Predictive Analytics für die Wartung Ihrer Maschinen

Veröffentlicht am

23.07.2021

Autor

Eray Özmü

Lesedauer

10 Minuten

Für viele Unternehmen sind Big Data – unglaubliche Mengen an strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Rohdaten – eine ungenutzte Ressource an Intelligenz, die Geschäftsentscheidungen unterstützen und Abläufe verbessern kann. Da sich die Daten immer weiter diversifizieren und verändern, setzen immer mehr Unternehmen auf Predictive Analytics, um diese Ressource anzuzapfen und von Daten in großem Umfang zu profitieren.

Was ist Predictive Analytics?

Ein häufiges Missverständnis ist, dass Predictive Analytics und maschinelles Lernen dasselbe sind. Im Kern umfasst Predictive Analytics eine Vielzahl von statistischen Techniken (einschließlich maschinellem Lernen, Predictive Modelling und Data Mining) und verwendet Statistiken (sowohl historische als auch aktuelle), um zukünftige Ergebnisse abzuschätzen bzw. „vorherzusagen“. Bei diesen Ergebnissen kann es sich z. B. um das Verhalten eines Kunden oder um mögliche Veränderungen auf dem Markt handeln. Predictive Analytics hilft uns, mögliche zukünftige Ereignisse zu verstehen, indem die Vergangenheit analysiert wird.

Was ist Machine Learning?

Maschinelles Lernen (Machine Learning oder auch ML) hingegen ist ein Teilgebiet der Informatik, das nach Arthur Samuels Definition aus dem Jahr 1959 „Computern die Fähigkeit verleiht, zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden“. Maschinelles Lernen entwickelte sich aus dem Studium der Mustererkennung und erforscht die Vorstellung, dass Algorithmen aus Daten lernen und Vorhersagen treffen können. Und da sie immer „intelligenter“ werden, können diese Algorithmen Programmanweisungen überwinden, um hochpräzise, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

Wie funktioniert Predictive Analytics?

Predictive Analytics wird durch prädiktive Modellierung angetrieben. Es ist eher ein Ansatz als ein Prozess. Predictive Analytics und maschinelles Lernen gehen Hand in Hand, da prädiktive Modelle typischerweise einen maschinellen Lernalgorithmus enthalten. Diese Modelle können im Laufe der Zeit trainiert werden, um auf neue Daten oder Werte zu reagieren und die Ergebnisse zu liefern, die das Unternehmen benötigt. Die prädiktive Modellierung überschneidet sich weitgehend mit dem Bereich des maschinellen Lernens.

Es gibt zwei Arten von prädiktiven Modellen. Es sind Klassifikationsmodelle, die die Klassenzugehörigkeit vorhersagen, und Regressionsmodelle, die eine Zahl vorhersagen. Diese Modelle bestehen dann aus Algorithmen. Die Algorithmen führen das Data Mining und die statistische Analyse durch und ermitteln Trends und Muster in den Daten. Predictive Analytics-Softwarelösungen verfügen über eingebaute Algorithmen, die zur Erstellung von Vorhersagemodellen verwendet werden können. Die Algorithmen werden als „Klassifikatoren/Classifier“ definiert, die erkennen, zu welchem Satz von Kategorien die Daten gehören.

Die am häufigsten verwendeten Vorhersagemodelle

Entscheidungsbäume sind eine einfache, aber leistungsstarke Form der Analyse mehrerer Variablen. Sie werden von Algorithmen erstellt, die verschiedene Möglichkeiten zur Aufteilung von Daten in verzweigungsähnliche Segmente identifizieren. Entscheidungsbäume partitionieren Daten in Teilmengen, die auf Kategorien von Eingabevariablen basieren, und helfen Ihnen, den Entscheidungsweg einer Person zu verstehen.

Die Regression ist eine der beliebtesten Methoden in der Statistik. Die Regressionsanalyse schätzt die Beziehungen zwischen den Variablen und findet so wichtige Muster in großen und unterschiedlichen Datensätzen und wie diese miteinander in Beziehung stehen.

Neuronale Netze (auch künstliche neuronale Netze genannt) sind der Funktionsweise von Neuronen im menschlichen Gehirn nachempfunden und gehören zu den Technologien des Deep Learning. Sie werden typischerweise verwendet, um komplexe Mustererkennungsprobleme zu lösen – und sind unglaublich nützlich für die Analyse großer Datensätze. Sie sind großartig im Umgang mit nichtlinearen Beziehungen in Daten – und funktionieren gut, wenn bestimmte Variablen unbekannt sind.

Andere Classifier (Klassifikatoren)

**Zeitreihen-Algorithmen:**Zeitreihen-Algorithmen stellen Daten sequentiell dar und sind nützlich für die Vorhersage kontinuierlicher Werte im Zeitverlauf.

**Clustering-Algorithmen:**Clustering-Algorithmen organisieren Daten in Gruppen, deren Mitglieder ähnlich sind.

**Ausreißer-Erkennungsalgorithmen:**Ausreißer-Erkennungsalgorithmen konzentrieren sich auf die Erkennung von Anomalien, d. h. auf die Identifizierung von Elementen, Ereignissen oder Beobachtungen, die nicht mit einem erwarteten Muster oder Standard innerhalb eines Datensatzes übereinstimmen.

**Ensemble-Modelle:**Ensemble-Modelle verwenden mehrere Algorithmen des maschinellen Lernens, um eine bessere Vorhersageleistung zu erzielen, als sie von einem Algorithmus allein erreicht werden könnte.

**Faktorenanalyse:**Die Faktorenanalyse ist eine Methode zur Beschreibung von Variabilität und zielt darauf ab, unabhängige latente Variablen zu finden.

**Naïve Bayes:**Der Naïve Bayes-Klassifikator ermöglicht die Vorhersage einer Klasse/Kategorie auf der Grundlage eines gegebenen Satzes von Merkmalen unter Verwendung von Wahrscheinlichkeiten.

**Support-Vektor-Maschinen:**Support-Vektor-Maschinen sind überwachte maschinelle Lernverfahren, die zugehörige Lernalgorithmen verwenden, um Daten zu analysieren und Muster zu erkennen.

Jeder Klassifikator geht anders an die Daten heran. Damit Unternehmen die gewünschten Ergebnisse erhalten, müssen sie die richtigen Klassifikatoren und Modelle auswählen.

Anwendungen von Predictive Analytics bei der Wartung von Maschinen

Für Unternehmen, die mit Daten überfüllt sind, aber Schwierigkeiten haben, diese in nützliche Erkenntnisse umzuwandeln, können Predictive Analytics und maschinelles Lernen die Lösung sein. Egal, wie viele Daten ein Unternehmen hat, wenn es diese Daten nicht nutzen kann, um interne und externe Prozesse zu verbessern und Ziele zu erreichen, werden die Daten zu einer nutzlosen Ressource.