18. Juli 2017 | pArtikel drucken | kKommentieren

Wie können mir Predictive Analytics im Mittelstand helfen?

Während es früher oft gereicht hat, sich auf Erfahrungswerte in der Fertigung zu verlassen, können heute zahlreiche Daten für Analysen genutzt werden. Die werden in allen Bereichen der Produktion erhoben und eröffnen ein neues Feld der Geschäftsplanung, dank Predictive Analytics. Ein proaktiver Ansatz und somit die Evolution des berühmten Bauchgefühls.

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Das Prinzip von Predictive Analytics bietet dabei eine Lösung für die Herausforderungen, die sich durch eine hochgradig vernetzte Welt ergeben. Und zwar nicht nur im Sinne der vernetzten IT, sondern einer global vernetzten Produktionskette. Nicht nur große Unternehmen der Fertigungsindustrie kaufen ihr Material im Ausland ein, um das Endprodukt dann wiederum ins Ausland zu exportieren. Entsprechend sollte eine genaue Planung die Grundlage eines jeden Betriebs sein.

Lager- und Produktionsoptimierung mit Predictive Analytics

Ein Fertigungsbetrieb kann beispielsweise kleinere Lagerräume anmieten, da er Waren nicht “Pi mal Daumen” produzieren und Material und Endprodukte nicht in unnötiger Menge und Zeit bereithalten muss. Das lässt sich mit bestehenden Daten erreichen, die ein Predictive Analytics-System in Form eines Modells  beziehungsweise einer fundierten Handlungsempfehlung generiert.

Um wettbewerbsfähig zu bleiben, sind schnelle Entscheidungen und optimale Lagerräume das A und O. (Quelle: cybrain/iStock)

Es gibt hier eine schier endlose Zahl von Anwendungsgebieten, die im Grunde von der Qualität und Auswertung der gesammelten Daten abhängig sind. Es gilt nun, diese zu nutzen und in der heutigen, schnelllebigen Warenwirtschaft nicht nur zu reagieren, sondern aktiv in die Zukunft zu planen.

Der Mittelstand als Rückgrat der deutschen Wirtschaft bezieht Rohmaterial, Bauteile und Maschinen ebenfalls aus anderen Ländern und entsprechend komplex ist die gesamte Prozesskette der Fertigung mittlerweile geworden. Die Folge: Entscheidungen müssen heute schneller und genauer getroffen werden, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Wenn ich beispielsweise als Zulieferer für ein Maschinenbauunternehmen erst umständlich und wenig agil auf Anfragen reagieren kann, geht der nächste Auftrag eventuell an die Konkurrenz. Besser wäre es hier zukünftige Trends vor allen anderen zu erkennen. Früher konnten Fertigungsbetriebe zeitintensivere Produktionen mit Qualität wieder wett machen. Heute reicht das aber einfach nicht mehr, denn Kunden verlangen sowohl qualitativ hochwertige Produkte und Leistungen und die möglichst schnell.

Predictive Analytics sind der nächste logische Schritt

Es hilft auf der einen Seite natürlich mit Auswertungen und erhobenen Daten zu arbeiten und eben diese Schritte sind nach wie vor wichtig. Bei der Entwicklung und dem Ausbau des Geschäfts können aber durch Machine Learning unterstützte Systeme helfen, um nicht nur am Ball zu bleiben, sondern aktiv den Spielaufbau zu beeinflusse, um mal eine Fußball-Analogie zu bemühen.

Predictive Analytics haben dabei auf alle im Unternehmen erhobenen Daten und können Verbindungen, Korrelationen und Abhängigkeiten herstellen, die mit reiner Manpower niemals zu stemmen wären. Ein lernendes System erkennt anhand Trends beispielsweise viel schneller und detaillierter, dass im Herbst mehr Produkte einer bestimmten Sorte angefragt werden. Oder dass Produzenten autonomer Fahrzeuge in einigen Monaten gewisse Bauteile anfragen werden.

 

Predictive Analytics schnell und einfach erklärt in nur 4 Schritten (Quelle: Evernine GmbH).

 

Das Spannende ist hierbei, dass Predictive Analytics hier nicht nur zeigen, wie Prozesse bisher gelaufen sind oder gerade laufen. Sondern recht genaue Prognosen erstellen können, wie der Warenein- und Produktverkauf, sowie die Lagerung und das Ressourcenmanagement in Zukunft optimiert werden können. Quasi wie eine Glaskugel, nur mit deutlich fundierterer Basis, die die pausenlos gesammelten Daten nun wirklich in bare Münze verwandeln können. Wer sich schon immer gefragt hat, was Big Data eigentlich für einen Nutzen hatte, bekommt jetzt eine echte Antwort darauf.

Agil planen, statt nur reagieren

Ein Beispiel, wie Predictive Analytics in der Fertigung helfen können, ist die datengestützte Prognose, wann ein Teil einer Produktionsmaschine ausfallen wird. Sensoren messen dabei die Materialbeschaffenheit und können dann vorhersagen: “In einem Monat wird diese Maschine vermutlich nicht mehr funktionieren, da die Hydraulikpresse wegen Materialermüdung ausfallen wird.”

Predicitive Analytics werden in Zukunft eine entscheidende und hilfreiche Rolle spielen. (Quelle: goir/iStock)

Solche Daten nutzt ein Predictive Analytics-System dann, um beispielsweise rechtzeitig Ersatzteile zu bestellen und die Wartung der Maschine mit möglichst geringer Ausfallzeit zu planen. Der Vorteil liegt dabei auf der Hand, da die Produktion dann nicht ungeplant zum Stillstand kommt und Termine zu Lieferung von Produkten nicht verschoben werden müssen.

Predictive Analytics bieten also eine Menge Vorteile und werden in Zukunft eine entscheidende Bedeutung in zahlreichen Branchen spielen. Die Entscheidung zur Planung des zukünftigen Geschäfts, das auf vergangenen Quartalen beruht, wird weiter in den Hintergrund rücken.

Denn die Industrie verändert sich so schnell und stellt nahezu täglich neue Anforderungen, dass es irgendwann eben nicht mehr reichen wird, die bestehende Nachfrage zu bedienen, sondern vorauszusehen, wie diese Nachfrage in Zukunft aussehen wird.

Quelle Titelbild:  NicoElNino / iStock

Mittelstand.Heute Redaktion

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