Wachstumshebel: „Die Gespräche mit unseren Kunden zeigen, dass Unternehmen, die ihre Daten wertsteigernd nutzen, die Einnahmen um bis zu 50 Prozent steigern und die Produktionskosten um bis zu 45 Prozent reduzieren“, erklärt Frank Bignone, Head of Global Digital Transformation beim IT-Dienstleister FPT Europe. „In Daten steckt demnach viel geschäftliches Potenzial. Entscheider sind gefordert, dieses mit geeigneten Initiativen zu nutzen.“
Wie Anwender aus der Produktionsbranche generierte Daten mittels Big-Data-Plattformen vernetzen, analysieren und gewinnbringend nutzen können, erklärt der Analytics Experte anhand von fünf Punkten.
1. Die Transformation mit den richtigen Argumenten anstoßen
Die Entscheidung, eine Big-Data-Plattform in ein Unternehmen zu integrieren, benötigt die Zustimmung vieler Entscheider aus allen Fachbereichen. Für kleine Vorhaben und Pilotprojekte ist meist schon die technische Innovation ausschlaggebend. Wer allerdings Innovationen anstoßen möchte, die das Geschäftsmodell verändern, muss eine andere Sprache sprechen, um zu überzeugen. Im Zentrum steht immer die Frage: Wie kann die neue Technologie das Unternehmen profitabler machen? Innovatoren sollten daher den Fokus auf die neuen oder verbesserten Möglichkeiten der Wertschöpfung legen, die eine disruptive Lösung bereithält.
2. Datennutzung – Technologie ist oft nicht das Problem
Viele Verantwortliche befürchten, dass hohe Investitionen in Know-how und Technik notwendig sind, um überhaupt Daten im großen Stil sammeln und auswerten zu können. Dies ist ein Trugschluss: Technologie ist nur selten das Problem. Die meisten Geräte im Internet der Dinge und auch Unternehmenssoftwarelösungen kommen Out-of-the-box mit entsprechenden Funktionen. Im ersten Schritt hin zu einer Erschließung neuer Wertschöpfungsmöglichkeiten sollten sich Entscheider daher über ihre vorhandenen Systeme informieren und prüfen, wo sie Daten nicht nutzen oder gar nicht erst sammeln.
3. Datensilos einreißen, statt sie zu bekämpfen
Längst werden die meisten Fabriken und Produktionsstätten nicht mehr als einzelne Entität gemanagt. Meist werden Prozesse und Analysen zentral gesteuert, um die Produktion zu verbessern und mehr Wert zu generieren. Für die generierten Daten gilt dies nicht. Oft sind diese nur einzelnen Abteilungen oder Teams zugänglich. Dann werden beispielsweise Produktionsdaten aus dem Internet der Dinge ausschließlich durch ERP-Systeme oder MES-Lösungen (Manufacturing Execution System) analysiert, während die Informationen über Zulieferer nur im Modul für Supply Chain Management hinterlegt sind und nicht von anderen Stellen im Unternehmen genutzt werden können.
Wer das vollständige Potenzial der gesammelten Daten nutzen möchte, ist gut beraten, solche Datensilos und das damit verbundene Denken aufzubrechen und Systeme zu vernetzen. Diese Digitale Kontinuität ermöglicht es Anwendern nicht nur mehr Daten zu sammeln, sondern diese auch untereinander zu vernetzten, um so größere Zusammenhänge zu erkennen und auszuwerten. So lassen sich Prozesse entlang der vollständigen Wertschöpfungskette optimieren.
4. Mit Big-Data-Plattformen Wertschöpfung erzeugen
Es ist keineswegs nötig, komplette IT- oder ERP-Systeme zu ersetzten oder aufwändig zu erweitern. Um Unternehmensdaten kostengünstig und profitabel zu nutzen, reicht es, sie auf einer Big-Data-Plattform zu konsolidieren und zugänglich zu machen. Diese bereiten interne und externe Daten übersichtlich auf. Anwender können diese Informationen dann nach dem Self-Service-Prinzip nutzen.
Big-Data-Plattformen sind eine flexible Möglichkeit, verschiedene Typen von Informationen zu vereinheitlichen und konsolidieren. Moderne Lösungen bringen Features, basierend auf Künstlicher Intelligenz wie Machine Learning und Deep Learning, mit und sind in der Lage, Business-Prozesse zu optimieren und einige sogar zu automatisieren. Zudem befähigen sie die Insights Manager dazu, schneller fundierte Entscheidungen zu treffen.
5. Größter Stolperstein: Implementierung und Fachkenntnisse
Die meisten IT-Abteilungen in produzierenden Unternehmen sind darauf spezialisiert, die alltäglichen Prozesse zu managen. Obwohl das Thema Big Data und Analytics in aller Munde und jedem IT-Experten ein Begriff ist, haben die internen IT-Fachkräfte meist andere Spezialgebiete, und Data Scientists gibt es nur selten. Zudem sind die IT-Teams meist klein und bereits mit den tagtäglichen Workloads ausgelastet.
„Unternehmen, die schnell und effektiv Big-Data-Plattformen an den Start bringen wollen, sind gut damit beraten, vor Projektbeginn zu prüfen, ob sie die Expertise und Kapazitäten im Betrieb haben, die erforderlich ist“, erläutert Bignone. „Falls nicht, ist es sinnvoll, sich nach einem Partner umzusehen, der bereits Erfahrung in der Migration verschiedener Datenquellen und dem Aufsetzten von Datenplattformen in der Produktionsbranche hat.“ IT-Dienstleister seien allerdings nur selten Allrounder. Entscheider sollten daher prüfen, ob vertraute Partner tatsächlich über das Know-how und die Kapazitäten verfügen, die sie brauchen. Jürgen Frisch
