Beschreibung
TätigkeitenbeschreibungWir bitten um Abgabe Ihres Angebots bis zum 13.08.2018, 08:00 Uhr an
Als Tagessatz können wir Ihnen bis zu 928,00 € p.d. all-in netto anbieten.
Die Anfrage bezieht sich auf eine Vollzeit-Beschäftigung mit 8h / Tag.
Bei weiteren Fragen wenden Sie sich bitte an unsere Ansprechpartnerin Nadja Mona Hölß unter
Beschreibung des Projekt-/ Verfahrenskontext
Die Leistungen des Auftragnehmers (Dienstleisters) werden für das Projekt RAM/LCC „Flottenmonitor“ bracht. Dieses hat folgenden Inhalt:
Im Zuge der Innovations- und Technikstrategie der DB Cargo AG bildet die Digitalisierung bzw. Automatisierung des Instandhaltungs-Beauftragungsprozesses einen wichtigen Baustein. Das Arbeitsgebiet Asset Intelligence Center (AIC) ist Teil des Programms Asset and Maintenance Digitization (AMD). Im Rahmen des Programms AMD trägt das AIC u.a. dazu bei, über alle Projekte hinweg eine konsistente Datenbasis, einen harmonisierten Technologie Stack und ein methodisch vergleichbares Arbeiten mit Daten im Asset Management von DB Cargo zu erreichen.
Heute gibt es eine Vielzahl KPIs für Lokomotiven, die teilweise nur eingeschränkt systemisch gestützt werden, aus zahlreichen Quellen gespeist werden und mit vielen manuellen Tätigkeiten verbunden sind.
Mit Blick auf die zunehmende Komplexität im Rahmen der Instandhaltungszuführung ist eine systemische Unterstützung der Tätigkeiten erforderlich, um zukünftig auch handlungs- und wettbewerbsfähig zu bleiben. Hintergrund für die Komplexitätssteigerung ist u.a. der enorme Zuwachs an Informationen. Umliegende Digitalisierungsprojekte generieren eine Vielzahl an neuen Daten und Informationen, die unmittelbar in die Optimierung des Instandhaltungsbeauftragungsprozesses einfließen sollen. Dieser Umstand verlangt nach einer intelligenten Lösung, die in der Lage ist, die Vielzahl an generierten Daten mit den operativen und prozessualen Eigenschaften der Instandhaltungsbeauftragung zu kombinieren.
Die Aufgabe des Flottenmonitors besteht darin, relevante KPIs und Treiberanalysen für verschiedene Nutzergruppen in einer Art und Weise zur Verfügung zu stellen, dass statische pdf-basierte Reports abgelöst werden können und je nach individuellem Anspruch an Granularität, zeitlichen Bezug, Aggregationsebenen etc. eine Self-Service-artige Arbeitsumgebung konzipiert wird.
Inhaltlich liegt der Fokus zunächst auf 2 KPIs: Schadstand und Zuverlässigkeit (Mean Time between Failure) für Loks. Am Beispiel dieser 2 KPIs soll eine grundsätzliche Methodik und Visualisierung erarbeitet werden, mit der weitere Kollegen der DB Cargo künftig weitere KPIs eigenständig aufbauen können.
Die Visualisierung der Flottennmonitor KPIs erfolgt in Tableau bzw. mit Tableau Server.
Gegenstand des Vertrags
Der Dienstleister erbringt folgende Leistungen:
Erarbeitung und Übertragung fachlicher Anforderungen an KPIs und Treiberanalysen (Formeln, zu nutzende Datenquellen, Inhaltliche Ableitungen, Verwendungszwecke, etc.) in ein Konzept zur Visualisierung eines Flottennmonitors als Teil eines zukünftigen neuen Berichtswesens
technische Unterstützung bei Konzeption und Umsetzung bei Datensammlung und –vorberarbeitung
Entwicklung self-service Datenvisualisierung mit Tableau / Tableau Server und R
Anforderungsprofil an Erfüllungsgehilfen (externe Fachkräfte)
Gewichtung fachliche Anforderungen
Profilabdeckung der bedarfsspezifisch geforderten fachlichen Skills (Basis Rollenkatalog) – Gewichtung 20%
Profilabdeckung der bedarfsspezifisch geforderten technologischen Skills (Basis Rollenkatalog) – Gewichtung 20%
Profilabdeckung der geforderten Methodenkompetenzen (Basis Rollenkatalog) – Gewichtung 20%
Abdeckung der geforderten Qualifikationen & Zertifizierungen & Erfahrungen (Basis Rollenkatalog) – Gewichtung 20%
Beantwortung zu bedarfsspezifischen fachlichen / technischen Aufgabenstellungen – Gewichtung 20%
Muss-Anforderungen:
Der Auftragnehmer besitzt nachgewiesene Erfahrungen im Umfeld Datenvorbereitung und -visualisierung
Expertenskills und Erfahrung in der Anwendung von Tableau und Tableau Server
Sehr gute skills in R
Soll-Anforderungen:
Sehr gute skills und Erfahrungen im Bereich Datenanalyse