Für viele Unternehmen sind Big Data – unglaubliche Mengen an strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Rohdaten – eine ungenutzte Ressource an Intelligenz, die Geschäftsentscheidungen unterstützen und Abläufe verbessern kann. Da sich die Daten immer weiter diversifizieren und verändern, setzen immer mehr Unternehmen auf Predictive Analytics, um diese Ressource anzuzapfen und von Daten in großem Umfang zu profitieren.

Was ist Predictive Analytics?

Ein häufiges Missverständnis ist, dass Predictive Analytics und maschinelles Lernen dasselbe sind.

Im Kern umfasst Predictive Analytics eine Vielzahl von statistischen Techniken (einschließlich maschinellem Lernen, Predictive Modelling und Data Mining) und verwendet Statistiken (sowohl historische als auch aktuelle), um zukünftige Ergebnisse abzuschätzen bzw. “vorherzusagen”. Bei diesen Ergebnissen kann es sich z. B. um das Verhalten eines Kunden oder um mögliche Veränderungen auf dem Markt handeln. Predictive Analytics hilft uns, mögliche zukünftige Ereignisse zu verstehen, indem die Vergangenheit analysiert wird.

Was ist Machine Learning?

Maschinelles Lernen (Machine Learning oder auch ML) hingegen ist ein Teilgebiet der Informatik, das nach Arthur Samuels Definition aus dem Jahr 1959 “Computern die Fähigkeit verleiht, zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden”. Maschinelles Lernen entwickelte sich aus dem Studium der Mustererkennung und erforscht die Vorstellung, dass Algorithmen aus Daten lernen und Vorhersagen treffen können. Und da sie immer “intelligenter” werden, können diese Algorithmen Programmanweisungen überwinden, um hochpräzise, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

Wie funktioniert Predictive Analytics?

Predictive Analytics wird durch prädiktive Modellierung angetrieben. Es ist eher ein Ansatz als ein Prozess. Predictive Analytics und maschinelles Lernen gehen Hand in Hand, da prädiktive Modelle typischerweise einen maschinellen Lernalgorithmus enthalten. Diese Modelle können im Laufe der Zeit trainiert werden, um auf neue Daten oder Werte zu reagieren und die Ergebnisse zu liefern, die das Unternehmen benötigt. Die prädiktive Modellierung überschneidet sich weitgehend mit dem Bereich des maschinellen Lernens.

Es gibt zwei Arten von prädiktiven Modellen. Es sind Klassifikationsmodelle, die die Klassenzugehörigkeit vorhersagen, und Regressionsmodelle, die eine Zahl vorhersagen. Diese Modelle bestehen dann aus Algorithmen. Die Algorithmen führen das Data Mining und die statistische Analyse durch und ermitteln Trends und Muster in den Daten. Predictive Analytics-Softwarelösungen verfügen über eingebaute Algorithmen, die zur Erstellung von Vorhersagemodellen verwendet werden können. Die Algorithmen werden als “Klassifikatoren/Classifier” definiert, die erkennen, zu welchem Satz von Kategorien die Daten gehören.

 

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Die am häufigsten verwendeten Vorhersagemodelle

Entscheidungsbäume: Entscheidungsbäume sind eine einfache, aber leistungsstarke Form der Analyse mehrerer Variablen. Sie werden von Algorithmen erstellt, die verschiedene Möglichkeiten zur Aufteilung von Daten in verzweigungsähnliche Segmente identifizieren. Entscheidungsbäume partitionieren Daten in Teilmengen, die auf Kategorien von Eingabevariablen basieren, und helfen Ihnen, den Entscheidungsweg einer Person zu verstehen.

Regression (linear und logistisch): Die Regression ist eine der beliebtesten Methoden in der Statistik. Die Regressionsanalyse schätzt die Beziehungen zwischen den Variablen und findet so wichtige Muster in großen und unterschiedlichen Datensätzen und wie diese miteinander in Beziehung stehen.

Neuronale Netzwerke: Neuronale Netze (auch künstliche neuronale Netze genannt) sind der Funktionsweise von Neuronen im menschlichen Gehirn nachempfunden und gehören zu den Technologien des Deep Learning. Sie werden typischerweise verwendet, um komplexe Mustererkennungsprobleme zu lösen – und sind unglaublich nützlich für die Analyse großer Datensätze. Sie sind großartig im Umgang mit nichtlinearen Beziehungen in Daten – und funktionieren gut, wenn bestimmte Variablen unbekannt sind

Andere Classifier (Klassifikatoren)

Zeitreihen-Algorithmen: Zeitreihen-Algorithmen stellen Daten sequentiell dar und sind nützlich für die Vorhersage kontinuierlicher Werte im Zeitverlauf.

