Optimierung von KMU-Prozessen mit Digitalen Zwillingen

Einsatz von Predictive Analytics mit Digital Twins zur Optimierung von KMU-Prozessen

Predictive Analytics in Verbindung mit Digital Twins kann für KMU eine wesentliche Rolle bei der Optimierung von Betriebsprozessen spielen. Diese Technologie ermöglicht die Vorhersage zukünftiger Zustände und das Erkennen von Musterentwicklungen, wodurch Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen können, die sowohl Kosten als auch Zeit sparen.

Typische Fehler bei der Implementierung

1. Unzureichende Datenqualität: Ein häufig begangener Fehler besteht in der Annahme, dass jede Datenqualität für Predictive Analytics ausreicht. Ungenaue, unvollständige oder veraltete Daten können jedoch zu fehlerhaften Prognosen führen. Zur Korrektur sollten KMU sicherstellen, dass ihre Datenquellen regelmässig aktualisiert und von hoher Qualität sind. Eine Investition in Datenpflege und -management zahlt sich hier langfristig aus.
2. Mangelnde Integration der Digital Twins: Ein weiterer Fehler ist die isolierte Nutzung von Digital Twins ohne vollständige Integration in die bestehenden Betriebsprozesse. Dies kann zu einem Bruch zwischen digitalen Modellen und realen Prozessen führen. Die Lösung besteht darin, einen systematischen Ansatz zu verfolgen, der die Digital Twins in alle relevanten Geschäftsprozesse einbindet, und sicherzustellen, dass die Modellierung alle wesentlichen Faktoren berücksichtigt.
3. Übermäßiger Fokus auf Technologie anstelle von Geschäftsanforderungen: Oftmals konzentrieren sich Unternehmen mehr auf die Technologie selbst als auf deren Nutzen für das Geschäft. Dies führt zu einer Fehlanpassung zwischen technischen Lösungen und tatsächlichen Geschäftsbedürfnissen. Korrekt wäre es, zunächst die spezifischen Geschäftsziele zu definieren und dann die Technologie so anzupassen, dass sie diese Anforderungen effizient erfüllt.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Analyse der bestehenden Datenquellen: Widmen Sie die ersten 5 Tage der Analyse und Sicherstellung der Datenqualität. Ermitteln Sie Lücken und bestimmen Sie, welche Daten für Ihre Prognosemodelle entscheidend sind. Relevante Daten sollten priorisiert und ihre Integrität gesichert werden.
2. Bewertung der Integration von Digital Twins: Innerhalb der nächsten 10 Tage sollten Sie prüfen, in welchem Umfang Digital Twins bereits in Ihre Geschäftsprozesse integriert sind. Identifizieren Sie Prozesse, die von einer stärkeren Integration profitieren könnten, und planen Sie konkrete Schritte zur Verbesserung.
3. Zielsetzung und Anforderungsdefinition: Verbringen Sie die nachfolgenden 5 Tage damit, klare Geschäftsziele zu definieren, die Sie mit Predictive Analytics erreichen möchten. Stellen Sie sicher, dass alle relevanten Abteilungen in diesem Prozess involviert sind.
4. Modelltests und Iteration: Verbringen Sie die verbleibenden Tage damit, Ihre Predictive-Modelle zu testen und deren Ergebnisse zu analysieren. Nutzen Sie die Erkenntnisse zur Verfeinerung der Modelle, um deren Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu erhöhen.

Durch die strukturierte Herangehensweise an die Implementierung von Predictive Analytics mit Digital Twins können KMU einen erheblichen Mehrwert erzielen, indem sie fundierte Entscheidungen treffen und ihre Prozesse wirksam optimieren.