Predictive Analytics durch digitale Zwillinge optimieren — Überblick
Digital Twins, digitale Abbilder physischer Objekte oder Systeme, ermöglichen zusammen mit Predictive Analytics tiefgehende Einblicke in Betriebsabläufe und bieten die Möglichkeit, zukünftige Entwicklungen präzise vorherzusagen. Unternehmen, die diesen Ansatz implementieren, können sowohl die Effizienz steigern als auch die Betriebsrisiken entscheidend minimieren. Jedoch gibt es typische Fehler, die im Zusammenhang mit der Implementierung von Predictive Analytics in Verbindung mit Digital Twins auftreten können.
Unzureichende Datenqualität
Ein häufiger Fehler bei der Arbeit mit Digital Twins ist die Vernachlässigung der Datenqualität. Predictive Analytics basiert auf der Analyse grosser Datenmengen, und ungenaue oder unvollständige Daten führen zwangsläufig zu fehlerhaften Prognosen. Unternehmen sollten sicherstellen, dass die eingespeisten Daten von hoher Qualität sind, indem sie kontinuierliche Datenüberwachung und -bereinigung durchführen. Regelmässige Validierung der Datenquellen und -prozesse trägt zur Verhinderung von Ungenauigkeiten bei.
Fehlende Integration in bestehende Systeme
Ein zweiter typischer Fehler ist die mangelhafte Integration der Digital Twins in bestehende IT-Infrastrukturen. Ohne nahtlose Integration können Predictive Analytics nur eingeschränkt Nutzen entfalten. Firmen sollten daher auf flexible Schnittstellen und kompatible Softwarelösungen setzen, um ihre Digital Twins effizient in ihre bestehenden Systeme einzubinden. Schulung der IT-Mitarbeitenden, um die Integrationstechnologie zu verstehen und optimal anzuwenden, ist ebenfalls essenziell.
Übermässiger Fokus auf kurzfristige Ergebnisse
Ein dritter Fehler liegt in der Konzentration auf kurzfristige Vorteile. Unternehmen neigen dazu, schnelle Ergebnisse zu erwarten und verlieren dabei das langfristige Potenzial aus dem Blick. Predictive Analytics entfaltet seinen vollen Nutzen erst über einen längeren Zeitraum. Unternehmen sollten daher eine klar definierte Strategie entwickeln, die sowohl kurzfristige als auch langfristige Ziele umfasst und kontinuierlich überwachen, um Anpassungen bei den langfristigen Prognosen vorzunehmen.
Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage
Analyse und Planung (1–7 Tage): Beginnen Sie mit einer gründlichen Analyse der vorhandenen Datenquellen auf Qualität und Integrität. Identifizieren Sie Schwächen und erstellen Sie einen Plan zur Datenverbesserung. Evaluieren Sie Ihre IT-Infrastruktur im Hinblick auf die Integration von Digital Twins und erstellen Sie eine Umsetzungsstrategie.
Implementierung der Grundlagen (8–14 Tage): Führen Sie die erforderlichen Massnahmen zur Verbesserung der Datenqualität durch, einschliesslich regelmässiger Validierungen. Beginnen Sie mit der technischen Integration der Digital Twin-Lösungen in Ihre bestehende Infrastruktur. Nutzen Sie diese Phase auch, um Ihre Mitarbeitenden zu schulen und über die geplanten Änderungen zu informieren.
Test und Anpassung (15–30 Tage): Setzen Sie erste Modelle der Predictive Analytics um und führen Sie Testläufe durch. Anhand der Testergebnisse sollten Sie die Systemeinschränkungen und Prozesslücken identifizieren und anpassen. Bleiben Sie flexibel und passen Sie Ihre Strategie entsprechend den gewonnenen Erkenntnissen an. Nehmen Sie bei Bedarf Anpassungen an den Datenprozessen und der Integrationstechnologie vor.
Durch diese strukturierte Herangehensweise können Unternehmen die Fallstricke bei der Implementierung von Predictive Analytics mit Digital Twins vermeiden und gleichzeitig deren volles Potenzial ausschöpfen.