Big-Data-Analysen: Fünf Vorteile für die Fertigung
Mit Big-Data-Analyse-Software erhalten Unternehmen die Kontrolle über Datenberge zurück und können wertvolle Informationen für sich, ihre Zulieferer und Abnehmer ableiten.
Mit der Industrie 4.0 sind auch die Datenmengen im produzierenden Gewerbe exponentiell gewachsen. Big-Data-Analysen geben Unternehmen die Kontrolle über diese riesigen Datenberge zurück. Auch in der Fertigung wird ihr Nutzen zunehmend erkannt. Jochen Adler, Manager Solution Consulting Germany bei OpenText, gibt einen Überblick über die Vorteile von Big-Data-Analysen in der Produktion.
Big-Data-Analytics-Software analysiert große Mengen an ganz unterschiedlich formatierten, zunächst unstrukturierten Daten aus einer Vielzahl von Quellen. Diese umfassen frei verfügbare Informationen wie Wetterdaten oder soziale Netzwerke, Kameraaufzeichnungen und vernetzte Sensoren im industriellen Internet der Dinge. Die Software verknüpft sie mit den strukturierten Daten aus klassischen Unternehmensanwendungen wie Dokumentenmanagement-, CRM-, ERP- oder Supportsystemen. Die Analyse dieser Informationen deckt Muster und Trends auf, die aussagekräftige Einblicke in das Unternehmen, seine Zulieferer und seine Abnehmer liefern.
Bisher wenige Lösungen integriert
Immer mehr Führungskräfte in der Fertigung erkennen den Nutzen von Big-Data-Analysen. Prognosen zur Produktnachfrage, die Überwachung der Leistung von Fertigungsanlagen oder die schnellere Bereitstellung von Services und Support für den Kunden können mit den Analyseergebnissen fortwährend optimiert werden.
Dennoch haben erst weniger als 20 Prozent der Hersteller Big-Data-Analytics-Lösungen in die eigene Produktion integriert. Laut einer Studie von Industry Week und OpenText sind zwei Drittel der Führungskräfte in der Fertigung davon überzeugt, nicht das volle Potenzial aus ihrer Big-Data-Analytics-Software zu ziehen.
Die Implementierung einer entsprechenden Lösung hat das Potenzial, in fast jedem Teil eines produzierenden Betriebs unterstützend eingesetzt zu werden. Im Folgenden werden die wichtigsten Anwendungsbereiche näher behandelt.
Optimierung der Maschinenauslastung
Der Mittelpunkt jeder Fertigungslinie sind funktionierende Maschinen. Die Integration von Big-Data-Analyse-Plattformen minimiert deren Ausfälle, indem die Analyse-Software Daten von IoT-Sensoren, die sich direkt in den Produktionsmaschinen oder in Hilfsgütern von Produktion und Logistik befinden (beispielsweise Paletten oder Lagerbehälter), auswertet und Fertigungsabläufe transparent macht.
Die Sensoren liefern in Echtzeit Daten über den Status einzelner Fertigungskomponenten oder -güter sowie der Fertigungsumgebung (Luftfeuchtigkeit, Temperatur ...) und können feststellen, wann eine Maschine in Betrieb genommen werden kann oder besser proaktiv abgeschaltet werden sollte, um Schädigungen oder Ausfälle zu vermeiden. Mit dieser Art der präventiven Wartung auf Basis fortschrittlicher Algorithmen erhalten Betriebe eine möglichst hohe Maschinenlaufzeit und steigern ihren Durchsatz.
Sicherung der Produktionsleistung über verschiedene Abschnitte hinweg
Big-Data-Lösungen erkennen durch die Anbindung an IoT-Sensoren, wie hoch die Auslastung einer Produktionskette ist. Diese Informationen werden in einem zentralen Datenspeicher verwaltet, mit anderen Quellen verknüpft (beispielsweise den Tickets im Support-System oder den Kontakthistorien der CRM-Hotline) und füttern das Qualitätssicherungssystem. So können beispielsweise Problembereiche identifiziert und eine Ursachenanalyse auf Grundlage von Echtzeitdaten - statt historischen Datensätzen - betrieben werden. Im Sinne der Qualitätssicherung erkennt Big Data also absehbare Fehlproduktionen bereits in der Fertigungslinie und nimmt sie aus dem Produktionskreislauf, ohne übermäßige Kosten oder gar Rückrufe zu verursachen.
Moderne Absatzprognosen durch erweiterte Analysen
Traditionelle Nachfragevorhersagen basieren auf der Analyse vergangener Verkaufszahlen. Moderne Big-Data-Analytics-Lösungen bieten einen umfassenden Überblick über die Echtzeitdaten der Geschäftsprozesse eines Betriebs. Mit erweiterten Analysen können Unternehmen so wiederkehrende Trends und Anomalien in diesen Daten effektiv identifizieren und diese mit den Informationen der Kundenstimmung abgleichen, um ein klareres Bild der zukünftigen Nachfrage zu bestimmen.
