Wer die eigenen Daten richtig nutzt, kann seine Prozess- und Steuerungsplanung optimieren und daraus Vorteile in puncto Flexibilität, Agilität und Resilienz ziehen. Eine wesentliche Rolle spielt dabei die Art, wie Unternehmen die Daten sammeln und auswerten. Was dabei bis dato noch fehlt, sind mögliche Handlungsvorschläge auf Basis der Daten. Präskriptive Analytik ändert das und ist damit die Zukunft der Datenanalyse.
Basierend auf künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) erweitert sie die gängigen Formen der Datennutzung, indem die reinen Analyseergebnisse durch konkrete Handlungsempfehlungen ergänzt werden. Mit einer Lösung für präskriptive Analytik können Unternehmen Prozesse vorausschauender planen, zielgerichteter steuern und zum Teil sogar vollständig automatisieren. Welche Bedeutung viele Industriebetriebe dieser Analysemethode beimessen, belegen die Zahlen einer aktuellen Studie der International Data Corporation (IDC): 69 Prozent der befragten Unternehmen setzen sich mit der Einführung auseinander und 18 Prozent verwenden sie schon.
Moderne Datenplattform als Grundlage
Eine essenzielle Voraussetzung dafür, dass Unternehmen die Vorzüge der präskriptiven Analytik nutzen können, ist eine moderne Datenplattform, die umfangreiche Interoperabilitätsfunktionen mitbringt, und so die Notwendigkeit für den Einsatz der KI schafft. Denn für Berechnungen und Simulationen benötigt die KI eine möglichst große Zahl akkurater, aktueller und historischer Daten aus internen und bei Bedarf auch externen Quellen. Datensilos und eine fehlende Vernetzung von Informations- und Betriebstechnik, die noch in vielen Unternehmen eine effiziente Datennutzung verhindern, gehören damit der Vergangenheit an. Darüber hinaus sorgt eine Datenplattform mit leistungsfähigen Interoperabilitätsfunktionen nicht nur für die erforderliche Verknüpfung der Daten, sondern harmonisiert und normalisiert sie auch. Als Ergebnis entsteht eine stets aktuelle, einheitliche Datenbasis für präskriptive Analytik. Diese Datenbasis kann zugleich als Grundlage für zum Beispiel neue Berichtspflichten genutzt werden.
Funktionsweise der präskriptiven Analytik
Präskriptive Analytik ist nach der deskriptiven und der prädiktiven Analytik der dritte Entwicklungsschritt in der Geschichte der Datenanalyse – und einer, der ein entscheidendes Stück weitergeht.
Die grundlegende Methode, um den Ist-Zustand in der Produktion und Logistik abzubilden, heißt deskriptive Analytik. Die mit ihrer Hilfe gesammelten Informationen helfen Ursachen für Entwicklungen auszumachen und legen das Wissensfundament für weiteres Handeln.
Die prädiktive Analytik liefert anhand historischer Daten genaue Prognosen und sagt wahrscheinliche Entwicklungen voraus. Ein bekanntes Einsatzgebiet für diese Analysemethode ist die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) von Maschinen. Da sich damit zum Beispiel drohende Ausfälle vorhersagen lassen, gibt sie den Verantwortlichen die Gelegenheit, rechtzeitig Vorbereitungen zu treffen, um Betriebsunterbrechungen zu vermeiden oder auf ein Minimum zu beschränken.
Die präskriptive Analytik bietet Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern darüberhinausgehende Vorteile. Sie macht faktenbasierte Handlungsvorschläge, wie sich ein Ziel erreichen oder ein Problem lösen lässt. Die KI dahinter berücksichtigt zum einen aktuelle und historische Daten aus verschiedenen Quellen in der Produktion und Logistik. Zum anderen kommen bei den Berechnungen und Simulationen weitere interne und externe Faktoren zum Tragen. Das Resultat: eine übersichtliche Auflistung unterschiedlicher Vorschläge für die Prozesssteuerung. Bei allen vorgeschlagenen Optionen werden sowohl der Zeitaufwand als auch Kosten oder weitere potenzielle Folgen der möglichen Vorgehensweisen transparent dargestellt. Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter haben die Wahl, ob sich ein Tool für präskriptive Analytik automatisch als Frühwarnsystem meldet oder sie die Handlungsvorschläge selbst abrufen möchten. Aus den vom System bereitgestellten Handlungsempfehlungen wählen sie anschließend die beste Vorgehensweise aus. Unternehmen können die Steuerung einzelner Abläufe bei Bedarf sogar vollständig automatisieren.
