Data-driven zu sein als kleines und mittelständisches Unternehmen (KMU) in der Fertigungsindustrie ist heutzutage von entscheidender Bedeutung. Gartner bezeichnet ein modernes Unternehmen als "Decision Factory", da die Art und Weise, wie Entscheidungen getroffen werden - sowohl darüber, was getan als auch was nicht getan wird - ein Unternehmen wirklich ausmacht. Wenn diese Entscheidungen fundiert, sicher und schnell getroffen werden können, verschafft dies einem Unternehmen einen erheblichen Wettbewerbsvorteil.

Unternehmen aller Größenordnungen erzeugen große Mengen an Daten, und dies gilt auch für KMUs. Diese Daten müssen jedoch gewinnbringend genutzt werden, indem man aus Big Data → Smart Data macht. Für viele kleine Unternehmen ist es jedoch eine Herausforderung, die ersten Schritte hin zu einer "data-driven Company" zu machen. Es gibt verschiedene Hürden und Herausforderungen, die überwunden werden müssen.

Warum ist es wichtig data-driven zu sein?

Aber warum ist es überhaupt wichtig, data-driven zu sein? Viele größere Unternehmen nutzen bereits Daten als Unterstützung für strategische, taktische und operative Entscheidungen. Dies führt dazu, dass die Entscheidungen fundiert sind, besser nachvollzogen werden können und somit eine höhere Akzeptanz finden. In der Regel erzielt man durch datenbasierte Entscheidungen bessere Ergebnisse, und der Entscheidungsprozess wird verkürzt.

Der Weg zum datengesteuerten Unternehmen ist nicht einfach, aber wir möchten Ihnen eine vollständige Roadmap bieten, an der Sie sich orientieren können. Darüber hinaus möchten wir Sie bei jedem Schritt begleiten und unterstützen. In diesem Blogartikel werden wir auf die Herausforderungen eingehen, die KMUs in der Fertigungsindustrie bei der Nutzung von Daten bewältigen müssen, und Ihnen praktische Tipps und Empfehlungen geben, wie Sie Ihr Unternehmen zu einer datengesteuerten Organisation machen können. Lassen Sie uns gemeinsam den Mehrwert von Daten in der Fertigungsindustrie entdecken und die Potenziale ausschöpfen, die sich daraus ergeben.

Aufbau einer Data Culture

“🌱 […] culture isn’t just one aspect of the game—it is the game.”

— Louis V. Gerstner Jr. Ehemaliger CEO von IBM

Dieses Zitat verdeutlicht die Bedeutung der Unternehmenskultur und wie sie den Erfolg eines Unternehmens maßgeblich beeinflusst. In Bezug auf Daten ist der Aufbau einer starken Data Culture von entscheidender Bedeutung.

Doch was genau ist eigentlich eine Data Culture?

Eine Data Culture beschreibt eine Organisation, in der Daten eine zentrale Rolle spielen und in der datenbasierte Entscheidungen und Handlungen gefördert werden. Es geht darum, dass Daten als wertvolle Ressource betrachten werden, sie verstanden, analysiert und für ihre tägliche Arbeit genutzt werden. Es geht darum, eine datenorientierte Denk- und Arbeitsweise in der gesamten Organisation zu etablieren.

Warum sollte ich Energie und Zeit investieren, um eine Data Culture aufzubauen?

Eine starke Data Culture bringt zahlreiche Vorteile mit sich. Durch den Einsatz von Daten bei Entscheidungen können Unternehmen fundiertere und bessere Ergebnisse erzielen. Daten ermöglichen eine bessere Identifizierung von Chancen und Risiken, eine optimierte Ressourcenauslastung und eine effektivere Kundenansprache. Zudem führt eine Data Culture zu mehr Transparenz und Vertrauen in Entscheidungen, da diese auf nachvollziehbaren Daten basieren. Langfristig kann eine Data Culture zu einem Wettbewerbsvorteil führen und das Unternehmen agiler und zukunftsfähiger machen.

Es ist wichtig zu betonen, dass der Aufbau einer Data Culture simpel, aber nicht einfach ist. Es erfordert Zeit, Energie und Durchhaltevermögen, um eine Veränderung in der Unternehmenskultur herbeizuführen. Es geht darum, neue Denkweisen und Verhaltensweisen zu fördern, Schulungen und Weiterbildungen anzubieten und den Einsatz von Daten in allen Unternehmensbereichen zu unterstützen. Es erfordert eine kontinuierliche Kommunikation und das Vorleben einer datenorientierten Kultur von Führungskräften.

