Schritte zur Optimierung des Geschäftsbetriebs und der Wartung mit Predictive Analytics

Predictive Analytics ist wichtig für das Unternehmen. Es hilft bei der Überwachung von Geschäftsanlagen und ermöglicht es Ihnen, Fehler vorherzusagen und unerwartete Ausfallzeiten der Anlage zu vermeiden. Es ist sehr hilfreich für die Wartungsabteilung. Die prädiktive Analyse spielt auch eine entscheidende Rolle bei der Steigerung des Return on Investment (ROI).

Was ist Predictive Analytics?

Wie der Name schon sagt, ist es hilfreich bei der Vorhersage von Ereignissen für die Zukunft. Dazu werden historische Daten verwendet, um zukünftige Erkenntnisse zu generieren. Predictive Analytics hilft Ihnen also dabei, immer einen Schritt voraus zu sein.

Mit einfachen Worten, Sie können mit Predictive Analytics fundiertere Entscheidungen treffen. Historische und aktuelle Daten werden verwendet, um das Muster zu finden, das helfen kann, einen Trend zu identifizieren, der für das Unternehmenswachstum hilfreich sein kann.

Predictive Analytics wird für das Data Mining verwendet und verwendet Techniken wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um zukünftige Vorhersagen zu treffen.

Dem Bericht zufolge „wurde der globale Predictive-Analytics-Markt 2016 auf etwa 3,49 Milliarden $ geschätzt und wird bis 2022 voraussichtlich etwa 10,95 Milliarden $ erreichen und zwischen 2016 und 2022 mit einer CAGR von etwa 21 % wachsen.“

Wie Predictive Analytics in Wartung und Unternehmen helfen kann?

Predictive Analytics kann auf verschiedene Weise bei der Wartung und im Geschäft helfen:

1. Vorhersage von Anlagenausfällen

Ein plötzlicher Anlagenausfall beeinträchtigt die Unternehmensproduktivität, insbesondere wenn Anlagen für das Geschäft sehr wichtig sind. Besonders die Unternehmen, die in der Fertigung, Logistik usw. tätig sind.

Wie wir wissen, haben Fertigungsunternehmen Maschinen, die viele Stunden ununterbrochen arbeiten, und wenn die Maschinenleistung abnimmt, wirkt sich dies auf die Produktionsarbeit aus. Es startet eine Kettenreaktion von Fehlerereignissen.

Es beginnt mit einem Anlagenausfall, dann leidet die Produktionsarbeit und die Lieferung erfolgt nicht pünktlich. Nur wenige Ereignisse wie diese können zu einem Kundenverlust führen. Niemand möchte einen Kunden wegen eines Maschinenausfalls verlieren.

Predictive Analytics ist sehr hilfreich, um einen unerwarteten Ausfall zu vermeiden. Wenn Sie Predictive Analytics in Ihrem Unternehmen verwenden, werden Sie eine geringere Ausfallzeit von Anlagen feststellen.

2. Verringerung der Wartungszeit

Mit umfassenden Analysen und CMMS-Berichten wird die Wartung einfach und Reparaturen können proaktiv durchgeführt werden. Techniker sind in einer besseren Position, um zu wissen, welche Aktivitäten bei der Wartung durchgeführt werden müssen.

Es ist hilfreich für Techniker, da sie nicht nach dem Problem suchen müssen. Somit spart es Zeit für Techniker und führt auch zu kürzeren Wartungszeiten.

3. Senkung der Wartungskosten

Wie wir Ihnen oben gesagt haben, hilft Predictive Analytics dabei, Anlagenausfälle zu vermeiden. Ein plötzlicher Anlagenausfall ist teurer als eine regelmäßige Wartung. Ein plötzlicher Ausfall von Anlagen unterbricht den täglichen Betrieb, was sich auf die Produktivität des gesamten Unternehmens auswirkt.

Wenn beispielsweise eine Maschine plötzlich anhält, verlangsamt dies den Herstellungsprozess und führt zu einer Verzögerung des Versands, und es kommt auch zu Enttäuschungen bei den Kunden.

Daher muss ein Unternehmen Predictive Analytics insbesondere dann einsetzen, wenn die Senkung der Wartungskosten eines Ihrer Hauptanliegen ist. Die Wartungskosten sind einer der Gründe, warum Daten und prädiktive Analysen verwendet werden.

Wartung kann sehr kostspielig sein, insbesondere im Falle eines Anlagenausfalls, da sie zeitaufwändig sein kann und auch eine Bestandsaufnahme erforderlich ist.

