Predictive Analytics
Inhaltsverzeichnis
Was ist Predictive Analytics?
Das Konzept Predictive Analytics umfasst Verfahren, die es Ihrem Unternehmen ermöglichen, mithilfe von Datenanalyse und maschinellem Lernen Vorhersagen über zukünftige Ereignisse und deren Auswirkungen auf das Unternehmen zu treffen. Statistische Modelle helfen Ihrem Unternehmen bei der Visualisierung der Analyseergebnisse.
Dabei werden verschiedenste historische Daten eines Unternehmens genutzt. Datenarten, die dabei oft eine Rolle spielen, sind:
- Liefer-,
- Maschinen-,
- Material- oder
- Kundendaten.
Nehmen wir ein Beispiel: die Automobilindustrie. Die Herstellung von Kraftfahrzeugen ist komplex und nimmt verhältnismäßig viel Zeit in Anspruch, da diverse Teile zu einem Endprodukt zusammengesetzt werden. Die Maschinen müssen dabei perfekt funktionieren, damit es nicht zu Spontanausfällen kommt und somit Schwierigkeiten in der Produktionskette entstehen. Somit setzen immer mehr Unternehmen in der Branche für eine bessere Instandhaltung auf eine vorrauschende Wartung.
Durch Predictive Analytics lassen sich Ausfälle oder Schäden an den Maschinen durch Prognosen schon gut vorhersehen, wodurch Zuständige proaktiv reagieren können und somit hohe Reparaturkosten oder Spontanausfälle verhindern.
Zu den Bestandteilen von Predictive Analytics gehören
- Datenvisualisierung,
- Datenanalyse,
- Modellierung und
- maschinelles Lernen.
Unternehmen können diese nutzen, um Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren, zu analysieren und zu modellieren, um Vorhersagen zu treffen und Entscheidungsgrundlagen zu schaffen.
Wie funktioniert Predictive Analytics?
Bleiben wir in der Autoindustrie: Die Teile sind hergestellt und müssen jetzt zusammengesetzt werden. Heutzutage werden viele Maschinen genutzt, um diesen Vorgang zu beschleunigen.
Daten sammeln und aufbereiten
An diesen Maschinen werden moderne Sensoren befestigt, welche es dem Unternehmen möglich machen, Daten über den Zustand und die Leistung der Maschinen zu sammeln. Diese gesammelten Daten werden bereinigt und aufbereitet.
Das umfasst die Entfernung von fehlerhaften oder unvollständigen Daten, die Bereinigung von Duplikaten und die Anpassung der Daten auf ein einheitliches Format.
Datensätze erstellen
Anschließend werden die Daten aus verschiedenen Quellen integriert, um einen umfassenden Datensatz zu erhalten. Also werden in unserem Beispiel vor allem die Geschwindigkeit und Leistung der Maschinen erfasst, das Alter festgehalten und mögliches Verschleißpotential aufgeführt. Wenn anschließend diese Daten zusammengetragen wurden, entsteht ein verlässlicher Datensatz, mithilfe dessen gute Aussagen über die Durchschnittsleistung und Qualität der Maschinen getroffen werden können.
Datenanalysen durchführen
Im nächsten Schritt werden verschiedene explorative Analysetechniken angewendet, um die Daten zu verstehen und Erkenntnisse zu gewinnen. Visualisierungen, statistische Kennzahlen und grafische Darstellungen werden verwendet, um Muster, Ausreißer und Verteilungen in den Daten besser zu identifizieren. So nutzen Mitarbeiter in unserem Szenario z. B. Diagramme, um die Durchschnittsleistung der verschiedenen Maschinen darzustellen und stellen diese gegenüber. Dadurch lassen sich vielleicht schon erste Tendenzen bezüglich der Leistung und Lebensdauer feststellen.
Fragen wie “Wie schnell sind die Maschinen im Durchschnitt?”, “Besteht ein Zusammenhang zwischen Alter und Leistung der Maschinen?”, “Setzen einige Maschinen Autos langsamer zusammen? Warum?” oder “Welche Maschinen weisen Verschleiß auf?” können hier im Mittelpunkt stehen.
