Neue Wertschöpfungspotenziale Data Analytics in der Produktion

Von Christoph Kurth

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Laut FPT Deutschland wird in produzierenden Betrieben durchschnittlich nur ein Prozent der generierten Daten analysiert. Das bedeutet, dass 99 Prozent der Daten ungenutzt bleiben: ein großes Potenzial zur Wertschöpfung.

FPT Software gibt hilfreiche Tipps zur Monetarisierung von ungenutzten Daten.
FPT Software gibt hilfreiche Tipps zur Monetarisierung von ungenutzten Daten.
(Bild: Unsplash )

Frank Bignone, Head of Global Digital Transformation bei FPT Europe, sagt: „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.“

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
    Innovationen sollen das Unternehmen profitabler machen. Lösungen, die implementiert werden, nur um neue Technologien zu integrieren, sind wenig förderlich.
  • 2. Datennutzung – Technologie ist oft nicht das Problem
    Im ersten Schritt zur Erschließung neuer Wertschöpfungspotenziale sollten sich IT-Entscheider um die eigenen Systeme informieren, bevor Investitionen getätigt werden. Speziell dort Daten nicht genutzt oder erst gar nicht gesammelt werden.
  • 3. Datensilos einreißen, statt sie zu bekämpfen
    Oft werden Produktionsdaten, die von der IoT-Infrastruktur gesammelt werden, nur durch ERP-Systeme analysiert, während Informationen über Zulieferer nur im SCM-System hinterlegt werden und von anderen Stellen nicht genutzt werden.
  • 4. Mit Big-Data-Plattformen schnell und günstig Wertschöpfung optimieren
    Damit Unternehmensdaten kostengünstig und profitabel genutzt werden können, reicht es, sie auf einer Big-Data-Plattform zu konsolidieren und zugänglich zu machen. Moderne Lösungen bringen Features basierend auf Künstlicher Intelligenz wie Machine und Deep Learning mit und sind in der Lage, Business-Prozesse zu optimieren und einige sogar zu automatisieren.
  • 5. Größter Stolperstein: Implementierung und Fachkenntnisse
    Interne IT-Teams sind oft mit täglichen Workloads ausgelastet oder bereits in anderen Fachbereichen spezialisiert. Unternehmen sollten daher vor dem Start von Big-Data-Plattformen prüfen, ob die nötigen Kapazitäten im Betrieb vorhanden sind, oder ob externe Hilfe notwendig ist.

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