Industrial Analytics – wie man mit Daten einen Wettbewerbsvorteil in der industriellen Wertschöpfung erzielt

Die digitale Transformation hat dafür gesorgt, dass zunehmende Mengen digitaler Daten entlang der industriellen Wertschöpfungskette zur Verfügung stehen.

Die Gewinnung von Erkenntnissen und Wissen aus diesen Daten kann insbesondere im produzierenden Gewerbe ein strategischer Erfolgsfaktor sein. Daraus resultieren folgende Vorteile für Hersteller:

  • Bereitstellung neuer Produkte und Services
  • Optimierung von Prozessen
  • Steigerung ihrer Effizienz
  • Senkung der Kosten

Das macht sie auf einem globalen, sich schnell verändernden Markt wettbewerbsfähiger.

Welcher Mehrwert lässt sich generieren?

Oft verstecken sich in digitalen Daten unbekannte Informationen über eigene Produkte und Anlagen. Werden diese im richtigen Kontext ausgewertet, lässt sich neues Wissen generieren, das für die Entwicklung von datengetriebenen Produkten, Services und Prozessen eingesetzt werden kann. Beispiele hierfür sind: 

  • Vorausschauende Instandhaltung
    (Predictive Maintenance)
  • Automatisierte Qualitätskontrolle
    (Automated Quality Control)
  • Optimierung von Maschinenwirkungsgraden (Machine Efficiency Optimization)

Wer kann diesen Mehrwert generieren?

Um operativen und/oder strategischen Mehrwert durch den Einsatz von Industrial Analytics zu generieren, wird Expertise aus zwei Kompetenzfeldern benötigt:

  • Fachwissen über eigene Produkte und Maschinen
  • Fachwissen in der Datenaufbereitung und -analyse

Wie lässt sich dieser Mehrwert generieren?

Sie möchten mehr darüber erfahren, wie sich Industrial Analytics in der Industrie einsetzen lässt, um einen Mehrwert sowohl für die eigene Firma als auch für Kunden zu generieren?

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Typischerweise besitzen Unternehmen bereits ein umfangreiches, jahrelang aufgebautes Wissen über eigene Anlagen und Maschinen. Im Gegensatz hierzu stellt das Fachwissen in der Datenanalyse für viele produzierende Unternehmen eine Neuheit dar. Dies ist eine der Kernkompetenzen von Data Science, welche Informatik, Mathematik und Statistik kombiniert. Fachwissen in Data Science (Datenwissenschaft) wird benötigt, um die anfallenden Daten fachgerecht zu sammeln, aufzubereiten, auszuwerten und neues Wissen durch bewährte statistische Modelle oder neue Technologien aus dem Bereich des maschinellen Lernens zu generieren.

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Simon Kneller, Lead Industrial Analytics & IoT, esentri AG

Simon Kneller
Head of Industrial Analytics