Data Science in der Industrie: Optimierung von Effizienz und Produktivität
Daten sind ein wichtiger Erfolgsfaktor für Unternehmen. Dennoch wird nicht selten überall anders nach wertvollen Erkenntnissen und Business-Insights gesucht, als im eigenen Unternehmen. Selbst wenn ein Bewusstsein über das weitreichende Potenzial von Daten vorhanden ist, hindern fehlendes Wissen oder mangelnde Erfahrung viele Unternehmen daran, die damit verbundenen Vorteile auch zu nutzen. Doch gerade in der Industrie ist die Verbesserung von Abläufen ein stetiges Gebot. Dem gegenüber steht jedoch häufig die Befürchtung, erhebliche Ressourcen investieren zu müssen, um eine konsequent evidenzgetriebene Organisation aufzubauen.
Damit haben sie natürlich nicht ganz unrecht. Es bedarf erfahrener Data Scientists, fortschrittlichster Technologien und einer passenden Infrastruktur, um voranzukommen. Andererseits: Wie hoch sind die Kosten, wenn man die Chancen für Wachstum und Innovation unterschätzt oder auslässt? Was also bringt es Industrieunternehmen, in Data Science zu investieren? Können Daten die treibende Kraft sein, um auf globaler Ebene wettbewerbsfähig zu bleiben? In diesem Artikel gehen wir der Sache auf den Grund.
Was ist Data Science?
Data Science handelt von der Sammlung, Analyse und Interpretation großer und komplexer Datenmengen unter Verwendung fortschrittlicher, statistischer und rechnerischer Methoden, um aussagekräftige Erkenntnisse und Wissen zu gewinnen. Eine Kombination von Fähigkeiten und Techniken aus den Bereichen Informatik, Statistik, Mathematik und Fachwissen ist erforderlich, um Muster, Trends und Korrelationen in Daten aufzudecken. Diese dienen als Grundlage für die Entscheidungsfindung und dazu, greifbare Innovationen voranzutreiben.
Klingt zunächst kompliziert, nicht wahr? Um es einfacher zu formulieren: Man könnte Data Science mit dem Lösen eines gigantischen Puzzles vergleichen. Zuerst sammelt und ordnet man die Teile. Sodann versucht man sie Schritt für Schritt zusammenzusetzen, bis sich ein größeres Bild zu erkennen gibt. Oft liegen so viele Daten vor, dass es ausgesuchte Software-basierte Werkzeuge braucht, um tatsächlich Nutzen daraus zu ziehen. Data Scientists können Unternehmen dabei helfen, Schemen und Trends zu erkennen, die zu besseren Entscheidungen im Unternehmen und treffsicheren Lösungen für Kunden führen.
Warum ist Data Science für Industrieunternehmen wichtig?
Industrieunternehmen sind häufig mit riesigen Datenmengen konfrontiert. Diese können über ihren primären Zweck hinaus genutzt werden, um typische Muster zu erkennen, beispielsweise Indikatoren für fehleranfällige Prozesse. Auf der Grundlage dieser Erkenntnisse wird Data Science daher eingesetzt, um Produktionsprozesse zu optimieren, Ausfallzeiten zu verringern und die Qualität zu steigern. Außerdem kann sie Industrieunternehmen dabei helfen, die Effizienz ihrer Lieferkette zu verbessern, die Nachfrage besser vorherzusagen und insgesamt die Kundenzufriedenheit zu steigern. Durch eine kluge Datenanalyse können Unternehmen neue Produkte und Dienstleistungen entwickeln, die besser auf die Bedürfnisse ihrer Zielgruppen zugeschnitten sind, oder sogar kommende Geschäftstrends früher als andere erkennt. Betrachten Sie Data Science als einen starken Motor, der die Geschäftsentwicklung beschleunigt und es Industrieunternehmen ermöglicht, auf der Grundlage von Echtzeitdaten und multivariaten Auswertungen schnellere und genauere Entscheidungen zu treffen.
