Das hilft Unternehmen bei der Einführung von präskriptiven Analysen

Viele Unternehmen in Deutschland nutzen ihre Daten noch nicht ideal. Wie eine aktuelle Studie im Auftrag des Digitalverbands Bitkom belegt, schöpfen 64 Prozent das Potenzial ihrer Daten überhaupt nicht oder kaum aus. Dabei bietet die umfassende Analyse von Daten große Vorteile, gerade in der Industrie. Ein vielversprechender Ansatz, Datenanalysen in der unternehmerischen Praxis entscheidend voranzutreiben, ist die präskriptive Analyse.

Lösungen für präskriptive Analysen nutzen künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML), um konkrete Vorschläge für die Steuerung von Prozessen zu unterbreiten – mit aller Transparenz über die Faktoren und Auswirkungen der einzelnen Alternativen. So kann zum Beispiel ein Betriebsleiter auf einen Blick erkennen, wie sich ein neuer Produktionsplan an unterschiedlichen Standorten auswirken würde. Wie hoch sind jeweils die Rüstkosten, welche Rohstoffe müssen beschafft werden oder wie verändern sich möglicherweise Wartungsintervalle? Antworten auf diese und andere Fragen liefern präskriptive Analysen. Die bestmögliche Vorgehensweise wägen die Entscheider auf Grundlage dieser umfangreichen Informationen dann selbst ab und stoßen anschließend den Prozess an. Aber Unternehmen können die Entscheidungsfindung und Steuerung von Prozessen in Teilbereichen auch komplett automatisieren, so zum Beispiel die Materialbeschaffung oder Personalplanung.

Durch präskriptive Analysen gewinnen Unternehmen einen 360-Grad-Blick auf alle ihre Prozesse, treffen schnell die richtigen Entscheidungen und reagieren flexibel auf neue Entwicklungen. Das garantiert langfristig Wettbewerbsfähigkeit und nachhaltigen Erfolg. Wie die Einführung von präskriptiven Analysen gelingt, erklärt jetzt InterSystems.

Fünf Tipps für die Umsetzung 

1. Zunächst einmal steht die eigene digitale Reife im Mittelpunkt. Auf Unternehmen aus der Industrie kommt die Aufgabe zu, eine Bestandsaufnahme ihrer Infrastruktur zu machen – von der Anbindung aller Geräte bis hin zur Cybersicherheit. Denn die Infrastruktur bildet die Basis für die nächsten Schritte. Danach 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, zu der eine genaue Evaluation der Informationsquellen und -wege gehört.
   
2. Bei der Vorbereitung kommt es darauf an, einen klaren Business Case zu definieren und Ziele eindeutig zu formulieren, damit sie den Return on Investment später exakt nachverfolgen können. So starten Unternehmen das Projekt mit klar definierten Erfolgskriterien vor Augen und können später die Wirtschaftlichkeit präskriptiver Analysen nachweisen. Es gibt viele mögliche Anwendungsfälle für die Technologie. Dazu zählen Handlungsempfehlungen und Prozessautomatisierungen etwa im Supply Chain Management, für die Wartungs- und Reparaturplanung oder bei der Produktionsplanung. Auch kann der Ansatz konkrekte Hilfestellung für Markt- und Wettbewerbsanalysen sowie die strategischen Geschäftsplanung geben. Unternehmen können mit einem Anwendungsfall als Leuchtturmprojekt starten und später von ihren Erfahrungen ausgehend weitere Ideen verfolgen.
   
3. Lösungen für präskriptive Analysen nutzen für ihre Berechnungen und Simulationen historische und aktuelle Daten aus internen und bei Bedarf auch aus externen Quellen. Deshalb müssen Unternehmen für einen zentralen Zugriff auf alle relevanten Daten sorgen. Es geht darum, Daten jeden beliebigen Formats aus diversen Quellen zu verknüpfen, zu verarbeiten und dann zur Verfügung zu stellen. So entsteht eine einheitliche und stets akkurate Datenbasis, die als Ausgangspunkt für präskriptive Analysen dient. Aktuelle und genaue Daten führen zu präzisen Prognosen und Handlungsempfehlungen.
   
4. Idealerweise setzen Unternehmen direkt auf eine Lösung, die neben einem modernen Datenmanagement auch integrierte Funktionen für Business Intelligence (BI), KI und ML mitbringt. Das spart Zeit und Geld. Zu den relevanten Funktionen zählen auch die digitale Abbildung und automatische Steuerung von Prozessen. Empfehlenswert ist es, die vorhandenen Prozesse vor einer anstehenden Digitalisierung eingehend zu überprüfen und gegebenenfalls zu optimieren. Denn schlechte analoge Prozesse werden durch eine Digitalisierung nicht besser.
   
5. Die Digitalisierung mit dem Ziel der Einführung präskriptiver Analysen setzt eine entsprechende Organisationsentwicklung voraus. Unternehmen müssen ihre Mitarbeiter von Anfang an einbinden und weiterbilden. Nur so steigt die Akzeptanz für die Einführung neuer Technologien, insbesondere mit Blick auf solche mit KI- und ML-Bezug. Mögliche Bedenken können Unternehmen beispielsweise in kontinuierlichen Gesprächen schnell einfangen. Noch besser funktioniert jedoch ein erstes kleines Projekt, das direkt zum Erfolg führt. 

Datenräume ermöglichen unternehmensübergreifende Datenanalysen

Je mehr Daten in präskriptive Analysen einfließen und je häufiger diese genutzt werden, desto präziser werden die Ergebnisse. Unternehmen können dafür auch weitere Daten von den Systemen ihrer Partner und Lieferanten abfragen. Außerdem arbeitet die Wirtschaft an offenen Umgebungen für den Datenaustausch, wie zum Beispiel Gaia-X, Manufacturing-X und Catena-X. Bisher nutzen nur wenige Unternehmen in Deutschland diese sogenannten Datenräume, doch erkennen immer mehr Unternehmen bereits die Chancen, die sie bieten. Wie erneut die Studie im Auftrag des Digitalverbands Bitkom zeigt, halten 57 Prozent der Befragten Datenräume als Ergänzung zu bisher genutzten Angeboten für interessant. Bei der darauffolgenden Frage, ob diese möglicherweise sogar neue Geschäftsmöglichkeiten eröffnen, stimmten 43 Prozent zu. Deshalb sollte eine moderne Datenplattform solche Projekte direkt unterstützen und leistungsfähige Schnittstellen für die Vernetzung bieten. 

„Unsere Datenplattform InterSystems IRIS baut auf der bestehenden IT-Infrastruktur von Unternehmen auf und ergänzt sie sinnvoll. Außerdem erfüllt sie alle Voraussetzungen für präskriptive Analysen und den Datenaustausch in der Industrie“, erklärt Werner Reuß, Manufacturing Solutions Executive bei InterSystems. „Mit InterSystems IRIS erhöhen Unternehmen schnell ihre digitale Reife und kommen ohne Probleme auf das notwendige Level, um präskriptive Analysen erfolgreich zu nutzen.“

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