Data Science mit echtem Mehrwert - Ein Rückblick auf das Jahr 2017 der anacision

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Digitalisierung, Industrie 4.0, Internet der Dinge, Künstliche Intelligenz – der digitale Wandel steht spätestens seit 2017 voll und ganz im Fokus von Unternehmen und der Öffentlichkeit.

Schon 2009 polarisierte die EU-Politikerin Meglena Kuneva mit dem Satz „Daten sind das neue Öl“. Seither haben Unternehmen viel Geld in Big Data-Infrastruktur und in die Sammlung von Daten investiert. Schnell wurde jedoch klar, dass große Datenmengen alleine in den seltensten Fällen einen unternehmerischen Mehrwert haben. Im Gegenteil, der Unterhalt der Daten-Infrastruktur verursacht hohe Kosten. Deshalb werden Führungskräfte nun ungeduldig und fordern Erkenntnisse aus den Daten zu generieren, die das Unternehmen wirklich weiterbringen.

Möglich machen das wissenschaftliche Ansätze und Methoden aus dem Bereich Data Science. Data Science hat in den vergangenen Jahren einen regelrechten Hype erlebt. Buzzwords wie Künstliche Intelligenz, Deep Learning oder Chatbots sind in aller Munde und Beispiele wie etwa der "Trump & Dump"-Bot, der basierend auf Tweets automatisch Aktien von Firmen kauft oder verkauft, erregen große mediale Aufmerksamkeit. Jede Woche entstehen neue Data Science Startups mit teils kreativen und außergewöhnlichen Geschäftsmodellen. Doch bei all dem Hype darf eines nicht vergessen werden – echter Mehrwert von Data Science Anwendungen entsteht erst, wenn kreative Ansätze und Ideen effektiv und nachhaltig in die Geschäftsprozesse der Unternehmen integriert werden können.

Rückblick Konferenzen - anacision on the road

Um einerseits bei dieser dynamischen Entwicklung im Bereich Data Science immer auf dem neusten Stand zu sein und anderseits die Potenziale und Bedürfnisse auf Unternehmensseite im Blick zu halten, waren die Experten der anacision GmbH, einer Tochtergesellschaft der EXXETA AG, 2017 bei verschiedenen Data Science Veranstaltungen mit an Bord. Im März hat anacision die Sitzung der GOR-Arbeitsgruppe Analytics mit 65 Teilnehmern am FZI Forschungszentrum Informatik ausgerichtet. Dabei tauschten sich Teilnehmer aus Wissenschaft und Industrie über den neusten Stand im Bereich Data Science aus und diskutierten über mehrwertstiftende Anwendungsmöglichkeiten in der Wirtschaft. Auf der Swiss Data Science Conference in Bern, der data2day in Heidelberg und der Predictive Analytics World in Berlin (gemeinsam mit dem anacision Kunden der Linde AG) teilten die anacision Experten im Rahmen eines Vortrags ihre Erfahrungen für die erfolgreiche Anwendung von Data Science aus der Praxis. Speziell die Erkenntnisse im Bereich Predictive Maintenance fanden unter den Teilnehmern einen großen Anklang.

Projekthighlights - was anacision 2017 bewegt hat

Der langfristige unternehmerische Mehrwert von Data Science kann in den meisten Fällen nur durch eine erfolgreiche Integration in die Geschäftsprozesse erreicht werden. Dies beginnt bei der Auswahl des richtigen Anwendungsgebietes. Doch was sind mehrwertstiftende Anwendungsmöglichkeiten von Data Science und wie kann man die langfristigen Erfolgsaussichten schon früh bewerten?

Die Antworten auf diese Fragen wurden im vergangenen Jahr mit verschiedenen Unternehmen im Rahmen eines Data Innovation Day erarbeitet. In diesem Kreativ-Workshop beleuchtete anacision gemeinsam mit Vertretern verschiedener Fachbereiche des Kunden die unternehmerischen Herausforderungen und Potenziale – von der Datenlage, der technischen Machbarkeit bis hin zum unternehmerischen Mehrwert. Dadurch konnten konkrete Einsatzmöglichkeiten von Data Science entwickelt, bewertet, priorisiert und in „Proof of Concept“-Studien geprüft werden. Damit wird gemeinsam mit den Kunden die Grundlage geschaffen für den langfristigen Einsatz von Data Science auf dem Weg zum datengetriebenen Unternehmen.

