Kategorie: Digital Strategy

Predictive Maintenance Beispiele: 4 Methoden zur Kostenoptimierung durch Predictive Maintenance

Predictive Maintenance Beispiele: PdM Dashboard auf Tableau Mobile und IoT Realtime Feed auf Tableau Desktop
Predictive Maintenance Beispiele: PdM Dashboard auf Tableau Mobile und IoT Realtime Feed auf Tableau Desktop

Einführung: Warum ist Predictive Maintenance wichtig?

Instandhaltungskosten tragen wesentlich zu den Produktionskosten bei, wobei sie je nach Branche auf 15 bis 60 Prozent der Gesamtkosten geschätzt werden. Predictive Maintenance (PdM), die vorausschauende Instandhaltung, hat das Potenzial, diese Kosten deutlich zu senken.

Unsere Erfahrungen und die ausführlichen Beispiele in meinem Buch zur Digitalisierung Decisively Digital: From Creating a Culture to Designing Strategy (Amazon) zeigen, dass Predictive Maintenance die Gesamtkosten einer Maschine während ihrer gesamten Lebensdauer reduzieren kann.

Das Prinzip von Predictive Maintenance

Predictive Maintenance zielt darauf ab, den Ausfall einer Maschine vorherzusagen und somit die Wartung zu optimieren. Die Wartungsarbeiten erfolgen nur dann, wenn ein Ausfall voraussichtlich eintreten wird. Doch wie lässt sich diese Vorhersage treffen?

Jene Vorhersagen, die häufig im Kontext mit Industrie 4.0 gesehen werden, lassen sich auf Grundlage folgender Fakten treffen:

  • Aktuelle Sensordaten: Wie verhält sich die Maschine gegenwärtig?
  • Historische Sensordaten: Wie hat sich die Maschine in der Vergangenheit verhalten?
  • Benachbarte Sensordaten: Wie haben sich andere, ähnliche Maschinen verhalten?
  • Instandhaltungsprotokoll: Wann wurde die Maschine zuletzt gewartet oder getauscht?
  • Instandhaltungsempfehlung: Welche Wartungsintervalle empfiehlt der Hersteller?

Methoden zur Interpretation von IoT-Daten

Solche Daten aus dem Internet der Dinge (IoT) lassen sich nun nicht ohne weiteres sinnvoll auf einem Dashboard darstellen. Ein Blick auf die bloßen Daten lässt hier kaum Schlüsse zu. So ist es für erfolgreiches Predictive Maintenance essentiell, dass statistische Methoden wie diese angewandt werden:

1. Mustererkennung: Durch das Identifizieren von Mustern zwischen bestimmten Ereignissen und Maschinenausfällen können wir voraussagen, wann und warum eine Maschine ausfallen könnte. Zum Beispiel könnte eine Maschine, die bei der Verarbeitung eines bestimmten Materials besonders belastet wird, eher ausfallen.

2. Trendmodell: Ein Trendmodell gibt den zeitlichen Verlauf der Maschinenperformance bis zu einem Ausfall wieder. Dies kann durch verschiedene Regressionsansätze modelliert und in drei Komponenten unterteilt werden: Trend, Saison und Rauschen.

3. Ereigniszeitanalyse: Die Analyse historischer Daten zu Ausfällen liefert ein weiteres Modell, das gegen aktuelle Messdaten gelegt werden kann, um damit die Dauer bis zum nächsten Ausfall bestimmen zu können.

4. Kritische Schwellwerte: Eine Überprüfung, ob bestimmte Schwellenwerte überschritten wurden, kann ebenfalls Hinweise auf einen bevorstehenden Ausfall geben. Diese Schwellenwerte können initial von Experten festgelegt und später durch maschinelles Lernen angepasst werden.

Diese Methoden lassen sich zum Beispiel in Python und R implementieren. Die Resultate zeigen konkrete Handlungsempfehlungen und eignen sich somit ausgezeichnet für Dashboards, die auch auf Tablets oder Smartphones gut zur Geltung kommen und fortlaufend aktualisiert werden.

Feedback und weiterführende Literatur

Wenn Sie mehr über Predictive Maintenance und über die Anwendung von digitalen Strategien in Ihrer Organisation erfahren möchten, empfehle ich Ihnen mein Buch Decisively Digital: From Creating a Culture to Designing Strategy (Amazon).

