Die Zukunft der Prognosen mit Digital Twins

Predictive Analytics mit Digital Twins: Chancen und Herausforderungen

Predictive Analytics, gepaart mit der Technologie der Digital Twins, bietet Unternehmen die Möglichkeit, neue Niveau von Effizienz und Präzision zu erreichen. Digital Twins, also digitale Repräsentationen physischer Objekte oder Systeme, ermöglichen eine detaillierte Analyse und Vorhersage zukünftiger Betriebszustände. Doch der erfolgreiche Einsatz von Predictive Analytics in Verbindung mit Digital Twins erfordert sorgfältige Planung und Umsetzung, um häufige Fehler zu vermeiden.

Typische Fehler und deren Korrektur

Ein häufiger Fehler bei der Implementierung von Predictive Analytics mit Digital Twins ist die unzureichende Datenqualität. Häufig wird unterschätzt, dass die Prognosegenauigkeit stark von der Qualität und Integrität der eingehenden Daten abhängt. Schlecht kalibrierte Sensoren oder unvollständige Datensätze führen zu fehlerhaften Modellen. Die Korrektur: Unternehmen sollten zuerst sicherstellen, dass ihre Datenquellen robust und zuverlässig sind, regelmässige Datenüberprüfungen stattfinden und gegebenenfalls bereinigt und ergänzt werden.

Ein weiterer Fehler ist der Einsatz von generischen, nicht massgeschneiderten Modellen. Oft werden Standardanalysen angewandt, die nicht auf die spezifischen Gegebenheiten und Bedürfnisse des Unternehmens angepasst sind. Dieser Ansatz kann zu ungenauen Vorhersagen führen. Die Korrektur besteht darin, spezifische Modelle zu entwickeln, die die einzigartigen Eigenschaften und Betriebsbedingungen der jeweiligen Systeme berücksichtigen.

Ein dritter häufiger Fehler ist die mangelnde Integration der Ergebnisse in bestehende Geschäftsprozesse. Oft werden die gewonnenen Vorhersagen und Erkenntnisse nicht effektiv in den betrieblichen Alltag eingebunden, wodurch ihr Nutzen erheblich gemindert wird. Als Korrekturmaßnahme sollten Unternehmen Workflow-Prozesse anpassen und sicherstellen, dass die Ergebnisse der Predictive Analytics direkt in die Entscheidungsfindung und tägliche Abläufe einfliessen.

Handlungsanleitung für die kommenden 14–30 Tage

In den nächsten zwei bis vier Wochen sollten Unternehmen einen klaren Fahrplan für die Implementierung von Predictive Analytics in Verbindung mit Digital Twins entwickeln, der folgende Schritte umfasst:

1. Analyse und Verbesserung der Datenqualität: Beginnen Sie mit einem umfassenden Audit Ihrer bestehenden Datenquellen und Sensoren. Beheben Sie identifizierte Schwächen und stellen Sie sicher, dass Ihre Daten vollständig, genau und aktuell sind.
2. Entwicklung massgeschneiderter Modelle: Arbeiten Sie mit Datenwissenschaftlern oder spezialisierten Beratern zusammen, um Vorhersagemodelle zu entwickeln, die genau auf die spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens zugeschnitten sind.
3. Integration und Schulung: Entwickeln Sie einen Plan zur Integration der Analyseergebnisse in Ihre Geschäftsprozesse. Schulen Sie Mitarbeiter, um die Nutzung der neuen Systeme zu optimieren und Vertrauen in die Vorhersagen zu fördern.
4. Evaluierung und Anpassung: Setzen Sie ein Monitoring-System ein, das die Leistung der implementierten Lösungen kontinuierlich überwacht und Anpassungen ermöglicht, um die Genauigkeit und Relevanz der Vorhersagen zu maximieren.

Durch die fokussierte Umsetzung dieser Schritte können Unternehmen die Möglichkeiten von Predictive Analytics mit Digital Twins voll ausschöpfen und so ihre Effizienz und Zukunftsfähigkeit stärken.