Modelle entwickeln und testen
Basierend auf den vorbereiteten Daten entwickelt Predictive Analytics dann Modelle. Das umfasst die Auswahl geeigneter statistischer Methoden und Algorithmen, um Vorhersagen und Analysen durchzuführen. Diese Modelle können beispielsweise Regressionsmodelle, Klassifikationsmodelle oder Zeitreihenmodelle sein, je nach Art der Daten und der Fragestellung.
Die entwickelten Modelle werden dann anhand eines Teils der vorhandenen Daten trainiert und anschließend anhand eines anderen Teils der Daten validiert. Das stellt sicher, dass die Modelle robust und zuverlässig sind und genaue Vorhersagen treffen können. Die Modelle werden anschließend optimiert und angepasst, um die besten Ergebnisse zu erzielen.
Modelle anwenden
Nachdem die Modelle entwickelt und validiert wurden, werden sie auf neue Daten angewendet, um Vorhersagen, Mustererkennung oder andere Analysen durchzuführen. Dies kann in Echtzeit geschehen, um aktuelle Entscheidungen zu unterstützen, oder in regelmäßigen Intervallen, um Erkenntnisse für langfristige Planung und Strategiebildung zu gewinnen.
So kann unser Hersteller in der Automobilindustrie mithilfe der aussagekräftigen Modelle sicher vorausschauend arbeiten, da dank Predictive Analytics Verschleiß und mögliche Defekte an ihren Maschinen schon vor Eintreten ausfindig gemacht werden können. So sparen sie sich Ärger und hohe Kosten, da die hochkomplexen Maschinen seltener unvorhergesehen ausfallen und komplett ausgetauscht werden müssen.
Was sind die Vorteile?
Verbesserte Entscheidungsfindung
Allgemein lässt sich zu Beginn sagen: Predictive Analytics verbessert Ihre Entscheidungsfindung. Es nimmt Ihnen die ein oder andere lästige Analyse ab und gibt klare und strukturierte Daten wieder, mit denen Sie bessere und wirkungsvollere Entscheidungen in vielerlei Unternehmensbereichen treffen können. Entscheidungen sind als Folge weniger risikobehaftet und umso mehr eine Chance für Ihr Unternehmen.
Reduzierung von Risiken
Durch die Modellierung zukünftiger Ereignisse können Unternehmen Risiken identifizieren und reduzieren, indem sie sich auf mögliche Herausforderungen vorbereiten.
Beispielswiese kann sich Ihr Unternehmen auf Veränderungen in seinem Marktumfeld vorbereiten und Strategien ordnungsgemäß anpassen, wenn es sich auf Analysedaten von Predictive Analytics stützt. Es fällt Ihnen aber auch leichter, Risiken und Lücken in Geschäftsprozessen ausfindig zu machen und ihnen vorzubeugen.
So können Sie stets proaktiv auf Herausforderungen reagieren und mögliche Risiken abschwächen.
Predictive Analytics kann Unternehmen auch dabei helfen, potenzielle Betrugsfälle zu erkennen und zu vermeiden. Es erkennt zum Beispiel klare Muster in Transaktionen, Kundendaten oder anderen relevanten Daten und kann ohne Probleme Abweichungen davon identifizieren. Durch eine Echtzeit-Überwachungen von Daten kann Predictive Analytics ebenfalls sofortige Warnungen auslösen, sollte es verdächtige Aktivitäten feststellen.
Steigerung der Umsätze
Predictive Analytics kann Unternehmen dabei helfen, Verkaufschancen zu identifizieren und zu nutzen, indem es ihnen ermöglicht, Kundenbedürfnisse und -präferenzen zu verstehen. So sammelt es zum Beispiel Daten über die am meisten verkauften Waren und lässt so Schlüsse über die beliebtesten Produkte zu. Unternehmen können dann personalisierte Angebote erstellen, die auf die Bedürfnisse ihrer Kunden abgestimmt sind oder gezielte Marketingkampagnen starten, was meist zu höheren Umsätzen führt.
Verbesserung des Kundenerlebnisses
Durch die Nutzung von Predictive Analytics kann ein Unternehmen durch eine Analyse des Kundenverhaltens und deren Präferenzen das Kundenerlebnis verbessern, indem es personalisierte Angebote, Empfehlungen und Dienstleistungen anbietet. Das kann die Kundenzufriedenheit erhöhen und zu einer stärkeren Kundenbindung führen.
