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5 gute Gründe für Predictive Analytics

Zuverlässige Prognosen für mehr Effizienz und Flexibilität
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Richtig entscheiden im Produktionsumfeld

Entscheidungen wurden früher oftmals von einzelnen Managern getroffen, die sich auf ihre Intuition und Erfahrung verlassen haben. Mit den uns heute zur Verfügung stehenden Technologien und enormen Datenmengen moderner Produktionssysteme, hat sich dies grundlegend geändert: Daten ermöglichen in hoher Geschwindigkeit den viel zitierten Blick in die Glaskugel und liefern zuverlässige Prognosen.

 

Einsparungspotenziale aufdecken

Predictive Analytics macht den riesigen, durch Sensoren generierten Schatz an Fertigungsdaten nutzbar, deckt verborgene Einsparungspotenziale auf und optimiert die Effizienz am Shopfloor. Beispielsweise geben MES-Auftrags- und Rückmeldedaten zu Ausschuss, Maschinenausfall, Störungen und Produktqualität unter Einsatz von Predictive-Methoden Aufschluss über signifikante Muster und Wahrscheinlichkeiten, die für die Vorhersage künftiger Planungen herangezogen werden können.

 

Effizienz und Flexibilität erhöhen

Das frühzeitige Erkennen möglicher Fehlerquellen und Störungen führt beispielsweise zu verbesserter Kapazitätsauslastung, Termintreue und geringeren Lagerständen. Predictive Analytics trägt somit zu einer flexiblen, anpassungsfähigen Fertigung bei, die einen bedeutenden Wirtschaftsfaktor darstellt.

 

Schnell, einfach und leistbar zu Ergebnissen kommen

Industrie Informatik bietet ein Out-of-the-box-Technologie-Stack, das sowohl in der Cloud als auch on-premises einsetzbar ist und einen einfachen Einstieg in die Themen KI und Predictive ermöglicht. Ein Data Preprocessing-Modell hilft dem Anwender dabei Daten aus cronetwork MES im ersten Schritt zu bereinigen und aufzubereiten, bevor eine KI die laufende Bewertung und Interpretation der daraus gewonnenen Informationen vornimmt. Das Standard-Datenmodell von cronetwork MES schafft große Effizienzvorteile, die sich in der raschen Umsetzbarkeit niederschlagen. Die Verwendung des Random Forest Modells als Lern-Algorithmus liefert schnelle Durchlaufzeiten und eine sehr gute Interpretierbarkeit der Ergebnisse.

 

Langfristig denken

Die Krise der letzten Monate hat gezeigt, wie wichtig es ist, auf zukunftsfitte Technologien zu setzen und die Digitalisierung voranzutreiben, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Digitalisierung ist eine Chance und Herausforderung zugleich, die ergriffen werden muss, um Erfahrungen und Daten zu sammeln und diese wiederum als Erkenntnisse nutzbar zu machen. Mit Predictive Analytics können Sie nachhaltig die Zukunft des Unternehmens gestalten.

Mittels Predictive Analytics können Fertigungsunternehmen heute durch Sensoren generierte Datenmengen sinnvoll für eine bessere Planung einsetzen und den viel zitierten Blick in die Glaskugel werfen.

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