Kundenzufriedenheit durch KI-gestützte Customer Journey
Hervorragende Kundenzufriedenheit und ein überragendes Kundenerlebnis sind zu einem wesentlichen Ziel jedes Unternehmens geworden. Big-Data-Analyse-Tools eruieren diverse Daten aus den Kontaktpunkten zum Kunden und strukturieren diese auf völlig neue Art und Weise. Die Auswertung bietet eine „Single Source of Truth“ für jeden einzelnen Kunden. So werden Kundenpräferenzen, Kauftrends und Engagement-Level identifiziert. Gleichzeitig kann die Kundenkommunikation an Kundenkontaktpunkten wie Konto- oder Serviceinformationen für eine individuelle Customer Journey personalisiert werden.
Einbindung von Kundenmeinungen ins Produktdesign
Big-Data-Analysen unterstützen sogar dabei, Kundenstimmen durch das Klassifizieren und Filtern von Informationen aus dem Web und sozialen Netzwerken zu identifizieren. Aus diesen Daten lassen sich Trends und Änderungen im Markt prognostizieren. Diese können in Design und Entwicklung neuer Produkte einfließen, bis hin zur Individualisierung auf Kundenwunsch. Darüber hinaus sind tief integrierte Big-Data-Analytics-Plattformen in der Lage, die Informationen verschiedener Teams innerhalb eines Entwicklungsprozesses zu analysieren, um Fehler und potenzielle Probleme schneller zu identifizieren.
Optimierung und Öffnung der Lieferkette
Moderne Supply Chains entwickeln sich fortlaufend weiter und nehmen immer komplexere, offene Strukturen an. Big-Data-Analysen sorgen für eine wahre Lieferkettentransparenz und können perspektivisch auch industrielle Zulieferer oder Abnehmer einschließen, um durchgängig für Transparenz zu sorgen. So wissen Verantwortliche sofort, welche Lieferanten herausragende Leistungen erbringen, und können Ihren Abnehmern verbindlich gewährleisten, dass die Qualität der Produkte die Erwartungen stets erfüllt oder gar übertrifft.
Vorteile für fertigende Unternehmen
Fertigende Unternehmen können also in folgenden Punkten von Big-Data-Analyse-Plattformen profitieren:
Was sind Big-Data-Analysen?
Warum sind Big-Data-Analysen wichtig?
Die Grundlagen von Big-Data-Analysen sind Ihnen nun bekannt. Aber warum sind sie wichtig? Und vor allem: Welche Vorteile bietet die Nutzung von Big-Data-Analysen?
Daten sind fest in unserem Alltag verankert. Mit dem Aufkommen von Mobilgeräten, sozialen Medien und intelligenten Technologien rund um das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) übertragen wir heute mehr Daten als je zuvor – und das in atemberaubendem Tempo. Mithilfe von Big-Data-Analysen können Unternehmen diese Informationen nun nutzen, um ihre Arbeits- und Denkweise schnell anzupassen und ihren Kunden einen Mehrwert zu bieten. Tools und Anwendungen bieten die nötige Unterstützung, damit Sie auf der Basis von Big Data Erkenntnisse gewinnen, Abläufe optimieren und zukünftige Ergebnisse vorhersagen können.
Die Fähigkeit, Erkenntnisse für eine effiziente Entscheidungsfindung abzuleiten, macht die Bedeutung von Big Data aus. Sie sorgt dafür, das Einzelhändler Werbekampagnen gezielt abstimmen und Großhändler Engpässe in der Lieferkette beseitigen können. Außerdem entdecken Gesundheitsdienstleister dadurch neue Optionen für die klinische Versorgung, die auf Trends in Patientendaten basieren. Big-Data-Analysen unterstützen einen ganzheitlichen, datengesteuerten Ansatz für die Entscheidungsfindung, was wiederum Wachstum, Effizienz und Innovation fördert.
Nachdem Sie nun die Bedeutung von Big Data und Datenanalysen kennen, beschäftigen wir uns als Nächstes mit der Funktionsweise von Big-Data-Analysen.
Big Data für Dummies
Zunächst einmal muss man verstehen, dass Big Data natürlich mit den Informationstechnologien verbunden ist. Die Digitaltechnik umfasst die Informatik, aber ihr Umfang ist breiter, da sie auch die Telekommunikation (Telefon, Radio, Fernsehen, Computer) und das Internet umfasst. Denn jede Handlung, die in der digitalen Welt ausgeführt wird, erzeugt eine oder sogar mehrere potenziell analysierbare Daten.
Da wir die Informationstechnologien auf vielfältige Weise nutzen können, ist auch das Format der erzeugten Daten sehr vielfältig. Diese Menge an erzeugten Daten bildet zusammen mit ihrer Vielfalt und ihrer Produktionsgeschwindigkeit die Struktur von „Big Data“.
Daher reicht es nicht aus, nur die Daten zu betrachten, um zu behaupten, Big Data zu betreiben. Wenn Daten einzeln ausgegeben werden, sind sie in der Tat nur Daten. Sobald sie jedoch gesammelt, sortiert und verarbeitet werden, werden sie zu verwertbaren Informationen. Die Macht von Big Data besteht also darin, Deine scheinbar harmlosen Daten in den Hauptschlüssel für Deine neuen Entscheidungsfindungen zu verwandeln. Es handelt sich also eher um eine neue strategische Intelligenz, mit der Du die Entscheidungsfindung und die Leistung Deines Unternehmens beschleunigen kannst.