Bei der Etablierung einer Data Culture können jedoch häufig Fehler auftreten. Es ist wichtig, diese von Anfang an zu vermeiden und Best Practices anzuwenden, um den Erfolg des Vorhabens nicht zu gefährden. Wir können Ihnen dabei helfen, diese Herausforderungen zu meistern und unterstützen Sie auf Ihrer Data Journey. Von der Entwicklung einer klaren Vision und Datenstrategie bis hin zur Bereitstellung der richtigen Tools und Schulungen stehen wir Ihnen zur Seite. Gemeinsam können wir Ihre Organisation zu einer datenbasierten und zukunftsfähigen Unternehmenskultur führen.

Data Science, BI, SCM - die Dreifaltigkeit der Fertigungsindustrie

Für kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) in der Fertigungsindustrie sind Data Science, Business Intelligence (BI) und Supply Chain Management (SCM) von entscheidender Bedeutung. Diese drei Disziplinen haben das gemeinsame Ziel, die Produktion und unterstützende Prozesse so schlank und effizient wie möglich zu gestalten, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen.

Supply Chain Management und datengestützte Entscheidungsfindung

**“Everybody has a plan until they get punched in their face.”**
*Mike Tyson*

Dieses Zitat von Mike Tyson mag auf den ersten Blick nicht direkt mit dem Supply Chain Management (SCM) in Verbindung gebracht werden, doch es hat eine tiefere Bedeutung. Im SCM geht es darum, komplexe Lieferketten zu steuern und zu optimieren, um sicherzustellen, dass Produkte rechtzeitig und effizient den Kunden erreichen. Doch wie Tyson's Zitat verdeutlicht, können unvorhergesehene Ereignisse - wie beispielsweise die Covid-19-Pandemie - eintreten, welche die Marktbedingungen von einem Moment auf den anderen drastisch verändern und das SCM vor große Herausforderungen stellen.

Herausforderungen für KMU’s

Jüngst hat die Covid-19-Pandemie uns allen gezeigt, wie schnell sich Angebot und Nachfrage auf den Märkten verändern können. Unternehmen mussten ihre Pläne überdenken und flexibel auf die sich ständig ändernden Dynamiken reagieren. Genau hier kommt die datengestützte Entscheidungsfindung ins Spiel. Doch um diese erfolgreich umzusetzen, müssen einige Herausforderungen überwunden werden.

Eine der größten Herausforderungen besteht in den Datensilos, nicht standardisierten Prozessen und der geringen Technologieadoption. Oftmals sind die relevanten Daten über verschiedene Abteilungen hinweg isoliert und es mangelt an Transparenz und Sichtbarkeit. Eine effektive datengestützte Entscheidungsfindung erfordert, dass die richtigen Personen zur richtigen Zeit Zugriff auf die richtigen Daten haben.

3 Schritte zum Erfolg

Um diese Herausforderungen zu bewältigen und erfolgreich im SCM zu sein, gibt es drei entscheidende Schritte:

Daten sammeln, speichern und teilen: Es ist wichtig, relevante Daten aus verschiedenen Quellen zu erfassen, in einer zentralen Datenbank zu speichern und sie für alle relevanten Stakeholder zugänglich zu machen.
Daten aufbereiten und in umsetzbare Ergebnisse wandeln: Rohdaten allein sind nicht ausreichend. Sie müssen analysiert, interpretiert und in umsetzbare Erkenntnisse umgewandelt werden. Hierbei kommen BI-Tools und -Technologien zum Einsatz, um aus den Daten wertvolle Informationen zu generieren.
Tatsächlich Maßnahmen ausführen basierend auf den gewonnen Erkenntnissen: Die gewonnenen Erkenntnisse müssen in konkrete Handlungen umgesetzt werden. Es ist wichtig, zeitnah zu handeln und präventive Maßnahmen zu ergreifen, um potenzielle Probleme zu vermeiden. Durch Data Science, Machine Learning und Artificial Intelligence können proaktive Analyse durchgeführt werden um Engpässe zu identifizieren und rechtzeitig zu beheben.

