Von Augmented Reality über Data Analytics bis Internet of Things: Das neue Industriezeitalter verspricht eine ganze Reihe von Innovationen. Zum einen heben diese die Produktionsmöglichkeiten auf ein nie dagewesenes Niveau. Zum anderen erhöhen sie die Produktivität bei gleichzeitiger Senkung der Kosten. In der Praxis ist das jedoch leichter gesagt als getan. Denn bei der Umstellung auf eine datengetriebene Produktion gibt es viele Stolpersteine. Damit Unternehmen hier nicht ins Straucheln geraten, gibt es fünf zentrale Herausforderungen, die sie auf dem Weg in die Zukunft unbedingt beachten müssen.
Der Autor Veit Brücker ist Vice President Central Europe bei Snowflake.
1. Ein Paradigmenwechsel auf allen Ebenen
Produzierende Unternehmen müssen für einen Wandel auf kultureller und organisatorischer Ebene sorgen, um Prozesse automatisieren und vollständig digitalisieren zu können.
Fakt ist: Die Datenmengen, über die Unternehmen heutzutage verfügen, bergen ein enormes Potenzial. Nur wer es schafft, ihren Wert zu erkennen, kann auch die richtigen Schlüsse daraus ziehen und maßgeblich profitieren.
Das bedeutet einerseits, dass in den einzelnen Abteilungen ein entsprechendes Bewusstsein dafür geschaffen werden muss. Alle Mitarbeiter müssen verstehen, wie wichtig die Rolle ist, die Daten für den Erfolg des Unternehmens spielen.
Andererseits müssen Management und IT die nötige Infrastruktur etablieren, die dies unterstützt. Die richtige Grundlage dafür sind entsprechende Cloud-Lösungen. Mit ihnen können sich Daten nicht nur speichern, sondern auch verarbeiten und analysieren lassen. Nur so kann eine datengetriebene Produktion funktionieren.
2. Das Ende der Daten-Silos
Bisher haben die verschiedenen Abteilungen innerhalb eines Unternehmens häufig nebeneinanderher gearbeitet. Dabei war ein Austausch interner Daten weder vorgesehen, noch technisch überhaupt möglich.
Das Problem: Starre Altsysteme verhindern aufgrund ihrer mangelnden Flexibilität, dass Teams innerhalb eines Unternehmens gemeinsam auf Informationen zugreifen und diese auch mit Kunden und Geschäftspartnern teilen können.
Wie wichtig dies ist, zeigt sich etwa dann, wenn ein Produktionsfehler bekannt wird. Erhält nur der verantwortliche Ingenieur diese Information, kann die Herstellung nicht sofort entsprechend gestoppt oder angepasst werden. Das fehlerhafte Produkt wird so also für eine unbestimmte Zeit weiterhin gefertigt – und das Unternehmen verliert dadurch viel Zeit und Geld.
Es ist daher eine zentrale Aufgabe, diese Datensilos dauerhaft zu überwinden – und zwar über alle Branchen hinweg. Nur wenn alle relevanten Daten abteilungsübergreifend zugänglich sind, lassen sich diese auch dafür einsetzen, neue Erkenntnisse zu gewinnen und datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Auf deren Grundlage wiederum kann die Produktion vollständig digitalisiert und können ganze Prozessketten automatisiert werden.
3. Das richtige Maß an Digital-Kompetenz
Eine digitale Infrastruktur zu etablieren reicht allerdings nicht aus, um innovative Prozesse und Produkte innerhalb eines Unternehmens vorantreiben zu können. Mindestens ebenso wichtig ist es, über die entsprechenden personellen Kapazitäten zu verfügen.
Bei allen Mitarbeitern sollte eine gewisse digitale Grundkompetenz geschaffen werden. Außerdem müssen verschiedene Experten zur Verfügung stehen, die sich im richtigen Maße um die Einhaltung der neuen Strukturen sowie die Entwicklung moderner, datengetriebener Ansätze kümmern können. Beides sind keine Aufgabenbereiche, die sich einfach nebenbei erledigen lassen.
4. Zuverlässigkeit und Datenschutz
Hohe Priorität sollte der Qualität und der Sicherheit der verwendeten Daten eingeräumt werden. Wenn Sie nicht nachvollziehen können, wie zuverlässig die Daten sind, auf die sie sich stützen, ist auch ihr Erfolg bedroht.
Deshalb sollten Sie sich im Vorfeld diese Fragen stellen:
- Welche Daten sind verfügbar?
- Wo liegen diese?
- Wer hat Zugriff darauf und für welche Zwecke werden sie regelmäßig genutzt?
Um dies zu überwachen, ist es sinnvoll, sogenannte „Data Stewards“ einzustellen. Sie sollen erkennen, ob Daten fehlerhaft, ungenau oder veraltet sind oder ob sie losgelöst vom ursprünglichen Kontext zur Analyse herangezogen werden. Gerade in rechtlicher Hinsicht ist das eine Erleichterung: Regelungen wie die DSGVO oder ePrivacy verlangen nämlich, dass sich Daten von der Quelle bis zur Löschung nahtlos zurückverfolgen lassen müssen, ebenso wie Informationen darüber, wer Zugang zu ihnen hat und wie und wo sie zum Einsatz kommen.
Da sich die Data Stewards um die Beantwortung all dieser Fragen kümmern, müssen sich die involvierten Mitarbeiter weniger Sorgen um rechtliche Konsequenzen machen.
5. Offenheit für unternehmensübergreifende Kooperationen
Unternehmensinterne Strukturen, die den Datenzugriff für alle Abteilungen gleichermaßen möglich machen, sind der erste wichtige Schritt.
Ist dieser getan, lohnt es sich, auch über externe Kooperationen nachzudenken. Ein Blick über den eigenen Tellerrand ermöglicht es, völlig neue Erkenntnisse und Optimierungspotenziale zu gewinnen.
Außerdem eröffnet das Teilen von Daten über das eigene Unternehmen hinaus nicht nur neue Einnahmequellen, sondern auch ganz neue Geschäftsmodelle. Vor allem dann, wenn ein Unternehmen in neue Bereiche investieren möchte, aber nicht die Zeit hat, einen eigenen Datenpool zu generieren, macht es Sinn, auf externe Anbieter zurückzugreifen. So lassen sich neue Abteilungen und Innovationen kostengünstig und zeitnah vorantreiben.
Die Zukunft beginnt jetzt
Die Komplexität unserer global vernetzten Welt nimmt stetig zu. Um dem gerecht werden und auf lange Sicht erfolgreich bleiben zu können, ist die Umstellung auf eine datengetriebene Produktion essenziell. Zu verstehen, welche Herausforderungen das mit sich bringt, ist der erste wichtige Schritt, den es braucht, um den Gedanken in die Praxis umsetzen zu können.
Nur wenn Unternehmen sich der Stolpersteine auf dem Weg bewusst sind und sie diese smart umschiffen, können sie eine solide Grundlage schaffen, mit deren Hilfe sie dauerhaft profitieren, die Produktivität erhöhen und Kosten senken können.