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Geodaten in der Produktion

Äußere Einflüsse miteinbeziehen

Geht es darum, die Produktion anhand von Daten effizienter zu gestalten, denken viele sofort an Maschinendaten – beispielsweise wenn es um vorausschauende Wartung geht. Doch dies sind nicht die einzigen Daten, die Verbesserungspotenzial versprechen. Auch Geodaten gehören dazu.

(Bild: ©Esri Deutschland GmbH)

Data Scientists gehören zu den wichtigsten Schlüsselfiguren unserer Zeit. Ohne ihre Fähigkeit, selbst größte Datenmengen zu analysieren und smarte Entscheidungen daraus abzuleiten, wäre unsere Wirtschaft nicht dort, wo sie heute steht. Es gibt jedoch eine Dimension von Daten, die von vielen Data Scientists noch immer übersehen wird – und das ist die der Geoinformationen. Gerade für produzierende Unternehmen spielen diese jedoch eine essenzielle Rolle, denn ohne sie ist es kaum möglich, potenzielle Risiken ebenso wie Innovationen und nachhaltigere Alternativen bereits frühzeitig zu erkennen.

Der fehlende Geofaktor

Die Bandbreite von Geodaten ist groß und reicht von einfachen Adressinformationen bis hin zu Satelliten- und Wetterdaten. Werden sie nicht oder nur kaum berücksichtigt, lässt sich kaum ein dauerhafter Rundumblick gewinnen. Stattdessen würde es immer tote Winkel geben – und das gilt auch für die Produktion. Trotzdem sind viele Data Scientists noch immer damit beschäftigt, sich allein auf die verwendeten Materialien oder Prozessabläufe zu fokussieren – geobasierte Risiken bleiben in vielen Fällen unentdeckt.

Das Ökosystem im Blick behalten

Neben internen Prozessabläufen ist es wichtig, die gesamte Unternehmensumwelt im Auge zu behalten. Ein Beispiel dafür ist die Vulnerabilität der Lieferketten. Kommt es zu Störungen, werden Vorprodukte nicht rechtzeitig geliefert und die Bänder stehen im schlimmsten Fall still. Aber auch unvorhersehbare punktuelle Ereignisse wie z.B. die Blockade des Suezkanals im März können Kettenreaktionen aulösen. Doch wie können sich Unternehmen besser auf unvorhersehbare Ereignisse vorbereiten und Ausfälle minimieren? Daten stehen ihnen zwar häufig in ausreichender Menge zu Verfügung, doch die richtigen Schlüsse daraus zu generieren und sie in den Kontext der Unternehmensziele zu stellen, ist die Aufgabe der Data Scientists.

Sie können dabei helfen, Fragen zu beantworten wie: Was passiert, wenn Zulieferer A ausfällt, und welche Alternativen sind die wirtschaftlichsten? Welche Auswirkung hat die Störung der Transportroute B auf welchen Betrieb? Ist Prozess C wirklich noch der beste, auch wenn sich die Rahmenbedingungen geändert haben? Durch Geodaten und deren Analyse und Visualisierung, gewinnen Business-Systeme eine neue Dimension dazu, durch die Abhängigkeiten und Wechselwirkungen schneller zu erfassen sind und Alternativen aufgezeigt werden, um so die bestmögliche Entscheidung zu treffen. Das gilt sowohl für die Optimierung, die Prävention als auch für den Fall einer Störung.

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