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.
Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS
