Predictive Analytics durch Digital Twins optimieren

Digital Twins und Predictive Analytics: Eine Kombination für Effizienzsteigerung

Die Kombination aus Digital Twins und Predictive Analytics bietet Unternehmen die Möglichkeit, Prozesse effizienter zu gestalten und Entscheidungen auf Basis fundierter Prognosen zu treffen. Eine klare Kernaussage dabei ist: Durch die Integration von Digital Twins in den Analyseprozess können Unternehmen proaktiv agieren, anstatt nur zu reagieren, was letztlich zu Zeit- und Kosteneinsparungen führt.

Typische Fehler bei der Implementierung

Unzureichende Datenqualität: Einer der häufigsten Fehler, den Unternehmen machen, ist die Integration von Digital Twins mit unzureichender Datenqualität. Ohne verlässliche und präzise Daten sind die daraus resultierenden Analysen fehlerhaft und wenig nützlich. Um diesen Fehler zu korrigieren, sollten Unternehmen in eine robuste Datenarchitektur investieren und regelmässige Datenqualitätsprüfungen durchführen.

Missverständnis über den Zweck des Digital Twins: Oftmals wird der Digital Twin lediglich als visuelles Modell betrachtet, ohne dessen volle Kapazität zur Simulation und zur Vorhersage zu nutzen. Es ist entscheidend, dass Entscheidungsträger und Nutzer verstehen, wie Digital Twins bei der Vorhersage von zukünftigen Zuständen oder Ereignissen genutzt werden können. Aufklärung und Schulung der Mitarbeitenden, sowie der Einbezug von Fachexperten während der Implementierung, können hier Abhilfe schaffen.

Ignorieren von kontinuierlichem Update und Wartung: Ein weiterer häufiger Fehler besteht darin, den Digital Twin einmalig zu erstellen und dann ohne weitere Pflege zu lassen. Ein Digital Twin sollte ständig mit neuen Daten aktualisiert werden und regelmässige Wartung erhalten, um weiterhin genaue Prognosen zu ermöglichen. Die Einführung automatisierter Update-Prozesse kann hier helfen, diesen Fehler zu vermeiden.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Analyse und Verbesserung der Datenqualität (0–7 Tage): Beginnen Sie mit einer umfassenden Überprüfung Ihrer aktuellen Datensätze. Identifizieren Sie Lücken und Inkonsistenzen und setzen Sie Qualitätsprüfungsprozesse auf, um sicherzustellen, dass zukünftige Daten diesen Standards entsprechen.
2. Schulung und Sensibilisierung (7–14 Tage): Organisieren Sie Workshops und Schulungen für Ihre Mitarbeitenden, um das Verständnis über die Funktion und den Nutzen von Digital Twins in Kombination mit Predictive Analytics zu vertiefen. Nutzen Sie Experten, um fundiertes Wissen zu vermitteln.
3. Entwicklung eines Update-Protokolls (14–21 Tage): Erstellen Sie einen Plan für die regelmässige Wartung und Aktualisierung Ihres Digital Twin. Stellen Sie sicher, dass klare Verantwortlichkeiten und Prozesse definiert sind.
4. Schrittweise Implementierung und Feedback (21–30 Tage): Beginnen Sie mit einer kleinen, kontrollierten Implementierung des aktualisierten Digital Twin in einem ausgewählten Geschäftsbereich. Holen Sie Feedback von den Nutzern ein und passen Sie Ihre Strategien entsprechend an.

Durch die gezielte Vermeidung dieser Fehler und die schrittweise Umsetzung der Handlungsanleitung können Sie die Vorteile von Digital Twins und Predictive Analytics optimal nutzen, um Ihre Geschäftsprozesse effizienter zu gestalten.