Digital Twins als Schlüssel zur Zukunftsprognose — Überblick

Predictive Analytics mit Digital Twins: Chancen und Stolpersteine

Digital Twins, digitale Repräsentationen physischer Objekte oder Systeme, bieten in Kombination mit Predictive Analytics wertvolle Möglichkeiten zur Optimierung von Geschäftsprozessen und zur Verbesserung der Entscheidungsfindung. Diese Technologie ermöglicht es, durch die Analyse historischer Daten und aktueller Informationen zukünftige Zustände und Ereignisse präziser vorherzusagen. Allerdings gibt es einige häufige Fehler, die Unternehmen davon abhalten können, das volle Potenzial von Digital Twins in der Predictive Analytics auszuschöpfen.

Fehler 1: Unzureichende Datenintegration
Ein häufiger Fehler besteht darin, dass Unternehmen nicht ausreichend darauf achten, dass ihre Datenquellen richtig integriert und synchronisiert sind. Dies kann dazu führen, dass die Analysen basierend auf fehlerhaften oder veralteten Daten durchgeführt werden, was die Ergebnisse ungenau macht. Die Korrektur besteht darin, ein robustes Datenmanagement-System zu implementieren. Dieses System muss in der Lage sein, Daten aus verschiedenen Quellen nahtlos zu integrieren und in Echtzeit zu aktualisieren, um die Qualität und Aktualität der zur Verfügung stehenden Informationen sicherzustellen.

Fehler 2: Fehlende Berücksichtigung sämtlicher Einflussfaktoren
Ein weiterer Stolperstein ist die Tendenz, sich nur auf offensichtliche Einflussfaktoren zu konzentrieren und dabei subtilere, aber ebenso wichtige Variablen zu übersehen. Dies kann zu unvollständigen oder irreführenden Vorhersagen führen. Unternehmen sollten sicherstellen, dass sie eine umfassende Analyse aller potenziellen Einflussfaktoren durchführen. Dies erfordert oft interdisziplinäre Zusammenarbeit und den Einsatz fortschrittlicher Analysetools, um auch weniger offensichtliche Variablen zu identifizieren und zu berücksichtigen.

Fehler 3: Ignorieren der Modellaktualisierung
Die Vernachlässigung der regelmässigen Aktualisierung und Validierung der verwendeten Modelle stellt einen weiteren typischen Fehler dar. Ein Modell, das auf überholten Annahmen basiert, wird zunehmend ungenaue Vorhersagen liefern. Die Korrektur besteht darin, Prozesse einzuführen, die eine kontinuierliche Überprüfung und Anpassung der Modelle gewährleisten. Dies kann den Einsatz maschineller Lernverfahren beinhalten, die dazu beitragen, Modelle dynamisch an neue Daten und Erkenntnisse anzupassen.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Evaluierung der Dateninfrastruktur

Beginnen Sie mit einem Audit Ihrer aktuellen Dateninfrastruktur, um sicherzustellen, dass alle relevanten Datenquellen effektiv integriert sind. Entwickeln Sie einen Plan zur Verbesserung der Datenintegration und -qualität.

1. Identifizierung kritischer Einflussfaktoren

Führen Sie Workshops mit verschiedenen Abteilungen durch, um eine umfassende Liste aller potenziellen Einflussfaktoren zu erstellen. Nutzen Sie datenanalytische Tools, um die Relevanz und Korrelation dieser Variablen zu bewerten.

1. Modellüberprüfung und Anpassungsplan

Überprüfen Sie die bestehenden Modelle auf Aktualität und Genauigkeit. Entwickeln Sie einen Plan zur regelmässigen Modellanpassung. Ziehen Sie in Betracht, maschinelle Lerntechnologien zur kontinuierlichen Modellverbesserung einzusetzen.

Durch die Beachtung dieser Schritte und die Vermeidung der aufgezeigten Fehler können Unternehmen beginnen, das volle Potenzial ihrer Digital Twins für Predictive Analytics zu realisieren und so ihre Wettbewerbsfähigkeit zu stärken.