Effizienzsteigerung durch digitale Zwillingsdaten

Effektive Nutzung von Predictive Analytics mit Digital Twins

Digital Twins bieten Unternehmen die Möglichkeit, physische Objekte virtuell zu simulieren und zu analysieren. Im Bereich Predictive Analytics können diese digitalen Abbilder helfen, zuverlässige Vorhersagen über die zukünftige Leistung von Prozessen und Produkten zu treffen, indem sie historische Daten mit Echtzeitinformationen kombinieren. Eine gelungene Integration von Predictive Analytics in Digital-Twin-Strategien kann Betriebskosten senken, die Effizienz steigern und Ausfallzeiten minimieren.

Typische Fehler und deren Korrektur

1. Vernachlässigung der Datenqualität: Viele Unternehmen investieren in Digital Twin-Technologien, aber scheitern an einer mangelhaften Datenbasis. Niedrige Datenqualität führt zu unzuverlässigen Vorhersagen. Korrektur: Sicherstellen, dass die Daten aus verlässlichen Quellen stammen und regelmässig validiert sowie aktualisiert werden. Dies kann durch den Einsatz von Datenmanagement-Tools erreicht werden, die Datenintegrität und Konsistenz gewährleisten.
2. Nicht ausreichende Modellkalibrierung: Ein weiterer Fehler besteht darin, dass die digitalen Modelle oftmals nicht ausreichend an die realen Gegebenheiten angepasst sind. Dadurch entstehen ungenaue Simulationen und Vorhersagen. Korrektur: Die Kalibrierung der Modelldarstellung sollte fortlaufend nachjustiert werden. Hierbei helfen Sensordaten aus der realen Welt, um die Simulationsumgebung präziser zu gestalten.
3. Ignorieren der Interoperabilität: Digital Twins werden häufig isoliert entwickelt, ohne Rücksicht auf bereits existierende Systeme. Eine mangelnde Interoperabilität reduziert die Nutzenpotenziale erheblich. Korrektur: Integration der Digital-Twin-Systeme mit bestehenden IT-Infrastrukturen und anderen digitalen Prozessen. Die Verwendung offener Standards oder APIs kann hier den Anschluss an das Unternehmensökosystem sicherstellen.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

In den nächsten zwei bis vier Wochen können Unternehmen folgende Schritte unternehmen, um Predictive Analytics mit Digital Twins effektiv zu nutzen:

• Woche 1-2: Datenbewertung und Bereinigung

Beginnen Sie mit einer umfassenden Überprüfung der vorhandenen Datenqualität. Identifizieren Sie kritische Datenpunkte, die für die Erstellung von präzisen Vorhersagen entscheidend sind. Implementieren Sie Massnahmen zur Bereinigung und Schutz der Datenintegrität.

• Woche 2-3: Modellanpassung und Simulation

Nehmen Sie eine Feinabstimmung der digitalen Modelle vor. Setzen Sie Simulationen mit aktuellen Sensordaten um, um die Genauigkeit zu überprüfen. Nutzen Sie die Erkenntnisse aus diesen Simulationen, um Modelle kontinuierlich zu kalibrieren.

• Woche 3-4: Systemintegration und Test

Stellen Sie sicher, dass die Digital Twin-Modelle nahtlos mit bestehenden IT-Systemen verbunden sind. Führen Sie Tests durch, um die Interoperabilität zu überprüfen und eventuelle Integrationsprobleme zu beheben. Nutzen Sie APIs, um die Kommunikation zwischen den Systemen zu optimieren.

Mit einer strukturierten Vorgehensweise kann Ihr Unternehmen die Potenziale von Predictive Analytics in Verbindung mit Digital Twins voll ausschöpfen und Wettbewerbsvorteile generieren.