Neue Wege der Vorhersagen mit Digital Twins

Predictive Analytics im Kontext von Digital Twins bietet Unternehmen die Möglichkeit, zukünftige Ereignisse basierend auf aktuellen Daten und Simulationen vorherzusagen. Durch die Integration von Echtzeit-Daten und historischen Informationen in einen digitalen Zwilling können präzisere Vorhersagen getroffen werden, was die Entscheidungsfindung erheblich verbessert.

Häufige Fehler bei der Implementierung

Ein gängiger Fehler bei der Nutzung von Predictive Analytics mit Digital Twins ist der unzureichende Dateninput. Oftmals werden nicht alle relevanten Datenquellen eingebunden, was zu unvollständigen oder verzerrten Analysen führen kann. Um dies zu vermeiden, sollten Unternehmen eine umfassende Datenstrategie entwickeln, die sämtliche verfügbaren Datenquellen integriert und fortlaufend aktualisiert.

Ein weiterer typischer Fehler ist die falsche Modellkalibrierung. Ungeeignete Modelle oder schlecht konzipierte Algorithmen können zu ungenauen Vorhersagen führen. Dies kann korrigiert werden, indem man regelmässige Validierungsschritte einbaut und die Modelle kontinuierlich mit neuen Daten anpasst und verfeinert.

Zudem findet oft eine unzureichende Integration in die bestehenden Geschäftsprozesse statt. Unternehmen starten Projekte oft isoliert, ohne die Ergebnisse in die Entscheidungsfindung miteinzubeziehen. Um diesen Fehler zu korrigieren, sollten Unternehmen sicherstellen, dass die Analysen direkt in die operative und strategische Planung einfliessen und von relevanten Entscheidungsträgern genutzt werden.

Handlungsanleitung für die kommenden 14-30 Tage

1. Datensammlung und -integration (Tag 1-7): Identifizieren Sie alle relevanten Datenquellen und beginnen Sie mit der Sammlung und Harmonisierung der Daten. Erstellen Sie eine zentrale Datenbank oder ein Data Lake, um eine strukturierte und zugängliche Datenhaltung zu gewährleisten.
2. Modellentwicklung (Tag 8-14): Entwickeln Sie erste Analysemodelle basierend auf den gesammelten Daten. Involvieren Sie Datenexperten, um Modelle zu entwerfen, die auf Ihre spezifischen Geschäftsziele abgestimmt sind. Stellen Sie sicher, dass eine flexible Anpassung möglich ist.
3. Test und Validierung (Tag 15-21): Führen Sie erste Tests Ihrer Modelle mit historischen Daten durch, um ihre Validität zu prüfen. Überarbeiten Sie die Modelle bei Bedarf und testen Sie erneut, um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern.
4. Integration und Rollout (Tag 22-30): Planen Sie die schrittweise Integration der Predictive Analytics in Ihre Geschäftsprozesse. Schulen Sie relevante Mitarbeiter, stellen Sie klar definierte Nutzungsrichtlinien auf und beginnen Sie mit der ersten Anwendung der Vorhersagen zur Entscheidungsunterstützung.

Durch die Beachtung dieser Schritte können Unternehmen beginnen, das Potential von Predictive Analytics mit Digital Twins voll auszuschöpfen, was zu besseren Vorhersagen und letztlich zu effizienteren Geschäftsprozessen führt.