Digital Twin & Simulation: Predictive Analytics mit Digital Twins

Nutzung von Predictive Analytics im Rahmen von Digital Twins

Die Kombination von Digital Twins und Predictive Analytics ermöglicht es Unternehmen, präzisere Vorhersagen über die Zukunft ihres Betriebs zu treffen und proaktiv Massnahmen zu ergreifen. Digital Twins, digitale Abbilder physischer Objekte, integrieren Daten aus verschiedenen Quellen und schaffen so eine fundierte Entscheidungsgrundlage. Diese detaillierte Simulation der Realität wird durch die Einbettung von Predictive Analytics in ihre Systeme erweitert, was zu schnelleren und treffenderen Vorhersagen über das Betriebsverhalten führt.

Ein häufiger Fehler bei der Implementierung von Predictive Analytics in Digital Twins ist eine unzureichende Datenqualität. Wenn die Datensätze unvollständig oder fehlerhaft sind, leidet die Genauigkeit der Vorhersagen erheblich. Zur Korrektur sollten Unternehmen eine solide Datenstrategie entwickeln, die klar definiert, welche Daten erforderlich sind, wie diese erhoben werden und welche Qualitätssicherungsmassnahmen notwendig sind.

Ein weiterer Fehler besteht in der mangelnden Abstimmung zwischen den Abteilungen. Predictive Analytics mit Digital Twins erfordert die Zusammenarbeit über Abteilungsgrenzen hinweg. Häufig fehlt jedoch ein klares Verständnis der gemeinsamen Ziele und des Nutzens, was zu isolierten Datensilos führt. Durch regelmässige interdisziplinäre Workshops und klar definierte Verantwortlichkeiten kann die Zusammenarbeit verbessert werden.

Schliesslich ist die Überbewertung technischer Lösungen ohne ausreichende Einbindung des Fachwissens aus der Praxis ein häufiges Problem. Die Algorithmen von Predictive Analytics benötigen kontextualisiertes Wissen, um richtig gedeutet zu werden. Hier hilft es, die technischen Teams mit Branchenexperten zusammenzubringen, um sicherzustellen, dass die Vorhersagen realistischen Bedingungen und Erwartungen entsprechen.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Datenqualität sichern: Beginnen Sie mit einer detaillierten Überprüfung Ihrer aktuellen Datenquellen. Stellen Sie sicher, dass alle relevanten Informationen in hoher Qualität vorliegen. Implementieren Sie kontinuierliche Datenqualitätsprüfungen und -bereinigungsprozesse.
2. Interdisziplinäre Teams stärken: Setzen Sie ein Team zusammen, das sowohl Techniker als auch Branchenexperten umfasst. Planen Sie wöchentliche Meetings, um eine gegenseitige Abstimmung zu gewährleisten und die anvisierten Ziele klar zu definieren und zu überwachen.
3. Technologische Evaluation: Überprüfen Sie die aktuellen Analysetools und passen Sie diese bei Bedarf an den spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens an. Stellen Sie sicher, dass die verwendeten Algorithmen die Besonderheiten Ihrer Branche und Ihrer Geschäftsprozesse ausreichend berücksichtigen.
4. Pilotprojekte starten: Wählen Sie ein spezifisches, eingegrenztes Projekt aus, um Predictive Analytics in Zusammenhang mit Ihrem Digital Twin einzusetzen. Analysieren Sie die Ergebnisse und passen Sie die Strategie basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen an.

Durch eine strukturierte Vorgehensweise in der Kombination von Predictive Analytics mit Digital Twins können Unternehmen nicht nur ihre Effizienz steigern, sondern auch ihre Wettbewerbsfähigkeit in einem zunehmend datengetriebenen Marktumfeld stärken.