Data Science wird weltweit bereits von Tausenden von Industrieunternehmen erfolgreich eingesetzt. Aber, und dieses aber ist wirklich wichtig, es geht nicht nur darum, wer sie einsetzt, sondern vor allem wie Data Science genutzt wird. In den hart umkämpften Märkten, in denen Industrieunternehmen tätig sind, spielt Effizienz eine wichtige Rolle. Selbst kleine Verbesserungen können zu einer erheblichen Verbesserung der Rentabilität führen. Laut einer Studie von McKinsey aus dem Jahr 2022 können Unternehmen, die Datenanalysen einsetzen, ihre Produktivität um 10 bis 30 % steigern, die Ausfallzeiten von Maschinen um 30 bis 50 % reduzieren und bis zu 85 % genauere Prognosen erstellen. Effizienzverbesserung bedeutet Verschwendung zu reduzieren, Ressourcen zu optimieren und die Produktivität auf jede erdenkliche Weise zu maximieren.
Beispiele für Effizienzoptimierung in Industrieunternehmen mithilfe von Data Science
In der verarbeitenden Industrie können unerwartete Ausfallzeiten aufgrund von Gerätefehlern kostspielig sein und zu Verzögerungen in der Produktion führen. Durch den Einsatz von Data-Science-Techniken wie maschinellem Lernen, lässt sich heute bereits präzise vorhersagen, wann ein Anlagenausfall wahrscheinlich ist. Dadurch sind proaktive Schritte möglich, um spontanen und ungeplanten Stillstand zu verhindern.
Zahlreiche Industriebetriebe sammeln Daten von Sensoren, die in Maschinen integriert sind, um Temperatur, Druck, Vibrationen u.v.a.m. zu messen. Durch die kluge Analyse dieser Zeitreihen können fehlerhafte Muster und Anomalien auf bevorstehende Maschinendefekte hinweisen. Mit diesen Informationen planen Unternehmen präventive Wartungsfenster, um Maschinen zu reparieren oder zu ersetzen. Dies wird als vorausschauende Instandhaltung bezeichnet.
Ein weiteres Beispiel für den Einsatz von Data Science zur Verbesserung der Effizienz kommt aus dem Lieferkettenmanagement. Industrieunternehmen, die auf ein globales Netzwerk von Zulieferern angewiesen sind, können mithilfe von Data Science ihre Lieferketten optimieren und Kosten senken. Durch die Analyse von Daten über die Leistung von Lieferanten, Vorlaufzeiten sowie Lagerbestände ermitteln Unternehmen Ansätze zur Verkürzung der Vorlaufzeiten, zur Rationalisierung von Prozessen und zur Verbesserung der Produktqualität.
In der Fertigung ist es von entscheidender Bedeutung, dass die betreffenden Produkte bestimmte Qualitätsstandards und Spezifikationen erfüllen. Kostspielige Nacharbeiten und Garantieansprüche wollen vermieden werden. Data Science kann Industrieunternehmen dabei helfen, ihre Qualitätskontroll-Prozesse zu verbessern, indem sie Daten von Produktionslinien und Prüfgeräten analysieren und Fehler und Qualitätsprobleme in Echtzeit erkennen. Ein Unternehmen im Elektronik-Bereich kann beispielsweise Algorithmen des maschinellen Lernens einsetzen, um Daten von Sensoren zu analysieren, die während der Produktion verschiedene Qualitätsparameter messen. Auch hier können durch die Identifizierung von Mustern in den Zeitreihen Fehler frühzeitig erkannt und Korrekturmaßnahmen ergriffen werden, bevor es zu Ausschuss oder Nacharbeit kommt.
Diese Beispiele machen deutlich, wie wichtig Effizienz für den Erfolg von Industrieunternehmen ist, da sie sich direkt auf Produktivität, Rentabilität und Kundenzufriedenheit auswirkt. Von der vorausschauenden Wartung bis hin zur Qualitätskontrolle bietet Data Science Industrieunternehmen leistungsstarke Werkzeuge, um Bereiche mit Verbesserungspotenzial zu identifizieren. Mit der Weiterentwicklung der Technologie wird Data Science für Industrieunternehmen immer wertvoller und damit zu einem unverzichtbaren Instrument für diejenigen, die im heutigen globalen Wettbewerb erfolgreich sein wollen.
