Zukunft der Datenanalyse und Prozessoptimierung in der Industrie

Wie eine aktuelle Studie der International Data Corporation (IDC) zeigt, nutzen erst 18 Prozent aller befragten Unternehmen aus der Industrie präskriptive Analysen. Immerhin: 69 Prozent setzen sich aktuell mit der Einführung dieses neuen, vielversprechenden Ansatzes basierend auf künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) auseinander. Warum das Thema für Unternehmen so wichtig ist? Lösungen mit präskriptiven Analysen machen konkrete Vorschläge für die Steuerung von Prozessen – mit aller Transparenz über die Auswirkungen der einzelnen Alternativen. Kurz gesagt: Der Ansatz übersetzt den theoretischen Vorteil von künstlicher Intelligenz in den praktischen Alltag.

Für die Berechnungen und Simulationen greifen Lösungen für präskriptive Analysen auf historische und aktuelle Daten aus internen und bei Bedarf auch aus externen Quellen zu. Je mehr Daten in die Auswertung einfließen und je öfter die Analysen durchgeführt werden, desto präziser werden die Ergebnisse. Der wichtigste Vorteil präskriptiver Analysen ist jedoch, dass die Analyseergebnisse Informationen über die zu erwartenden Konsequenzen einer Entscheidung beinhalten. So kann zum Beispiel ein Supply Chain Manager mehrere Handlungsoptionen abwägen, um auf einen Lieferengpass zu reagieren, und weiß auf einen Blick, welche konkreten Folgekosten oder Produktionsstopps pro Option konkret zu erwarten sind.

Diese Technologie gilt als die Zukunft der Datenanalyse und Prozessoptimierung in der Industrie. Mitarbeiter nutzen die Lösung aktiv oder sie meldet sich proaktiv – als Frühwarnsystem – automatisch. Durch präskriptive Analysen gewinnen Unternehmen einen 360-Grad-Blick auf alle ihre Prozesse, treffen schnell die richtigen Entscheidungen und reagieren flexibel auf neue Entwicklungen. Insgesamt sorgt das für mehr Qualität und Effizienz in der Produktion und Logistik – je nach Implementierung auch standortübergreifend. Unternehmen vermeiden Produktionsunterbrechungen oder Störungen in der Lieferkette und erfüllen ihre Aufträge stets zuverlässig und termingerecht. Das senkt nicht nur die Kosten, sondern steigert zugleich Kundenzufriedenheit und -bindung. Mit präskriptiven Analysen sichern sich Betriebe somit langfristig Wettbewerbsfähigkeit und nachhaltigen Erfolg.

1. Zunächst einmal steht die eigene digitale Reife im Mittelpunkt. Im ersten Schritt ist ein Blick auf die Infrastruktur notwendig, von der physikalischen Anbindung von Geräten bis hin zur Cybersecurity, da diese das Rückgrat für die nächsten Schritte bildet.  Dann müssen Unternehmen die aktuelle (Daten-)Strategie für ihre Entscheidungsfindung überdenken. Es gilt zu hinterfragen, wie Daten aktuell genutzt werden. Noch steht die Mehrheit der Unternehmen am Anfang der möglichen Entwicklung. Alle müssen für eine erfolgreiche digitale Transformation hin zu präskriptiven Analysen dieselben Schritte gehen. Das erfordert eine gute Vorbereitung, die eine genaue Evaluation der Informationsquellen und -wege beinhaltet.
2. Zur Vorbereitung gehört auch die Definition eines klaren Business Cases und die eindeutige Formulierung von Zielen. Nur durch diesen Schritt können Unternehmen die Einführung von präskriptiven Analysen wirtschaftlich rechtfertigen, den späteren Erfolg des Projekts bereits vor dem Startschuss belegen und einen maximalen Effekt erreichen. Es gibt viele mögliche Anwendungsfälle für die Technologie. Ihre Zahl wächst kontinuierlich und in allen Bereichen. Unternehmen können mit einem Anwendungsfall als Leuchtturmprojekt starten und später von ihren Erfahrungen ausgehend weitere Ideen verfolgen.
3. Die Grundvoraussetzung für die Einführung präskriptiver Analysen ist ein zentraler Zugriff auf alle relevanten Daten der Produktion, des Einkaufs, der Logistik und der Finance-Systeme, die im Rahmen der vorherigen Bestandsaufnahme definiert wurden. Es geht darum, Daten jeden beliebigen Formats aus diversen Quellen zu verknüpfen, zu harmonisieren, zu normalisieren und für Weiternutzung aufzubereiten. So entsteht eine einheitliche und stets akkurate Datenbasis, die als Ausgangspunkt für Analysen, Dashboards und den Einsatz von KI und ML dient. Unternehmen benötigen aktuelle und genaue Daten für möglichst präzise Prognosen und Handlungsempfehlungen.
4. Idealerweise setzen Unternehmen bei der Einführung eines modernen Datenmanagement heute direkt auf eine Lösung, die integrierte Funktionen für Business Intelligence (BI), KI und ML mitbringt. Das spart mittel- und langfristig Zeit und Geld. Eine solche intelligente Datenplattform kann die vorliegenden Daten gezielt für präskriptive Analysen aufbereiten. Zu den Funktionen zählt auch die digitale Abbildung und automatische Steuerung von Prozessen. Vor ihrer Digitalisierung sollten Unternehmen diese aber überprüfen und gegebenenfalls anpassen. Schlechte analoge Prozesse werden durch eine Digitalisierung nicht besser.
5. Nicht zuletzt setzt die Digitalisierung eine Organisationsentwicklung voraus. Das gilt es dringend bei der Überführung von Prozessen ins digitale Zeitalter zu beachten. Unternehmen müssen ihre Mitarbeiter von Anfang an, schon bei der Einführung neuer Technologien, einbinden und weiterbilden, damit die Akzeptanz steigt und sie diese beherrschen. Andernfalls ist das Scheitern eines Projekts vorprogrammiert. Mögliche Bedenken lassen sich beispielsweise in kontinuierlichen Gesprächen schnell einfangen. Noch besser funktioniert ein erstes kleines Projekt, das direkt zum Erfolg führt.

InterSystems IRIS erfüllt mit modernem Datenmanagement und einer Vielzahl integrierter Funktionen alle Voraussetzungen für präskriptive Analysen. Die Datenplattform baut auf der bestehenden IT-Infrastruktur auf und ergänzt sie sinnvoll. Unternehmen müssen ihre Systeme daher nicht austauschen und profitieren so weiterhin von bereits getätigten Investitionen. Mit InterSystems IRIS erhöhen Unternehmen schnell ihre digitale Reife und kommen ohne Probleme auf das für präskriptive Analysen notwendige Digitalisierungsniveau.

Sehen Sie sich auch unser Animationsvideo zum Thema "präskriptive Analysen" an: YouTube-Link