Um die datengestützte Entscheidungsfindung im SCM zu fördern, ist es entscheidend, verschiedene Abteilungen über eine Single Source of Truth zusammenzubringen. Dadurch können kollektive Entscheidungen getroffen werden, die das große Ganze betrachten und die Effizienz der gesamten Lieferkette verbessern.

Best Practices

Darüber hinaus gibt es einige bewährte Praktiken, die Unternehmen im SCM beachten sollten. Dazu gehören:

Den Fokus von "Inside-out" auf "Outside-in" verschieben, indem externe Faktoren, wie Markttrends und Kundenbedürfnisse, in die Analyse einbezogen werden.
Die Datenqualität sicherstellen, indem Unsicherheiten quantifiziert und die Zuverlässigkeit der Daten überwacht wird. Vertrauenswürdige Daten sind der Schlüssel für fundierte Entscheidungen.
Datenflüsse automatisieren, beginnend mit den Daten, die am meisten Mehrwert bieten und regelmäßig benötigt werden. Die Automatisierung erleichtert den Zugriff auf aktuelle und relevante Informationen.
Daten für alle zugänglich machen und Datensilos aufbrechen, um Transparenz und Zusammenarbeit zu fördern.
Data Sharing verbessern, Kunden, Lieferanten und interne Stakeholder in die Supply Chain End-to-End einbinden, um Informationen effizienter auszutauschen und Beziehungen zu stärken.
Machine Learning (ML) und künstliche Intelligenz (KI) einbeziehen, um auf sich verändernde Bedingungen reagieren und zukünftige Entwicklungen vorhersagen zu können.

Die Nutzung von Business Intelligence und Data Science im SCM ermöglicht es Unternehmen, die Komplexität der Lieferkette zu bewältigen, Risiken zu minimieren und Effizienzsteigerungen zu realisieren. Durch den Einsatz moderner Technologien und die Integration von Daten in den Entscheidungsprozess können Unternehmen ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern und langfristigen Erfolg sicherstellen.

Nutzung von Business Intelligence als KMU der Fertigungsindustrie

Die Fertigungsindustrie ist bekanntlich eine sehr datenintensive Domäne. Von Produktionslogdaten über Maschinendaten bis hin zu Daten des industriellen Internets der Dinge (IIoT) gibt es eine Fülle von Informationen, die täglich generiert werden. In diesem komplexen Umfeld sind abteilungsübergreifende Prozesse, die von der Supply Chain Management bis zur Produktionsplanung und -überwachung reichen, von entscheidender Bedeutung. Vom Einkauf und der Lagerung bis hin zum Versand und der Lieferung müssen diese Prozesse reibungslos und effizient ablaufen.

Jedoch gibt es oft ein häufiges Problem in vielen KMU der Fertigungsindustrie: Die Daten werden in verschiedenen Silos gespeichert, und die Schnittstellen zwischen den Abteilungen und Prozessschritten sind ineffizient. Das bedeutet, dass relevante Informationen nur schwer zugänglich sind und Entscheidungsprozesse erschwert werden. Des Weiteren hilft ein kritischen Blick auf die Daten, um die oftmals verborgenen Wahrheiten in den Daten aufzudecken und sinnbringend in Maßnahmen umzusetzen. Hier kommt Business Intelligence (BI) ins Spiel.

Mehrwerte durch den Einsatz von BI

BI hilft dabei, diese Datensilos aufzubrechen und eine "Single Source of Truth" zu schaffen, in der alle wichtigen Daten harmonisiert, aufbereitet und leicht verfügbar sind. Durch die Konsolidierung und Integration von Daten aus verschiedenen Quellen ermöglicht BI den Entscheidungsträgern, einen ganzheitlichen Blick auf das Unternehmen und seine Prozesse zu erhalten.

Durch den Einsatz von BI-Tools und -Technologien können KMU in der Fertigungsindustrie eine umfassende Transparenz in ihre abteilungsübergreifenden Prozesse bringen. Die Daten werden in aussagekräftige Berichte, Dashboards und Visualisierungen umgewandelt, die den Entscheidungsträgern helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Egal, ob es um die Optimierung der Produktionsplanung, die Überwachung der Lagerbestände oder die Analyse der Lieferkette geht, BI ermöglicht es Unternehmen, auf Daten und Fakten basierende operative, taktische und strategische Entscheidungen zu treffen.

