Predictive Analytics für die Wartung Ihrer Maschinen

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.

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.

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.

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.

**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.