesen zum Besseren zu verändern. Wir arbeiten an zahlreichen Projekten, bei denen KI zur Verbesserung der Patientenversorgung eingesetzt wird – darunter ein System, das potenziell lebensbedrohliche Zustände automatisch erkennen kann, und ein KI-gestützter Chatbot, der Patientenfragen beantworten kann. Außerdem entwickeln wir eine Plattform, die Ärzten und anderem medizinischen Fachpersonal mithilfe von KI hilft, fundiertere Entscheidungen über die Versorgung ihrer Patienten zu treffen. Durch den Einsatz von KI machen wir das Gesundheitswesen effizienter und verbessern das Leben von Patienten auf der ganzen Welt.

In diesem Beitrag gehen wir auf die 5 wichtigsten Vorteile von KI im Gesundheitswesen ein.

Vorteil #1: KI kann medizinischen Fachkräften bei der Diagnose von Krankheiten helfen.

Das Gesundheitswesen ist ein zunehmend komplexer Bereich und Fachkräfte im Gesundheitswesen müssen in der Lage sein, eine Vielzahl von Daten zu integrieren, um genaue Diagnosen stellen zu können. KI ist ein leistungsfähiges Werkzeug, das medizinischen Fachkräften helfen kann, große Datenmengen sinnvoll zu nutzen und Muster zu erkennen, die auf Krankheiten hinweisen können. So kann KI beispielsweise medizinische Bilder wie Röntgenaufnahmen und CT-Scans analysieren, um mögliche Problembereiche zu erkennen. KI kann auch zur Verarbeitung von Labortestergebnissen und Patientenakten eingesetzt werden, um Krankheitsmarker zu identifizieren.

KI hat sich bei der Diagnose von Krankheiten als unglaublich effektiv erwiesen. In einer Studie von IBM wurde festgestellt, dass KI Lungenkrebs mit einer Genauigkeit von 90 % diagnostizieren kann, was deutlich besser ist als die Diagnosegenauigkeit eines durchschnittlichen Arztes. KI kann auch dabei helfen, frühe Anzeichen von Krankheiten zu erkennen, was eine frühere Behandlung ermöglichen kann.

Vorteil #2: KI kann medizinischen Fachkräften bei der Behandlung von Krankheiten helfen.

Mit dem Fortschritt in der Gesundheitstechnologie steigt auch das Potenzial der KI, Fachkräfte im Gesundheitswesen bei der Behandlung von Krankheiten zu unterstützen. Mit Hilfe von KI-Anwendungen lassen sich bessere Diagnoseinstrumente entwickeln, komplexe biologische Systeme verstehen und neue Behandlungsmöglichkeiten finden. So wird KI beispielsweise zur Entwicklung einer neuen Generation von Krebsbehandlungen eingesetzt, die präziser und wirksamer sind als herkömmliche Therapien.

Darüber hinaus wird KI eingesetzt, um personalisierte Behandlungspläne für Patienten mit chronischen Krankheiten wie Diabetes zu erstellen. KI kann Ärzte bei der Auswahl der besten Behandlungsmethode für einen Patienten unterstützen. KI kann auch Krankenpflegern dabei helfen, Patienten Medikamente zu verabreichen und ihren Gesundheitszustand zu überwachen. Da das Gesundheitswesen zunehmend datengesteuert ist, wird KI eine immer wichtigere Rolle bei der bestmöglichen Versorgung von Patienten spielen.

Vorteil #3: KI kann Fachkräften im Gesundheitswesen helfen, Geld zu sparen.

KI hat das Potenzial, medzinischen Fachkräften auf verschiedene Weise zu helfen, Zeit und Kosten zu reduzieren. Durch die Automatisierung der Dateneingabe und -analyse kann KI zum Beispiel dazu beitragen, den Bedarf an Verwaltungspersonal zu verringern. Außerdem können KI-gesteuerte Chatbots den Patienten rund um die Uhr zur Seite stehen, so dass medizinisches Personal mehr Zeit zur Verfügung hat.

Außerdem kann KI zur Verbesserung von Diagnosen und Behandlungsplänen eingesetzt werden. Durch die Erkennung von Mustern in Patientendaten kann KI Ärzten beispielsweise helfen, genauere Diagnosen zu stellen. Insbesondere kann KI den Ärzten helfen, Krankheiten früher zu diagnostizieren, was verhindern kann, dass die Krankheit fortschreitet und eine teure Behandlung erfordert. KI kann auch Krankenpflegern dabei helfen, Medikamente effektiver zu verabreichen, was zu weniger Komplikationen und weniger Krankenhausaufenthalten führen kann.