Verbesserung der Effizienz
Zusammenfassend bietet Predictive Analytics eine klare Möglichkeit, die Effizienz Ihres Unternehmens zu stärken.
Es kann beispielsweise dazu beitragen, manuelle Analyseprozesse zu automatisieren und Arbeitsabläufe zu optimieren. Durch den Einsatz von Algorithmen und Modellen können repetitive Aufgaben automatisiert werden, was auch menschliche Fehler reduziert.
Predictive Analytics ermöglicht Ihnen eine bessere Planung und Nutzung von Ressourcen wie Personal, Materialien und Maschinen. Durch die Vorhersage von Bedarfen und Kapazitäten kann Ihr Unternehmen Ihre Ressourcen effizienter einsetzen, Engpässe vermeiden und die Produktivität steigern.
Auch die Lieferkette wird effizienter, indem Vorhersagen über die Nachfrage, den Lagerbestand und die Logistik getroffen werden können. So reduzieren Sie effizienter Ihre Bestände, vermeiden Engpässe und gewährleisten eine reibungslose Lieferung.
Durch den Einsatz von Predictive Analytics können Sie auch die Personalplanung verbessern. Vorhersagemodelle helfen, den Personalbedarf vorherzusagen und die richtigen Mitarbeiter zur richtigen Zeit einzusetzen. Dies führt zu einer optimalen Auslastung des Personals und steigert die Produktivität.
Wie findet Predictive Analytics Anwendung in der Industrie?
Produktion und Fertigung
Unternehmen nutzen Predictive Analytics, um Produktionsprozesse zu optimieren, indem sie Vorhersagen über Ausfallzeiten, Wartungsbedarf und Materialbedarf treffen. Dadurch können Unternehmen die Produktionseffizienz verbessern und Ausfallzeiten minimieren.
Vertrieb und Marketing
Predictive Analytics kann Unternehmen dabei helfen, Verkaufschancen zu identifizieren, indem es Vorhersagen über die Kaufbereitschaft von Kunden trifft. Unternehmen können dann personalisierte Angebote erstellen, die auf die Bedürfnisse der Kunden abgestimmt sind, um den Umsatz zu steigern.
Finanzen
Predictive Analytics hilft Ihrem Unternehmen auch, Vorhersagen über zukünftige Umsätze und Ausgaben zu treffen. Dadurch können Sie Finanzpläne erstellen und fundierte Entscheidungen treffen, die auf den Daten basieren.
Wartung und Reparatur
Unternehmen können Predictive Analytics auch nutzen, um Vorhersagen über Ausfallzeiten und Reparaturbedarf zu treffen. Dadurch können Unternehmen Wartungs- und Reparaturarbeiten planen und vermeiden, dass es zu unvorhergesehenen Ausfallzeiten kommt.
Logistik
Predictive Analytics ist ebenfalls nützlich, um Vorhersagen über die Lieferkette zu treffen, indem Sie Daten zu Nachfrage, Lagerbeständen und Transportbedarf analysieren. Dadurch können Unternehmen ihre Logistikprozesse optimieren und die Effizienz steigern.
Integration von Predictive Analytics
Predictive Analytics lässt sich bereits in vielen verschiedenen Formen innerhalb des SAP-Kosmos wiederfinden:
SAP Predictive Analytics in SAP
SAP bietet eine eigenständige Lösung namens “SAP Predictive Analytics”, die speziell für die Durchführung von Predictive-Analytics-Aufgaben entwickelt wurde. Diese Lösung ermöglicht es Ihnen, Modelle zu erstellen, zu validieren und zu implementieren, um Vorhersagen und Mustererkennung durchzuführen und diese Ergebnisse dann in SAP-Anwendungen oder in Drittanbieteranwendungen zu nutzen.
SAP HANA
SAP HANA ist die In-Memory-Datenplattform von SAP. Sie bietet eine leistungsstarke Grundlage für die Durchführung von Predictive Analytics. Mit SAP HANA können Unternehmen große Mengen an Daten in Echtzeit analysieren und Predictive-Analytics-Modelle direkt in der Datenbank ausführen. Dies ermöglicht eine schnelle und effiziente Datenverarbeitung für Vorhersagen und Analysen.
