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19.12.2016

Industrial Analytics für mehr Qualität und Kundenzufriedenheit

Im Rahmen der digitalen Transformation ist es für die Unternehmen essenziell, wie sie die gewonnenen Daten nutzen. Für eine Standortbestimmung ließ die Arbeitsgruppe „Industrial Analytics“ die Studie „Industrial Analytics 2016/2017“ durchführen. Diese zeigt: Industrial Analytics ist dabei, zum unternehmenskritischen, strategischen Werkzeug über alle Bereiche hinweg zu werden.

Big Data, Internet of Things (IoT) und Industrie 4.0 sind die treibenden Kräfte hinter dieser Entwicklung. Fast 70 Prozent der Studienteilnehmer gehen davon aus, dass Industrial Analytics in den kommenden fünf Jahren eine kritische Rolle in den Unternehmen einnehmen wird. Beachtliche 15 Prozent sehen diesen Stellenwert schon heute erreicht. Zudem haben bereits über 45 Prozent der Befragten eine dedizierte Einheit für Industrial Analytics aufgebaut.

Daten als eigenständige Ressource

Dass Industrial Analytics als geschäftskritische Querschnittsfunktion erkannt wurde, zeigt auch ein Blick ins Management. Nur bei sieben Prozent der Studienteilnehmer sind es CIO oder CTO, die entsprechende Initiativen vorantreiben. Bei 58 Prozent der Unternehmen steht das Top-Management in Form des CEO oder COO hinter dem Engagement. Damit scheint die Mehrheit der Befragten Daten als Wirtschaftsgüter und eigenständige Ressourcen zu sehen, nicht als technologische Assets. Dabei fällt jedoch auf, dass die Rolle des Chief Data Officers (CDO), der eine umfassende digitale Strategie im Unternehmen vorantreibt, noch kaum in den Organisationen verankert wurde.

Analyse ist der Flaschenhals

Allerdings kämpfen viele Unternehmen noch mit einigen Schwierigkeiten bei der Umsetzung von Industrial Analytics. Die Hürden sind dabei weniger das Sammeln der Daten über unterschiedliche Sensoren, Kanäle und IoT-Devices – hier fühlen sich 60 Prozent der Befragten gut aufgestellt. Jedoch nur gut 30 Prozent sind der Meinung, die Datenmassen so analysieren zu können, dass wichtige Erkenntnisse zutage treten. Die Studie weist hier auf einen signifikanten Mangel an entsprechend ausgebildeten Fachleuten in den Bereichen Data Science, Data Analytics und maschinelles Lernen hin.

Mehr Umsätze und zufriedenere Kunden statt geringere Kosten

Auf der Kostenseite hingegen zeigt die Studie, dass es vor allem die Investitionen vorab in Software-Entwicklung und den Zugang zu Daten sind, die die Kosten in die Höhe treiben. Auf die tatsächliche Auswertung der aufbereiteten Daten entfallen nicht einmal 15 Prozent der Gesamtkosten, die Interpretation der Ergebnisse schlägt mit gut sechs Prozent zu Buche.

Dazu passt, dass die Unternehmen Industrial Analytics als Wertschöpfungsbeitrag sehen: Das Gros der Unternehmen erhofft sich durch die strukturierte Datenanalyse in erster Linie höhere Umsätze und mehr Kundenzufriedenheit. Auch die Verbesserung der Produktqualität steht weit oben auf der Liste. Nur knapp vier Prozent der Befragten betrachten geringere Kosten als größten Nutzen der Industrial Analytics.

Vorausschauende Instandhaltung wichtigste Anwendung

Als wichtigste Industrial Analytics Anwendungsfelder in den nächsten ein bis drei Jahren sehen die Befragten Predictive und Prescriptive Maintenance, gefolgt von Customer- und Marketing-Analytics.

Redaktion QZ
qz <AT> hanser.de

Digital Analytics Association e.V.

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