Schritt für Schritt – kompakt erläutert.
Industrie-IoT-Daten intelligent auswerten: Die Basis für den Erfolg
Die intelligente Auswertung von Industrie-IoT-Daten bietet KMUs die Möglichkeit, wertvolle Einblicke in Betriebsprozesse zu gewinnen und dadurch Effizienz, Produktivität sowie Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. Eine zielgerichtete Datenanalyse kann Produktionsausfälle minimieren, Wartungen optimieren und Entscheidungen datenbasiert unterstützen.
Verständnis der Datenquellen
Um IoT-Daten effizient auszuwerten, müssen die Datenquellen klar verstanden werden. Typische IoT-Geräte in der Industrie sind Sensoren, die Informationen zu Temperatur, Druck, oder Maschinenzuständen liefern. KMUs sollten sicherstellen, dass diese Geräte korrekt kalibriert und regelmässig gewartet werden, um verlässliche Daten zu erhalten. Die Integration von IoT-Daten mit bestehenden Unternehmenssystemen wie ERP oder MES kann zudem zusätzliche Kontextinformationen liefern und die Analyse bereichern.
Vermeidung gängiger Fehler
Ein häufiger Fehler bei der Datenanalyse ist die Vernachlässigung der Datenqualität. Unvollständige oder fehlerhafte Daten können zu falschen Schlussfolgerungen führen. Eine Lösung besteht darin, Mechanismen zur Überprüfung und Bereinigung der Daten zu implementieren, bevor diese in analytische Prozesse einbezogen werden.
Ein weiterer typischer Fehler ist die ungenügende Segmentierung der Daten. Unternehmen sollten darauf achten, Daten in klare Kategorien zu unterteilen, um gezielt analysierte Ergebnisse zu erzielen. Beispielsweise hat ein KMU aus der Fertigungsindustrie festgestellt, dass die Segmentierung nach Maschinen und Produktionslinien es ermöglichte, die Ursache von Effizienzverlusten genauer zu bestimmen.
Einsatz geeigneter Analysemethoden
Zur Analyse von IoT-Daten sollten geeignete Modelle ausgewählt werden. Dabei können statistische Methoden oder fortgeschrittene maschinelle Lernalgorithmen zum Einsatz kommen. Unternehmen sollten darauf achten, dass die eingesetzten Analysemethoden auf deren spezifische Daten- und Geschäftsanforderungen abgestimmt sind. Ein KMU aus der Lebensmittelproduktion nutzte beispielsweise prädiktive Analysen, um den Energieverbrauch genau vorauszusagen und dadurch Kosten zu senken.
Einbindung von Praxiserfahrungen
Erfahrungen und Wissen der Mitarbeitenden spielen eine zentrale Rolle bei der Interpretation von Analyseergebnissen. Die Technologie sollte Mitarbeitende unterstützen und nicht ersetzen. Workshops zur Dateninterpretation können helfen, Potenziale besser zu nutzen. Ein Betrieb der Logistikbranche führte regelmässige Schulungen durch, um sicherzustellen, dass Mitarbeitende die gewonnenen Einsichten in ihrem täglichen Handeln umsetzen konnten.
14–30-Tage-Handlungsanleitung
Bestandsaufnahme (Tage 1–3): Erstellen Sie eine Liste aller bestehenden IoT-Geräte und dazugehöriger Datenquellen. Prüfen Sie deren Kalibrierung und Wartungsstatus.
Integration (Tage 4–7): Überprüfen Sie die Integration der IoT-Daten mit Ihren Unternehmenssystemen. Identifizieren Sie Schnittstellen und konzipieren Sie einen Integrationsplan.
Datenqualität sichern (Tage 8–10): Implementieren Sie Mechanismen zur Datenbereinigung und Qualitätssicherung. Definieren Sie Standards für Datenvollständigkeit.
Segmentierung (Tage 11–15): Analysieren Sie Ihre Datenflüsse und segmentieren Sie diese nach relevanten Kategorien, z.B. nach Produktionslinien oder Abteilungseinheiten.
Analysemethoden Auswahl (Tage 16–20): Wählen Sie geeignete Analysemethoden aus, die zu Ihrem Unternehmen und den spezifischen Datenanforderungen passen.
Mitarbeitereinbindung (Tage 21–25): Organisieren Sie Workshops, um sicherzustellen, dass Ihre Mitarbeiter die Analyseergebnisse richtig interpretieren und in ihren Prozessen umsetzen können.
Evaluierung und Feinabstimmung (Tage 26–30): Führen Sie Tests der implementierten Analysen durch und justieren Sie Methoden entsprechend den gesammelten Rückmeldungen und Erkenntnissen.
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