Vorteil #4: KI kann Fachkräften im Gesundheitswesen helfen, Patienten besser zu versorgen.

Fachkräfte im Gesundheitswesen stehen unter dem ständigen Druck, Patienten die bestmögliche Pflege zu bieten. Leider kann die schiere Menge an Informationen, die medizinisches Personal verarbeiten muss, es schwierig machen, potenzielle Probleme zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen. KI-gestützte Anwendungen im Gesundheitswesen haben jedoch das Potenzial, die Gesundheitsversorgung zu verändern. Durch den sofortigen Zugriff auf Patientendaten und Echtzeit-Einsichten kann KI helfen, potenzielle Probleme früher zu erkennen und die effektivste Behandlungsmethode zu wählen. Daneben kann KI zur Automatisierung von Routineaufgaben genutzt werden, so dass sich das medizinische Personal auf wichtigere Aufgaben konzentrieren kann.

Vorteil #5: KI kann medizinischen Fachkräften helfen, auf dem neuesten Stand der medizinischen Forschung zu bleiben.

Im Gesundheitswesen ist es unerlässlich, immer auf dem neuesten Stand der medizinischen Forschung zu sein, um Patienten bestmöglich versorgen zu können. Es kann jedoch entmutigend und vor allem zeitaufwändig sein, die gesamte verfügbare Forschung zu durchforsten. KI kann dabei helfen. Fachkräfte im Gesundheitswesen können KI-gestützte Suchmaschinen nutzen, um schnell relevante Artikel zu finden, und KI-gestützte Empfehlungssysteme können neue Forschungsarbeiten anzeigen, die von Interesse sein könnten.

Schließlich ermöglicht der Einsatz von KI auch durch Automatisierung die wichtigsten Informationen aus Forschungsartikeln zu extrahieren, so dass die wichtigsten Punkte leichter zu erfassen sind. Mit der weiteren Entwicklung der Gesundheitstechnologie wird KI ein zunehmend unverzichtbares Instrument, um mit der neuesten medizinischen Forschung Schritt zu halten.

Obwohl die Zukunft der KI im Gesundheitswesen noch in den Kinderschuhen steckt, gibt es bereits eine Reihe von beeindruckenden Vorteilen, die sich aus ihrer Implementierung ergeben haben.

Kontaktieren Sie uns, um mehr darüber zu erfahren, wie Ihr Unternehmen von dieser spannenden Technologie profitieren kann. Unser Expertenteam würde sich freuen, mit Ihnen zu besprechen, wie KI die Arbeitsweise Ihres Unternehmens revolutionieren kann.

In den letzten Jahrzehnten wurden riesige Datenmengen aus verschiedenen Quellen generiert. Unternehmen wollen zunehmend neue Datenparadigmen nutzen, um bessere Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen zu ergreifen. So können sie ihre Effizienz steigern, neue Wege der Geschäftsabwicklung beschreiten und Ausgaben optimieren.

Viele Unternehmen haben jedoch mit Datenproblemen zu kämpfen, die auf die komplexen Technologiepakete und Datenpipelines zurückzuführen sind, die sich aufgrund neuer Geschäftsziele ständig ändern. Es ist unerlässlich geworden, Best Practices für die Implementierung von Datenqualitäts- und Validierungstechniken zu nutzen, um sicherzustellen, dass die Daten für weitere Analysen zur Gewinnung von Erkenntnissen nutzbar bleiben.

In diesem Blog befassen wir uns mit den Anforderungen an die Datenqualität und dem Kerndesign einer Lösung, mit der Unternehmen Datenqualität und -validierung auf flexible, modulare und skalierbare Weise durchführen können.

Anforderungen an die Datenqualität

Eine Datenplattform integriert Daten aus einer Vielzahl von Quellen, um verarbeitete und bereinigte Datensätze, die den Qualitäts- und Regulierungsanforderungen entsprechen, für Analysesysteme bereitzustellen, damit daraus Erkenntnisse gewonnen werden können. Die Daten, die von den Datenquellen in die Speicherebenen übertragen werden, müssen validiert werden, entweder als Teil der Datenintegrationspipeline selbst oder durch einen unabhängigen Vergleich zwischen der Quelle und der Senke.

