(Big) Data Analytics

Die Datenanalyse, auch bekannt als Data Analytics, wird als zentrale Grundlage moderner Entscheidungsprozesse genutzt. Durch die systematische Auswertung von Daten werden tiefgehende Einblicke in komplexe Zusammenhänge gewonnen. Mithilfe fortschrittlicher statistischer Methoden und Algorithmen können Muster und Trends in umfangreichen Datenmengen (Big Data) sichtbar gemacht werden. So wird ermöglicht, dass Entscheidungen auf klaren, datengestützten Erkenntnissen basieren – und nicht auf bloßen Annahmen.

Die Vielfalt der Datenanalyse in der Praxis produzierender Unternehmen

Das komplexe Feld der Datenanalyse lässt sich in die deskriptive, inferenzielle, explorative und konfirmatorische Datenanalyse unterteilen, die in produzierenden Unternehmen jeweils spezifische Anwendungen finden. Mit diesen Ansätzen können produzierende Unternehmen ihre Daten nicht nur zur retrospektiven Analyse, sondern auch zur strategischen Entscheidungsfindung nutzen, um Effizienz, Qualität und Innovationskraft kontinuierlich zu verbessern.

Deskriptive Datenanalyse

Die deskriptive Datenanalyse kommt zum Einsatz, um Produktionsdaten zu verdichten und übersichtlich darzustellen. Beispielsweise können Informationen über die tägliche Produktionsmenge, Ausschussraten oder Maschinenauslastungen so visualisiert werden, dass Abweichungen sofort erkennbar sind. Ein Unternehmen könnte die Ausschussquote verschiedener Produktionslinien analysieren und diese Daten nutzen, um die Effizienz einzelner Anlagen zu bewerten.

Inferenzielle Datenanalyse

Die inferenzielle Datenanalyse spielt eine wichtige Rolle, wenn Entscheidungen auf Basis von Stichproben getroffen werden müssen. In einem produzierenden Unternehmen könnte dies der Fall sein, wenn nur ein Teil der produzierten Chargen geprüft wird, um Aussagen über die Qualität der gesamten Produktion zu treffen. Aus den Stichprobenergebnissen werden Schlüsse auf die Gesamtqualität der Produkte gezogen, beispielsweise um die Einhaltung von ISO-Normen zu überprüfen.

Explorative Datenanalyse

Die explorative Datenanalyse wird eingesetzt, um bisher unbekannte Muster und Zusammenhänge in den Produktionsdaten zu entdecken. Ein Unternehmen könnte beispielsweise die Wartungsdaten von Maschinen analysieren, um unerkannte Zusammenhänge zwischen bestimmten Betriebsbedingungen und Ausfallzeiten aufzudecken. Solche Erkenntnisse könnten anschließend zur Entwicklung besserer Wartungsstrategien genutzt werden, wie der Einführung einer prädiktiven Wartung.

Konfirmatorische Datenanalyse

Die konfirmatorische Datenanalyse zielt darauf ab, Hypothesen zu überprüfen, die auf vorläufigen Beobachtungen basieren. Ein produzierendes Unternehmen könnte beispielsweise die Vermutung haben, dass die Produktionsrate durch eine spezifische Änderung im Fertigungsprozess erhöht werden kann. Durch die systematische Überprüfung von Daten vor und nach der Prozessänderung lässt sich feststellen, ob die Anpassung tatsächlich zu einer Verbesserung geführt hat.

Von Datenanalysen bis Industrie 4.0: Der Weg zur datengetriebenen Zukunft

Die modernen Analysemethoden – von deskriptiven bis hin zu preskriptiven Ansätzen – bieten Unternehmen ein umfassendes Werkzeugset, um Daten zu nutzen und Wettbewerbsvorteile zu erzielen (siehe Abbildung).

Descriptive Analytics

Produzierende Unternehmen verwenden deskriptive Analysen, um historische Daten aus der Fertigung zu bewerten und aktuelle Situationen zu verstehen. Ein Beispiel wäre die Analyse von Produktionsdaten einer Fertigungslinie über die letzten Monate, um die durchschnittliche Auslastung oder die Ausschussraten zu ermitteln. Diese Ergebnisse können genutzt werden, um Ineffizienzen zu erkennen und in der Gegenwart gezielt Gegenmaßnahmen einzuleiten.

Diagnostic Analytics

Mit diagnostischen Analysen werden die Gründe für bestimmte Ereignisse identifiziert. Ein Unternehmen könnte diese Methode nutzen, um herauszufinden, warum es an einer Maschine zu Produktionsausfällen kam. Durch die Untersuchung von Sensordaten, Wartungsprotokollen und Ausfallzeiten kann festgestellt werden, ob ein bestimmtes Bauteil regelmäßig Probleme verursacht oder ob ungeplante Belastungen der Maschinen zu den Ausfällen geführt haben.

Predictive Analytics

Predictive Analytics hilft produzierenden Unternehmen, zukünftige Ereignisse vorherzusehen und proaktiv darauf zu reagieren. Ein Beispiel ist die prädiktive Wartung (Predictive Maintenance): Durch die Analyse von Sensordaten aus Maschinen wird die Wahrscheinlichkeit eines Ausfalls vorhergesagt. So kann ein Unternehmen den optimalen Zeitpunkt für eine Wartung festlegen und teure ungeplante Stillstände vermeiden. Ebenso können Absatzprognosen für verschiedene Produkte erstellt werden, um die Produktion besser auf die Marktnachfrage abzustimmen.

