Datenanalyse 30.03.2012, 11:58 Uhr

Business Analytics analysieren Daten aus Produktion und Wartung

Immer mehr Sensoren in der Fertigung, in den Lieferketten und in den Endprodukten produzieren eine immense Datenmenge. Mit modernsten Analysemethoden und besonders schnellen Appliances werden diese Daten inzwischen ausgewertet und führen zu neuen Erkenntnissen und erheblichen Einsparungen.

„Daten sind überall in Hülle und Fülle vorhanden – wesentlich seltener anzutreffen ist die Fähigkeit, daraus Weisheiten abzuleiten“, sagt Googles Chef-Ökonom Hal Varian. Die immensen neuen Datenbestände, kurz „Big Data“ genannt, resultieren vorwiegend aus Kundenreviews, Eintragungen bei Facebook, den Kurznachrichten bei Twitter und den vielen anderen Social-Media-Seiten, die sich für Marketing und Handel zu einer Art Goldgrube entwickelt haben.

Doch es gibt auch einen anderen Datenberg, dessen Informationen zumeist nicht manuell eingegeben werden, sondern der automatisch gefüttert wird. 30 Mrd. RFID-Sensoren, Millionen an Maschinendaten und Produktnutzungsinformationen speisen immense Datenbanken und erlauben eine bislang nie dagewesene Optimierung von Prozessen, Verfahren und Produkten.

Business Analytics: Alle Lieferanten- und Abnehmer-Daten in Realtime verfügbar

„Die meisten Herstellungsbetriebe wollen sich heute über eine nahtlose Integration in die Lieferkette fester in den Kundenprozess integrieren – und das erfordert einen transparenten Produktionsprozess, bei dem alle Lieferanten- und Abnehmerdaten in Realtime verfügbar sind“, sagt Gartner-Analyst Simon Jacobson über die Nutzung der neuen Datenberge.

Nicht nur in der zeitnahen Kommunikation von Aufträgen und Produktionsstufen bieten die neuen Daten und Auswertungen erhebliche Vorteile. Auch zur Verbesserung des direkten Herstellungsprozesses lassen sich die neuen Datenberge aufbereiten. Einige Unternehmen setzen intensive Musteranalysen ein, um beispielsweise den Materialfluss und die Fertigungsabläufe innerhalb einer Werkshalle zu verbessern. Andere setzen kommerzielle Business-Analytics-Tools im Bereich Reparatur und Wartung ein, um damit teure Garantiearbeiten zu vermeiden.

IBMs Chef für den Bereich Business Analytics (BA), Rob Ashe, verweist dabei auf BMW. Dort setzt man seit geraumer Zeit die Text- und Datamining-Tools ein. Ursprünglich ging es darum, die Häufigkeit von bestimmten Reparaturen zu erkennen, doch darüber hinaus wurde das System um umfangreiche Musteranalysen erweitert, die auf alle verfügbaren Daten zugreifen. Hierzu gehören die technischen Daten aus der eigenen Produkt- und Fahrzeugdatenbank, die maschinellen Informationen, die ein Fahrzeug selbst speichert, sowie das Feedback der Händler. Damit lassen sich teure Reparaturen oder gravierende Fahrzeugausfälle vorhersehen und durch entsprechende vorbeugende Aktivitäten vermeiden.

Business Analytics macht Ausfallzeiten von Fahrzeugen vorhersehbar

„Wir können heute mit hoher Wahrscheinlichkeit vorhersagen, ob und wann ein bestimmtes Fahrzeug ausfallen wird. Meistens sind die Ursachen bereits dadurch vermeidbar, dass beim nächsten Wartungsintervall die entsprechenden Teile ausgetauscht werden. Im Extremfall können wir den Halter auch anrufen und ihm den Besuch einer Werkstatt anraten“, sagt ein Sprecher vom BMW-Forschungszentrum über den Einsatz der Analyse-Software. Doch nicht nur bei Wartung und Service werden die Erkenntnisse genutzt, auch bei der Priorisierung von Verbesserungen und sogar bei der Neuentwicklung von Fahrzeugen fließen diese Daten ein.

Der Einsatz von BA in Fertigung und Wartung ist inhaltlich keine neue Technologie, sondern basiert auf altbekannten mathematischen Verfahren wie Cluster-, Regressions- und Korrelations-Analysen, die seit Jahrzehnten in der BA-Welt zum Einsatz kommen. Diese mathematischen Verfahren sind jedoch alle sehr rechenintensiv, die Beschaffung von qualifizierten Ausgangsdaten war in der Vergangenheit sehr schwierig oder ganz unmöglich. In diesen beiden Punkten haben jetzt vor allem die neuen Appliances, wie sie von IBM und Teradata angeboten werden, erstaunliche Leistungssteigerungen erreicht. Teradatas neue Data-Warehouse-Appliance 2690 kann bis zu einer Größe von 315 TByte ausgebaut werden und erreicht eine Scan-Geschwindigkeit von bis zu 38 GByte/s. Damit ist das System gegenüber dem Vorgängermodell doppelt so schnell und erlaubt die dreifache Datenmenge.

Für umfassende Business Analytics fehlt es an Daten-Analysten

Wie oft bei neuen Anwendungshypes gibt es dafür (noch) nicht genügend qualifiziertes Personal. Laut einer gemeinsamen Untersuchung von Accenture und SAS Institute wollen 70 % der US-Unternehmen in die analytischen Fähigkeiten und Kenntnisse ihrer Mitarbeiter investieren, 52 % planen die Neueinstellung von Datenanalysten. „Das Topmanagement hat inzwischen erkannt, dass moderne Analytics die Unternehmensperformance erheblich verbessern können“, sagt Accenture-Analystin Stacy Blanchard über ihr Untersuchungsergebnis.

Eine technologische Hürde gilt es auch zu nehmen: die User-gerechte Aufbereitung und Ausgabe der Ergebnisse. Vor allem bei Realtime- und Streaming-Analytics steht keine Zeit mehr für eine Umsetzung und Interpretation der Ergebnisse durch entsprechende Spezialisten zur Verfügung. Alles muss sofort so präsentiert werden, dass es direkt verstanden werden kann.

Ein Beitrag von:

  • Harald Weiss

    Freier IT-Journalist, IT-Analyst und IT-Consultant in Kaiserslautern. Nach verschiedenen Positionen in Softwareentwicklung,  MarCom und PR, 17 Jahre President New York Reporters in New York. Seit 2016 freischaffend wieder in Deutschland.

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