Um die Produktionsplanung effizient und vor allem so exakt wie möglich zu gestalten, ist eine umfassende Datenanalyse nötig. Wie ein Arzt seinen Patienten nicht nur basierend auf der Krankheitshistorie und bisherigen Diagnosen eine passende Therapie anbieten kann, muss auch im Produktionsumfeld auf zahlreiche verschiedene Faktoren eingegangen werden. Hier spielen Prognosen und vor allem Optimierungssimulationen eine wesentliche Rolle. Wie in der Medizin gilt: eine reine Diagnose hilft nicht – eine Therapie basierend auf Wahrscheinlichkeiten ist der Schlüssel zum Erfolg. Hier kommt Prescriptive Analytics ins Spiel. Lesen Sie im Beitrag mehr über präskriptive Analytik – und wieso der Mensch weiterhin eine berechtigte Rolle spielt.

Zur Diagnose muss auch die Therapie kommen

Klassisches Reporting zeigt an, was vorgefallen ist und bildet den Ist-Zustand ab. Anhand dieser Informationen sollen Entscheidungen getroffen werden, etwa für Optimierungen für nächste Aktionen. Um von einer reinen Diagnose aus historischen Daten zu einer effektiven Handlungsempfehlung zu kommen, benötigt es, wie in der Medizin, eine Therapie. Welche Erkenntnisse lassen sich aus den analysierten Ergebnissen ableiten. Dieses Vorgehen nennt sich dann Predictive Analytics.

Von Predictive Analytics zu Prescriptive Analytics

Dieser Ansatz reicht jedoch heutzutage meist nicht mehr aus. Prognostizierte Konflikte aus Predictive Analytics können meist durch vielfältigste Aktionsmöglichkeiten gelöst werden, die der Nutzer meist nicht vollständig überblickt. Entsprechend geht der Ansatz Prescriptive Analytics noch einen Schritt weiter. Indem verschiedene Szenarien simuliert werden und mit Wahrscheinlichkeiten gewichtet werden, schlägt die Software die bestmögliche Handlungsempfehlung selbst vor und kann ggf. automatisiert Konflikte optimale Maßnahmen ergreifen. Dieser Ansatz der Prescriptive Analysis ist im Geschäftsumfeld ein entscheidender Teil von Business Intelligence Lösungen.

Verlässliche Vorhersagen gehen nur mit integrierter Datenanalyse

Das Ziel von Prescriptive Analytics ist es, die richtigen Entscheidungsmöglichkeiten aufzuzeigen, um maximale Vorteile zu erzielen oder wahlweise Risiken zu minimieren. Für die Verbesserung der Qualität der Vorhersagen und die Wahl der richtigen Entscheidungen verarbeitet und analysiert Prescriptive Analytics kontinuierlich interne und externe Daten aus verschiedenen Quellen. Begrenzt verfügbare oder nicht aktuelle Daten sowie nicht berücksichtigte Einflussfaktoren können zu ungenauen oder fehlerhaften Handlungsempfehlungen führen. Gerade bei Führungskräften ist der Wunsch nach datenbasierten und vor allem handlungsorientierten Empfehlungen mit „What if“-Szenarien, etwa zur Gewinnmaximierung, immanent. Und dies natürlich branchenunabhängig.

Wie Prescriptive Analytics Leben rettet

Im Healthcare Bereich gewinnen Analytik-Lösungen immer mehr an Bedeutung. Beispielsweise kann die Einweisungskoordination oder das Patientenmanagement durch eine Multiressourcenplanung für ambulante und stationäre Maßnahmen sowie patienten- und leistungsstellenbezogen Alarmlisten unterstützt werden. Für die Vorbereitung von Entscheidungen über Investitionen, Personal-, Arbeitszeit- oder Prozessveränderungen in Kliniken und Krankenhäusern sind Simulationen von Auswirkungen dieser Veränderungsmöglichkeiten auf die Prozesse in der jeweiligen Einrichtung entscheidended und können sprichwörtlich Leben retten. Für alle diese genannten Fälle bietet der Germanedge Produktgeber ORSOFT beispielsweise ORSOFT for Healthcare (ORS-H), eine Planungssoftware für Krankenhäuser um damit komplexe, vernetzte Prozesse abzubilden und schlussendlich mit Prescriptive Analytics zu schnelleren und besseren Ergebnissen zu kommen.

Anwendung in der Produktion: Advanced Planning and Scheduling

Gerade im Produktionsumfeld hilft Prescriptive Analytics in verschiedensten Szenarien. Bei der Planung und Optimierung der Supply Chain kann beispielsweise eine vollständige Automatisierung von in Echtzeit anpassbaren Lieferkettenprozessen wie Nachschub oder Materialbeschaffung verwendet werden. Die präskriptive Analytik optimiert damit laufend die gesamte Supply Chain sowie die Produktionsplanung und sorgt dafür, dass Fertigstellungs- und Liefertermine eingehalten werden. Und dies auch bei kurzfristigen Änderungen während des Produktionskreislaufs, indem es automatische akkurate Steuerungen vornimmt. Mit sogenannten Advanced Planning and Scheduling-Anwendungen (APS) sind integrierte Planungslösungen mit ERP-Anknüpfung wie etwa SAP ERP oder S/4HANA möglich. Diese systemübergreifende Datenkommunikation und somit konsistente Datenbasis sorgt für eine transparente und realistischere Planung über alle Ebenen und Organisationseinheiten hinweg. Hierfür bietet ORSOFT eine Lösung für die Bedarfsplanung, ein Tool für eine langfristige Kapazitätsplanung, sowie für Fein- und Reihenfolgenplanung.

Connected Worker durch Prescriptive Analytics

Lange glich ein präskriptives Analysewerkzeug einer Black-Box, mit begrenzter Einsicht in das Daten-Innenleben sowie den Gründen für seine Ergebnisse und Handlungsanweisungen. Zunehmend haben sich Lösungsanbieter darauf konzentriert, die Transparenz ihrer Lösungen zu verbessern, so dass eine größere Transparenz für den Nutzer möglich ist. Etwa durch Was-wäre-wenn-Analysefunktionen, um den Anwendern mit der Validität der Lösungen besser vertraut zu machen – oder auch weitere Schritte in anderen Bereichen durchzuführen, die nicht mit der Prescriptive Analytics-Software verbunden sind. Integriert man beispielsweise die APS-Lösung von ORSOFT mit dem der digitalen Checkliste oder Schichtbuch von New Solutions (beides Germanedge Lösungen), helfen die Daten aus der Analyse- und Planungssoftware dabei, den Arbeitern auf dem Shopfloor ihre tägliche Arbeit einfacher und deutlich schneller zu erledigen – und es ermöglicht ihnen zudem, ein Feedback an die Planungsebene zurückzugeben. Damit wird der Arbeiter mit seinen verschiedenen digitalen Werkzeugen und Datenmanagementtechniken zu einem wahren „Connected Worker“ und ist dabei nicht nur Teil, sondern auch Treiber der Industrie 4.0. Der vernetzte Arbeiter ist mit allen digitalen Anwendungen in der Produktionswelt perfekt im Einklang und schlussendlich in der Lage, schnellere und bessere Entscheidungen zu treffen.

Sie wollen mehr zu den verschiedenen Germanedge Lösungen im Umfeld von Prescriptive Analytics erfahren? Dann schicken Sie uns gerne dazu eine E-Mail an info@germanedge.com.