Strategischer Nutzen von Digital Twins in der Analytik — Überblick
Predictive Analytics mit Digital Twins als strategisches Werkzeug
Die zunehmende Digitalisierung eröffnet neue Möglichkeiten für Unternehmen, insbesondere durch den Einsatz von Predictive Analytics in Verbindung mit Digital Twins. Der Digital Twin, eine digitale Repräsentation eines physischen Objekts oder Systems, ermöglicht es, verschiedene Szenarien in einer simulierten Umgebung zu durchspielen und dabei fundierte Vorhersagen zu treffen. Diese Vorhersagen können helfen, die Wartung zu optimieren, die Produktion zu verbessern und letztlich Kosten zu sparen.
Typische Fehler bei der Implementierung
Unzureichende Datenqualität: Ein weitverbreiteter Fehler ist, dass Unternehmen unzureichende oder fehlerhafte Daten verwenden, um ihren Digital Twin zu füttern. Die Qualität der Eingabedaten beeinflusst direkt die Genauigkeit der Vorhersagen. Korrektur: Achten Sie darauf, Ihre Datenquellen sorgfältig auszuwählen und diese regelmässig zu validieren. Setzen Sie Datenbereinigungsprozesse ein, um Anomalien zu korrigieren und die Datenhomogenität zu sichern.
Unklare Zieldefinition: Ein weiterer Fehler besteht darin, ohne klare Ziele in die Implementierung von Predictive Analytics zu starten. Ohne spezifische Anforderungen ist es schwierig, einen Nutzen zu demonstrieren. Korrektur: Legen Sie vor der Implementierung konkrete Ziele fest. Definieren Sie, welche Geschäftsprozesse optimiert werden sollen und welche Kennzahlen dabei von Bedeutung sind.
Mangelnde Integration in bestehende Systeme: Die fehlende Integration von Digital Twins in bestehende IT- und OT-Systeme beeinträchtigt die Effizienz. Korrektur: Entwickeln Sie eine klare Integrationsstrategie, die sicherstellt, dass der Digital Twin in die gesamte IT-Infrastruktur eingebettet wird. Dies beinhaltet Schnittstellen zu ERP-Systemen, Datenbanken und anderen relevanten Softwarelösungen.
Handlungsanleitung für die ersten 14–30 Tage
Tage 1–7: Starten Sie mit einer Kick-off-Besprechung, um die Kernziele des Projekts festzulegen und ein klares Verständnis über die erwarteten Ergebnisse zu schaffen. Dabei sollten alle relevanten Abteilungen eingebunden werden, um unterschiedliche Sichtweisen und Anforderungen zu berücksichtigen.
Tage 8–14: Führen Sie eine umfassende Analyse der aktuellen Datenlandschaft durch. Identifizieren Sie relevante Datenquellen und bewerten Sie deren Qualität. Nutzen Sie idealerweise ein Pilotprojekt, um die Datenverarbeitung und -integration zu testen.
Tage 15–21: Erstellen Sie einen klaren Implementierungsplan, der sowohl technische als auch organisatorische Aspekte abdeckt. Beginnen Sie mit der Entwicklung oder Auswahl eines geeigneten Digital Twin sowie der zugehörigen Simulationstools. Achten Sie besonders darauf, dass diese in Ihre bestehende IT-Infrastruktur integrierbar sind.
Tage 22–30: Führen Sie Schulungen durch, um alle beteiligten Mitarbeiter über den Nutzen und die Handhabung der neuen Systeme zu informieren. Testen Sie parallel die Implementierung in einem kontrollierten Umfeld und passen Sie notwendige Prozesse an, bevor Sie mit der vollständigen Implementierung fortfahren.
Die Integration von Predictive Analytics und Digital Twins erfordert eine sorgfältige Planung und ein strukturiertes Vorgehen. Durch die Vermeidung üblicher Fehler und die Einhaltung eines klaren Handlungsplans kann dies jedoch zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor werden, der die Entscheidungsfindung und die Effizienz nachhaltig verbessert.