Der Einsatz moderner Tools und Technologien wie KI und Machine Learning kann Unternehmen helfen, tiefe Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen und auf dieser Basis Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu optimieren oder neue Produkte zu entwickeln. Doch wie kann das konkret in der Praxis umgesetzt werden? Wir liefern Inspiration und stellen euch unsere Top 3 Use Cases basierend auf Advanced Analytics vor.
Advanced Analytics gilt als Teilbereich der Datenanalyse. Hier geht es um den Einsatz moderner Tools und Technologien wie KI und Machine Learning zur Gewinnung von tieferen Erkenntnissen aus Daten. Im Gegensatz zur herkömmlichen Datenanalyse, die sich auf die Zusammenfassung und Darstellung von Daten beschränkt, zielt Advanced Analytics darauf ab, komplexe Muster, Trends und Vorhersagen aus den Daten abzuleiten. Wichtige Merkmale sind:
Steht eine Produktion ungeplant still, drohen den Unternehmen enorme Kosten. Laut des Reports des KI-Spezialisten Senseye bewegen sich die Kosten für eine ausgefallene Stunde heute im Rahmen von 39.000 US-Dollar für FMCG-Unternehmen bis hin zu über 2 Millionen US-Dollar im Automobilsektor. Mit Hilfe von Predictive Maintenance – einem Parade-Anwendungsfall von Advanced Analytics – erhöhen Unternehmen die Verfügbarkeit und Produktivität ihrer Geräte und Anlagen. Sie schützen sich vor unnötigen Kosten für Betrieb, Wartung und Reparatur. Unternehmen wie Feintool und KUKA setzen bereits auf die Vorteile der vorausschauenden Wartung, basierend auf der Analyse von Betriebsdaten.
Setzen Unternehmen auf moderne Datenplattformen wie Databricks als Basis für Advanced Analytics, können sie die Gesamtanlageneffektivität umfassend überwachen. Sie sind in der Lage, Prognosen auf Teilebenen zu erstellen und können so die Produktion weiter optimieren. Mit einem digitalen Zwilling lässt sich die betriebliche Effizienz noch einmal steigern und die Entscheidungsfindung verbessern.
Leere Regale im Supermarkt, gekürzte Produktionszyklen oder stark gestiegene Rohstoffpreise – spätestens die Corona-Pandemie hat in beinahe allen Branchen gezeigt, dass die globalen Lieferketten ein fragiles System sind. Um sie möglichst resilient zu machen, setzt man im Supply Chain Management schon länger auf die Digitalisierung. Doch laut Forschern des Fraunhofer Institutes stellen logistische Prozesse eine besondere Herausforderung dar: Die anfallenden Daten werden nicht immer lückenlos erhoben und lassen sich nur mit speziellen mathematischen Methoden zielgerichtet analysieren.
Das Data-Lakehouse-Konzept, das eine kohärente Datenplattform für Advanced Analytics bietet, stellt hier sicherlich einen Lösungsansatz dar. Profitieren können verschiedenste Bereiche der Logistik, wie:
Im Energiemanagement wird Advanced Analytics verwendet, um den Energieverbrauch zu überwachen, Prognosen zu erstellen und Energie effizienter einzusetzen. Dies können Versorger für sich nutzen. Das Thema Energie spielt aber auch für die Industrie eine enorm wichtige Rolle. Klassisches Energiemanagement stößt schnell an seine Grenzen, wenn Unternehmen den Energieverbrauch senken, Kosten sparen und zugleich die Energieeffizienz im Betrieb steigern wollen. Der Grund sind häufig fehlende Daten oder die Tatsache, dass die Daten aus unterschiedlichen Quellen stammen und nicht ohne weiteres analysiert werden können.
Die innovative Verbindung von IoT- und Energiedaten kann bis zu 30 % Energiekosten senken – auch dank Methoden, die Teil der Advanced Analytics sind. In unserem Solution Paper erfahren Sie mehr zu diesem dritten Anwendungsfall.
Predictive Maintenance, Supply Chain Management und smarte Energieversorgung – das sind unsere Top 3 Anwendungsfelder für Advanced Analytics. Darüber hinaus kann die moderne Datenanalyse in nahezu jeder Branche und in verschiedenen Geschäftsbereichen eingesetzt werden. Sie versetzt Unternehmen in die Lage, datengetriebene Entscheidungen zu treffen, Effizienzsteigerungen zu erzielen und sich Wettbewerbsvorteile zu sichern. Advanced Analytics sind ein vielseitiges Werkzeug, das dazu beiträgt, wertvolle Erkenntnisse aus großen Datenmengen zu gewinnen. Vielleicht haben Sie auch eine Idee, wo Sie und Ihr Unternehmen profitieren können?
+++ Mit unserer IoT- und Analytics-Expertise setzen wir bei Device Insight die Mehrwerte des Lakehouse-Konzepts für unsere Kunden gezielt um. Wir integrieren Maschinendaten mit Databricks Services, um Use Cases im Bereich Advanced Analytics und Machine Learning zu verwirklichen. +++
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