Im Folgenden sind einige der Anforderungen aufgeführt, die eine Datenqualitäts- und Validierungslösung erfüllen muss:

  • Datenvollständigkeit prüfen: Validierung der Ergebnisse zwischen den Quell- und Zieldatenquellen, z. B.:
    • Vergleich der Zeilenzahl über Spalten hinweg
    • Vergleich der Ausgabe von Spaltenwertaggregationen
    • Vergleich einer Teilmenge von Daten ohne Hashing oder eines vollständigen Datensatzes mit SHA256-Hashing aller Spalten
    • Vergleich von Profiling-Statistiken wie Minimum, Maximum, Mittelwert, Quantile
  • Schema/Metadaten prüfen: Validierung der Ergebnisse zwischen Quelle und Ziel oder zwischen der Quelle und einem erwarteten Wert.
    • Überprüfung von Spaltennamen, Datentyp, Reihenfolge oder Position der Spalten, Datenlänge
  • Datenumwandlungen prüfen: Validieren Sie den Zwischenschritt der tatsächlichen Werte mit den erwarteten Werten.
    • Benutzerdefinierte Datentransformationsregeln prüfen
    • Überprüfung der Datenqualität, z. B. ob die Daten im Bereich liegen, in einer Referenzsuche, einem Domänenwertvergleich oder ob die Zeilenzahl mit einem bestimmten Wert übereinstimmt
    • Prüfung von Datenintegritätsbeschränkungen wie nicht null, Eindeutigkeit, kein negativer Wert
  • Validierung der Datensicherheit: Überprüfen Sie verschiedene Sicherheitsaspekte, wie z. B.:
    • Überprüfen, ob die Daten mit den geltenden Vorschriften und Richtlinien konform sind
    • Identifizierung von Sicherheitsschwachstellen in der zugrunde liegenden Infrastruktur, den verwendeten Tools oder dem Code, die sich auf die Daten auswirken können
    • Identifizierung von Problemen auf der Ebene des Zugriffs, der Autorisierung und der Authentifizierung
      Durchführen von Bedrohungsmodellen und Testen von Daten im Ruhezustand und bei der Übertragung
  • Validierung der Datenpipeline: Überprüfen von Pipeline-bezogenen Aspekten, wie z. B. ob:
    • die erwarteten Quelldaten ausgewählt werden
    • die erforderlichen Operationen in der Pipeline den Anforderungen entsprechen (z. B. Aggregation, Transformationen, Bereinigung)
    • Die Daten werden an das Ziel geliefert.
  • Validierung der Code- und Pipeline-Bereitstellung: Validierung, ob die Pipelines mit dem Code korrekt in der erforderlichen Umgebung bereitgestellt wurden
    • Nahtlose Skalierung für große Datenmengen
    • Unterstützung der Orchestrierung und Planung von Validierungsaufträgen
    • Bereitstellung eines Low-Code-Ansatzes zur Definition von Datenquellen und Konfiguration von Validierungsregeln
    • Generierung eines Berichts, der Details zu den Validierungsergebnissen der konfigurierten Regeln für alle Datensätze enthält

Überblick über die Lösung

Nachfolgend finden Sie einen allgemeinen Entwurf für eine Datenqualitäts- und -validierungslösung, die die oben genannten Anforderungen erfüllt.

