- Warum und wann wandern Kunden ab?
- Wie kann die Qualität von Produktionsprozessen gesteigert werden?
- Wann könnten Ausfälle von Produktionsmaschinen drohen?
- Wann müssen Maschinen gewartet werden?
- Wie kann der Einsatz von Verbrauchsmaterial genauer kalkuliert werden?
- Sind die Kunden zufrieden?
- An welchem geplanten Filialstandort werden die meisten relevanten Kunden erreicht?
Predictive Analytics
Mit Predictive Analytics hilft X-INTEGRATE Unternehmen, aus vorhandenen Daten genaue Vorhersagen für die Zukunft zu treffen.
Predictive Analytics liefert Antworten!
Antworten auf diese allgemeinen Fragen zu finden, verleiht Unternehmen aus den unterschiedlichsten Branchen einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Predictive Analytics hilft, Herr über diese flexiblen Prozesse zu werden und auf Basis von gesammelten Daten Vorhersagen zur Steigerung der Prozessqualität zu treffen.
Ein Maschinenbauunternehmen wurde von X-INTEGRATE beispielsweise dabei unterstützt, einzelne Produktionsschritte der Fertigungsmaschinen standortunabhängig und in Echtzeit zu überwachen sowie automatisierte Vorhersagen über notwendige Wartungen und den Status der Verbrauchsmaterialien zu treffen. Damit ließ sich die Prozessqualität erheblich steigern. Profitieren auch Sie von Predictive Analytics und lassen Sie sich von den X-INTEGRATE Experten beraten!
Mit Predictive Analytics hilft X-INTEGRATE Unternehmen, aus vorhandenen Daten genaue Vorhersagen für die Zukunft zu treffen und damit einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Fortschreitende digitale Transformation und vermehrte Vernetzung von Systemen bietet die Möglichkeit, jederzeit über den Status interner Prozesse, unabhängig von Standort und abteilungsübergreifend, informiert zu sein. Eine vollumfassende Optimierung von Prozessen gelingt aber erst dann, wenn auf Grund dieser Informationen die richtigen Schlussfolgerungen und Vorhersagen getroffen werden, um so die Qualität der Prozesse zu erhöhen. Das erreichen die Experten von X-INTEGRATE mit Predictive Analytics.
Internet of Things (IoT) und Industrie 4.0 als Schlüssel zur Echtzeitanalyse
Die Basis für Predictive Analytics liegt in der Erfassung und zentralen Sammlung von Messdaten. Nur wenn der Status jedes einzelnen Prozesses in einer Produktionskette ausgelesen wird und die Informationen gespeichert werden, ist eine Analyse und die daraus folgende Vorhersage zur Optimierung von Unternehmensabläufen sinnvoll.
Das wird durch eine IoT Anbindung und Vernetzung von Fertigungsmaschinen realisiert. Mit dieser können Status zentral gesammelt und Schwachstellen in der Produktion gezielt für die Vorhersage genutzt werden.
Komplexe Prozesse durch digitale Transformation
Die digitale Transformation einzelner Prozesse oder eines ganzen Unternehmens bietet eine Vielzahl an neuen Möglichkeiten. Abläufe werden transparenter, schneller und können durch neue Schnittstellen effizienter analysiert und optimiert werden. Predictive Analytics hilft, die Menge der erfassten Daten zu ordnen, in den richtigen Kontext zu bringen und Vorhersagen daraus zu treffen. So kann ein Unternehmen beispielsweise auf Basis aktueller Messwerte Rückschlüsse auf den Verschleiß der Maschinen ziehen und durch geeignete Vorhersagemodelle die Qualität der zukünftig gefertigten Produkte prognostizieren. Einzelne Bestandteile der Produktion können in Folge rechtzeitig gewartet werden, bevor ein kritischer Punkt überschritten wird.
Mit Churn Prediction Kunden besser verstehen
Durch Predictive Analytics werden aber auch abstrakte Sachverhalte gemessen und vorhergesagt.
Die Einsatzbereiche sind vielfältig:
- Werden im E-Commerce Aktivitätsmessungen von Kunden in Prozessanalysen integriert, können Rückschlüsse auf deren Zufriedenheit gezogen und Vorhersagen über eine mögliche Abwanderung getroffen werden. Hier kann frühzeitig durch Rabattangebote oder ähnliches interveniert werden.
- Im Einzelhandel führt die Integration von Wetterdaten in die Analyse des Konsumverhaltens zu einer effizienteren Warenwirtschaft und Abfallreduzierung. So wird an einem warmen Sommertag mehr Grillfleisch benötigt als bei schlechtem Wetter und der Abverkauf von Waren mit ablaufenden Mindesthaltbarkeit ist wahrscheinlich.
- Eine Versicherung erzeugt mit Hilfe von historischen Kündigungsdaten ein Modell, das vorhersagt, bei welchen Kunden künftig erhöhtes Kündigungsrisiko bestehen könnte.
- Banken nutzen Predictive Analytics für das Kredit-Scoring und schätzen die Wahrscheinlichkeit, mit der ein Kunde die zukünftigen Ratenzahlungen eines Kredits nicht leisten könnte.
Automatisches Maschinendaten Scoring in Echzeit
Um exakte Vorhersagen zum Status von Prozessen treffen zu können, müssen als erstes die benötigten Daten erfasst werden. Dazu haben die Experten von X-INTEGRATE die IBM Applikation SPSS Modeler angepasst und zusammen mit der benötigten Software in Docker Containern auf einer externen Hardwarelösung (Edge-Gateway) implementiert. Diese wird am Gerät installiert, dessen Daten erfasst werden sollen. So wird eine Kommunikation mit der jeweiligen Maschine ermöglicht und ein reibungsloser Ablauf der anschließenden Vorhersageprozesse gewährleistet. Produktionsmanager bekommen damit ein mächtiges Tool zur Überwachung ihrer Prozesse an die Hand.
Echtzeitanalyse von Maschinendaten und Vorhersagen über den Verschleiß von Verbrauchsmaterialien oder bevorstehende Wartungen gewähren eine signifikante Qualitätssteigerung und Kostensenkung. Durch die Container-Architektur sind erweiterte, digitalisierte Geschäftsmodelle in und mit der Cloud vorbereitet.
Cognitive Technology punktet bei komplizierten Sachverhalten
Muss eine Vorhersage auf Grund von komplexen, unstrukturierten Daten oder Sprache getroffen werden, punktet Predictive Analytics mit Unterstützung von Systemen der künstlichen Intelligenz (KI/AI) wie IBM Watson. Diese können solche Daten analysieren, einem Kontext zuordnen und Vorhersagen daraus treffen. In einer Geschwindigkeit, die menschliche Kapazitäten in den Schatten stellen. Kognitive Systeme sind sogar in der Lage, selbstständig aus ihrer Analyse zu lernen.
In der heutigen Praxis untersucht zum Beispiel eine Versicherung mit KI-Unterstützung eingehende Kundenkorrespondenz auf ihren Inhalt, beantwortet einen Großteil davon autonom, automatisiert und leitet nur noch komplizierte Sachverhalte an die Mitarbeiter weiter.
Ein anderes Beispiel sind Kognitive Systeme eines Produktionsbetriebs. Diese analysieren das Kundenfeedback aus Twitter, sortieren verwertbares Feedback und speisen die Ergebnisse direkt in den Produktionsablauf ein.
Um das Potenzial zum Einsatz von Predictive Analytics in Ihrem Unternehmen zu erkennen, kontaktieren Sie die X-INTEGRATE Experten!
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