Clustering-Algorithmen: Clustering-Algorithmen organisieren Daten in Gruppen, deren Mitglieder ähnlich sind.

Ausreißer-Erkennungsalgorithmen: Ausreißer-Erkennungsalgorithmen konzentrieren sich auf die Erkennung von Anomalien, d. h. auf die Identifizierung von Elementen, Ereignissen oder Beobachtungen, die nicht mit einem erwarteten Muster oder Standard innerhalb eines Datensatzes übereinstimmen.

Ensemble-Modelle: Ensemble-Modelle verwenden mehrere Algorithmen des maschinellen Lernens, um eine bessere Vorhersageleistung zu erzielen, als sie von einem Algorithmus allein erreicht werden könnte.

Faktorenanalyse: Die Faktorenanalyse ist eine Methode zur Beschreibung von Variabilität und zielt darauf ab, unabhängige latente Variablen zu finden.

Naïve Bayes: Der Naïve Bayes-Klassifikator ermöglicht die Vorhersage einer Klasse/Kategorie auf der Grundlage eines gegebenen Satzes von Merkmalen unter Verwendung von Wahrscheinlichkeiten.

Support-Vektor-Maschinen: Support-Vektor-Maschinen sind überwachte maschinelle Lernverfahren, die zugehörige Lernalgorithmen verwenden, um Daten zu analysieren und Muster zu erkennen.

Jeder Klassifikator geht anders an die Daten heran. Damit Unternehmen die gewünschten Ergebnisse erhalten, müssen sie die richtigen Klassifikatoren und Modelle auswählen.

Anwendungen von Predictive Analytics bei der Wartung von Maschinen

Für Unternehmen, die mit Daten überfüllt sind, aber Schwierigkeiten haben, diese in nützliche Erkenntnisse umzuwandeln, können Predictive Analytics und maschinelles Lernen die Lösung sein. Egal, wie viele Daten ein Unternehmen hat, wenn es diese Daten nicht nutzen kann, um interne und externe Prozesse zu verbessern und Ziele zu erreichen, werden die Daten zu einer nutzlosen Ressource.

Predictive Analytics wird am häufigsten in den Bereichen Sicherheit, Marketing, Betrieb, Risiko und Betrugserkennung eingesetzt. Hier sind nur einige Beispiele, wie Predictive Analytics und maschinelles Lernen in verschiedenen Branchen eingesetzt werden:

Predictive Maintenance

Die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance, PdM): ist der fortschrittlichste Ansatz für das Wartungsmanagement in Prozessanlagen. Sie ist Teil des Aufstiegs von Industrie 4.0, Big Data und dem Internet der Dinge (IoT), weil sie die neuesten Anwendungen von künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen (ML) und IoT-Sensoren nutzt.

Man könnte PdM als eine Untermenge von Predictive Analytics betrachten. Die vorausschauende Wartung nutzt KI/ML, das Internet der Dinge (IoT) und Big Data, um Geräte zu überwachen und auf Teileausfälle zu prüfen. Predictive Maintenance wird manchmal auch als Condition Monitoring oder CM bezeichnet, da es IoT-Daten nutzt, um den Zustand Ihrer Teile zu verfolgen.

Predictive Maintenance nutzt künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um das Wartungsmanagement auf die Teile zu lenken, die es am meisten benötigen. Sie analysiert Big Data aus der Industrie 4.0 in Echtzeit für die Zustandsüberwachung, um die frühen Anzeichen von Anlagenausfällen zu erkennen und winzige Anomalien zu entdecken, bevor sie sich zu kostspieligen Vorfällen entwickeln. Die vorausschauende Wartung hilft Ihnen, Wartungskosten zu sparen, indem Sie sich nur um die Teile kümmern, die zu diesem Zeitpunkt Aufmerksamkeit benötigen, anstatt eine vorbeugende Wartung durchzuführen, bei der jedes Teil überprüft wird, ob es benötigt wird oder nicht. Die Zustandsüberwachung im Rahmen der vorausschauenden Wartung leitet Sie außerdem dazu an, rechtzeitig kleine Reparaturen vorzunehmen, die die Lebensdauer Ihrer Anlage verlängern und Ausfallzeiten reduzieren helfen.

