Analytische Prognosen mit Digitalen Zwillingen
Predictive Analytics, unterstützt durch Digital Twins, bietet Unternehmen die Möglichkeit, zukünftige Betriebszustände präzise vorherzusagen und so unvorhergesehene Ausfälle zu minimieren. Diese innovative Technologie ermöglicht es, aus der Vergangenheit zu lernen, um die Zukunft besser zu planen. Doch der Erfolg hängt von der sachgemässen Umsetzung ab. Hier stellen wir die Kernelemente von Predictive Analytics mit Digital Twins vor, beleuchten häufige Fehler und deren Korrekturen und geben abschliessend eine kurze Handlungsanleitung.
Häufige Fehler und deren Korrektur
Der erste typische Fehler liegt in der unzureichenden Datengrundlage. Viele Unternehmen beginnen ihre Digital-Twin-Projekte, ohne über ausreichende oder qualitativ hochwertige Daten zu verfügen. Ein Digital Twin ist nur so gut wie die Daten, die ihm zugrunde liegen. Um diesen Fehler zu vermeiden, sollten Unternehmen sicherstellen, dass sie über umfassende und akkurate historische Daten verfügen. Ein strukturiertes Data Management System kann dabei helfen, die Datenqualität und -verfügbarkeit sicherzustellen.
Ein weiterer häufiger Fehler ist die Vernachlässigung der kontinuierlichen Aktualisierung des Digital Twins. Viele Unternehmen implementieren den Digital Twin einmalig, ohne ihn regelmässig mit aktuellen Daten zu aktualisieren. Dies führt zu Ungenauigkeiten in den Vorhersagen. Die Korrektur besteht darin, feste Prozesse für die Datenaktualisierung einzuführen und den Digital Twin kontinuierlich mit den neuesten Daten zu speisen. Dies kann durch die Implementierung von automatisierten Updates aus IoT-Geräten oder anderen Echtzeit-Datenquellen geschehen.
Drittens kann der Fokus auf zu viele Variablen gleichzeitig die Interpretierbarkeit und Nutzbarkeit der Vorhersagen beeinträchtigen. In der Hektik, eine möglichst vollständige Simulation zu erstellen, werden oft irrelevante Variablen miteinbezogen. Dies kann die Modelle unnötig komplex machen und die Klarheit der Ergebnisse verschlechtern. Die Korrektur besteht darin, eine sorgfältige Auswahl der einflussreichsten Variablen durchzuführen und die Modelle schlanker und fokussierter zu gestalten.
Handlungsanleitung für 14–30 Tage
Schritt 1 (0–7 Tage): Beginnen Sie mit einem Bestandsaufnahme-Prozess Ihrer derzeit verfügbaren Daten und identifizieren Sie, welche Datenquellen für Ihren Digital Twin essenziell sind. Stellen Sie die Qualität und Integrität dieser Daten sicher und bereiten Sie sie für die Integration vor.
Schritt 2 (8–14 Tage): Entwickeln Sie einen Prototyp Ihres Digital Twins mit einem klaren Fokus auf die notwendigsten Variablen. Starten Sie mit einfachen Vorhersagemodellen und testen Sie die Genauigkeit der Ergebnisse. Dabei ist es wichtig, erste Anomalien oder Unstimmigkeiten frühzeitig zu erkennen und zu korrigieren.
Schritt 3 (15–30 Tage): Implementieren Sie Prozesse für die regelmässige Aktualisierung des Digital Twins mit Echtzeitdaten. Nutzen Sie dafür gegebenenfalls IoT-Geräte oder andere Automationslösungen. Führen Sie fortlaufend Tests und Anpassungen durch, um Ihre Modelle zu verfeinern und die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern.
Durch die fokussierte Vermeidung der typischen Fehler und die schrittweise Annäherung an einen funktionierenden Digital Twin schaffen Unternehmen die Grundlage, um Predictive Analytics erfolgreich in ihren Betrieb zu integrieren und die vollen Vorteile dieser Technologien auszuschöpfen.