Vorausschauende Prognosen für Unternehmen. Das ist für so manchen Zeitgenossen ein bisschen, wie Kaffeesatz lesen. In der Realität trifft dies aber keineswegs zu. Denn das sich Trends und Bewegungen analysieren lassen und daraus die richtigen Schlüsse gezogen werden können, ist schon lange bekannt. Wäre dies nicht so, hätten schon viele Firmen, die sich mit Datenanalyse beschäftigen, ihre Pforten geschlossen.
Das Gegenteil ist der Fall. Analysen zu künftigen Entwicklungen werden mehr und mehr zur Grundlage unternehmerischer Entscheidungen. Das beruht aber nicht auf irgendwelchen Ahnungen oder etwa dem „Bauchgefühl“ eines Unternehmensberaters, sondern auf Fakten, vielen Fakten. Genau das war in der Vergangenheit ein Problem. Unternehmen besaßen schon immer eine Fülle an Daten, die in einer Analyse geholfen hätten, die richtige Entscheidung zu treffen. Die Problematik war und ist teilweise auch heute noch, dass die Daten im Betrieb verstreut herumirren und nicht gebündelt zur Verfügung stehen.
Moderne Rechner sind inzwischen in der Lage, solche Datenmengen zu verarbeiten, ohne dabei Rauchwolken auszustoßen. Mit der dazu passenden Software wie etwa Predictive Analytics Software sind die Auswertungen und die daraus resultierenden Schlussfolgerungen die Grundlage für die Richtung, die das Unternehmen in naher und ferner Zukunft einschlägt. Predictive Analytics Software arbeitet dabei auf Basis der NeuroBayes-Technologie, einer Entwicklung aus der Elementarteilchenphysik. In diesem Bereich sind große Datenmengen nichts Außergewöhnliches und die Software fügt die Eingaben aus den verschiedenen Schnittstellen des Unternehmens zu einem Großen zusammen, das Schwachstellen im Betrieb schnell erkennen lässt. Fakten sind die Grundlagen für Wahrscheinlichkeitsberechnungen. Je mehr Fakten, desto besser und desto präziser ist die Wahrscheinlichkeit, die daraus abgeleitet wird.
Dazu gehören ebenso die Fakten, die nicht nur von Menschen erstellt und produziert werden. Gleichermaßen sind es produktive Maschinen, die noch weit mehr Daten erstellen, die über die entsprechende Sensorik abrufbar sind und ein Teil der Grundlagen für Predictive Maintenance bilden. Mit Predictive Maintenance können Maschinen so gesteuert und gewartet werden, dass Ausfallrisiken minimiert werden. Das hilft, die Kosten des Maschinenparks deutlich zu senken und gleichzeitig bilden die gesammelten Daten die Grundlage für bestimmte Maßnahmen, die die Produktion in Quantität und Qualität verbessert. Gerade in Unternehmen mit hoher Produktivität trifft ein Maschinenausfall meist die gesamte Herstellungskette. Mit der richtigen Software wird dem rechtzeitig entgegen gesteuert und frühzeitig die entsprechenden Maßnahmen getroffen, um einen Stillstand zu vermeiden. Auf der anderen Seite können bestimmte Stellschrauben aus der Datenanalyse den Produktionsprozess gesamtheitlich verbessern.
Dass alles funktioniert ganz ohne Kaffeesatz lesen.