  • Komponenten-Bibliothek (Component Library): Verallgemeinern Sie die üblicherweise verwendeten Validierungsregeln als eigenständige Komponente, die über eine vordefinierte Komponentenbibliothek out-of-box bereitgestellt werden kann.
  • Komponenten (Components): Für fortgeschrittene Benutzer oder für bestimmte Szenarien können benutzerdefinierte Validierungsregeln erforderlich sein. Diese können durch ein erweiterbares Framework unterstützt werden, das die Hinzufügung neuer Komponenten zur bestehenden Bibliothek unterstützt.
  • Auftragskonfiguration (Job Configuration): Ein typischer QA-Tester bevorzugt eine Low-Code-Methode zur Konfiguration der Validierungsaufträge, ohne selbst Code schreiben zu müssen. Eine JSON- oder YAML-basierte Konfiguration kann verwendet werden, um die Datenquellen zu definieren und die verschiedenen Validierungsregeln zu konfigurieren.
  • Datenverarbeitungs-Engine (Data Processing Engine): Die Lösung muss in der Lage sein, große Datenmengen zu verarbeiten. Ein Big-Data-Verarbeitungsframework wie Apache Spark kann zum Aufbau des Grundgerüsts verwendet werden. Dadurch kann der Auftrag in jeder Datenverarbeitungsumgebung, die Spark unterstützt, bereitgestellt und ausgeführt werden.
  • Auftragsvorlagen (Job Templates): Vordefinierte Auftragsvorlagen und anpassbare Auftragsvorlagen bieten eine standardisierte Möglichkeit zur Definition von Validierungsaufträgen.
  • Validierungsausgabe (Validation Output): Die Ausgabe des Auftrags sollte ein konsistenter Validierungsbericht sein, der eine Zusammenfassung der ausgegebenen Validierungsregeln über die konfigurierten Datenquellen hinweg liefert.

Beschleunigen Sie Ihre eigene Reise in Sachen Datenqualität

Bei GlobalLogic arbeiten wir an einem ähnlichen Ansatz als Teil unserer GlobalLogic Data Platform. Die Plattform umfasst einen Data Quality and Validation Accelerator, der ein modulares und skalierbares Framework bietet, das in serverlosen Spark-Umgebungen in der Cloud eingesetzt werden kann, um eine Vielzahl von Quellen zu validieren.

Wir arbeiten regelmäßig mit unseren Kunden zusammen, um sie bei ihrer Data Journey zu unterstützen. Teilen Sie uns Ihre Anforderungen mit, und wir würden uns freuen, mit Ihnen über die nächsten Schritte zu sprechen.

Die Automobilindustrie befindet sich inmitten eines transformativen Wandels, der durch Innovationen in der Cloud-Technologie angeführt wird. In einer Welt, in der die Nutzer ein nahtloses Einkaufserlebnis erwarten, sich Mobilitätsoptionen wünschen und ihr Auto so personalisiert sein soll wie ihr Smartphone, können wir davon ausgehen, dass sich das Tempo der Veränderungen in der Automobilbranche beschleunigen wird. Die dauerhaften Trends Nachhaltigkeit, Sicherheit, Komfort und Personalisierung sind relativ einheitlich, aber was diese Trends und Veränderungen vorantreibt, ist die Technologie.

Cloud Computing ist eine der wichtigsten technologischen Kräfte, die die Automobilbranche umgestalten. Flexibilität und Schnelligkeit sind die Hauptvorteile eines Wechsels in die Cloud. Sie schafft Effizienz, liefert aussagekräftige Erkenntnisse und ermöglicht neue, agile Geschäftsmodelle über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg. Darüber hinaus können Unternehmen, die nicht in der Cloud arbeiten, sich durch die Cloud neu erfinden. Die Cloud-Technologie hilft den Kunden der Automobilindustrie, diesen Wandel mit ihrer Expertise in vier Schlüsselbereichen anzuführen:

Wie die Cloud-Technologie die Automobilbranche formt

Neue Technologien

Neue Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) / maschinelles Lernen (ML) und High Performance Computing (HPC) ermöglichen neue Anwendungen und Dienste für die Automobilindustrie, die komplexere Anwendungsfälle für das autonome Fahren (ADAS) zulassen. Automobilhersteller können Cloud Computing nutzen, um die neuesten Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) anzuwenden, um Autos zu produzieren, die sicherer, zugänglicher und umweltfreundlicher sind.

Daten

Daten sind die Grundlage für alle zukünftigen Mobilitätsgeschäfte und verändern die Branche, indem sie die Entwicklung autonomer Funktionen für die Sicherheit beschleunigen, ein höheres Maß an Personalisierung ermöglichen und zu einer optimierten Energienutzung im Sinne der Nachhaltigkeit führen. Ein Automobilhersteller, der in der Lage ist, Daten zu sammeln, freizugeben und über alle Berührungspunkte mit dem Kunden auszutauschen, kann verwertbare Erkenntnisse und neue Produktfunktionen entwickeln. Die Möglichkeiten sind endlos. Die Nutzung von Daten für das Angebot von präskriptiven Diensten in Bereichen wie der Prognose des Fahrzeugzustands, des Fahrerverhaltens, der Nachfragesteuerung und der Kraftstoffberatung wird in den kommenden Jahren zu einer bemerkenswerten Veränderung des Nutzererlebnisses und zu innovativen Dienstleistungen führen.

