Datenräume wie Catena-X oder Manufacturing-X sind ein viel beachtetes Thema in diesem Jahr. Sie wecken Erwartungen an eine datengetriebene Zukunft. Die Betreiber-Initiativen stellen industrieweit Plattformen zur Verfügung, auf denen Unternehmen untereinander Daten austauschen und handeln können. Das ermöglicht ihnen einerseits, eine deutlich höhere Transparenz in ihrer Lieferkette zu schaffen – was angesichts gesetzlicher Vorgaben zunehmend wichtig wird – und andererseits, ihre ohnehin vorhandenen Daten gewinnbringend weiterzugeben.
Laut einer aktuellen Studie der DIHK erheben, verknüpfen und verwerten bereits 97 Prozent aller befragten Unternehmen Daten. Gleichwohl sind viele noch am Anfang ihrer Reise: 87 Prozent gehen davon aus, dass ihre Datennutzung in Zukunft weiter zunehmen wird. Vor diesem Hintergrund ist eine strategische Betrachtung wichtig: Welche Daten sind in welchem Kontext wichtig und wie ziehe ich mit ihrer Auswertung Erkenntnisse daraus?
Wenn Unternehmen die Daten verwenden, die im Rahmen ihrer Betriebsabläufe ohnehin entstehen, können sie ihre Kosten senken, den Umsatz steigern und in neue Geschäftsmodelle investieren. Auf dieser Basis lässt sich der Nutzen, den Datenräume mittelfristig bieten, erkunden und verproben.
Der Weg zum datengetriebenen Unternehmen
Die Entwicklung zum datengetriebenen Unternehmen ist ein Prozess. Zu den ersten Schritten gehört eine visuelle Darstellung der erfassten Daten in einem Dashboard: So kann beispielsweise in Echtzeit die Performance von in Herstellungsprozessen eingesetzten Maschinen erfasst werden. Im zweiten Schritt bietet die Analyse der Daten die Grundlage dafür, Rückschlüsse zu ziehen und Optimierungspotenziale zu erkennen.
Die Spitze der Datenökonomie bilden datenbasierte Geschäftsmodelle. Dafür werten Unternehmen die Daten aus, häufig gemeinsam mit Geschäftspartnern. Zusammen mit Zulieferern können sie etwa herausfinden, wo Lieferengpässe entstehen und wie diese besser zu vermeiden sind. Auch After-Sales-Analysen können Impulse für neue Geschäftsmodelle geben: Wertet ein Unternehmen zum Beispiel die Nutzungsdaten von Produkten aus, die bei seinen Kunden im Einsatz sind, kann es auf dieser Basis Mehrwertdienste anbieten oder die Produkte qualitativ weiterentwickeln.
All diesen Schritten liegt eines zugrunde: Unterschiedliche Datenquellen müssen zusammengeführt und für Auswertungen zur Verfügung gestellt werden. Das dadurch entstehende Wissen ist die Ausgangsbasis für die Monetarisierung.
Mittels Datenstrategie Einsparungen und Erlöse erzielen
Wie können Unternehmen nun mittels einer Datenstrategie Kosten einsparen und neue Erlösquellen schaffen? Die Bandbreite der Möglichkeiten ist hoch, hier nur drei Ansätze von vielen:
Energieeffizienz erhöhen: Setzen Unternehmen auf eine stringente Datenanalyse, können sie den Energieverbrauch der Produktionsprozesse so umfassend wie möglich erheben. Auf dieser Basis lässt sich auswerten, wo Einsparmöglichkeiten vorliegen und diese entsprechend fördern.
Anlageneffizienz verbessern: Daten in Echtzeit liefern wichtige Status-Informationen zu Maschinen und Geräten in Produktionsanlagen und warnen bei außergewöhnlichen Werten frühzeitig. So können Techniker diese überprüfen und Ausfälle durch vorausschauende Wartung vermeiden. Eine weitere Möglichkeit besteht darin, Produktionsdaten und Vertriebsdaten zu koppeln, um herauszufinden, ob bestimmte Produkte überdurchschnittlich hohe Ausfallquoten aufweisen.
Datenbasierte Mehrwertdienste einführen: Sind Maschinen, Sensoren und gegebenenfalls Kameratechnik vernetzt, können die dabei entstehenden Daten die Grundlage für neue Serviceangebote bieten, etwa Ferndiagnose oder auch Fernwartung. Dabei muss ein Techniker für Diagnosen und/oder Wartung nicht mehr vor Ort sein, sondern begleitet den Vorgang virtuell. Den Wartungsprozess kann ein Maschinenbediener mithilfe einer Datenbrille und Unterstützung des Experten aus der Ferne selbst durchführen.
Unternehmen im digitalen Wandel
Die folgenden drei Beispiele beschreiben, wie Industriefirmen ihren Weg zum datengetriebenen Unternehmen beschreiten: Der Automatisierungsspezialist Fabmatics hat eine Cloud-basierte Analytics-Plattform für seine autonomen Roboter entwickelt, die unter anderem Zustandsdaten enthält. Mit den so gewonnenen Erkenntnissen hat Fabmatics die Grundlage dafür geschaffen, neue digitale Dienste zu entwickeln, zum Beispiel seinen Kunden die Daten bereitzustellen, damit diese ihre Produktion optimieren können.
Halbleiterhersteller Global Foundries baute eine KI-gestützte Cloud-Infrastruktur auf, um das Wafer-Transportsystem im Reinraum in Echtzeit akustisch überwachen zu können und so Anomalien schnellstmöglich zu erkennen. Das permanente Monitoring ermöglicht die bedarfsorientierte, vorausschauende Wartung und verbessert die Anlagenauslastung.
ZIEHL-ABEGG, ein Hersteller von Lufttechnik, Regeltechnik und Antriebstechnik, setzt auf eine IIoT-Plattform, um eigene Produkte wie auch Fremdgeräte an das Internet der Dinge anzuschließen und zu überwachen. Ziel ist es, über die Erfassung von Betriebsdaten ein genaueres Bild über die Einsatzszenarien, den Gerätezustand und den Wartungsstatus zu erhalten, diese aussagekräftig in Reports und Dashboards zu visualisieren und darauf basierend Mehrwertdienste für seine Kunden anbieten zu können.
Alle Unternehmen eint, dass sie sich überlegt haben, wie sie Daten sinnvoll erheben und weiterverwenden können. Im Rahmen einer solchen Datenstrategie sind die ersten Schritte interne Prozesse, um Kosten zu sparen und Qualität zu verbessern. Anschließend kann auch die Integration in Kundenprozesse oder Datenräume folgen.
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