Der Einzug der Robotik in der Fertigungsindustrie
Die Robotisierung, sprich die Anwendung von Robotertechnologie in industriellen Abläufen, verändert die Fertigungsindustrie in rasantem Tempo und treibt Innovationen weiter voran. Von Montagelinien in der Automobilindustrie bis hin zu Lebensmittelverpackungsanlagen werden Roboter eingesetzt, die eine Vielzahl von zum Teil sehr mühseligen Aufgaben übernehmen, die bisher nur von Menschen erledigt werden konnten. Die Integration von Data Science und Robotik ist eine leistungsstarke Kombination und stellt eine Revolution in der Fertigung dar. Datenwissenschaften helfen Herstellern, Erkenntnisse aus ihren riesigen Datenmengen zu gewinnen, die im Laufe des Fertigungsprozesses generiert werden. Parallel dazu liefert die Robotik Präzision, Geschwindigkeit und Genauigkeit, die für die Ausführung komplexer Aufgaben mit minimalem menschlichen Eingriff erforderlich sind.
Ein gutes Beispiel ist die Firma Ford. Das Automobilunternehmen führte 2013 ein System namens Ford Production System (FPS) ein. Es sammelt Echtzeitdaten von Sensoren und anderen Quellen, um tiefere Einblicke in die Fertigungsabläufe zu geben. Ford setzt auch Roboter zur Automatisierung von Aufgaben wie Schweißen und Lackieren ein, was eine größere Konsistenz und Präzision bei diesen kritischen Vorgängen ermöglicht. Kombiniert mit Künstlicher Intelligenz (KI) hält man eine mächtige Technologie in Händen, die den gesamten Sektor grundlegend verändern kann.
Einige Herausforderungen rund um Data Science und KI benötigen spezielle Aufmerksamkeit. Dazu gehört Cybersecurity, die für die Sicherheit der Anlagen und Systeme sorgt. Für einen effektiven Schutz reichen Standardvorkehrungen meist nicht aus. Ein differenzierter Expertenblick kann die Angriffsfläche für kriminelle Störungen signifikant reduzieren. Verfahren des maschinellen Lernens können bisweilen unvorhersehbare Ergebnisse liefern. Umfassendes Erfahrungswissen ist erforderlich, um Fehlentwicklungen zu vermeiden. Schließlich ist es nicht immer einfach, neue Technologien in bestehende Arbeitsabläufe zu integrieren. Wir empfehlen daher, Erfahrungsträger zu konsultieren, bevor ein Data Science-Projekt in Angriff genommen wird. Bei Fragen zu Data Science und Machine Learning kontaktieren Sie uns gerne.
Effizienzsteigerung durch den Einsatz von Data Science im Energiesektor
Der Energiesektor ist einer der wichtigsten Sektoren der Welt, da er die notwendige Energie für Industrie und Gewerbe sowie alle Lebensbereiche liefert. Daher ist es für diese Unternehmen entscheidend, so effizient und effektiv wie möglich zu arbeiten. Es liegt daher ein über Jahrzehnte aufgebautes Fachwissen vor, wie Output maximiert und Abfall reduziert werden kann. Durch das Sammeln und Analysieren von Daten aus einer Vielzahl von Quellen, wie beispielsweise Sensoren, IoT-Geräten und historischen Daten, erhalten Energieunternehmen weitere wertvolle Einblicke und stoßen auf neue Ansatzpunkte Verbesserungen zu erschließen.
Data Science kann helfen, die Nutzung erneuerbarer Energiequellen wie Wind- und Solarenergie zu optimieren, indem Wetter-Daten und Produktionsmengen analysiert werden. Demnach können Energieunternehmen sicherstellen, dass sie diese erneuerbaren Ressourcen optimal nutzen und ihre Abhängigkeit von nicht erneuerbaren Quellen wie fossilen Brennstoffen verringern.
Dessen nicht genug lässt sich mithilfe von Data Science Bereiche ermittel, wo industrielle Verbraucher ihren Energieverbrauch sowie ihre Emissionen merklich senken können. Oder auch jene Bereiche, in denen Verbesserungen möglich sind, etwa durch die Umrüstung von Geräten auf energieeffizientere Modelle oder die Einführung von Energiemanagementsystemen. Schließlich kann die Datenwissenschaft dazu beitragen, die Transparenz und Nachhaltigkeit der Energieversorgung zu verbessern, indem sie Daten über Lieferkettenpartner, Transportmethoden und Emissionen aggregiert. Davon profitiert nicht zuletzt auch die Umwelt.
