Vorhersagekraft durch Digitale Abbildungen optimieren — Überblick

Predictive Analytics mit Digital Twins kann KMU helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Geschäftsprozesse effizienter zu gestalten. Diese Technologie ermöglicht es, Betriebsabläufe besser zu verstehen, vorherzusagen und zu optimieren.

Definition und Nutzen von Digital Twins

Ein Digital Twin ist ein digitales Abbild eines physischen Objekts oder Prozesses. In der Praxis kann es sich dabei um eine Maschine, eine Produktionsanlage oder gar ein gesamtes System handeln. Diese digitalen Abbilder werden mit Echtzeitdaten gespeist und erlauben Simulationen, ohne dass physische Prototypen erstellt werden müssen. Predictive Analytics nutzt diese Modelle, um zukünftige Szenarien vorherzusagen und zu simulieren. Für KMU bedeutet dies, dass Wartungszeiten, Produktionskapazitäten oder potenzielle Fehlerquellen frühzeitig erkannt werden können, was zu einer Einsparung von Zeit und Ressourcen führt.

Anwendung in der Produktion

In der Produktionsumgebung helfen Digital Twins und Predictive Analytics, den Zustand von Maschinen kontinuierlich zu überwachen. Beispielsweise kann eine Textilfabrik die Sensorendaten ihrer Webmaschinen in Echtzeit analysieren. Die historische Datenanalyse ermöglicht es, Wartungsbedarf vorherzusagen und Ausfallzeiten zu minimieren. Auch können durch Simulation verschiedene Produktionstechniken auf ihre Effizienz geprüft werden, bevor sie in der Realität implementiert werden. Dies führt zu einer optimierten Auslastung und einer Reduktion von Ausschuss.

Verbesserung der Lieferkette

Digital Twins unterstützen KMU dabei, ihre Lieferketten besser zu verwalten. Durch Echtzeit-Überwachung von Lagerbeständen und Lieferzeiten lassen sich Engpässe und Verzögerungen rechtzeitig erkennen. Ein Sanitärunternehmen kann durch Simulation seiner Lieferkette mögliche Störungen vorhersehen und Strategien entwickeln, um diese zu umgehen. Dies verbessert die Planungssicherheit und die Kundenzufriedenheit steigt.

Typische Fehler und deren Korrekturen

Ein häufiger Fehler bei der Einführung von Digital Twins ist die mangelnde Datenqualität. Schlechte oder unvollständige Daten führen zu unzuverlässigen Vorhersagen. Hier ist es wichtig, eine solide Datenstrategie zu entwickeln und sicherzustellen, dass Daten sorgfältig erfasst und aufbereitet werden. Ein weiterer Fehler ist die Unterschätzung der notwendigen Integrationen von Systemen. Oft passen neue Lösungen nicht nahtlos in bestehende Prozesse und Systeme. Die IT-Abteilung sollte frühzeitig eingebunden werden, um Integrationsprobleme zu lösen. Schliesslich verfehlen viele KMU die notwendige Schulung ihrer Mitarbeitenden. Ohne ausreichendes Verständnis für die neuen Technologien können deren Vorteile nicht voll ausgeschöpft werden. Mitarbeiterschulungen und Change Management sind hier elementar.

14-Tage-Handlungsanleitung zur Einführung

Analysephase (Tag 1-4): Inventarisieren Sie Ihre bestehenden Prozesse und Systeme. Identifizieren Sie Bereiche, die von Predictive Analytics profitieren könnten.

Datenqualität bewerten (Tag 5-7): Prüfen Sie die Vollständigkeit und Relevanz Ihrer gesammelten Daten. Führen Sie erforderliche Bereinigungsmassnahmen durch.

Systemauswahl (Tag 8-10): Recherchieren Sie geeignete Digital-Twin-Plattformen, die Ihren Anforderungen entsprechen. Konsultieren Sie andere KMU mit ähnlichem Profil.

Pilotprojekt definieren (Tag 11-13): Wählen Sie einen überschaubaren Teilbereich, um ein Pilotprojekt zu starten. Dokumentieren Sie die Ziele und den erwarteten Nutzen.

Implementierung beginnen (Tag 14-17): Implementieren Sie das Pilotprojekt mit Unterstützung Ihrer IT-Abteilung. Integrieren Sie die neuen Systeme in Ihre bestehende Infrastruktur.

Tests und Feinjustierung (Tag 18-21): Überwachen Sie die ersten Ergebnisse des Pilotprojekts. Passen Sie nach Bedarf Prozesse und Systeme an.

Mitarbeiterschulung (Tag 22-24): Schulen Sie Ihre Mitarbeitenden im Umgang mit der neuen Technologie, um sicherzustellen, dass alle Prozesse korrekt angewendet werden.

Feedback und Optimierung (Tag 25-28): Sammeln Sie Rückmeldungen der betroffenen Abteilungen und optimieren Sie den Prozess fortlaufend.

Abschlussbewertung (Tag 29-30): Bewerten Sie den Erfolg Ihres Pilotprojekts. Planen Sie basierend auf den Ergebnissen das weitere Vorgehen.

Der Einsatz von Digital Twins und Predictive Analytics erfordert zwar eine gründliche Vorbereitung und eine solide Datenbasis, kann aber erheblich zur Effizienzsteigerung und Optimierung in KMU beitragen.