Problem Detection & Root Cause Analysis
Beispiel-Cases
Produktionsausfälle
Manufacturing | Hoch
Ausgangslage: Produktionslinie hat unvorhersehbare Ausfälle. €50K/Tag Kosten. Muster nicht offensichtlich.
Verfügbare Hinweise:
- Sensor-Daten (Temp, Vibration, Druck)
- 2 Jahre Wartungshistorie
- Produktions-Logs & Schichtdaten
- Lieferanten-Qualitätsdaten
Lernziel: Predictive Maintenance, Anomaly Detection
Mitarbeiter-Fluktuation
HR | Mittel
Ausgangslage: 30% der Entwickler verlassen innerhalb 18 Monaten das Unternehmen. Recruiting-Kosten explodieren.
Verfügbare Hinweise:
- Exit-Interviews (24 Monate)
- Performance Reviews
- Engagement Surveys
- Gehalt im Marktvergleich
Lernziel: Employee Churn, NLP, Sentiment Analysis
Umsatzeinbruch
E-Commerce | Mittel
Ausgangslage: Online-Shop verzeichnet Q3 plötzlich 25% Umsatzrückgang. Traffic stabil, aber Conversion fällt.
Verfügbare Hinweise:
- Kundensegment-Daten
- Conversion Funnel Analytics
- Wettbewerber-Aktivitäten
- Support-Tickets & Feedback
Lernziel: Churn Prediction, Segmentierung, A/B-Testing
Lieferverzögerungen
Supply Chain | Hoch
Ausgangslage: Nur 60% Pünktlichkeit. Kunden beschweren sich, NPS sinkt. Ursache unklar.
Verfügbare Hinweise:
- Bestellungs-/Lieferzeit-Daten
- Lagerbestände & Picking-Zeiten
- Partner-Performance
- Wetter- & Verkehrsdaten
Lernziel: Route Optimization, Demand Forecasting
Spielablauf in 5 Phasen
1
Fall Briefing
Case, Kontext, Stakeholder, Symptome
2
Hinweise sammeln
Wähle Datenquellen (kostet Zeit/Budget)
3
Daten analysieren
Korrelationen, Visualisierungen, Hypothesen
4
Root Cause
Grundursache präsentieren mit Beweisen
5
KI-Lösung
Welcher Use Case löst das Problem?
Häufige Fragen zu KI-Sherlock
Für wen ist KI-Sherlock geeignet?
Data Analysts, Business Analysts, Product Owner – alle die datengetriebene Problemlösung lernen wollen.
Unterschied zu KI-Monopoly?
Monopoly = Strategie & Portfolio Building. Sherlock = Analyse & Problemlösung. Perfekt kombinierbar!
Wie komplex sind die Cases?
3 Stufen: Einfach (1-2 Variablen), Mittel (3-4), Hoch (5+). Im Workshop steigern wir graduell.
Brauchen wir Data Science Skills?
Nein! Business-Logik und Excel reichen. Wir erklären alle Konzepte spielerisch.