In einem Industrieunternehmen kann der Verzicht auf Data Science gefährlich sein
Wie wir nun bereits wissen, können datengestützte Erkenntnisse Unternehmen dabei helfen, neue Märkte, neue Produkte und verbesserte Prozesse zu identifizieren. Das führt zu höheren Einnahmen und Gewinnen. Im Gegensatz dazu kann der Verzicht auf Data Science eine Reihe von negativen Folgen haben.
Hier sind einige der potenziellen Gefahren:
Geringere Effizienz und Produktivität
Erhöhte Kosten
Verminderte Wettbewerbsfähigkeit
Suboptimale Entscheidungsfindung
Schwierigkeiten bei der Erfüllung gesetzlicher Anforderungen und sich ändernder Verbrauchererwartungen
Rechtliche Risiken und Reputationsrisiken
Verpasste Chancen für Innovation und Wachstum
Unfähigkeit, mit den sich schnell entwickelnden Märkten und Technologien Schritt zu halten
Unfähigkeit, auf sich ändernde Kundenbedürfnisse und -präferenzen zu reagieren
Unfähigkeit, datengestützte Erkenntnisse für die strategische Planung und Entscheidungsfindung zu nutzen.
Angesichts der rasanten Entwicklungen in Bereich Data Science wird immer deutlicher, dass Unternehmen, die sich die Macht der Daten zunutze machen, in Zukunft erfolgreicher sein werden. Durch Investitionen in die Datenwissenschaft können Unternehmen der Zeit voraus sein und sich besser an ständig verändernde Marktgegebenheiten anpassen.
Wie Sie mit dem Aufbau eines Data-Science-Teams in Ihrem Unternehmen beginnen können
Sie sind sich nun über die potenziellen Vorteile der Implementierung von Data Science in Ihrem Unternehmen im Klaren und möchten am liebsten gleich loslegen? Der Einstieg mag entmutigend erscheinen, aber keine Sorge, wir haben die entsprechenden Schritte aufgelistet, die notwendig sind, um Ihr eigenes Data-Science-Team aufzubauen.
Der erste Schritt beim Aufbau eines Data-Science-Teams besteht darin, die Ziele des Teams zu definieren. Bestimmen Sie die spezifischen Geschäftsprobleme oder Chancen, die Sie mit Data Science adressieren möchten. Ermitteln Sie die Fähigkeiten und Ressourcen, die zur Lösung dieser Herausforderungen erforderlich sind.
Sobald Ziele definiert sind, braucht es die rechten Talente. Data Science ist ein multidisziplinäres Gebiet, das eine Reihe von Fähigkeiten erfordert, darunter Statistik, Programmierung, maschinelles Lernen und Fachwissen. Suchen Sie nach Bewerbern mit entsprechendem akademischen Hintergrund und mehreren Jahren Erfahrung.
Eine leistungsstarke Infrastruktur zur Datenverarbeitung ist Voraussetzung für die erfolgreiche Arbeit des Data-Science-Teams. Prozesse und Tools für die Sammlung, Speicherung, Bereinigung und Analyse von Daten sind einzurichten. Wählen Sie die passenden Tools und Technologien, die zu Ihren Geschäftszielen und Datenanforderungen passen. Dabei helfen Ihnen gerne unsere Experten.
Data Science ist ein iterativer Prozess, der ständiges Probieren und kontinuierliche Verbesserungen beinhaltet. Ermutigen Sie das Data-Science-Team, mit verschiedenen Datenquellen, Algorithmen und Modellen zu experimentieren, um die besten Lösungen für Ihre Fragestellungen zu finden.
Data Science ist ein Bereich, der sich schnell weiterentwickelt. Ihr Team muss mit den neuesten Trends und Technologien Schritt halten. Bieten Sie kontinuierliche Schulungs- und Möglichkeiten zum Erfahrungsaustausch an, um die Fähigkeiten und das Wissen Ihres Teams auf dem neuesten Stand zu halten.
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