Einheitlicher Datenzugriff für Self-Service Analytics in der landwirtschaftlichen Forschung und Entwicklung

KONTEXT UND PROBLEMSTELLUNG

Unser Partner sah sich mit einer zunehmenden Komplexität bei der Verwaltung und dem Zugriff auf Daten in seinem gesamten F&E-Umfeld konfrontiert. Analysten und Wissenschaftler waren in hohem Maße auf Entwicklungsteams angewiesen, die spezielle Datenansichten für die Berichterstattung und Datenaufbereitung erstellen mussten. Dies beeinträchtigte die Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und datenbasierte Entscheidungsfindung.

Wir konzipierten und implementierten eine automatisierte Lösung, um Informationen aus mehreren Quellen zu zentralisieren und Erkenntnisse bereitzustellen, ohne dass kontinuierliche Abstimmungen und manuelle Suchvorgänge erforderlich waren.

Das Ergebnis sind ein schnellerer Zugang zu Erkenntnissen, eine geringere Abhängigkeit von Entwicklungsteams und eine skalierbare Grundlage für fortschrittliche Analysen und KI-gestützte Innovationen in der Agrarforschung. Berichte, deren Erstellung aufgrund wiederholter Abstimmungsschleifen mehrere Wochen dauern konnte, lassen sich nun innerhalb weniger Stunden erstellen.

ZAHLEN UND FAKTEN

Die betriebliche Effizienz wurde durch die geringere Abhängigkeit von Entwicklungsteams gesteigert. Dadurch können sich technische Ressourcen auf zentrale Entwicklungsaufgaben konzentrieren, anstatt kurzfristige Datenanfragen zu bearbeiten.

Durch die Einführung automatisierter Datenpipelines und Self-Service-Funktionen konnte der Zeitaufwand für die Aufbereitung von Datensätzen von mehreren Tagen auf wenige Stunden reduziert werden. Berichtsanfragen, deren Bearbeitung zuvor bis zu einer Woche dauerte, können nun innerhalb von ein bis zwei Tagen erfüllt werden. Dies verbessert die Reaktionsfähigkeit der Geschäfts- und Forschungsteams.

Die Plattform stellt eine einheitliche und kontrollierte Datenschicht bereit. Sie ermöglicht eine konsistente Zugriffskontrolle, eine integrierte Data Lineage und eine zentrale, verlässliche Datenquelle für verschiedene Datenbereiche, darunter Umwelt-, Phänotyp- und Maschinendaten.

GESCHÄFTLICHE HERAUSFORDERUNG UND WARUM ACCESA

Mit dem zunehmenden Volumen und der steigenden Komplexität der Daten in den Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten stand das Unternehmen vor der Herausforderung, Daten in großem Umfang zugänglich und nutzbar zu machen. Analysten und Fachexperten waren bei der Aufbereitung von Datensätzen auf Entwicklungsteams angewiesen – selbst bei geringfügigen Anpassungen wie dem Hinzufügen neuer Felder. Dies führte zu Verzögerungen, schränkte die Flexibilität ein und verlangsamte die Entscheidungsfindung.

Gleichzeitig waren wichtige Daten für die Züchtung und Saatgutbewertung – von Satellitenbildern und Wetterdaten bis hin zu Maschinen- und Felddaten – über mehrere Quellen verteilt. Das Extrahieren und Zusammenführen dieser Daten erforderte manuellen Aufwand, verlangsamte die Forschungsabläufe und erschwerte die rechtzeitige Gewinnung relevanter Erkenntnisse.

Accesa wurde mit der Konzeption und Implementierung einer modernen Datenplattform beauftragt, die diese Herausforderungen ganzheitlich bewältigen konnte. Der Schwerpunkt lag darauf, den Self-Service-Datenzugriff zu ermöglichen, Datenmanagementpraktiken zu standardisieren und eine skalierbare Grundlage für fortschrittliche Analysen und KI-Anwendungsfälle innerhalb der F&E und darüber hinaus zu schaffen.

