7 Predictive Analytics Funktionen, die Mehrwert generieren - schnell

    2 Februar 2022

    7 Predictive Analytics Funktionen, die Mehrwert generieren - schnell

    Predictive Analytics sammelt und analysiert Anlagendaten in Echtzeit, um potenzielle Probleme in der Fabrik vorherzusagen und zu verhindern, indem die Mitarbeiter über sich anbahnende Probleme informiert werden. Anstatt Anlagen sofort abzuschalten, können Situationen proaktiv bewertet werden, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Die Wartungskosten können durch bessere Planung gesenkt werden, Ersatzteile können ohne Eile bestellt und versandt werden, und die Anlagen können zunächst weiter betrieben werden.

    Unternehmen, die Predictive Analytics implementieren, sparen Hunderte von Millionen Dollar durch frühzeitige Warnungen, reduzieren ihre Wartungskosten um 30 %, verbessern die Effizienz ihrer Mitarbeiter um 25 % und verringern ungeplante Ausfallzeiten um 25 %. Viele Manager erkennen den Wert von Predictive Analytics. Verdantix berichtete, dass 37% der 259 befragten Manager aus den Bereichen Betrieb, Wartung, Technik und Prozesssicherheit planen, im Jahr 2021 in Software zur Vorhersage von Anlagenausfällen zu investieren. Und doch scheint die Verpflichtung zur Implementierung von Predictive Analytics für viele entmutigend zu sein.

    Der Einsatz von Predictive Analytics muss nicht kompliziert oder überfordernd sein. Wenn Sie Ihre Predictive-Analytics-Implementierung vereinfachen möchten, empfehle ich Ihnen eine Predictive-Analytics-Lösung in der Cloud. Werfen wir einen Blick auf einige der Qualitäten einer erstklassigen Predictive Analytics Lösung in der Cloud.

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    7 "Best of Breed" Predictive Analytics-Funktionen, die die Zeit bis zur Wertschöpfung verringern

    1. Unkomplizierte Verwaltung

    Die Bereitstellung von Predictive Analytics als Managed Software-as-a-Service (SaaS) Anwendung bietet mehrere administrative Vorteile. Zum einen muss keine Software auf den Client-Computern installiert werden, sondern es genügt ein Internet-Browser. Die Mitarbeiter profitieren von problemlosen, automatischen Aktualisierungen der Predictive Analytics Software, ohne die IT-Abteilung zu belasten, da die Software vom Serviceanbieter verwaltet wird. Folglich ist keine zusätzliche IT-Infrastruktur oder Personal erforderlich, wenn Sie Ihre Predictive Analytics Anwendung entsprechend Ihren Geschäftsanforderungen vergrößern oder verkleinern möchten.

    2. Herstellerunabhängig

    Schauen sie nach einer Predictive Analytics Software, die geräteunabhängig ist. Die Software sollte in der Lage sein, Anlagen unabhängig von Anlagentyp, Hersteller oder Alter zu überwachen, ohne dass herstellerspezifische Anlageninformationen erforderlich sind. Umfangreiche Bibliotheken mit Anlagenstrategien enthalten zahlreiche Vorlagen für die am häufigsten verwendeten Anlagentypen und Komponenten, um schneller und mit weniger Aufwand eine hochwertige Anlagenstrategie zu erstellen. Diese Flexibilität ermöglicht mehr Informationen über den Zustand und die Leistung Ihrer Anlagen als je zuvor. Ihre Predictive Analytics Lösung sollte in der Lage sein, Rohdaten in der gesamten Fabrik schnell in verwertbare Informationen umzuwandeln, um Anlagenausfälle zu verhindern und intelligente Entscheidungen zu treffen, die den Betrieb verbessern.

    3. Skalierbare Lösung

    Wählen Sie ein Predictive Analytics System, das hoch skalierbar ist und zur Überwachung einer einzelnen Anlage, eines bestimmten Werks oder Tausender dezentraler Anlagen an mehreren Standorten eingesetzt werden kann. Eine hochgradig skalierbare Lösung ermöglicht es Ihnen, das System zu erweitern oder zu verkleinern, um es mit den richtigen Tools zur richtigen Zeit an dynamische Geschäftsanforderungen oder wirtschaftliche Bedingungen anzupassen.