Industrielles IoT

Ein wirklich vernetztes Unternehmen ist das ultimative Ziel eines Automobilunternehmens, das in seiner digitalen Transformation gereift ist. Durch den Einsatz von Data Lakes können Unternehmen wertvolle Einblicke in die Vorgänge bei den Fahrzeugen auf der Straße gewinnen. Diese Erkenntnisse können dann an die Fertigungs- und Konstruktionsteams weitergegeben werden, um die betriebliche Effizienz zu steigern, die Qualität zu verbessern und Innovationen zu beschleunigen. Dieser technologische Fortschritt kann sich auch auf intelligente Fabriken auswirken, indem er die industrielle Automatisierung in die Lage versetzt, ML am Rande zu nutzen, um Bilder und Videos zu analysieren und Qualitätsprobleme an schnell laufenden Montagelinien zu erkennen. Automobilhersteller, die die Cloud nutzen, um Daten effizient zu verarbeiten, werden in der Lage sein, ihre gesamten Abläufe vom Zulieferer bis zum Endfahrzeug zu verbessern und Effizienzsteigerungen von bis zu 30 Prozent zu erzielen.

Kultur

Viele Automobilhersteller sind auf dem besten Weg, ihre Unternehmenskultur von traditionellen Metallwerken zu softwaregesteuerten Technologieunternehmen umzugestalten. Mit dem Einsatz von Daten und der Cloud öffnet sich der Weg für Plattformen und Partnerschaften in der Branche, die es ihnen ermöglichen, sich dort zu fokussieren, wo sie sich auf dem Markt differenzieren können. Dies erfordert Fachwissen und Erkenntnisse darüber, was eine innovative Unternehmenskultur ausmacht. In ihrem Bestreben, eine Kultur der digitalen Innovation zu fördern, können die Automobilhersteller viele Lektionen mit den Cloud-Unternehmen teilen, die den digitalen Wandel in der Automobilindustrie vorantreiben. Automobilhersteller sollten mit kundenorientierten Unternehmen zusammenarbeiten, die sich auf die Einstellung und Bindung von Spitzentalenten konzentrieren. Unternehmen, die rückwärts arbeiten, um geschäftliche Herausforderungen zu lösen, sind auch ideale Partner, die die Automobilhersteller ergänzen und die Vision der vernetzten Zukunft, auf die beide hinarbeiten, verstärken können.

In einer Welt, in der agile Entwicklung, schnelle Bereitstellung und unbegrenzte Skalierung die neue Normalität sind, kann die Cloud Automobilherstellern helfen, ihre digitale Transformation erfolgreich zu gestalten.

Geschäftsvorteile der Digitalisierung in der Automobilbranche

Der Automobilsektor hat sich in den letzten zwei Jahrzehnten rasch verändert. Die Branche hat stetige Verbesserungen in den Bereichen Herstellung, Effizienz und Design erlebt, aber die Digitalisierung stellt einen entscheidenden Schritt dar. Die jüngsten Fortschritte haben zu schnellen und bahnbrechenden Innovationen geführt, die nicht nur die Effizienz beschleunigt, sondern auch das Nutzererlebnis verbessert haben – Schlüsselbereiche zur Steigerung der Kapitalrendite.

Die Vorteile der Digitalisierung sind zahlreich und vielfältig. Zum Beispiel können Reparatur und Wartung die Genauigkeit der Schätzungen erhöhen, während die Automobilherstellung eine bessere Effizienz nutzen kann.

Künstliche Intelligenz in der Autoreparatur und -wartung

In den vergangenen Jahren hat man sich ausschließlich auf Handbücher verlassen, die für alle die gleichen Richtlinien und Anweisungen enthalten. Es wäre jedoch unrealistisch zu behaupten, dass manuelle Anleitungen für Fahrzeuge für jedes Fahrzeug geeignet sein können. Das liegt daran, dass die Bedingungen für die verschiedenen Fahrzeuge je nach Fahrweise unterschiedlich sein können. Der anhaltende Trend zu Sensoren in Fahrzeugen wird mit Hilfe von KI immer beliebter, da Sensoren die Aufmerksamkeit des Besitzers auf die Systemteile lenken, die gewartet werden müssen.

