KI-gestütze Entscheidungsunterstützung

Ein datengesteuertes Unternehmen zu werden, ist nicht länger eine Option, sondern eine Notwendigkeit.

In der heutigen Zeit werden weltweit in allen Bereichen Daten gesammelt. Dabei steigt die Anzahl der gesammelten Daten täglich an. Unternehmen können durch die Nutzung dieser Daten verschiedene Arten von Analysen durchführen und intelligente und aufschlussreiche Geschäftsentscheidungen treffen, welche sie auf den Weg der kontinuierlichen Verbesserung bringen.

Arten der Datenanalyse

Die einfachste Form der Analyse ist die descriptive Analyse (descriptive analytics). Bei der deskriptiven Analyse werden Daten untersucht, um Antworten auf die Frage "Was ist passiert?" oder "Was passiert gerade?" zu finden. Mit Hilfe der deskriptiven Analytik können Fertigungsunternehmen beispielsweise das Produktivitätsniveau bewerten oder Ausfallzeiten verfolgen. Beispielsweise kann die Antwort auf die Frage "Wie viele Teile habe ich in der letzten Stunde produziert?" gegeben werden.

Die nächste Form der Analyse ist die diagnostische Analyse (diagnostic analytics). Sie hilft Unternehmen, die Gründe oder Ursachen für ein bestimmtes Ereignis oder Problem zu untersuchen und gibt Antwort auf die Frage "Wieso ist etwas passiert?". Gleichzeitig können Lösungsvorschläge unterbreitet werden, um das Problem zu beheben. Betriebsleiter können somit beispielsweise ermitteln, ob eine Maschine aufgrund unsachgemäßer Bedienung, Überbelastung der Maschine oder mangelnder Wartung ausgefallen ist.

Die nächst höhere Form der Datenanalyse ist die vorhersagende Analyse (predictive analytics). Die prädiktive Analyse hilft Unternehmen bei der Beantwortung der Frage "Wie können wir es schaffen?", indem sie ihnen ermöglicht, die erforderlichen Schritte zu unternehmen, um ein bestimmtes Ergebnis zu erreichen - und auch Einblicke in das zu geben, was passieren wird, wenn das Ergebnis erreicht ist. Beispielsweise kann der Umsatz des nächsten Jahres oder die Nachfrage eines bestimmten Kunden in einem definierten Zeitraum aus historischen Daten prognostiziert werden. 

Die nächste Form ist die präskriptive Analyse (Prescriptive Analytics), welche noch einen Schritt weiter geht als vorhersagende Analyse. Sie liefert zusätzlich Handlungsempfehlungen, wie man einen bestimmten Trend in eine gewünschte Richtung beeinflussen, ein vorhergesagtes Ereignis verhindern oder auf ein zukünftiges Ereignis reagieren kann. Beispielsweise kann erkannt werden, wo Prozessverbesserungen die größten Auswirkungen auf das Endergebnis haben werden.

Eine der bislang fortschrittlichsten Formen der Datenanalyse ist die kognitive Analyse. Sie findet Antworten auf die Frage "Was wissen wir nicht?". Sie nutzt mehrere Analysetechniken, um große Datenmengen mit menschenähnlicher Intelligenz zu untersuchen. Ob es darum geht, den Hintergrund einer Kundenanfrage zu verstehen oder Trends in einem großen Datensatz zu erkennen - die kognitive Analyse nutzt künstliche Intelligenz und Algorithmen des maschinellen Lernens, um Muster und Zusammenhänge aufzudecken, die einfache Analysemethoden nicht erkennen können. Mit dieser Form der Datenanalyse können wirtschaftliche Chancen erkannt, Risiken minimiert und Anpassungen an veränderte Bedingungen vorgenommen werden.

Unternehmen müssen in der Lage sein, auf sich verändernde Trends, Kundenwünsche und Ausrüstungsprobleme mit größerer Flexibilität und Präzision zu reagieren, um Durchsatz, Kosten und Geschwindigkeit zu optimieren. Die Nutzung dieser verschiedenen Analysetypen ist eine gute Möglichkeit, um zu verstehen, was oder warum etwas passiert ist, was in Zukunft wahrscheinlich passieren wird und welche Handlungsempfehlungen umgesetzt werden müssen, um das gewünschte Ergebnis zu erreichen. Langfristig können alle diese Arten von Analysen zur Optimierung von Unternehmen beitragen.

Voraussetzung zur Nutzung

Um Daten analysieren zu können, müssen die richtigen Daten in ausreichender Menge und Datenqualität zur Verfügung stehen. Wie Daten in Produktionssystemen erfasst werden können, erfährst Du hier.