SAP BusinessObjects
Die Business-Intelligence-Lösungen von SAP, wie SAP BusinessObjects, bieten Funktionen für Datenvisualisierung und -analyse. Diese Lösungen können mit Predictive-Analytics-Funktionen erweitert werden, um Vorhersagemodelle zu erstellen und in Berichte und Dashboards zu integrieren. Dies ermöglicht es den Anwendern, die Ergebnisse der Predictive Analytics direkt in ihrer Business-Intelligence-Umgebung zu nutzen.
SAP S/4HANA
Als das zentrale ERP-System von SAP bietet S/4HANA integrierte Funktionen für Predictive Analytics. Ihr Unternehmen kann Predictive-Analytics-Modelle in S/4HANA implementieren, um Vorhersagen und Analysen im Kontext Ihrer Geschäftsprozesse durchzuführen. Dies ermöglicht Ihnen eine datengesteuerte Entscheidungsfindung und unterstützt Unternehmen bei der Optimierung von Geschäftsprozessen.
SAP Cloud Platform
Die SAP Cloud Platform bietet eine Reihe von Diensten und Funktionen für die Datenanalyse und -verarbeitung. Unternehmen können Predictive-Analytics-Funktionen in der Cloud-Plattform nutzen, um Modelle zu erstellen, Daten zu analysieren und Vorhersagen zu generieren. Wie in SAP Predictive Analytics können Sie dann die Ergebnisse in verschiedenen Anwendungen und Systemen innerhalb der SAP-Landschaft integrieren.
Fazit
Predictive Analytics bietet viele Facetten zum Vorteil eines jeden Unternehmens. Durch einen komplexen Prozess vom Sammeln der Daten bis hin zur Nutzung der Datenmodelle und fortschrittlichen Analysen liefert es einen verlässlichen Ausgangspunkt, den Ihr Unternehmen für strategische und sichere Planung nutzen kann.
In der Industrie verwenden die verschiedensten Unternehmensbereiche Predictive Analytics, um die Effizienz und Produktivität ihres jeweiligen Aufgabenumfelds zu steigern.
Auch SAP hat den Effekt von Predictive Analytics verstanden und stellt schon jetzt eine Breite an Integrationsmöglichkeiten zur Verfügung.
Haben Sie weitere Fragen?
Hilfe bei der Einführung von Predictive Analytics
Sie haben weitere Fragen zur Funktionsweise von Predictive Analytics oder brauchen Unterstützung bei der Implementierung? Wir schauen gemeinsam mit Ihnen über Ihre Unternehmensprozesse und wägen ab, an welchen Stellen Predictive Analytics sinnvoll einsetzbare wäre. Mit unseren Best Practices finden wir auch für komplexe Anforderungen maßgeschneiderte Lösungen und setzen Eigenentwicklungen so effizient wie möglich um.
FAQ
Was ist Predictive Analytics?
Predictive Analytics vereint Datenanalyseverfahren und maschinelles Lernen, um aus historischen Unternehmensdaten interpretierbare Prognosen zu erstellen, die bei der Zukunftsausrichtung Ihres Unternehmens helfen können.
Welche Vorteile bietet Predictive Analytics?
Mithilfe von Predictive-Analytics-Verfahren erreicht Ihr Unternehmen gesteigerte Effizienz und ein besseres Kundenerlebnis durch konsistentere und verlässlichere Entscheidungsfindung. Durch bessere Vorhersagen minimiert Ihr Unternehmen riskante und falsche Entscheidungen und kann somit den Umsatz steigern.
Wie findet Predictive Analytics Anwendung in der Industrie?
Predictive-Analytics-Methoden sind anpassbar, lassen sich deshalb vielfältig einsetzen und finden sich heutzutage auch in nahezu jedem Bereich der Industrie wieder. Von Produktion und Fertigung, über Vertrieb, Marketing und Finanzen bis zur Wartung, Reparatur und dem Logistiksektor wird PA angewendet, um Verlässlichkeit und Sicherheit zu gewährleisten.