Was sind Ihre Gedanken zu Predictive Maintenance? Welche Daten und Methoden nutzen Sie für Ihre Instandhaltungsstrategie? Ich freue mich auf Kommentare und Anregungen. Teilen Sie uns Ihre Erfahrungen und Vorschläge in den Kommentaren mit:

Update: Predictive Maintenance mit Tableau wird außerdem auf der CeBIT am Stand der Deutschen Telekom im Rahmen von „Echtzeit-Analysen von Maschinendaten und externen Datenquellen“ vorgestellt:

„Predictive Maintenance Beispiele: 4 Methoden zur Kostenoptimierung durch Predictive Maintenance“ weiterlesen

Daten-Demokratisierung: Daten sind DER Rohstoff der Zukunft

Tableau Conference 2015 Dev-Keynote
Tableau Conference 2015 Dev-Keynote

Auf der Tableau Conference 2015 wurde eines besonders deutlich: Datenanalyse ist unverzichtbar und relevant für alle Unternehmensbereiche. Daten für alle Mitarbeiter im Unternehmen nutzbar machen, nennt man auch Daten-Demokratisierung. Damit können dann Entscheidungen getroffen werden, die auf konkreten, leicht verständlichen und auf das Unternehmen bezogenen Daten basieren.

Daten werden somit zum Rohstoff der Zukunft eines jeden Unternehmens!

Daten-Demokratisierung funktioniert nur dann, wenn Daten mit Self-Service-Tools, wie Tableau, zugänglich gemacht werden, sodass die Daten auch ohne tiefes technisches Wissen analysiert werden können. Neben klassischen Datenquellen wie ERP- und CRM-Systemen entstehen auch in anderen Bereichen relevante Daten, z.B. dateibasierte Formate wie Excel, oder Cloud-Dienste wie Microsoft Azure.

Generation Y: Was erwarten Digital Natives von der Arbeitswelt?

Seattle: Space Needle
Innovation kann nicht diktiert werden, sondern muss erwünscht sein

Die Generation Y, zwischen 1977 und 1998 geboren, gilt als sehr gut ausgebildet. Sie sind als Digital Natives in der digitalen Welt aufgewachsen und rasche Veränderung gewohnt. Sie gelten als kreativ und technikaffin. Wären dies nicht die idealen Kandidaten, um die Digitalisierung bei Banken voranzutreiben, um Datenschätze mittels Data Science zu erschließen und um Fachwissen, Geschäftsverständnis und Kreativität zu vereinen?

Als potentieller Arbeitgeber stellt sich darüber hinaus noch eine viel wesentlichere Frage: Wie komme ich an die High Potentials dieser Generation und wie kann ich sie halten? Tatsächlich besteht für etablierte Unternehmen sogar akuter Handlungsbedarf, um weiterhin als Arbeitgeber attraktiv zu bleiben. Allein mit höheren Gehältern und Prestige klappt das nicht. Es ist vielmehr die intrinsische Motivation und die Sinnfrage, die hier zum Zuge kommen.

Traditionelle Unternehmenskulturen sind eine Hürde für die Generation Y und der Digitalen Transformation gleichermaßen. Heute verändern sich die Märkte so rasant, dass Unternehmen nur erfolgreich sein können, wenn sie zügig antizipieren und reagieren. Jedoch setzen die meisten Unternehmen mehr auf Risikominimierung als auf Entscheidungsfreiheit und Fortschritt: Informationen werden zurückgehalten oder gefiltert, Strukturen und Prozesse sind verkrustet und aufgebläht, tatsächliche Entscheidungen werden nur von wenigen getroffen und nur zögerlich kommuniziert.

Dies steht den Digital Natives im Weg. Die Generation Y braucht eine Arbeitsatmosphäre, die zu ihr passt. Dies muss in die Kultur der Unternehmen übergehen, in die Arbeitsweise und Entscheidungsphilosophie. Bürokratie muss auf ein Minimum reduziert werden, um schnelles Handeln zu ermöglichen. Innovation kann nicht diktiert werden, sondern muss erwünscht sein. Ideen können durch jeden, überall und zu jeder Zeit entstehen – man muss ihnen nur den Freiraum geben.

5 Vorteile von Data Science

Deutschherrnbrücke mit Skyline von Frankfurt am Main
Nicht nur Banken handeln ihre Daten als Gold des 21. Jahrhunderts

Keine Frage, die Digitalisierung prägt unseren Alltag und stellt auch an Banken immer neue Anforderungen. Daten werden als das neue Gold gehandelt. Und genau darin liegt die große Chance der Banken: Finanzinstitute hatten schon immer enorme Mengen an Daten, oft aus vielen verschiedenen Quellen. Aber wie wird das volle Potenzial dieser Daten genutzt und wie werden Erkenntnisse aus diesen gewonnen? Hier kommt Data Science ins Spiel.