 

Predictive Analytics & Predictive Maintenance

Weitere Anwendungsbeispiele für Predicitve Analytics

Banken und Finanzdienstleistungen: In der Bank- und Finanzdienstleistungsbranche werden Predictive Analytics und maschinelles Lernen zusammen eingesetzt, um Betrug zu erkennen und zu reduzieren, Marktrisiken zu messen, Chancen zu identifizieren und vieles mehr.

Sicherheit: Da Cybersicherheit im Jahr 2017 ganz oben auf der Agenda jedes Unternehmens steht, sollte es nicht überraschen, dass Predictive Analytics und maschinelles Lernen eine Schlüsselrolle in der Sicherheit spielen. Sicherheitsinstitutionen nutzen Predictive Analytics typischerweise, um Services und Leistung zu verbessern, aber auch um Anomalien und Betrug zu erkennen, das Kundenverhalten zu verstehen und die Datensicherheit zu erhöhen.

Einzelhandel: Einzelhändler nutzen Predictive Analytics und maschinelles Lernen, um das Kundenverhalten besser zu verstehen: Wer kauft was und wo? Diese Fragen lassen sich mit den richtigen Vorhersagemodellen und Datensätzen leicht beantworten und helfen Einzelhändlern dabei, vorauszuplanen und Artikel basierend auf Saisonalität und Verbrauchertrends auf Lager zu nehmen – was den ROI deutlich verbessert.

Entwickeln der richtigen Umgebung

Während maschinelles Lernen und prädiktive Analysen ein Segen für jedes Unternehmen sein können, wird die Implementierung dieser Lösungen ohne Überlegung, wie sie in den täglichen Betrieb passen, ihre Fähigkeit, die vom Unternehmen benötigten Erkenntnisse zu liefern, drastisch behindern.

Um den größtmöglichen Nutzen aus Predictive Analytics und maschinellem Lernen zu ziehen, müssen Unternehmen sicherstellen, dass sie über eine Architektur verfügen, die diese Lösungen unterstützt, sowie über qualitativ hochwertige Daten, mit denen sie gefüttert werden und aus denen sie lernen können. Datenaufbereitung und -qualität sind die wichtigsten Voraussetzungen für Predictive Analytics. Eingangsdaten, die sich über mehrere Plattformen erstrecken und mehrere Big-Data-Quellen enthalten können, müssen zentralisiert, vereinheitlicht und in einem kohärenten Format vorliegen.

Um dies zu erreichen, müssen Unternehmen ein solides Data-Governance-Programm entwickeln, um das gesamte Datenmanagement zu kontrollieren und sicherzustellen, dass nur hochwertige Daten erfasst und aufgezeichnet werden. Zweitens müssen bestehende Prozesse geändert werden, um Predictive Analytics und maschinelles Lernen einzubeziehen, da dies Unternehmen in die Lage versetzen wird, die Effizienz an jedem Punkt des Unternehmens zu steigern. Schließlich müssen Unternehmen wissen, welche Probleme sie lösen wollen, da dies ihnen helfen wird, das beste und am besten anwendbare Modell zu bestimmen.

Prädiktive Modelle verstehen

Normalerweise sind die Data Scientists und IT-Experten eines Unternehmens mit der Entwicklung der richtigen prädiktiven Modelle betraut – oder sie erstellen ihre eigenen, um die Anforderungen des Unternehmens zu erfüllen. Heutzutage ist Predictive Analytics und maschinelles Lernen jedoch nicht mehr nur die Domäne von Mathematikern, Statistikern und Datenwissenschaftlern, sondern auch die von Business-Analysten und Beratern. Immer mehr Mitarbeiter eines Unternehmens nutzen sie, um Erkenntnisse zu gewinnen und den Geschäftsbetrieb zu verbessern – doch Probleme entstehen, wenn Mitarbeiter nicht wissen, welches Modell sie verwenden sollen, wie sie es einsetzen sollen oder wenn sie die Informationen sofort benötigen.

Wir bei Econsor-Mobile entwickeln anspruchsvolle Software, um Unternehmen bei Data Governance und Analytics zu unterstützen. Unsere Individual-Lösungen helfen Organisationen dabei, qualitativ hochwertige Daten zu erhalten, sowie Abläufe im gesamten Unternehmen abzustimmen und Datenprobleme innerhalb derselben Umgebung zu erkennen.

 

 

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