Data Mining und Process Mining in der Industrie 4.0

Mit der neuen industriellen Revolution und dem Aufkommen massiver Speicherlösungen können Unternehmen immer mehr Daten verwalten. Data Mining ist ein Werkzeug zur Entscheidungsunterstützung, mit dem sich diese Daten auswerten lassen.

An der Schnittstelle zwischen KI und IT ist Data Mining ein Analysewerkzeug, das aus Datenbanken aussagekräftige Informationen extrahieren kann. Mit anderen Worten: Es kann die ausgewerteten Daten in nützliche Informationen umwandeln.

Dazu stützt es sich auf komplexe Algorithmen, die operative wie nicht operative Daten segmentieren und Korrelationen zwischen ihnen herstellen, um Trends und Muster zu erzeugen.

Data Mining: wozu?

Alle gesammelten Informationen, die dank des Data-Warehousing-Prozesses zentralisiert werden, dienen anschließend dazu, die Leistung des Unternehmens zu verbessern, zum Beispiel indem künftige Trends antizipiert werden.

Je nach Ziel der vom Unternehmen gewünschten Analysen gibt es verschiedene Arten von Data Mining, darunter:

• Assoziation, die nach Korrelationen zwischen den Daten zweier zusammenhängender Ereignisse sucht;

• Sequenzanalyse, die nach Zusammenhängen zwischen zwei aufeinanderfolgenden Ereignissen sucht;

• Klassifikation, die nach Korrelationen zwischen verschiedenen Ereignissen sucht;

• Clustering oder Prognose.

Die Phasen des Process Mining

Process Mining erfolgt in mehreren Phasen:

• Discovery, in der der tatsächliche Prozess anhand der Daten visualisiert wird.

• Conformance, in der der tatsächliche Prozess mit dem theoretischen Modell verglichen wird.

• Improvement, in der die Daten in nutzbare Daten umgewandelt werden, um Verbesserungspotenziale abzuleiten.

• Simulation, in der Process Mining neue Prozesse simuliert, um sie in zukünftige Szenarien zu projizieren und ihre Effizienz zu analysieren.

Um die Produktivität eines Unternehmens zu steigern, kann Process Mining beispielsweise anhand von Daten Engpässe, Abweichungen oder Redundanzen in einer Produktionslinie erkennen. Sind diese einmal identifiziert, lassen sie sich beheben, etwa indem Engpässe durch die Automatisierung bestimmter Prozesse beseitigt werden.

In Kombination mit anderen technologischen Innovationen oder Lean-Management-Werkzeugen wie dem Value Stream Mapping (VSM) kann Process Mining die Produktivität eines Unternehmens erheblich steigern und ist ein Werkzeug der ersten Wahl für Unternehmen, die mit riesigen Datenmengen arbeiten.