Das produzierende Gewerbe setzt deutlich mehr Big-Data-Lösungen ein als noch vor einem Jahr: Wie aus dem aktuellen IT Innovation Readiness Index von Pierre Audoin Consultants (PAC) im Auftrag der Freudenberg IT hervorgeht, nutzt die mittelständische Fertigungsindustrie Big Data insbesondere zur Auswertung kaufmännischer Unternehmenskennzahlen sowie zur Absatzdatenanalyse. In beiden Anwendungsbereichen stieg die Big-Data-Nutzung gegenüber 2014 um jeweils 5 Prozentpunkte auf 72 beziehungsweise 71 Prozent.
Durch eine Querverbindung zu anderen Studienergebnissen lässt sich etwa der vermehrte Big-Data-Einsatz zur Auswertung von Absatzzahlen als Folge der zunehmenden Internationalisierung deutscher Fertigungsunternehmen interpretieren. Denn laut Umfrage wird das Thema Internationalisierung und Globalisierung in der Zielgruppe derzeit als eine der größten Herausforderungen wahrgenommen. PAC geht deshalb davon aus, dass Big-Data-Analysen von Absatzdaten, die auf immer komplexeren Vertriebswegen global generiert werden, in der mittelständischen Fertigungsindustrie langfristig zunehmen werden.
Den höchsten Anstieg – nämlich von 27 auf 42 Prozent – verzeichnet die jährlich durchgeführte PAC-Untersuchung bei der Analyse von Fertigungsdaten für eine vorausschauende Wartung. Aus Sicht der Studienautoren überrascht dieser Wert nicht, denn eine analysegestützte Wartungsplanung vermeidet Stillstände im Maschinenpark, verbessert die Auslastung und spart somit Kosten. „Der industrielle Mittelstand steht generell vor der Herausforderung die rasant wachsenden Datenmengen zielgerichtet auszuwerten, um den Unternehmenserfolg nachhaltig zu sichern“, kommentiert Stefanie Naujoks, Analystin bei PAC. Ihre Prognose: „Im Zuge der Weiterentwicklung der Produktion in Richtung Industrie 4.0 werden Big-Data-Lösungen neben Auftrags-, Absatz- und Bestandsdatenanalysen künftig vor allem auch auf der Fertigungsebene zunehmend an Bedeutung gewinnen.“
„Als Treibertechnologie für Industrie 4.0 sorgt Big Data sozusagen auch für eine neue Qualität 4.0“, ergänzt Horst Reichardt, CEO der Freudenberg IT. Durch permanente Echtzeit-Analyse von Betriebs- und Maschinendaten mit In-Memory-Lösungen wie etwa SAP HANA ließe sich beispielsweise die Ausschussquote in der Teileproduktion signifikant senken. Ein schnelles Eingreifen in die Produktion und die Rückverfolgbarkeit des gesamten Produktionsprozesses wird so möglich – große Rückrufaktionen sind damit passé.
Horst Reichardt zufolge spielt Big Data im fertigungsnahen Bereich aber nicht nur zur Steigerung von Effizienz und Qualität eine wichtige Rolle, sondern ebenso als Basis für neue Geschäftsmodelle: „Speziell im Maschinen- und Anlagenbau können Hersteller die Wertschöpfung über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg mit internetbasierten Dienstleistungen intensivieren“, umreißt der CEO eine von vielen Optionen.
Offenbar wächst im Mittelstand das Bewusstsein für das weitreichende Big-Data-Potenzial. Dafür spricht nicht zuletzt die gesunkene Skepsis gegenüber dem Nutzen entsprechender Lösungen. Dieser Vorbehalt sank im Vergleich zu 2014 von 32 Prozent auf aktuell 24 Prozent. Wie schon im Vorjahr benannten allerdings fast 60 Prozent der Studienteilnehmer hohe Investitionskosten als Haupthemmnis für einen zeitnahen Big-Data-Einsatz.
