Intelligente Datenanalysen: Die Rolle der Algorithmen

Intelligente Datenanalysen werden zunehmend zum Produktionsfaktor, ermöglichen sie doch Kosteneinsparungen und neue Geschäftsmodelle. Entscheidend hierfür sind die Algorithmen.

Machine Learning Bildquelle: © Fotolia, NicoElNino

Das Bewusstsein für den Wert von Daten hat sich in den letzten Jahren in verschiedenen Märkten breitgemacht. Während das Arbeiten mit Daten im Bereich Finanzen (Börse, Betrugserkennung) mittlerweile eine gängige Disziplin darstellt, steckt der Einsatz von Daten im industriellen Bereich, konkret in der Produktion noch in den Kinderschuhen. In den meisten Fällen beschränkt er sich auf KPIs wie Ausschuss, Qualität, Leistung und sonstigen Metriken, welche vom übergeordneten MES- oder ERP-System konsumiert werden. 

1_Grafik zu Algorithmen Bildquelle: © Softing

Bild 1: Änderung der Reihenfolge von "Algorithmen -> Daten -> Entscheidungen" zu "Daten -> Algorithmen -> Entscheidungen".

Erst vor kurzem hat sich das Interesse erweitert in Richtung Einsatz von Maschinendaten auf Produktionsebene für die Optimierung von Prozessen, das Verstehen von Einflussfaktoren sowie Einflüsse und Interaktionen der Systemvariablen oder das Finden von Ursachen für Maschinenausfälle. Vorangetrieben wird das wachsende Interesse durch weltweite Trends wie Industrie 4.0 oder IIoT. Diese Entwicklungen erklären den automatischen und effizienten Einsatz von Daten, welche kontinuierlich in jedem Schritt des Herstellungsprozesses produziert werden, um Wissen an weiter oben in der Automatisierungspyramide angesiedelte Systeme weiterzureichen oder zurück zum Produktionsprozess zu geben – mit dem Ziel die gesamte Produktionskette mit all seinen Maschinen zu verbessern, zu automatisieren und zu individualisieren oder zu überwachen.

Neben Boden, Kapital und Arbeitskraft werden Daten zunehmend zum Produk­tionsfaktor. Sie ermöglichen Kosteneinsparungen und neue Geschäftsmodelle. Die steigende Herrschaft der Daten und die daraus resultierende Änderung der Reihenfolge von „Algorithmen -> Daten -> Entscheidungen“ hin zu „Daten -> Algorithmen -> Entscheidungen“ (Bild 1) ist die Basis der gerade stattfindenden Revolution. Seit dem ersten programmierbaren Chip – den Intel 4004, der 1971 auf den Markt kam –, gehen Unternehmen bei der Entwicklung ihrer Software nach dem gleichen Schema vor: Sie definieren das Problem, bestimmen die zu erreichenden Ziele und legen die notwendigen Arbeitsschritte fest. Schließlich schreiben sie die Anwendung als eine Reihen­folge von Algorithmen. In der Praxis ­werden den Algorithmen Daten zugeführt und Anwender treffen auf deren Basis Entscheidungen. Diese Vorgehensweise ändert sich momentan strukturell: Im ersten Schritt werden die Daten ge­sammelt und im zweiten Schritt mittels allgemeingültiger Algorithmen analysiert. Auf Basis der daraus resultierenden ­Kausalitäten trifft heute ein Mensch Entscheidungen zur Produktionsoptimierung; morgen übernehmen dies Algo­rithmen.