Predictive Analytics mit Digital Twins: Chancen und Stolpersteine
Predictive Analytics in Verbindung mit Digital Twins bietet Unternehmen die Möglichkeit, fundierte Entscheidungen zu treffen, die Betriebseffizienz zu steigern und Geschäftsrisiken zu minimieren. Ein Digital Twin ist ein virtuelles Abbild eines physischen Objekts oder Systems, das in Echtzeit mit Daten versorgt wird und eine präzise Simulation des realen Gegenstücks ermöglicht. Durch die Anwendung von Predictive Analytics können Vorhersagen über zukünftige Zustände getroffen werden, was Unternehmen Wettbewerbsvorteile verschaffen kann.
Typische Fehler und ihre Korrektur
- Unzureichende Datenintegration
Ein häufiger Fehler besteht darin, dass Unternehmen die Bedeutung der Datenqualität und -integration unterschätzen. Wenn ein Digital Twin nicht mit umfassenden und genauen Daten gespeist wird, sind die daraus resultierenden Analysen und Vorhersagen wenig zuverlässig. Zur Korrektur sollten Unternehmen sicherstellen, dass alle relevanten Datenquellen erfasst und harmonisiert werden. Ein robustes Datenmanagement-Framework ist entscheidend, um die Integrität der eingespeisten Daten zu gewährleisten.
- Überbetonung der Technologie gegenüber den Geschäftsanforderungen
Unternehmen neigen dazu, sich zu sehr auf die technologischen Möglichkeiten der Digital Twins zu konzentrieren, ohne ausreichend über die spezifischen Geschäftsanforderungen nachzudenken. Dies führt oft zu Lösungen, die nicht den erwünschten geschäftlichen Nutzen bringen. Um diesem Fehler zu begegnen, sollte der Nutzen für das Unternehmen klar definiert und die technologischen Implementierungen stets an den spezifischen Geschäftsproblemen ausgerichtet werden, die gelöst werden sollen.
- Mangelnde Qualifikation des Personals
Ein Digital Twin kann nur so effektiv sein wie die Menschen, die ihn betreiben und interpretieren. Oft fehlt es an entsprechend ausgebildetem Personal, das sowohl technisches Wissen als auch betriebswirtschaftliches Verständnis mitbringt. Unternehmen sollten in regelmässige Schulungen investieren und interdisziplinäre Teams bilden, die sowohl technisches Wissen als auch Entscheidungsfindungskompetenzen vereinen.
Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage
- Überprüfung und Reinigung der Datenquellen (erste 7 Tage)
Beginnen Sie damit, die aktuelle Dateninfrastruktur auf Schwachstellen zu überprüfen. Führen Sie eine umfassende Datenbereinigung durch, um sicherzustellen, dass nur qualitativ hochwertige Daten in den Digital Twin eingespeist werden.
- Abstimmung auf Geschäftsziele (nächste 7 bis 14 Tage)
Identifizieren Sie die Hauptgeschäftsanforderungen und justieren Sie Ihre Digital Twin Strategie daraufhin. Entwickeln Sie ein klares Verständnis dafür, wie Predictive Analytics mithilfe von Digital Twins gezielte Geschäftslösungen bieten können.
- Schulung und Weiterbildung des Personals (letzte 7 Tage)
Organisieren Sie Workshops oder Schulungen, um Ihr Team in den neuesten Entwicklungen im Bereich Predictive Analytics und Digital Twin einzuweisen. Fördern Sie den Austausch zwischen Technikern und Geschäftsführung, um sicherzustellen, dass technische Lösungen mit den Geschäftszielen in Einklang stehen.
Durch die Umsetzung dieser Schritte in den nächsten 14 bis 30 Tagen können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Investitionen in Digital Twins und Predictive Analytics klare und messbare Vorteile bringen.