Bei der vorausschauenden Wartung wird der Fahrer über einen möglichen Fehler im Fahrzeug informiert, bevor dieser auftritt. Diese Vorhersage funktioniert über KI-fähige Sensoren, die auf der Grundlage der gewonnenen Informationen eine intelligente Entscheidung treffen. Dies kann für Nutzfahrzeuge im Transportwesen von großem Nutzen sein, da das Risiko einer Panne mitten auf der Autobahn, die zu Verzögerungen für andere Autofahrer führt, vermieden werden kann.

In der Fahrzeugreparatur nutzen Mechaniker KI-gestützte Tools, um bei der Wartung des Fahrzeugs Diagnoseberichte zu erstellen. Mit den genauen Informationen, die aus den von Sensoren und KI-gestützten Tools gesammelten Daten gewonnen werden, sind Mechaniker besser in der Lage, Fehler zu erkennen und Empfehlungen zu geben. Dieser Prozess ist nicht nur kosteneffizient und zeitsparend, sondern erhöht auch die Effizienz und die Lebensdauer der Fahrzeuge und die Kundenzufriedenheit.

Digitalisierung in der Produktion

Digitalisierte Betriebe verbessern die Konnektivität durch mehr Kommunikation. Dies ermöglicht den Herstellern, die gesamte Produktion kontinuierlich zu verbessern. Laut Capgemini gehen die Automobilhersteller davon aus, dass bis Ende 2022 24 Prozent der Fertigungsanlagen intelligente Fabriken sein werden. Die Studie zeigt auch, dass intelligente Fabriken der globalen Industrie bis 2023 jährlich Produktivitätsgewinne in Höhe von 160 Milliarden US-Dollar bringen könnten.

Die Digitalisierung von Fertigungsanlagen kann die Ausfallzeiten von Maschinen um 20-35 Prozent und die Wartungskosten von Anlagen um 15-25 Prozent senken. Die Installation von Sensoren in Fertigungsanlagen kann den Automobilherstellern eine Reihe von Vorteilen bieten. Ein Beispiel dafür ist die Möglichkeit, die künftige Nutzung vorherzusagen und Defekte zu diagnostizieren. Dies ermöglicht eine effektive Wartung der Produktionsanlagen, was zu einer Verringerung ungeplanter Ausfallzeiten führt.

Mit Sensoren ausgestattete Technologie kann Fabriken eine größere Genauigkeit und bessere Qualität in ihrem Stanzprozess ermöglichen. Jedes Teil des Fahrzeugs ist unwirksam, wenn es nicht mit einer angemessenen Menge an Material versorgt wird. Zu wenig Material kann zum Reißen des Bauteils führen, während eine zu große Menge die Stabilität beeinträchtigen kann. Daher ist es zwingend erforderlich, dass der Presse eine angemessene Materialmenge zugeführt wird. Sensoren können die Menge automatisch anpassen, indem sie die auf die Platinen ausgeübte Kraft messen und den Druck durch Absenken oder Anheben der Stanzwerkzeuge regulieren. Dies kann die Nachhaltigkeit verbessern, da die Zahl der Ausschussteile reduziert wird.

Darüber hinaus wird in den Automobilwerken der Einsatz von KI-gesteuerter Technologie ausgeweitet. Die Systeme können zur Planung und Verwaltung von Arbeitsabläufen sowie zur Erkennung von Fehlern in den Bauteilen, die in den Fahrzeugen verwendet werden sollen, eingesetzt werden. Die erhöhte Genauigkeit verbessert die Produktivität und senkt gleichzeitig die Kosten. Darüber hinaus ermöglicht die digitale Erstellung von Entwürfen den Herstellern nicht nur, vor der endgültigen Konstruktion Änderungen vorzunehmen, sondern bietet auch eine größere Sicherheit durch die Nutzung der virtuellen Realität.

Digitale Plattformen: Brücke zum Umsatzwachstum

Die COVID-19-Pandemie schuf eine Barriere zwischen den Verbrauchern und dem typischen Autokauf, der den Besuch beim Händler für Verhandlungen und Probefahrten einschloss. Die Automobilindustrie war bis dahin langsam bei der Einführung digitaler Best Practices, aber die Pandemie ließ keine andere Wahl, als auf digitale Lösungen umzusteigen. In dieser Zeit veränderte sich die Kundenansprache radikal und erfuhr eine deutliche Verlagerung hin zur Digitalisierung.

