Maschinendaten werden Umsatztreiber

Die Mathematiker des 18., 19. und 20. Jahrhunderts haben die Grundlagen für Analytik gelegt. Sie entwickelten statistische Methoden, mit denen heute Daten ausgewertet werden. Daten sind in Industrie und Wirtschaft ausreichend vorhanden. Vielfach fehlen aber die Fähigkeiten und Kenntnisse, um aus den Daten wert­volle Informationen für das Geschäft zu gewinnen.

Kommerzielle Software für statistische Auswertungen erschien erstmals in den 1960er-Jahren. Seitdem sind nicht mehr zwingend Programmierkenntnisse erforderlich, um Daten auszuwerten. Die Statistikpakete bieten heute Algorithmen an, mit denen die Anwender ihre Fragen an die Daten in natürlicher Sprache stellen können, etwa: „Wie viele Stück des Produkts XYZ haben wir in diesem Monat schon verkauft?“ Das hört sich in der Theorie gut an, setzt jedoch viel Vorarbeit voraus. Denn natürlich müssen die Daten bereinigt und korrekt klassifiziert sein, um für eine rein maschinen­gesteuerte Analyse zugänglich zu sein.

Die Nutzbarmachung von Maschinendaten nahm über die letzten Jahrzehnte eine ganz ähnliche Entwicklung wie die Statistik-Software: Was als Analyse von Defekten begann, wird immer mehr zur vorausschauenden Wartung. Sensormesswerte werden in Echtzeit analysiert und für die Vorhersage der verbleibenden Lebensdauer von Komponenten verwendet. Vielfach sind die Prozesse derart automatisiert, dass die Entscheidungsfindung keinen menschlichen Eingriff mehr erfordert.

Der Industrial Analytics wird eine wachsende Bedeutung für das Geschäft vorhergesagt. In einer Umfrage der Digital Analytics Association messen 151 Entscheider aus Unternehmen im deutschsprachigen Raum der Auswertung von Industriedaten zwar heute noch keine große Bedeutung bei (15  Prozent), in fünf Jahren wird Industrial Analytics aber für 69 Prozent kritisch für den Geschäftserfolg.