Thought Leadership
Täglich werden weltweit über 79 Zettabytes an Daten generiert, davon entsteht ein Großteil in produzierenden Betrieben. Im Schnitt generiert eine typische Fabrik rund ein Terabyte an Daten pro Tag – von denen weniger als ein Prozent analysiert und ausgewertet wird. Unternehmen lassen somit 99 Prozent ihrer Daten ungenutzt liegen – und damit auch ein großes Potenzial zur Wertschöpfung.
„Die Erfahrung und unsere Gespräche mit unseren Kunden zeigen, dass Unternehmen, die ihre anfallenden Daten wertsteigernd nutzen, ihre Einnahmen um bis zu 50 Prozent steigern und dabei Produktionskosten um bis zu 45 Prozent reduzieren konnten“, erklärt Frank Bignone, Head of Global Digital Transformation bei FPT Europe. „Das macht deutlich, wie viel geschäftliches Potenzial in vorhandenen Daten steckt. Entscheider sind heute gefordert, dieses mit geeigneten Initiativen zu entfalten, um ihrem Unternehmen einen nachhaltigen Wachstumspfad zu ebnen.“
Wie Anwender aus der Produktionsbranche generierte Daten mittels Big-Data-Plattformen vernetzen, analysieren und gewinnbringend nutzen können, erklärt der Experte anhand von fünf Punkten.
1. Hans überzeugen, nicht Hänschen – Transformationsprozesse mit den richtigen Argumenten anstoßen
Die Entscheidung, eine Big-Data-Plattform in ein Unternehmen zu integrieren, ist keine kleine und benötigt die Zustimmung vieler Entscheider auf allen Ebenen des Unternehmens. Für kleine Vorhaben und Pilotprojekte ist die technische Innovation meistens ausschlaggebend genug. Wer allerdings Innovationen anstoßen möchte, die das Geschäftsmodell verändern, muss eine andere Sprache sprechen, um überzeugen zu können. Im Zentrum steht immer die Frage: Wie kann die neue Technologie das Unternehmen profitabler machen? Innovatoren sollten daher argumentativ den Fokus auf die neuen oder verbesserten Möglichkeiten der Wertschöpfung legen, die eine disruptive Lösung bereithält, und solche links liegen lassen, die sie nur um der Innovation und Technologie willen integrieren wollen.
2. Datennutzung – Technologie ist oft nicht das Problem
Viele Verantwortliche haben die Befürchtung, dass hohe Investitionen in Know-how und Technik notwendig sind, um überhaupt Daten im großen Stil sammeln und auswerten zu können. Dies ist allerdings ein Trugschluss: Technologie ist meist nicht das Problem. Die meisten IoT-Geräte und Unternehmenssoftwarelösungen kommen Out-of-the-box mit entsprechenden Funktionen. Im ersten Schritt hin zu einer Erschließung neuer Wertschöpfungsmöglichkeiten sollten sich Entscheider zunächst über Ihre eigenen Systeme informieren und prüfen, wo Daten nicht genutzt oder gar nicht erst gesammelt werden.
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 und kontrolliert, um die Produktion zu verbessern und mehr Wert zu generieren. Für die generierten Daten gilt dies jedoch vielerorts nicht. Oft sind Unternehmensdaten nur verschiedenen Abteilungen oder einzelnen Teams zugänglich und nicht zentral. So werden Produktionsdaten, die von der IoT-Infrastruktur gesammelt werden, etwa nur durch ERP-Systeme analysiert, die Informationen über Zulieferer aber nur im SCM-System hinterlegt und können nicht von anderen Stellen im Unternehmen genutzt werden.
Wer das vollständige Potenzial der gesammelten Daten der eigenen Infrastruktur nutzen möchte, ist gut beraten, solche Datensilos und das damit verbundene Denken aufzubrechen und Systeme zu vernetzten. 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. Mithilfe einer solchen Vernetzung können Prozesse entlang der vollständigen Wertschöpfungskette optimiert werden.
4. Mit Big-Data-Plattformen schnell und günstig Wertschöpfung optimieren
Es ist keineswegs nötig, komplette IT- oder ERP-Systeme zu ersetzten oder teuer zu erweitern. Damit Unternehmensdaten kostengünstig und profitabel genutzt werden können, reicht es, sie auf einer Big-Data-Plattform zu konsolidieren und zugänglich zu machen. Mittels dieser Lösung können Daten durch alle Anwender nach dem Self-Service-Prinzip genutzt werden. So werden interne und externe Daten übersichtlich und nutzbar aufgearbeitet.
Big-Data-Plattformen sind eine günstige und flexible Möglichkeit, verschiedene Typen von Informationen zu vereinheitlichen und konsolidieren. Moderne Lösungen bringen Features basierend auf Künstlicher Intelligenz wie Machine und Deep Learning mit sind in der Lage, Business-Prozesse zu optimieren und einige sogar zu automatisieren. Zudem entwickeln sie wertvolle Insights, die Unternehmer und Manager dazu befähigt, bessere und fundiertere Entscheidungen schneller zu treffen.
5. Größter Stolperstein: Implementierung und Fachkenntnisse
Die meisten IT-Abteilungen in produzierenden Unternehmen sind darauf spezialisiert, die alltäglichen Prozesse zu managen und zu optimieren. 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, 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. Falls nicht, ist es sinnvoll, sich nach einem Partner umzusehen, der bereits Erfahrung in der Migration verschiedener Datenquellen und dem Aufsetzten von Datenplattformen hat. IT-Dienstleister sind in der Regel keine Allrounder. Entscheider sollten daher kritisch prüfen, ob vertraute Partner tatsächlich über das Know-how und die Kapazitäten verfügen, die sie brauchen. Ein idealer Partner hat neben der technischen Seite bereits Erfahrung mit ähnlichen Projekten in der Produktionsbranche gemacht und kann Verantwortlichen mit Rat und Tat zur Seite stehen.
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