Wie gewinnen Sie Erkenntnisse aus Ihren Daten?

Data Science verwendet Methoden aus der Mathematik, Statistik und Informationstechnologie. Data Scientists verfügen darüber hinaus über ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten auf sämtlichen Ebenen eines Unternehmens und bereiten Ergebnisse für das Management der einzelnen Fachabteilungen genauso verständlich auf wie für den CEO. Banken können dazu neben Kontoinformationen auch Kundentransaktionen, Kundenkommunikation, Kanalnutzung, Kundenverhalten und Social-Media-Aktivitäten. Vieles davon wird idealerweise nahezu in Echtzeit verarbeitet und ausgewertet.

Der Daten-Leverage-Effekt:

Da der Bankensektor weiterhin mit knappen Margen und und schwindendem Gewinn zu kämpfen hat, ist es für Finanzinstitute äußerst wichtig einen Hebel anzulegen, um Kosten zu reduzieren, Kunden zu binden und neue Einnahmequellen zu erschließen. Einen solchen Daten-Leverage-Effekt erzielen Sie mit ihren Daten – sofern Sie auf Data Science und damit einhergehend auf eine erweiterte Analyse setzen.

Betrachten Sie diese fünf Vorteile:

  1. Bessere Erkenntnisse: Gewinnen Sie eine neue Sicht auf Ihre treuesten und profitabelsten Kunden und verstehen Sie deren Bedürfnisse bereits vor dem Kundengespräch. Datenanalyse kann helfen, den Überblick zu behalten und Vorschläge für entsprechende Kommunikationskanäle zu liefern.

  2. Kundenbindung: Sorgen Sie für zufriedenere Kunden und finden Wege treue Kunden zu belohnen. Zudem lassen sich Kunden identifizieren, die ggf. eine Kündigung erwägen. Führen Sie dazu die Metriken „Loyalität“ und „Churn“ ein, um hierfür ein Messinstrument zu haben.

  3. Kostengünstiges Marketing: Entwickeln Sie effektives Marketing und Kampagnen, die an die richtige Person zur richtigen Zeit ausgerichtet sind. Dabei hilft Ihnen eine Cluster-Analyse, um Kundensegmente zu identifizieren.

  4. Minimieren von Risiken: Beschleunigen und verbessern Sie Ihr Risiko- und Fraud-Management durch Mustererkennung und Maschinenlernen.

  5. Handeln Sie: Behalten Sie Ihr Dashboard mit den wesentlichen Kennzahlen im Auge und ergreifen Maßnahmen, deren Auswirkung Sie zeitnah beobachten können. Nutzen Sie die Daten und Vorhersagen als Kernelement für Ihre Storyboards mit denen Sie das Top-Management überzeugen.

Nutzen Sie bereits die richtigen Werkzeugen zur Datenanalyse und Datenvisualisierung in Ihrem Unternehmen? Falls nicht, wäre es nun an der Zeit über den Einsatz von Data Science nachzudenken.

Beitrag zuerst veröffentlicht am 19.06.2015 im Capgemini IT-Trends-Blog.

How to unleash Data Science with an MBA?

Servers record a copy of LHC data and distribute it around the world for Analytics

My Data Science journey starts at CERN where I finished my master thesis in 2009. CERN, the European Organization for Nuclear Research, is the home of the Large Hadron Collider (LHC) and has some questions to answer: like how the universe works and what is it made of. CERN collects nearly unbelievable amounts of data – 35 petabytes of data per year that needs analysis. After submitted my thesis, I continued my Data Science research at CERN.

I began to wonder: Which insights are to be discovered beyond Particle Physics? How can traditional companies benefit from Data Science? After almost four exciting years at CERN with plenty of Hadoop and Map/Reduce, I decided to join Capgemini to develop business in Big Data Analysics, and to boost their engagements in Business Intelligence. In order to leverage my data-driven background I enrolled for the Executive MBA program at Frankfurt School of Finance & Management including an Emerging Markets module at CEIBS in Shanghai.

Today companies have realized that Business Analytics needs to be an essential part of their competitive strategy. The demand on Data Scientists grows exponentially. To me, Data Science is more about the right questions being asked than the actual data. The MBA enabled me to understand that data does not provide insights unless appropriately questioned. Delivering excellent Big Data projects requires a full understanding of the business, developing the questions, distilling the adequate amount of data to answer those questions and communicating the proposed solution to the target audience.

„The task of leaders is to simplify. You should be able to explain where you have to go in two minutes.“ – Jeroen van der Veer, former CEO of Royal Dutch Shell