    4. IT-Silos aufbrechen

    Die besten Predictive Analytics Lösungen integrieren Daten aus einer Vielzahl von Datenhistorien, Steuerungs- und Überwachungssystemen an einem zentralen Ort. Die flexible Integration einer Reihe von Datenquellen beseitigt IT-Silos, so dass ein Unternehmen alle Daten nutzen und den Einsatz der Mitarbeiter verbessern kann.

    5. Keine Programmierung erforderlich

    Ihr Unternehmen verfügt nicht über einen Data Scientist oder Softwareprogrammierer? Das ist kein Problem. Die besten Predictive Analytics Anwendungen sind einfach zu bedienen und verfügen über intuitive, grafisch gesteuerte Modellerstellungsprozesse, die innerhalb von Minuten (statt Stunden) erlernt werden können. Es sind keine Programmier- oder Gerätekenntnisse erforderlich. Es muss kein Softwarecode gewartet werden. Eine Lösung, die eine Vielzahl von Vorlagen und eine Datenbank mit häufig eingesetzten Assets und Zustandsbeschreibungen enthält, vereinfacht den Prozess der Modellerstellung sogar noch weiter, so dass es für die Benutzer einfach ist, ihre eigenen Modelle zu erstellen und zu pflegen.

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    6. Flexibilität zur Erweiterung Ihres Systems

    Suchen Sie nach einer Predictive Analytics Lösung, mit der sie die Ergebnisse über Webservices und APIs problemlos in andere Geschäftssysteme integrieren können. Lösungen, die so konzipiert sind, dass sie erweiterbar sind, berücksichtigen Ihre individuellen Geschäftsanforderungen und zukünftiges Wachstum, indem sie den Bedarf an neuen Funktionen oder den Datenaustausch mit anderen Systemen vorwegnehmen.

    7. Befähigung der Mitarbeiter

    Die Möglichkeit, Predictive Analytics Daten sicher in einem Browser oder auf einem mobilen Gerät wie ein Smartphone oder Tablet darzustellen, gibt den Benutzern die Möglichkeit, die Leistung kritischer Anlagen auch unterwegs oder von einem entfernten Standort aus zu überwachen. Die Benutzer können Daten und Warnungen auf ihrem mobilen Gerät anschauen und analysieren - überall und jederzeit - und daraufhin entsprechende Maßnahmen ergreifen.

    Wenn Predictive Analytics Teil Ihrer Wartungsstrategie ist, kennen und verstehen die Mitarbeiter die tatsächliche und zu erwartende Leistung für den aktuellen Betriebszustand einer Anlage. Sie wissen, wo Ineffizienzen bestehen und können diese Informationen nutzen, um die Auswirkungen von Leistungsmängeln auf den aktuellen und zukünftigen Betrieb zu verstehen. Diese Informationen helfen bei der Bewertung des Risikos und der potenziellen Folgen, die mit jeder überwachten Anlage verbunden sind, und können für eine bessere Priorisierung von Investitions- und Betriebsausgaben genutzt werden.

    Branchenführende Predictive Analytics Anwendungen in der Cloud bieten kostengünstige Software-as-a-Service (SaaS)-Lösungen, die einfach einzurichten, zu verwalten und zu nutzen sind, ohne dass zusätzliche IT-Infrastruktur oder Personal benötigt wird. Mit Predictive Analytics in der Cloud können Sie die Daten neuer und bestehender industrieller Anlagen und Prozesse schnell in einen Live-Informations-Feed zur Entscheidungsunterstützung umwandeln.
    Freuen Sie sich über problemlose, automatische Updates und über einfache Skalierbarkeit an Ihre Geschäftsanforderungen. Erstellen Sie aus Zeitreihendaten intuitive Diagramme und Dashboards. Ermöglichen Sie eine schnellere und fundiertere Entscheidungsfindung für alle Benutzer mit aktuellen Newsfeeds, Informationen und Warnmeldungen.

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    Dirk Rengbers
    Geschrieben von
    Dirk Rengbers

    Hallo, ich bin Dirk Rengbers und blicke zurück auf 20 Jahre Erfahrung in der Automatisierungstechnik. Mein Hauptaugenmerk lag und liegt darauf, den Einsatz bewährter - aber auch neuer - Technologien zur Optimierung industrieller Prozesse voranzutreiben. Heute nutze ich diese Erfahrungen, um Sie als Business Development Manager für unser umfangreiches Industrie und APM 4.0 Portfolio bei Ihrer Suche nach der passenden Lösung für Ihr Unternehmen zu unterstützen.

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