LÖSUNG UND WIRKUNG

Im Rahmen der Initiative wurde ein Machine-Learning-basierter Ansatz eingeführt, um Anomalien im Maschinenverhalten bereits vor möglichen Ausfällen zu erkennen und die Instandhaltung von einem reaktiven Vorgehen hin zu frühzeitigen Maßnahmen weiterzuentwickeln.

Protokoll- und Zustandsdaten der Maschinen wurden verarbeitet und in ein für Analysen geeignetes Format überführt. Dadurch konnten Muster identifiziert werden, die mit ungewöhnlichem Verhalten in Zusammenhang stehen. Anschließend wurden diese Signale mit Service-Tickets aus dem CRM-System abgeglichen, um zu prüfen, ob die erkannten Anomalien tatsächlichen Wartungsereignissen entsprachen.

Dieser Validierungsrahmen stellte sicher, dass die Lösung eng an der betrieblichen Realität ausgerichtet blieb. Durch die klare Definition korrekt erkannter Ereignisse, Fehlalarme und nicht erkannter Ereignisse innerhalb festgelegter Prognoseintervalle etablierte das Team eine transparente Methode, um die Leistung zu messen und das Modell kontinuierlich zu optimieren.

Dadurch erhalten die Instandhaltungsteams frühzeitig Einblick in potenzielle Probleme und können Maßnahmen gezielter priorisieren. Dies reduziert die Abhängigkeit von Notfalleinsätzen und unterstützt eine effizientere Zuweisung von Serviceressourcen. Gleichzeitig stärkt die Abstimmung zwischen Maschinendaten und CRM-Systemen die Verbindung zwischen technischen Erkenntnissen und Geschäftsprozessen.

Als Proof of Concept zeigt die Lösung, welches Potenzial realisierbar ist, definiert zugleich aber auch klare Grenzen. Sie bestätigt die Fähigkeit zur Erkennung von Anomalien, stellt jedoch noch keine vollständig optimierte oder für den Produktivbetrieb skalierte Predictive-Maintenance-Lösung dar. Stattdessen bietet sie eine erprobte Grundlage und belegt das Potenzial für weitere Iterationen und Verbesserungen.

ANWENDBARKEIT UND AKTUELLER STAND

Die Datenplattform befindet sich derzeit in der aktiven Implementierungsphase. Mehrere Anwendungsfälle mit hohem Mehrwert wurden bereits definiert und werden umgesetzt, um die Akzeptanz innerhalb des gesamten Unternehmens zu fördern. Der Ansatz ist so konzipiert, dass er über die F&E hinaus auf weitere Geschäftsbereiche ausgeweitet werden kann und eine unternehmensweite Datenintegration und -analyse unterstützt.

Künftig liegt unser Fokus darauf, datenbasierte Anwendungsfälle auszubauen, die Nutzung der Self-Service-Funktionen zu erhöhen und auf Grundlage der einheitlichen Datenbasis fortschrittlichere Analyse- und KI-Szenarien zu ermöglichen.

Dieses Modell eignet sich für Unternehmen mit fragmentierten Datenlandschaften und einer hohen Abhängigkeit von technischen Teams beim Datenzugriff. Es ist besonders relevant für Branchen, in denen die Zusammenführung mehrerer Datenquellen für die Entscheidungsfindung entscheidend ist, beispielsweise in der Landwirtschaft, der Fertigungsindustrie und den Biowissenschaften.

Durch den Wechsel von einem fragmentierten Datenzugriff zu einem zentralisierten Self-Service-Modell hat unser Partner seine Effizienz verbessert, die Entscheidungsfindung beschleunigt und die Grundlage für fortschrittliche Analysen in der Agrarforschung geschaffen.

Wenn Sie den Wert Ihrer Daten erschließen und skalierbare, einheitliche Self-Service-Analysen in Ihrem gesamten Unternehmen ermöglichen möchten, lassen Sie uns gemeinsam herausfinden, was unsere Daten- und Automatisierungsspezialisten für Ihr Unternehmen erreichen können.