Einblicke in Predictive Analytics für Digital Twins — Überblick

Einsatz von Predictive Analytics mit Digital Twins

Predictive Analytics in Verbindung mit Digital Twins bietet Unternehmen die Möglichkeit, präzise Vorhersagen über die Leistung und den Zustand ihrer Produkte oder Prozesse zu treffen. Dies ermöglicht eine proaktive Wartung, Optimierung und damit eine Steigerung der Effizienz, was für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) von unschätzbarem Wert ist, da es hilft, Kosten zu senken und die Wettbewerbsfähigkeit zu erhöhen.

Typische Fehler in der Anwendung

Unzureichende Datenqualität:

Ein häufiger Fehler bei der Implementierung von Predictive Analytics mit Digital Twins ist die Vernachlässigung der Datenqualität. Unternehmen neigen dazu, die gesammelten Daten ohne ausreichende Validierung in die Analyse einfließen zu lassen. Dies führt zu ungenauen Vorhersagen und kann falsche Entscheidungen zur Folge haben.

*Korrektur:*
Bevor Daten zur Analyse verwendet werden, sollten sie gründlich überprüft und bereinigt werden. Dies kann durch die Implementierung automatisierter Datenvalidierungsprozesse erfolgen, die Inkonsistenzen und Fehler erkennen und korrigieren.

Mangelnde Integration von Echtzeitdaten:

Einige Unternehmen versäumen es, Echtzeitdaten vollständig in ihre Digital Twin-Modelle zu integrieren. Dies reduziert die Aktualität und Relevanz der Vorhersagen, da die Modelle auf veralteten oder unvollständigen Informationen basieren.

*Korrektur:*
Sicherstellen, dass Digital Twins kontinuierlich mit Echtzeitdaten aktualisiert werden. Der Einsatz von IoT-Sensoren und geeigneten Kommunikationsinfrastrukturen ermöglicht die nahtlose Erfassung und Übertragung von Echtzeitinformationen.

Fehlende Interdisziplinäre Zusammenarbeit:

Die Entwicklung und Pflege eines Digital Twins erfordert die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen. Ohne die Einbindung von Fachwissen aus den Bereichen IT, Data Science und dem spezifischen Fachgebiet stößt das Projekt schnell an seine Grenzen.

*Korrektur:*
Die Bildung interdisziplinärer Teams ist entscheidend. Regelmässige Meetings und gemeinsame Workshops helfen, das notwendige Wissen über Abteilungsgrenzen hinweg zu teilen und die verschiedenen Perspektiven effektiv in das Projekt zu integrieren.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

Woche 1–2: Audit der vorhandenen Datenbestände

Überprüfen und bereinigen Sie die Datenbestände. Implementieren Sie Datenvalidierungstools, um sicherzustellen, dass zukünftige Daten sauber und konsistent sind.

Woche 2–3: Infrastruktur für Echtzeitdaten aufbauen

Ermitteln Sie die notwendige Hardware (z.B. Sensoren) und Software, die für die Integration von Echtzeitdaten in Ihre Digital Twin-Modelle erforderlich sind. Beginnen Sie mit Pilotprojekten, um die Systeme zu testen.

Woche 3–4: Interdisziplinäre Teams bilden

Stellen Sie ein Team aus Mitarbeitenden der relevanten Abteilungen zusammen. Planen Sie wöchentliche Meetings, um die Fortschritte zu besprechen und Herausforderungen gemeinsam zu lösen. Entwickeln Sie einen langfristigen Plan für die Betreuung und Weiterentwicklung Ihrer Digital Twin-Initiative.

Durch die sorgfältige Umsetzung dieser Schritte kann ein KMU von den Vorteilen der Predictive Analytics mit Digital Twins profitieren und die Grundlage für nachhaltigen Erfolg in der digitalen Transformation legen.