Der Automobilsektor spielt eine unverzichtbare Rolle in der Wirtschaft. Während andere Sektoren (z. B. Finanzen, Bildung, Freizeit und Tourismus) ihre Abläufe auf digitale Lösungen umstellen, zieht die Automobilbranche nach. Die Branche erlebte bereits ein digitales Wachstum, aber jetzt ist es für alle Akteure in diesem Bereich entscheidend, sich der Vorteile bewusst zu sein, die durch die Umstellung auf die Digitalisierung erzielt werden können. Wer jetzt in die digitale Transformation investiert, kann Kosten sparen, die Effizienz steigern, eine höhere Produktqualität erreichen und eine bessere Kapitalrendite erzielen. Und jetzt, im Zuge der Pandemie, ist die Digitalisierung unerlässlich geworden, um auf dem Markt wettbewerbsfähig zu bleiben.

Trends der digitalen Transformation in der Automobilindustrie

Umwelt: In dem Maße, wie das Umweltbewusstsein an Bedeutung gewinnt und umweltpolitische Maßnahmen zum Klimawandel ergriffen werden, wollen die Menschen umweltfreundliche Autos nutzen. Die Automobilhersteller versuchen, nachhaltigere Fahrzeuge zu bauen.

Konnektivität: Die Unternehmen der Branche haben damit begonnen, neue Autos mit Konnektivitätsfunktionen zu entwickeln und zu produzieren. Autofahrer wollen ihre Erfahrungen mit dem Auto ändern und erwarten:

  • eine Verbindung zu Apps und sozialen Medien (z. B. Musik-Apps)
  • maßgeschneiderte Medieninhalte und Navigation
  • digitale Unterstützung beim Fahren
  • Parkgebühren über das Armaturenbrett des Fahrzeugs bezahlen zu können

Autonomes Fahren: Selbstfahrende Technologie wird in naher Zukunft Realität und weit verbreitet sein. Daten von Kameras und Sensoren werden von fortschrittlichen Algorithmen analysiert, was den Menschen ein sicheres Fahren ermöglicht. Allerdings können Datenschutz und Cybersicherheit in diesem Bereich eine große Herausforderung darstellen.

Neben Tesla investieren viele Unternehmen in autonome Fahrzeuge, darunter Apple, Audi, Bosch und Huawei. Laut McKinsey werden autonome Autos im Jahr 2030 einen Marktanteil von 15 Prozent an den weltweit verkauften Personenkraftwagen haben.

Weitere Trends: Darüber hinaus erhöht die digitale Transformation in der Automobilbranche das Prozessbewusstsein durch digitale Zwillinge, Prozess- und Task-Mining und Anwendungen des IoT in der Fertigung. Weitere Trends sind die erhöhte Back-Office-Automatisierung durch robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) sowie die verbesserte Analytik durch automatisiertes maschinelles Lernen.

Kontaktieren Sie uns um mehr zu erfahren oder lesen Sie hier, wie wir die Automobilindustrie und das Fahrerlebnis durch unsere Design- und Software-Expertise neu definieren.

Ein nutzerorientiertes Design ist für Händler, Werkstätten und Automarken unerlässlich, um dem Kunden das bestmögliche Fahrerlebnis zu bieten. Es ist von entscheidender Bedeutung, die Geräusche, Gerüche und Gefühle der verschiedenen Interaktionen zu berücksichtigen, die der Fahrer erleben kann – wie z. B. das Beschleunigungspotenzial -, um das perfekte Fahrerlebnis zu bieten.

User centric design Automotive

Je mehr Software die Entwickler in das Designmodell einbeziehen, desto größer ist die Möglichkeit, das Fahrerlebnis zu steuern. Softwareentwickler können dazu beitragen, dass der Fahrer ein positives Erlebnis mit der Fahrzeugtechnologie hat, z. B. mit dem Bildschirm, dem Touchpanel, der Soundanlage und dem Komfort des Fahrzeugs durch Temperaturüberwachung und Belüftung.

Softwareentwickler können auch aktive Schalldämmung, Federungslenkung, Optimierung des Batterieverbrauchs, Online-Dienste und künstliche Intelligenz zur Unterstützung des Fahrers anbieten. Auch nach dem Kauf des Fahrzeugs kann die Software den Fahrer mit Remote-Updates unterstützen, z. B. bei der Aktualisierung neuer Funktionen oder Inhalte, bei der Einrichtung aktiver Sicherheitsfunktionen und bei der Aktualisierung der Kommunikationstechnologie, die den Fahrer bei der Einschätzung seiner Umgebung unterstützt.

Da die Bedeutung und Menge der Fahrzeugsoftware zunimmt, müssen wir uns darauf konzentrieren, was dies für die Anforderungen, die Qualität und das Management der Fahrzeugsoftware während ihres gesamten Lebenszyklus bedeutet, um sicherzustellen, dass ein effizientes benutzerzentriertes Design beibehalten wird. Um einen endgültigen Plan für die erforderlichen Softwarekomponenten zu erstellen, müssen daher die folgenden Phasen der Softwareproduktion berücksichtigt werden:

  • Architektonischer Entwurf
  • User Experience (UX) und User Interface (UI) Design
  • Definition der Anforderungen und Technik
  • Software-Entwicklung
  • Testen und Reifung
  • Integration, Skalierung und Reifung
  • Support und Wartung

Automobilunternehmen sind ständig auf der Suche nach Wettbewerbsvorteilen, innovativen Fähigkeiten und sichereren und effizienteren Methoden zur Herstellung von Fahrzeugen. Infolgedessen gewinnen Automobilmarken durch softwaredefinierte Produkte und durch zusätzliche F&E-Anstrengungen an Wert, um die Kundenzufriedenheit zu verbessern und den Umsatz und die Marktanteile zu steigern.

In den letzten Jahren hat GlobalLogic damit begonnen, in großem Umfang Human-Machine Interface (HMI)-Technologie in Automobilanwendungen zu integrieren, da dies der beste Weg ist, um die Erfahrung des Benutzers zu bewerten. Darüber hinaus nimmt die Menge an Informationen, die dem Benutzer angezeigt werden, ständig zu, was die Komplexität der Benutzeroberflächen erhöht und die HMI zu einer kritischen Komponente eines Fahrzeugs macht.

Wir arbeiten an einem umfassenden Prozess der HMI-Konzeption und -Entwicklung und führen fortgeschrittene Tests durch, um sicherzustellen, dass die Technologie benutzerfreundlich ist. Wir konzentrieren uns auf Speicherverbrauch, Startzeit, Frame-Geschwindigkeit und Rendering-Beschleunigung, Animationen, Spracherkennung, Sprachsteuerung, Gesichtserkennung und Eye-Tracking oder Gestenerkennung zur Optimierung der HMI-Technologie. Häufig statten wir die Anzeigegeräte auch mit Augmented und Virtual Reality aus.

Alle Phasen innerhalb einer bestimmten Software-Domäne erfordern qualifizierte technische Ressourcen, spezifische Ausrüstung, Labore und ausreichende Sicherheit. Um die Erwartungen der Benutzer zu erfüllen und Softwarequalität und -zuverlässigkeit zu erreichen, muss der Implementierungsprozess außerdem gemäß den Automotive Software Performance Improvement and Capability Determination (A-SPICE)-Standards durchgeführt werden, die Rückverfolgbarkeit und Konformität mit den zahlreichen Vorschriften und Trends der Branche gewährleisten.

Hinter den sichtbaren Teilen der Software verwenden wir mehrere Hardware-Plattformen mit Software-Architekturen für hohe Skalierbarkeit und Algorithmen, die von Matlab modelliert werden, oder halbautomatischen Code, der von AutoSar und MatLab generiert wird. Typischerweise verwenden wir für diese Art von Software kontinuierliche Entwicklungs- und Integrationstechniken.

Schließlich validieren die Softwareentwickler alle Softwarekomponenten durch Hardware-, Software- oder Model-in-the-Loop-Tests, bevor sie die Software auf der Straße testen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es von entscheidender Bedeutung ist, die Softwareproduktion durchgängig zu überwachen und zu steuern, um das bestmögliche benutzerorientierte Erlebnis zu schaffen und die Erfahrung des Kunden mit der Automobilmarke zu verbessern.

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