Predictive Lösungen mit Digitalen Zwillingen erkunden — Überblick

Predictive Analytics mit Digital Twins: Ein präziser Blick in die Zukunft

Der Einsatz von Predictive Analytics in Verbindung mit Digital Twins verspricht eine präzise und vorausschauende Planung, die Unternehmen hilft, Prozesse zu optimieren und Risiken rechtzeitig zu erkennen. Ein Digital Twin ist ein virtuelles Modell eines physischen Objekts oder Systems, das laufend mit Echtzeitdaten aus dem realen Gegenstück gefüttert wird. Diese Daten bilden die Grundlage für Predictive Analytics, um präzise Vorhersagen zu treffen und strategische Entscheidungen zu ermöglichen. Doch wie bei jeder Technologie gibt es Herausforderungen und Stolpersteine, die es zu beachten gilt.

Typische Fehler und deren Korrektur

1. Unzureichende Datenqualität: Oftmals scheitert Predictive Analytics an der schlechten Qualität der zugrundeliegenden Daten. Unvollständige oder fehlerhafte Daten können zu verzerrten Modellen und falschen Vorhersagen führen. Unternehmen sollten sicherstellen, dass die Daten aus zuverlässigen Quellen stammen und laufend auf ihre Qualität geprüft werden. Ein gut strukturierter Prozess zur Datenbereinigung und -validierung ist essenziell.
2. Mangelde Integration der Datensilos: In vielen Unternehmen liegen Daten in getrennten Systemen, die nicht miteinander kommunizieren. Dies kann die Leistungsfähigkeit von Digital Twins erheblich einschränken. Unternehmen sollten darauf hinarbeiten, bestehende Datensilos aufzubrechen und eine einheitliche Datenplattform zu schaffen. APIs und Middleware-Lösungen können hier helfen, eine reibungslose Integration zu gewährleisten.
3. Fehlende Mitarbeiterqualifikation: Neue Technologien erfordern neue Fähigkeiten. Unternehmen sollten nicht unterschätzen, wie wichtig es ist, dass Mitarbeiter im Umgang mit Digital-Twin-Technologien und Predictive-Analytics-Tools geschult werden. Gezielt organisierte Schulungen und Workshops können helfen, das erforderliche Know-how im Unternehmen zu verankern.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

1. Ist-Analyse und Zielsetzung (Tage 1–5): Beginnen Sie mit einer umfassenden Analyse der bestehenden Datenarchitektur und formulieren Sie klare Ziele, die Sie mit Predictive Analytics erreichen möchten. Identifizieren Sie die relevanten Datenquellen und evaluieren Sie deren Qualität.
2. Datenqualität und -integration verbessern (Tage 6–15): Richten Sie ein Team ein, das sich mit der Datenbereinigung und dem Aufbau einer zentralisierten Datenplattform befasst. Entwickeln Sie einen Plan zur Datenintegration und lokalisieren Sie potenzielle Datensilos, die bearbeitet werden müssen.
3. Technologieauswahl und erste Implementierungsschritte (Tage 16–25): Wählen Sie geeignete Tools und Technologien, die zu Ihren Anforderungen passen, und starten Sie mit der Implementierung eines Proof of Concept. Achten Sie darauf, dass die eingesetzte Software mit Ihrer bestehenden IT-Infrastruktur kompatibel ist.
4. Mitarbeiterschulung und Feedback-Runden (Tage 26–30): Führen Sie Schulungen durch, um das Team mit den neuen Tools und Methoden vertraut zu machen. Nutzen Sie abschliessend Feedback-Runden, um den bisherigen Fortschritt zu bewerten und notwendige Anpassungen vorzunehmen.

Durch ein strukturiertes Vorgehen und die Behebung der typischen Fehler können Unternehmen die Potenziale von Predictive Analytics in Verbindung mit Digital Twins optimal nutzen. Dies führt nicht nur zu effizienteren Prozessen, sondern auch zu einer gesteigerten Wettbewerbsfähigkeit am Markt.