Mit einem Kunden aus der Versicherungsbranche hat anacision im Data Innovation Day zum Beispiel Prognosen für Regressfälle als hoch priorisierten Anwendungsfall identifiziert und in einer Proof-of-Concept Studie umgesetzt. Es wurden gemeinsam Modelle entwickelt, die einerseits die Erfolgswahrscheinlichkeit und andererseits die Kosten von Regressfällen bewerten. Dieser Fall zeigt, wie Data Science Anwendungen erfolgreich und mit Mehrwert zur Unterstützung in der Entscheidungsfindung eingesetzt werden können. Wahrscheinliche Regressfälle werden automatisch selektiert und der manuelle Aufwand der Prüfer sinkt. Das langfristige Ziel ist die Steigerung der Regresseinnahmen.

In verschiedenen Projekten befasste sich anacision im vergangen Jahr mit einem weiteren spannenden Anwendungsgebiet: dem Einsatz von Data Science in der produzierenden Wirtschaft im Kontext von Industrie 4.0. Hierbei war Predictive Maintenance eines der Kernthemen. Eine aktuelle Studie des Verbandes Deutscher Maschinen- und Anlagenbau (VDMA) und Roland Berger zeigt auf, dass viele Unternehmen aus der produzierenden Industrie Predictive Maintenance als Schlüsselthema für eine erfolgreiche Zukunft sehen. Nichtsdestotrotz steckt die Umsetzung in der Praxis vielerorts noch in den Kinderschuhen. Seit Ende 2016 entwickelte anacision gemeinsam mit Fachexperten der Linde AG eine Data Science-Lösung, die aus den Daten von über 500.000 Sensoren weltweit eine vorausschauende Instandhaltung der verschiedenen Komponenten von Industrieanlagen ermöglicht. Ende 2017 wurde gemeinsam der Predictive-Maintenance-Piloten fertiggestellt, der sich nun in der Operationalisierungsphase befindet. Aus unternehmerischer Sicht war die effektive Integration des Ansatzes in die operativen Prozesse der Schlüssel zum Erfolg. Linde erhofft sich allein in Südostasien durch den Einsatz des Predictive Maintenance Ansatzes Einsparungen von fünf Mio. Euro pro Jahr  (siehe Artikel des Chemietechnik Magazin).

Auch für die Automobilindustrie spielen prädiktive Analysen in der Wartung von Fahrzeugen eine große Rolle. Mit verschiedenen Projektpartnern aus dem Bereich Automotive entwickelte anacision im vergangenen Jahr datenbasierte Prognosemodelle, die anhand von Sensorwerten und Fehlercodes zu erwartende Schäden sowie zu ersetzende Teile vorhersagen. Dadurch können Fahrzeuge in den Werkstätten gezielter und kostengünstiger gewartet werden. Dies spielt auch eine große Rolle für die Zukunft des Internet der vernetzten Fahrzeuge. Fehlercodes und Sensorwerte können künftig online ausgewertet werden, und Fahrzeuge je nach Bewertung früher oder später zur Reparatur in die Werkstatt geschickt werden, in der die passenden Teile bereits automatisch bestellt wurden.

Kritische Erfolgsfaktoren im Bereich Data Science

Mit mittlerweile zwölf Mitarbeitern an Bord blickt die anacision auf ein sehr erfolgreiches Jahr 2017 mit vielen mehrwertstiftenden Projekten zurück. Aus diesen Praxiserfahrungen konnten verschiedene Erfolgsfaktoren für die erfolgreiche Implementierung von Data Science Projekten in Geschäftsprozesse identifiziert werden:

 

Zusammenfassend war die größte Lehre in 2017: Die Zeit ist reif für Data Science mit echtem Mehrwert.