Predictive Analytics in der Instandhaltung

Wenn Sie verstehen, dass sich ein Geräteausfall in einem frühen Stadium befindet. Es ist von entscheidender Bedeutung, das wahrscheinliche Ergebnis vorherzusagen, um sicherzustellen, dass die richtige Entscheidung über das „Weitere Vorgehen“ getroffen wird.

Gegenwärtig wird allgemein angenommen, dass das Ergebnis jedes beginnenden Ausfalls festgelegt und somit vorbestimmt ist, wenn er zu einem Funktionsausfall fortschreiten darf. In der Praxis gibt es jedoch für jeden einzelnen Fehlerfall eine Vielzahl möglicher Folgen dieses Fehlers, die sich im Laufe der Zeit ändern können.

Zum Beispiel könnte eine hohe Radlagertemperatur in einem Zug während der Lagersaison leicht zu einem Einsturz und einer möglichen Entgleisung mit anschließenden Schäden an Rad und Gleis oder zu einem Verschleißeinbruch führen.

In diesem Bereich wird viel weniger gearbeitet. Es wird weiter daran gearbeitet, ausgefeiltere Methoden zu entwickeln, um zu beurteilen, ob ein Asset-Ausfall auftritt. Es wird jedoch weniger Arbeit geleistet, um ausgefeiltere Methoden zur Bestimmung von Geräteausfällen zu entwickeln. Es kann mögliche Geschäftsergebnisse verbessern.

Wie Predictive Analytics den Geschäftsbetrieb unterstützt?

Predictive Analytics unterstützt den Geschäftsbetrieb in vielerlei Hinsicht:

Es unterstützt die Organisation bei der Verbesserung des Geschäftsbetriebs, da es helfen kann, die Bestandsnutzung vorherzusagen. Predictive Analytics ist für Unternehmen hilfreich, um vorherzusagen, wann ihre Geschäftsumsätze für Branchen wie Reisen, Hotels usw. niedrig oder hoch sind.

Wenn der Umsatz niedrig ist, kann Marketing so durchgeführt werden, dass der Umsatz gesteigert wird. Predictive Analytics hilft Organisationen, effektiv zu arbeiten. Sie können auch bei der Bestimmung der Kundenreaktion helfen.

Die vorausschauende Analyse ist für Unternehmen hilfreich, indem sie Fallstricke vorhersagt, und wenn Sie über detaillierte Daten verfügen, können Sie die Daten verwenden, um diese Fallstricke zu überwinden oder zu vermeiden. Die Analyse ist der Schlüssel zum Unternehmenswachstum.

Insgesamt kann die prädiktive Analyse die Effizienz von Maschinen und die Produktivität eines Unternehmens steigern. Da es Sie proaktiver macht und den Datenverlauf vorhersagt und es Ihnen ermöglicht, sich auf mögliche Ergebnisse vorzubereiten.

Schlussfolgerung

Wir wissen, dass Analysen für das Unternehmen sehr wichtig sind. Mehrere Unternehmen benötigen Echtzeitanalysen und -aktualisierungen, um die Effizienz des Unternehmens zu verbessern. Da Manager die Priorität des Arbeitsauftrags ändern können, wenn eine Wartungsarbeit mit hoher Priorität eintrifft.

Predictive Maintenance Software unterstützt Organisationen, da sie Analysen bereitstellt, die für den Geschäftsentscheidungsprozess hilfreich sind.

Vorausschauende Analysen können das mögliche zukünftige Ereignis aufzeigen, was insbesondere bei der Wartung sehr nützlich sein kann, da es eine entscheidende Rolle bei der Einsparung von Wartungskosten oder der Vermeidung von Anlagenausfällen spielen kann.

Häufig gestellte Fragen

1. Wie Predictive Analytics Banken und Finanzen helfen kann? ‍

Es kann helfen, Betrug zu vermeiden, da es helfen kann, Betrug zu erkennen und zu reduzieren. Banken, die Kreditkarten ausstellen, können Bereiche erkennen, die einen schlechten Ruf für die Zahlung von Kreditrechnungen haben, sodass Sie diese Bereiche meiden können.

2. Welche großen Marken verwenden Predictive Analytics? ‍

Große Marken wie Netflix, Amazon und alle Organisationen für digitales Marketing verwenden Predictive Analytics. Nahezu jedes Unternehmen nutzt Analysen für die Geschäftsentwicklung und um seine Kunden zu erreichen.

3. Für welche Branchen kann Predictive Analytics hilfreich sein? ‍

Predictive Analytics kann für Branchen wie
1 hilfreich sein. Öl- und Gasindustrie
2. Regierungsindustrie
3. Fertigungsindustrie
4. Einzelhandel
5. Gesundheitswirtschaft
6. Reise- &Hotellerie
7. IT-Branche