Ergänzung der vorausschauenden Wartung
Wie sich mit präskriptiven Analysen viele Wartungsprozesse besser steuern lassen

Ein Gastbeitrag von Werner Reuß* 4 min Lesedauer

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Künstliche Intelligenz dringt in immer mehr Bereiche produzierender Unternehmen vor. Durch präskriptive Analysen ermöglicht sie beispielsweise eine bessere Maschinenwartung. Aber wie sehen die Vorteile konkret aus und welche Anforderungen stellt die Technologie?

Präskriptive Analysen dabei, die Maschinenwartung zu optimieren und effizienter zu gestalten.(Bild:  frei lizenziert /  Pixabay)
Präskriptive Analysen dabei, die Maschinenwartung zu optimieren und effizienter zu gestalten.
(Bild: frei lizenziert / Pixabay)

Die fortschreitende Digitalisierung und Vernetzung führt branchenübergreifend zu einer stetig wachsenden Fülle an Daten und Informationen. Das trifft insbesondere auf die fertigende Industrie zu: Sensoren, Maschinen, Roboter und Transportmittel liefern kontinuierlich neue Daten. Aussagekräftige und relevante Erkenntnisse aus diesen zu gewinnen, stellt für Unternehmen aber oft eine große Herausforderung dar. Es kommt dabei vor allem darauf an, in der Masse die richtigen Daten und Muster für sinnvolle Analysen zu erkennen und diese anschließend schnell zu erstellen. Hier bietet die präskriptive Analyse einen vielversprechenden neuen Ansatz für die Identifikation von Handlungsalternativen, der auf KI und Maschinellem Lernen (kurz: ML) basiert.

Entscheidungsfindung durch Datenanalyse

Durch präskriptive Analysen finden Unternehmen auf viele Fragen schnell passende Antworten. Die KI wertet in Echtzeit vorliegende Daten aus internen und externen Quellen aus und gibt konkrete Handlungsempfehlungen für die Steuerung von Prozessen – mit aller Transparenz über die Faktoren und Auswirkungen der einzelnen Alternativen. Unternehmen sehen beispielsweise direkt die wahrscheinliche Dauer, den Ressourcenbedarf und die Kosten einer Maßnahme. In der Praxis können sie präskriptive Analysen proaktiv durchführen und zugleich ein Frühwarnsystem einrichten. Bei Problemen springt die KI danach automatisch an und schlägt eine Reihe möglicher Lösungen vor, die in Bezug auf ihre Faktoren und Auswirkungen gewichtet werden. Je nach Reife des KI-Modells können Betriebe einige Prozesse auch komplett digital abbilden und automatisieren. Kurzum: Mit präskriptiven Analysen treffen Unternehmen schnell fundierte Entscheidungen. Wie aus einer aktuellen Studie der International Data Corporation (kurz: IDC) hervorgeht, gewinnt das Thema in der Industrie immer mehr an Bedeutung. Von den befragten Unternehmen nutzen 18 Prozent bereits präskriptive Analysen und weitere 69 Prozent setzen sich mit der Einführung auseinander.