Sogenannte datengesteuerte Unternehmen machen das Datenmanagement zu einer Säule ihrer Geschäftsstrategie. Obwohl die Vorteile eines datengesteuerten Ansatzes für die meisten Unternehmen inzwischen offensichtlich sind, stellt die Einführung dieses Ansatzes für viele immer noch eine Herausforderung dar. Es reicht nicht aus, eine geeignete Technologie zu erwerben, sondern es muss auch ein Weg eingeschlagen werden, der zum Erwerb einer richtigen Kultur und eines Bewusstseins für den Wert von Daten auf allen Ebenen des Unternehmens führt.
Eine Studie des Big Data & Business Analytics Observatory der School of Management des Politecnico di Milano hat ergeben, dass, obwohl der italienische Big-Data-Markt im Jahr 2022 einen Wert von 2,41 Milliarden Euro haben wird, was einem Anstieg von 20 % im Vergleich zu 2021 entspricht, laut dem "Data Strategy Index" - einem umfassenden Reifegradindex, der vom Observatory entwickelt wurde - nur 15 % der großen Unternehmen als "fortgeschritten" im Datenmanagement- und -analyseprozess gelten können, während 30 % "unternehmerisch" sind, 22 % "vorsichtig" und 33 % "unreif" oder "gerade erst am Anfang". Was die KMU betrifft, so geben 55 % an, dass sie Investitionen in Datenmanagement und -analyse getätigt haben oder dies bis Ende des Jahres planen. Dieser Prozentsatz steigt zwar im Vergleich zu 2021, zeigt aber keine signifikante Beschleunigung im Vergleich zu den letzten drei Jahren.
Wie man ein datengesteuertes Unternehmen wird
Mit dem Paradigma der Industrie 4.0, dem Aufkommen des IIoT (Industrial Internet of Things), der Digitalisierung von Unternehmen und der Produktion enormer Datenmengen wird zunehmend über die Vorteile eines datengesteuerten Ansatzes für Unternehmen gesprochen.
Ein "datengesteuertes Unternehmen" zu sein, bedeutet in der Praxis, die Fähigkeit zu haben, Daten zu erfassen - im Zusammenhang mit der Verwaltung von Unternehmensressourcen, dem Produktlebenszyklus und den Prozessen, die innerhalb des Unternehmens stattfinden - und sie in angereicherte Informationen umzuwandeln, also eine strategische Ressource, auf der Geschäftsentscheidungen für eine profitablere Leistung basieren. Richtig verarbeitete Daten werden zu nützlichen Informationen für verschiedene Zwecke, von der Kostenkontrolle über die Betriebs- und Produktionseffizienz bis hin zur vorausschauenden Wartung oder der so genannten Servitisierung von Produkten, die auf dem Markt als Dienstleistung und nicht mehr als Endprodukt angeboten werden.
Wenn der Aufbau einer Datenkultur der Schlüssel zur Schaffung einer datengesteuerten Organisation ist, dann ist die technologische Voraussetzung eine kontinuierliche Verbindung zwischen den physischen Vermögenswerten, die die Infrastruktur des Unternehmens bilden, und dem IoT-System. Dies wird durch IoT-Sensoren realisiert, die mit einem drahtlosen Netzwerk verbunden sind, dank dessen die Anlage kontinuierlich und genau Daten über ihren Betrieb übermitteln kann. Die Verarbeitung der Daten und ihre Rückgabe in Form von angereicherten Informationen erfolgt über IoT-Plattformen, die mit künstlicher Intelligenz ausgestattet sind, die Felddaten sammeln, sie in die Cloud übertragen und sie durch Analyse in Echtzeit verfügbar machen. KI/IoT-Plattformen ermöglichen die Integration jeder Art von Daten, die von Geräten im Feld generiert werden, seien sie strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert, und geben den Nutzern hochwertige Informationen zurück. Durch die Kombination von künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernmodellen mit Big-Data-Analyse, Datenorchestrierung und Cloud-Computing-Techniken verarbeiten diese Plattformen kontinuierlich aktualisierte Daten und können Trends vorhersagen, Verhaltensweisen und Zukunftsszenarien skizzieren und Referenzmodelle (digitale Zwillinge) der Maschinenleistung entwickeln, anhand derer Energieverbrauch und Produktivität optimiert und vorausschauende Wartungseingriffe vorgenommen werden können.
Die Vorteile eines datengesteuerten Ansatzes
Die Vorteile eines datengesteuerten Ansatzes sind auf ein allgemeines, besseres Verständnis der Leistung der Industrieanlage zurückzuführen. Auf dieser Grundlage können Bereiche für Produktionsverbesserungen identifiziert, die Effizienz der Anlage gesteigert und das Niveau der Produktqualität ständig überwacht werden. Ein weiterer Vorteil ist der Erwerb von prädiktiven und präskriptiven Analysefähigkeiten, die es dank künstlicher Intelligenz (KI) und Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) ermöglichen, Fehler oder Anomalien zu erkennen, bevor sie auftreten, und genau dann einzugreifen, wenn es nötig ist, um ungeplante Maschinenstillstände zu vermeiden. Darüber hinaus werden Vorschläge gemacht, was zu tun ist, um ein bestimmtes Problem zu vermeiden, wodurch der Entscheidungsprozess beschleunigt und automatisiert wird. Und schließlich führt ein datengesteuerter Ansatz zu Kosteneinsparungen durch die Minimierung von Verschwendung dank einer präzisen Echtzeitüberwachung der Produktion. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Übergang zu einem datengesteuerten Ansatz zahlreiche Vorteile mit sich bringt, die sich direkt auf das Unternehmen auswirken, und zwar in Form einer höheren Prozesseffizienz, einer Kostenreduzierung und effizienterer Entscheidungen, die zu einer höheren Produktivität und Rentabilität führen.
Durch kontinuierliche Forschung und Entwicklung hat SECO das notwendige Fachwissen erworben, um seinen Kunden Lösungen anzubieten, die die Einführung eines datengesteuerten Ansatzes unterstützen, indem sie vernetzte Edge-Geräte und KI-Software bereitstellen, die die im Feld gesammelten Daten mit fortschrittlichen Analysemodellen verarbeiten. Die Lösungen von SECO, die in Industrieanlagen eingesetzt werden, ermöglichen eine Verringerung der Wartungskosten und der Ausfallzeiten von Maschinen sowie eine Verbesserung der Energie- und Produktionseffizienz, was einen potenziellen Einfluss von 10-15 % auf das Wachstum der Gewinnspanne hat.
