Data.
Analytics.
Logistics.
Datenanalyse
Daten darstellen und interpretieren. Angepasst auf logistische Anforderungen.
#ABC-XYZ-Analysen
#Warenströme
#PickingHeatmaps
#Saisonaliät
#Warenkorbanalysen
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Machinelearning
Schnell & Robust.
Individuelle ML-Modelle für Prognose & Klassifizierung.
#Durchlaufzeiten
#Bestandsprognosen
#PickCluster
#Batchsizing
#Volumenprognose
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Design & Implementation
Beratung bis Implementierung mit Lösungsbausteinen für einfache und komplexe Themen.
#Lager&PickingStrategie
#BatchLogiken
#Materialflussdesign
#SimpleSimulation
#Datengenerierung
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Über mich.
Fabian Schulz, Bayern, Deutschland
Tätigkeiten:
– Business Development @ Schäflein AG
– Freiberuflich im Bereich Datananalyse , Machinelearning & Logistikberatung
– BVL Regionalgruppensprecher
→ 10 Jahre Logistik & Automatisierung
Praxiserfahrung in der Planung, Umsetzung und Optimierung von Großprojekten und kleinen Anwendungen in der Automatisierungswelt. Sowohl als Anbieter als auch als Betreiber.
Fokusbranchen:
e-commerce
Industrie
3PL
Technologien:
Sortiertechnik
Hängefördertechnik
Autostore
Werkzeuge:
Analyse : Python (Pandas, Numpy, …), SQL
ML : XGBOOST , Pytorch, SciKitLearn, MLFlow
Daten: SQL, Influx , Prometheus
Visualisierung: Grafana, Plotly, PowerBI
Deployment: Docker, FastAPI, n8n, …
Use Cases.
Datenanalyse auf Knopfdruck
Standardisierte Analysen für individuelle Fragestellungen
Komplexe oder vielfältige Analysen schnell erzeugen , interpretieren und präsentieren.
Wie entwickelt sich die Auftrags- & Artikelstruktur?
Wie ausgeprägt sind Sasionalitäten?
Welche Lagerorganisation bietet sich an?
Welche Auswirkungen auf Bestand- und Pickstrategie lassen sich ableiten?
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Einfache Simulation
Überprüfen und hinterfragen mit technischer Unterstüzung
Leichgewichtige und schnelle Möglichkeit zur Simulation einfacher Materialfüsse basierend auf praxisnaher Notation & Architektur.
Über alle Prozesschritte bereits nachgedacht?
Ausreichend Puffer und Ressourcen berücksichtigt?
Wann entstehen riskante Situationen?
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