Ali Sentürk · DAY Consulting
Zwischen Produktion, Geschäftsprozess und Software.
Meine Perspektive auf Digitalisierung kommt aus der Produktionstechnik und aus IT-/Datenprojekten in internationalem Industrieumfeld. Deshalb geht es bei DAY Consulting nicht darum, möglichst viel Technologie einzuführen, sondern technische Lösungen mit realen Abläufen, Menschen und messbaren Geschäftszielen zu verbinden.
Hintergrund
Technikverständnis von Shopfloor bis Cloud
Produktionstechnik & Maschinenbau
M.Sc. Production Engineering und B.Sc. Maschinenbau an der RWTH Aachen – mit Blick auf Fertigung, Produktion und industrielle Prozesse.
Digitalisierungsprojekte
Projektleitung in internationalem Industrieumfeld mit interdisziplinären Teams und parallelen Digitalisierungsprojekten.
Analytics & BI
Erfahrung mit Produktionsdaten, KPIs, Datenprodukten, Dashboards, Python, SQL, Databricks und Cloud-Plattformen.
Automatisierung & Software
Workflows, APIs, Webanwendungen und KI-Prototypen mit modernen Technologien – vom Konzept bis zur technischen Umsetzung.
Warum ich beim Prozess beginne
Ein schlechtes Prozessdesign wird durch Software nicht automatisch gut. Deshalb versuche ich zuerst zu verstehen, welche Arbeit tatsächlich stattfindet, wie oft sie vorkommt und warum Reibung entsteht.
- Ist-Prozess statt Wunschbild aufnehmen
- Business Case vor Technologieentscheidung
- kleine, messbare Use Cases vor großem Transformationsprogramm
- vorhandene Systeme nutzen, wenn sie das Problem lösen können
- technische Umsetzung so einfach wie möglich halten
Breite Werkzeugkiste, kein Herstellerzwang
Je nach Aufgabenstellung arbeite ich unter anderem mit Lean-/Six-Sigma-Methoden, agilen Vorgehensweisen, SAP-Kontext, Power BI, Qlik, Python, SQL, Databricks, Azure, n8n, Docker sowie modernen Web- und KI-Technologien.
Die Technologieauswahl folgt dem Problem – nicht umgekehrt.
Praxisfelder
Erfahrung, die für mittelständische Unternehmen relevant ist
Produktionskennzahlen
Datenprodukte und Dashboards für OEE, Cycle Time, Qualität und operative Transparenz.
Prozess- & Qualitätsanalyse
Daten und strukturierte Versuche nutzen, um Ursachen zu erkennen statt Symptome zu verwalten.
KI in industriellen Prozessen
Mess- und Prozessdaten automatisiert bewerten und Fachanwender gezielt unterstützen.
Sie haben einen konkreten Prozess im Kopf?
Dann starten wir genau dort. Ein Erstgespräch soll klären, ob ein wirtschaftlicher und technisch sinnvoller Hebel vorhanden ist.