Digital Twin & Simulation: Predictive Analytics verankern

Predictive Analytics im Kontext von Digital Twin & Simulation: Effektive Verankerung im Unternehmen

Die erfolgreiche Implementierung von Predictive Analytics in Verbindung mit digitalen Zwillingen und Simulationen kann einen erheblichen Mehrwert für Unternehmen bieten. Die zentrale Aufgabe besteht darin, prädiktive Modelle so zu integrieren, dass sie Entscheidungsprozesse effizient unterstützen und zu besseren Ergebnissen führen. Hierfür gilt es, typische Fehlerquellen zu erkennen und zu vermeiden.

Fehler 1: Fehlende Integration der Datenquellen

Ein häufiger Stolperstein ist die unzureichende Integration von Daten aus verschiedenen Quellen. Ohne eine konsolidierte Datenbasis können Predictive-Analytics-Modelle keine präzisen Vorhersagen treffen. Abhilfe schafft die frühzeitige Definition und Implementierung eines robusten Datenmanagementsystems, das die nahtlose Verbindung von digitalen Zwillingen, Simulationsdaten und weiteren relevanten Informationsquellen sicherstellt.

Fehler 2: Unklare Zieldefinition

Ohne klar definierte Ziele bleibt der Einsatz von Predictive Analytics oft wirkungslos. Unternehmen täten gut daran, spezifische, messbare, erreichbare, realistische und zeitgebundene (SMART) Ziele zu formulieren. Diese Ziele helfen, den Fokus der Analyse zu schärfen und die relevanten Metriken zu bestimmen, anstatt sich in allgemeinen Datenexplorationen zu verlieren.

Fehler 3: Vernachlässigung der Benutzerakzeptanz

Technische Exzellenz allein reicht nicht aus. Wenn die Mitarbeitenden die prädiktiven Systeme nicht akzeptieren oder verstehen, bleibt ihr Potenzial ungenutzt. Ein kontinuierlicher Dialog mit denjenigen, die die Modelle letztlich verwenden, sowie Schulungsmassnahmen, die den Nutzen konkret aufzeigen, können die Akzeptanz erheblich steigern.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Datenquellen identifizieren und integrieren

Inventarisieren Sie alle relevanten Datenquellen und beginnen Sie mit der Entwicklung eines zentralisierten Datenmanagementsystems. Legen Sie grossen Wert auf die Datenqualität und Konsistenz.

1. Ziele klären und kommunizieren

Arbeiten Sie mit den relevanten Stakeholdern zusammen, um klare, spezifische Ziele für die Predictive-Analytics-Initiativen zu formulieren. Diese sollten klar dokumentiert und intern kommuniziert werden.

1. Schulungen und Workshops durchführen

Organisieren Sie Informationsveranstaltungen und Schulungen für die potenziellen Nutzer der Systeme. Gehen Sie darauf ein, wie Predictive Analytics die Entscheidungsfindung verbessern kann und geben Sie praktische Beispiele.

1. Pilotprojekte starten

Setzen Sie einige kleinere, klar abgegrenzte Pilotprojekte um, die als „Proof of Concept“ für die grössere Implementierung dienen können. Diese bieten wertvolle Lernerfahrungen und schaffen Vertrauen in das System.

Die Einführung von Predictive Analytics in Kombination mit digitalen Zwillingen und Simulationen erfordert eine durchdachte Strategie und konsequente Umsetzung. Die oben genannten Schritte helfen, die Implementierung in machbare Abschnitte zu unterteilen und geben Ihrem Unternehmen die Möglichkeit, durch Predictive Analytics greifbare Vorteile zu erzielen.