Prescriptive Analytics

Diese Methode geht über die Vorhersage hinaus und bietet konkrete Handlungsempfehlungen. In der Praxis könnte ein Unternehmen mit preskriptiven Analysen optimale Produktionspläne erstellen, die sowohl Maschinenauslastung als auch Materialverfügbarkeit berücksichtigen. Ein weiteres Beispiel ist die Anpassung von Lagerbeständen basierend auf der Vorhersage von Lieferengpässen, wodurch Lieferketten stabilisiert werden können. Prescriptive Analytics wird auch genutzt, um Szenarien durchzuspielen, etwa wie Produktionskapazitäten flexibel auf eine plötzliche Nachfragesteigerung reagieren können.

Produzierende Unternehmen stehen im Zuge der Digitalisierung vor einem fundamentalen Wandel. Die „Industrie 4.0“, ein zukunftsweisendes Projekt, beschreibt die vierte industrielle Revolution, in der intelligente, vernetzte Systeme zur Optimierung von Produktionsprozessen beitragen. Ein zentraler Treiber dieser Entwicklung ist Big Data. Produzierende Unternehmen sammeln immense Datenmengen aus Maschinen, Produktionslinien und Lieferketten. Ein Beispiel: Ein Automobilhersteller nutzt Echtzeit-Daten aus der Produktion, um Engpässe frühzeitig zu erkennen und die Fertigung anzupassen. Dies reduziert Stillstandzeiten und steigert die Effizienz.

Big Data: Mehr als nur große Datenmengen

Wer erstmals von Big Data hört, denkt zunächst an große Datenmengen – eine naheliegende, aber nicht vollständige Definition. Der Begriff umfasst weit mehr, denn er wird unterschiedlich interpretiert, abhängig von den Prioritäten der jeweiligen Unternehmen oder Personen, die sich damit beschäftigen. Diese Variabilität führt zu einem breit gefächerten Spektrum an Bedeutungen und Anwendungsfällen.

Um den Begriff greifbarer zu machen, werden häufig die fünf V’s herangezogen: Volume (Menge), Velocity (Geschwindigkeit), Variety (Vielfalt), Veracity (Richtigkeit) und Value (Wert). Diese Dimensionen illustrieren die Herausforderungen und Möglichkeiten, die Big Data bietet.

Volume – Die schiere Menge an Daten

Der erste Gedanke bei Big Data ist die Datenmenge. Während herkömmliche PC-Festplatten oft mit einem Terabyte Speicher ausgerüstet sind, bewegen sich Big-Data-Anwendungen in der Größenordnung von Zettabyte. Zur Veranschaulichung: Ein Zettabyte entspricht einer Milliarde Terabyte – das wären eine Milliarde herkömmlicher Festplatten. Produzierende Unternehmen erzeugen riesige Datenmengen aus Produktionsanlagen, Sensoren und Logistikprozessen, beispielsweise zur Überwachung von Fertigungsstraßen oder zur Optimierung von Lieferketten.

Velocity – Die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung

Velocity beschreibt die Geschwindigkeit, mit der Daten generiert, verarbeitet und analysiert werden. Moderne Systeme ermöglichen nahezu Echtzeitverarbeitung, was besonders in Bereichen wie der prädiktiven Wartung von Maschinen wichtig ist. Ein Automobilhersteller könnte Sensoren nutzen, um in Echtzeit Maschinendaten auszuwerten und so frühzeitig auf drohende Ausfälle zu reagieren.

Variety – Die Vielfalt der Daten

Die Vielfalt der Datenquellen und -formate stellt eine weitere Herausforderung dar. Kundendatenbanken bestehen aus strukturierten Daten, während E-Mails oft semi-strukturiert sind. Unstrukturiert sind dagegen Daten wie Videos, Bilder oder Social-Media-Posts. Ein Beispiel aus der Produktion: Sensoren in einer Fabrik liefern strukturierte Daten, während Videos zur Überwachung der Produktionsqualität unstrukturierte Daten darstellen.

Veracity – Die Richtigkeit der Daten

Veracity beschreibt die Vertrauenswürdigkeit der Daten. Für Big-Data-Analysen ist es entscheidend, dass die Daten korrekt, vollständig und zuverlässig sind. Während strukturierte Daten wie Maschinendaten in der Regel korrekt sind, können Daten aus Social-Media-Kanälen, die zur Analyse von Kundenfeedback genutzt werden, subjektiv oder fehlerhaft sein. Unternehmen müssen hier zusätzliche Prüfmechanismen implementieren, um zuverlässige Erkenntnisse zu gewinnen.

Value – Der Wert der Daten

Nicht alle Daten haben für Unternehmen den gleichen Wert. Der Wert variiert stark je nach Branche und Anwendungsfall. Beispielsweise können Sensordaten aus der Produktion dazu beitragen, Prozesse effizienter zu gestalten, während Social-Media-Daten für die Marktanalyse genutzt werden. Der Schlüssel liegt darin, die richtigen Daten zu identifizieren, um wirtschaftlichen Nutzen zu generieren.