Data Analytics – was ist das und was bringt’s der Industrie?

Interview mit Prof. Alexander Martin, Leiter der Abteilung Analytics an der Arbeitsgruppe für Supply Chain Services SCS und Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsmathematik an der Universität Erlangen-Nürnberg.

»Ich bin ja von Haus aus Mathematiker...«

...sagt Prof. Alexander Martin über sich und es ist ihm seine Leidenschaft für das Themengebiet anzumerken. Beim Fraunhofer IIS ist er dafür zuständig, das Thema Data Analytics voranzutreiben und damit genau an der richtigen Stelle. Denn mathematische Methoden helfen bei der Datenanalyse, Prozesse zu untersuchen, zu verstehen und zu verbessern.

Im schriftlichen Interview, das Sie unten finden, erklärt Alexander Martin, was Data Analytics ist und wie Firmen von ihrem Einsatz profitieren können.

Im Film stellt er Beispielen aus der Finanz- und der Logistik-Branche vor und beschreibt, warum das Fraunhofer IIS als eine der wenigen Einrichtungen die gesamte Kette der »kognitiven Sensorik« von der Datenerfassung bis zur Optimierung von Geschäftsmodellen bedienen kann.

»Am Ende des Tages stehen hinter all diesen Prozessen Eurobeträge.«

Welchen wirtschaftlichen Nutzen hat Data Analytics? Prof. Alexander Martin erklärt es in diesem Interview.

Herr Martin, was ist Data Analytics?

Data Analytics umfasst alle Verfahren und Methoden zur Analyse von Daten.

 

Wer braucht Data Analytics und warum?

Data Analytics wird von allen Industrieunternehmen gebraucht, die Daten sammeln oder generieren und daraus Mehrwerte ableiten wollen.

 

Gibt es Beispielbranchen?

Eine klassische Branche ist die Logistik, sowohl die Produktionslogistik als auch Supply Chain Services; auch im Energiemanagement und im Finanzwesen werden heute die Methoden von Data Analytics benötigt.

 

Was ist der wirtschaftliche Nutzen von Data Analytics?

Am Ende des Tages stehen hinter all diesen Prozessen Eurobeträge, sei es in der Produktionsplanung, sei es in der einzelnen Maschine, die damit besser gesteuert werden kann, aber auch in dem Sinn, in dem man Kunden besser, schneller, effizienter und kostengünstiger bedienen kann. All diese Felder können wir durch saubere Data Analytics verbessern. Dadurch entstehen die Mehrwerte.

 

Welche Methoden kommen bei Data Analytics zum Einsatz?

Man unterscheidet drei Stufen. Da ist zunächst die Descriptive Analytics, also die beschreibenden Methoden: Wie beschreibe ich Daten, wie speichere und wie klassifiziere ich sie. Dann die Predictive Analytics, das sind die Methoden, die Vorhersagen machen, dazu zählen klassische mathematische Statistik aber auch machine learning oder neuronale Netze/Deep Learning. Und dann die Prescriptive Analytics, das sind die Methoden, die dann tatsächlich Mehrwert erzielen, vielleicht auch zu neuen Entscheidungen führen und eventuell den Gesamtprozess neu aufsetzen und verändern.

 

Wie können Daten, die man in Vergangenheit gesammelt hat, die also Vergangenes abbilden, eine Aussagekraft für die Zukunft haben?

Man kann Data-Analytics-Methoden natürlich nicht überfordern, in dem Sinn, dass sie die Zukunft prognostizieren oder sogar disruptive, also ganz neue Ansätze entwickeln, aber natürlich wiederholen sich viele Prozesse, z. B. Produktionsprozesse. Wenn man diese Daten sauber analysiert, dann kann man z. B. früher erkennen, wann eine Maschine ausfällt, wann eine Batterie ersetzt werden muss und damit Unterbrechungen innerhalb des Prozesses drastisch minimieren und Mehrwerte erzielen.


Es kommt ein weiterer Aspekt hinzu: Durch das frühzeitige Erkennen der Ausfälle kann man die Produktionsprozesse verändern und dadurch entsteht ebenfalls Mehrwert. Es können z.B. beim Anhalten der Maschine nicht nur eins, sondern alle Teile erneuert werden, die vermutlich in der nächsten Zeit ausfallen. Man kann also lernen, wie man seinen Produktionsprozess insgesamt verbessert, um die Fehler zu minimieren.

 

Herr Martin, vielen Dank für das Gespräch.



 

Prof. Alexander Martin im Interview mit Daniela Rembor, Fraunhofer IIS.
© Fraunhofer IIS/Isabel Pogner

»Data Analytics kann Produktionsprozesse verbessern.« Prof. Alexander Martin im Interview mit Daniela Rembor, Fraunhofer IIS.

Prof. Alexander Martin

Prof. Alexander Martin entwickelt Modelle und Methoden für Data Analytics an der Grenze des heute Möglichen. Er forscht an der Lösung allgemeiner gemischt-ganzzahliger linearer und nichtlinearer Optimierungsprobleme u. a. mit Anwendungen in Transport und Logistik sowie Finanzwesen und Energiemanagement

Derzeit baut er das ADA-Center auf, ein Zentrum für Analytics, Daten und Anwendungen, in dem das Fraunhofer IIS mit der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg sowie der Ludwig-Maximilians-Universität München und weiteren Forschungspartnern kooperieren wird.

 

Kontakt

Prof. Alexander Martin
Fraunhofer-Arbeitsgruppe für Supply Chain Services SCS
Fraunhofer IIS
Nordostpark 93
90411 Nürnberg

Telefon +49 911 58061-9600

Prof. Alexander Martin
© Fraunhofer IIS/Paul Pulkert

Prof. Alexander Martin

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