Anwendungsfälle für die präskriptive Analytik
Sobald die passende Datenplattform und die Funktionen für präskriptive Analytik integriert sind, profitieren Unternehmen unmittelbar von den Optimierungsmöglichkeiten für Abläufe in der Prozess-, Verfahrens- und Fertigungstechnik. Ihre Vorteile zeigen sich in der Praxis in unterschiedlichen Anwendungsfällen – auch standort- und unternehmensübergreifend.
Ein Beispiel ist die zentrale Überwachung und Steuerung von Prozessen im Bereich Maintenance, Repair and Operations (MRO) als sinnvolle Ergänzung der Predictive Maintenance. Die konstante Überwachung bei der vorausschauenden Wartung verlängert die Vorwarnzeit vor dem Ausfall einer Maschine. Mitarbeiter wissen zudem direkt, welches Ersatzteil sie beschaffen müssen. Bei der weiteren Planung und Koordination unterstützt dann die KI in Form der präskriptiven Analytik. Wichtige Faktoren wie Zeitbedarf, Personal- und Materialressourcen, Lagerbestand und Kosten sind sofort ersichtlich. Falls gewünscht, schlägt das System ein optimales Wartungsfenster vor, übernimmt eine eventuelle Umplanung der Produktion und teilt verfügbare Techniker ein. Ebenfalls sorgt es für die kostengünstigste Ersatzteilbestellung: ob aus dem eigenen Lager, von anderen Standorten oder auf dem Markt. Durch die Just-in-Time-Bestellung spart ein Unternehmen dabei zudem Lagerplatz, da nur solche Ersatzteile in den Bestand kommen, die in nächster Zeit tatsächlich Verwendung finden. Zahlreiche MRO-Abläufe können Unternehmen komplett digital abbilden und automatisieren. Insgesamt steigert die präskriptive Analytik die Maschinenverfügbarkeit und -auslastung enorm und hilft, eine kontinuierliche Produktion zu gewährleisten.
Neben MRO gibt es viele weitere Anwendungsfälle für präskriptive Analytik in Unternehmen. So kann die entsprechende KI bei der Produktentwicklung beispielsweise auf der Basis von häufigen Serviceanfragen oder Rückmeldungen von Kunden konkrete Vorschläge machen, um die Produktqualität zu optimieren. Verbesserungsvorschläge in Echtzeit bietet die KI auch für die Kernprozesse der Produktion. Das ermöglicht zusätzliche Qualitäts- und Effizienzsteigerungen. Ein weiterer möglicher Anwendungsfall für die präskriptive Analytik ist das Supply Chain Management. Nachfrageprognosen, in die Daten zur Auftragslage, dem Lagerbestand und weitere Faktoren einfließen, erlauben es der KI, den eigenen Ressourcenbedarf und Nachschublieferungen genau zu planen. Das sorgt für eine optimierte Lagerhaltung und höchstmögliche Termintreue.
Pluspunkte präskriptiver Analytik
Die Beispiele für präskriptive Analytik machen das weite Anwendungsspektrum der Methode deutlich, das in Zukunft noch wachsen wird. In einer Zeit, die für Unternehmen von kaum vorhersehbaren Entwicklungen gekennzeichnet ist, verhilft präskriptive Analytik zu mehr Flexibilität, Agilität und Resilienz. Ebenfalls unterstützt die KI-basierte Methode dabei, ressourceneffizienter und somit kostensparender sowie nachhaltiger zu produzieren. Gleichzeitig verbessert sie im Sinne der Kundenzufriedenheit und -bindung die Lieferzuverlässigkeit. Wer also mit einer Datenplattform die nötige digitale Reife besitzt, um mittels präskriptiver Analytik seine Datenrohstoffe gewinnbringend zu nutzen, sichert sich dadurch zahlreiche Wettbewerbsvorteile für mehr Zukunftssicherheit.
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