Optimierung von Vorhersagen mit digitalen Zwillingen
Digital Twins haben sich zu einem entscheidenden Instrument entwickelt, um Predictive Analytics in verschiedenen Branchen zu optimieren. Die Möglichkeit, physische Objekte digital abzubilden, ermöglicht Unternehmen, wertvolle Erkenntnisse aus umfangreichen Datenanalysen zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Dennoch gibt es bei der Implementierung von Predictive Analytics mit Digital Twins einige häufig vorkommende Fehler, die vermieden werden sollten.
Häufige Fehler bei der Implementierung
Ein typischer Fehler liegt in der unzureichenden Datenqualität. Digital Twins erfordern präzise und aktuelle Daten, um genaue Vorhersagen zu treffen. Datenmängel können zu fehlerhaften Analysen führen, die letztlich falsche Geschäftsentscheidungen zur Folge haben. Dieser Fehler kann vermieden werden, indem vor der Integration von Analytics eine umfassende Datenbereinigung durchgeführt wird.
Ein weiterer häufiger Fehler ist die fehlende Integration von Digital Twin-Lösungen in bestehende Systeme. Oftmals werden Digital Twins isoliert betrachtet, ohne die bereits vorhandenen Systeme der Organisation zu berücksichtigen. Dies kann zu Datensilos und einer ineffizienten Nutzung der gewonnenen Erkenntnisse führen. Um dies zu korrigieren, sollte eine umfassende Integration in die IT-Infrastruktur erfolgen, sodass ein nahtloser Informationsfluss gewährleistet ist.
Schliesslich unterschätzen einige Unternehmen den Aufwand für die Modellpflege. Digital Twins erfordern kontinuierliche Aktualisierungen der zugrunde liegenden Modelle, um die sich ändernden Bedingungen der realen Welt widerzuspiegeln. Vernachlässigte Modelle können mit der Zeit ungenau werden und den Nutzen von Predictive Analytics mindern. Regelmässige Überprüfungen und Updates der Modelle sind darum unerlässlich.
Handlungsanleitung für 14–30 Tage
In den nächsten zwei Wochen sollten Unternehmen eine Bestandsaufnahme ihrer Datenquellen vornehmen und deren Qualität rigoros überprüfen. Versuchen Sie, wo möglich, durch automatisierte Prozesse eine konsistente Dateneingabe sicherzustellen. Entwickeln Sie ein System zur fortlaufenden Datenüberprüfung und -bearbeitung, um die Datenintegrität sicherzustellen.
Parallel dazu ist es wichtig, die bestehende IT-Infrastruktur zu analysieren und eine Roadmap für die erfolgreiche Integration der Digital Twin-Komponenten zu erstellen. Planen Sie schrittweise Integrationen und ziehen Sie externe Fachleute hinzu, falls interne Ressourcen nicht ausreichend sind, um Kompatibilitätsprobleme zu identifizieren und zu beheben.
In einem Zeitraum von bis zu einem Monat sollten sie schliesslich ein Wartungsschema für die Digitale Zwillinge implementieren. Bestimmen Sie regelmässige Überprüfungsintervalle und definieren Sie Verantwortlichkeiten für die Pflege der Modelle. Eine klare Zuweisung von Aufgaben und Verantwortlichkeiten trägt zur Gewährleistung der Genauigkeit und Relevanz Ihrer Predictive-Analytics-Lösungen bei.
Indem Unternehmen diese Schritte konsequent umsetzen, können sie vermeiden, dass ihre Investitionen in Digital Twins und Predictive Analytics ins Leere laufen. Somit wird der Weg für eine datengestützte Entscheidungsfindung frei, die langfristige Wettbewerbsvorteile sichern kann.