Einige Business Intelligence Anwendungsfälle

Durch die Nutzung von BI können KMU in der Fertigungsindustrie ihre Effizienz steigern, Engpässe reduzieren, die Produktqualität verbessern und die Kundenzufriedenheit erhöhen. Es ermöglicht ihnen auch, Wettbewerbsvorteile zu erlangen, indem sie datengesteuerte Erkenntnisse nutzen, um sich an Marktveränderungen anzupassen und Innovationen voranzutreiben.

Produktionsüberwachung und -optimierung: BI ermöglicht die Echtzeitüberwachung von Produktionsprozessen, um Engpässe zu identifizieren, die Produktivität zu steigern und die Effizienz der Produktion insgesamt zu verbessern.
Bestandsmanagement: Durch die Analyse von Verkaufs- und Lagerdaten kann BI Unternehmen dabei helfen, die Bestände besser zu planen und zu verwalten, um Überbestände oder Engpässe zu vermeiden und die Kosten zu optimieren. Wie Sie mithilfe von Business Intelligence den Lagerbestand optimal managen können
Lieferantenmanagement: BI ermöglicht eine umfassende Bewertung von Lieferantenleistung und -qualität, um die Auswahl und Zusammenarbeit mit den besten Lieferanten zu gewährleisten und die Lieferkette zu optimieren.
Qualitätskontrolle: Durch die Überwachung von Qualitätsindikatoren und die Analyse von Produktionsdaten kann BI Unternehmen dabei helfen, Qualitätsprobleme frühzeitig zu erkennen, Abweichungen zu identifizieren und die Produktqualität zu verbessern.
Kostenmanagement: Durch die Analyse von Kostenstrukturen und -daten kann BI Unternehmen dabei unterstützen, Kosten zu kontrollieren, ineffiziente Prozesse zu identifizieren und Einsparungspotenziale aufzudecken.
Kundenanalyse: BI ermöglicht eine umfassende Analyse von Kundendaten, um das Kaufverhalten, Präferenzen und Bedürfnisse der Kunden besser zu verstehen. Dies unterstützt Unternehmen bei der Entwicklung gezielter Marketing- und Vertriebsstrategien.

Data Science als KMU in der Fertigung

In der heutigen datengetriebenen Welt gewinnt Data Science zunehmend an Bedeutung, auch für kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) in der Fertigungsindustrie. Aber was ist eigentlich Data Science und welche Mehrwerte können Unternehmen daraus ziehen?

Data Science ist ein interdisziplinärer Ansatz, der statistische Methoden, maschinelles Lernen, Datenanalyse und Programmierung kombiniert, um aus großen Datenmengen Erkenntnisse zu gewinnen. Es geht darum, Daten zu sammeln, zu analysieren und Muster, Trends oder Zusammenhänge zu identifizieren, die für das Unternehmen von Bedeutung sind. Data Science ermöglicht es Unternehmen, ihre Entscheidungen auf fundierte Daten basieren zu lassen und Einblicke zu gewinnen, die ihnen dabei helfen, ihre Geschäftsprozesse zu optimieren und Wettbewerbsvorteile zu erzielen.

Für KMU in der Fertigung können die Vorteile von Data Science vielfältig sein. Hier sind einige Use Cases aus der Fertigungsindustrie:

Anwendungsgebiete

Predictive Maintenance: Durch die Anwendung von Data Science können Maschinen- und Anlagenwartungen vorhergesagt werden, um Ausfälle zu vermeiden und ungeplante Stillstände zu reduzieren.
KPI Forecast: Data Science ermöglicht die Prognose von Key Performance Indicators (KPIs) wie Umsatz, Produktivität oder Kosten, um zukünftige Leistungstrends abzuschätzen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Sales/Demand/Inventory Forecast: Mit Data Science können Unternehmen die Nachfrage nach Produkten vorhersagen und entsprechend ihre Verkaufs- und Lagerbestände optimieren, um Überbestände oder Engpässe zu vermeiden.
Process optimization: Data Science hilft bei der Analyse von Produktionsprozessen, um Engpässe, ineffiziente Schritte oder Flaschenhälse zu identifizieren und Prozesse zu optimieren, um die Produktivität zu steigern.
Quality Control: Durch den Einsatz von Data Science können Unternehmen Qualitätsmuster und Abweichungen in Produktionsdaten erkennen, um Qualitätskontrollmaßnahmen zu verbessern und die Produktqualität zu gewährleisten. Qualitätskontrolle mit Data Science: Wie KMU fehlerhafte Produkte vermeiden können
Supply Chain Management: Data Science ermöglicht die Optimierung der gesamten Lieferkette, von der Beschaffung über die Produktion bis hin zur Distribution, um die Effizienz zu steigern, Lieferengpässe zu vermeiden und Kundenzufriedenheit zu verbessern.
Zeitreihen Forecasting: Data Science kann Zeitreihendaten analysieren und Vorhersagemodelle erstellen, um beispielsweise die Nachfrageentwicklung, Produktionsauslastung oder Lagerbestände besser zu verstehen und zu planen.
Anomalie Detektion: Data Science kann Unregelmäßigkeiten oder Abweichungen in Maschinenverhalten, Prozessen oder Produktionslinien identifizieren, um frühzeitig auf mögliche Probleme hinzuweisen und Ausfälle zu vermeiden.
Ankunftszeiten vorhersagen: Durch die Analyse von historischen Daten kann Data Science die Ankunftszeiten von Lieferungen oder Sendungen vorhersagen, um die Planung von Ressourcen und die Lagerhaltung zu optimieren.
Intelligente Warenhaus-Management: Data Science ermöglicht die Echtzeitüberwachung von Lagerbeständen, die Optimierung von Lagerraum und -layout sowie die Vorhersage von Warenflüssen, um eine effiziente Lagerverwaltung sicherzustellen.
Routenoptimierung: Data Science kann Verkehrsdaten, Straßenbedingungen und Lieferanforderungen analysieren, um die effizientesten Routen für den Transport von Waren zu bestimmen und Zeit- und Kosteneinsparungen zu erzielen.
Up and Cross Selling: Data Science ermöglicht die Analyse von Kundendaten, um gezielte Empfehlungen für ergänzende Produkte oder Dienstleistungen zu generieren und den Verkauf von zusätzlichen Angeboten zu fördern.

Fazit

Jede Disziplin für sich hat bereits großes Potenzial, Mehrwerte für Unternehmen zu schaffen. Data Science ermöglicht die Analyse großer Datenmengen, um Erkenntnisse und Vorhersagen zu gewinnen. BI bietet Transparenz in die Liefer- und Wertschöpfungskette und liefert aussagekräftige Informationen für Entscheidungen. SCM optimiert den Material- und Informationsfluss entlang der gesamten Lieferkette. Doch erst durch die Kombination aller drei Disziplinen kann das volle Potenzial ausgeschöpft werden.

Die drei Disziplinen haben zahlreiche Berührungspunkte und es gilt, die Synergieeffekte gewinnbringend zu nutzen.

Exkurs: Decision Intelligence als Bindeglied der Disziplinen

Eine weitere Disziplin, die die Dreifaltigkeit der Fertigungsindustrie zusammenführt, ist Decision Intelligence. Auf dem Gartner Hype Cycle 2022 wird Decision Intelligence als aufstrebende Technologie hervorgehoben. Es verbindet die drei Disziplinen Data Science, Business Intelligence und Supply Chain Management mit menschlichen Entscheidungsfindung auf intelligente Weise. Dabei werden datengetriebene Entscheidungen zusätzlich mit menschlicher Erfahrung, Intuition, Bauchgefühlen und Emotionen erweitert. Dies ermöglicht eine bessere Entscheidungsfindung, die sowohl auf Fakten als auch auf menschlichem Wissen basiert.

Insgesamt können KMUs in der Fertigungsindustrie durch die Kombination von Data Science, Business Intelligence und Supply Chain Management erhebliche Wettbewerbsvorteile erlangen. Die Nutzung der Synergien zwischen diesen Disziplinen ermöglicht eine optimierte Produktion, eine verbesserte Lieferkette und fundierte Entscheidungen. Die Integration von Decision Intelligence erweitert diese Möglichkeiten noch weiter. Es ist daher ratsam, die Dreifaltigkeit der Fertigungsindustrie als integralen Bestandteil der Unternehmensstrategie zu betrachten und gezielt in diese Disziplinen zu investieren, um das volle Potenzial auszuschöpfen.

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