Im goldenen Zeitalter der Digitalisierung zählt die Fertigungsindustrie zu den datenintensivsten Branchen weltweit. Laut Forbes generieren Hersteller jährlich durchschnittlich 1,9 Petabyte.
Da KI eine Schlüsselrolle bei der explosionsartigen Zunahme der Datenmengen spielt, baten wir sie, uns mit einer Analogie zu helfen, um die Datenmenge von 1,9 Petabyte zu veranschaulichen. Die Antwort lautete, dass diese Datenmenge der Speicherung digitaler Baupläne und Echtzeit-Leistungsdaten aller Maschinen in einer Fabrik entspricht, die seit über einem Jahrhundert ununterbrochen in Betrieb ist.
Die von den Herstellern generierte Datenmenge ist zwar erstaunlich, verdeutlicht aber gleichzeitig das entscheidende Problem, vor dem die Hersteller derzeit bei der Lösung des Datenflut-Dilemmas stehen, und zeigt, warum sie jetzt handeln müssen.
Führungskräfte, nicht nur CIOs, haben einen kritischen Wendepunkt erreicht und müssen nun zusammenkommen, um sicherzustellen, dass ihr Fertigungsunternehmen mit der Menge und dem Volumen komplexer Daten, die täglich generiert und gespeichert werden, zurechtkommt.
Forbes berichtet, dass rund 90 Prozent der weltweiten Daten allein in den letzten zwei Jahren generiert wurden. Dies ist ein relativ neues Phänomen. Laut McKinsey & Co. ist diese rasante Datengenerierung vor allem auf KI und andere moderne Technologien, Computertechnik, Konnektivität durch Digitalisierung und Cloud-Migration zurückzuführen.
Branchenexperten sind sich einig, dass dies für führende Unternehmen in der Fertigungsindustrie sowohl eine Herausforderung als auch eine Chance darstellt. Sie spüren zunehmend die Dringlichkeit, ihre Datenprobleme anzugehen, bevor sich die Situation verschlechtert.
Erweiterte Datenanalysen sind ein entscheidender Teil der Lösung, um Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse umzuwandeln und so bessere Entscheidungen und Geschäftsergebnisse zu erzielen – ähnlich wie bei der Raffination von Erzen zu Edelmetallen.
Die Ironie besteht darin, dass Ihre Daten bereits wichtige Erkenntnisse liefern. Die wahre Herausforderung besteht jedoch darin, diese Erkenntnisse freizusetzen.
Die Datenflut: Herausforderungen bei der Erschließung von Datenerkenntnissen ohne Analyse
Laut einer aktuellen Studie des Manufacturing Leadership Council vertrauen die meisten Hersteller ihren Daten nicht. Nur 25 Prozent der Befragten sind davon überzeugt, dass überhaupt die richtigen Daten erfasst werden. Und weniger als die Hälfte ist sich des finanziellen Werts ihrer Daten bewusst.
Zu den weiteren größten Herausforderungen für Hersteller zählen die Entschlüsselung von Daten, die aus unterschiedlichen Systemen stammen oder in unterschiedlichen Formaten bereitgestellt werden (53 Prozent), der schwierige Zugriff auf Daten (28 Prozent) und die Notwendigkeit, die Qualifikation der Mitarbeiter zu verbessern, da diese nicht in der Lage sind, Daten effektiv zu analysieren (28 Prozent).
Trotz dieser Herausforderungen erkennen 95 Prozent der Hersteller an, dass ihre Daten großes Potenzial bergen und ihnen ermöglichen, schneller bessere Entscheidungen zu treffen. Fast 90 Prozent stimmen zu, dass Daten für ihre Wettbewerbsfähigkeit „unverzichtbar“ sein werden. Sie wissen also, was auf dem Spiel steht, wenn sie jetzt nicht handeln. Leichter gesagt als getan: Führungskräfte in der Fertigung kämpfen darum, den Betrieb aufrechtzuerhalten, den Personalbedarf zu decken und die Marktposition ihres Unternehmens zu sichern.
Es ist klar, dass es eine Herausforderung sein wird, diese Hindernisse zu überwinden. Der Schlüssel liegt jedoch in der erweiterten Analytik, die es Herstellern ermöglicht, unzusammenhängende Daten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln, die die Entscheidungsfindung aller Beteiligten unterstützen.
Die 5 wichtigsten Möglichkeiten, wie Hersteller Analysen zu ihrem Vorteil nutzen, anhand von Beispielen aus der Praxis
Die erfolgreiche Bewältigung der Datenflut in der Fertigung ist der Schlüssel zu mehr Effizienz, Kosteneinsparungen und – wohl am wichtigsten – verbesserter Entscheidungsfindung. Datenanalyse geht jedoch darüber hinaus und liefert Herstellern in Echtzeit eine Fülle wertvoller Informationen. Hier sind fünf bahnbrechende Möglichkeiten, wie Hersteller Datenanalyse nutzen.
Vorausschauende Wartung zur Steigerung der Effizienz
Datenanalysen können Geräteausfälle vorhersehen, bevor sie auftreten. Dies führt zu kostspieligen Ausfallzeiten und verbessert die Effizienz. Deloitte unterstützte beispielsweise ein globales Paketzustellunternehmen, das einen Anstieg der Ausfallzeiten in seinen Sortieranlagen verzeichnete. Durch den Einsatz von Predictive Maintenance prognostizierte das Unternehmen jedoch, dass es über Jährliche Leistungen in Höhe von $100 Millionen USD durch die Freigabe von Kapazitäten in 150 Einrichtungen.
Qualitätskontrolle und Abfallreduzierung
Datenanalysen können eine gleichbleibende Produktqualität gewährleisten, indem sie Mängel erkennen, bevor diese das Werk verlassen. General Electric nutzte Datenanalysen beispielsweise, um potenzielle Mängel an Produkten zu erkennen, bevor diese die Kunden erreichten. Dadurch konnte die Fehlerquote um 50 Prozent gesenkt werden.
Optimierung der Lieferkette, Kostensenkung
Analysen bieten erhebliche Optimierungsmöglichkeiten für Lieferkette und Logistik und verbessern Transparenz und Kontrolle. Laut Ernst and Young (EY) konnte SmartMaps™ durch den Einsatz von Datenanalysen seine Daten effektiv auswerten und so seine Lieferkette transformieren. Dies führte zu einem potenziellen Kostensenkungspotenzial von 51 bis 151 TP3T.
Bedarfsprognose und Bestandsoptimierung
Prognostizieren Sie die Nachfrage mit höchster Präzision und vermeiden Sie so Fehlbestände und Überproduktion. Durch eine einheitliche Sicht auf die Nachfrageprognose half Accenture einem Lebensmittelvermarktungs- und -vertriebsunternehmen, Prognosefehler von etwa 6 bis 8 Punkten zu vermeiden, was zu einem potenziellen Gewinn von rund 14100 bis 130 Millionen US-Dollar führte.
Datengesteuerte Entscheidungsfindung (DDDM) und Kostenprofilierung
Datenanalysen können Führungskräfte stärken, indem sie Daten in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln und eine Kostenprofilierung ermöglichen, die datenbasierte Entscheidungen ermöglicht und Ergebnisse optimiert.
Als Ergebnis einer datengesteuerten Kultur verzeichnet ein Videospielhersteller, den EY während seiner Datentransformation unterstützt hat, laut Berichten effizientere Abläufe, eine höhere Kundenzufriedenheit und eine niedrigere Fluktuationsrate.
Werden Sie zum datengesteuerten Hersteller: So beschleunigen Sie Ihre digitale Transformation
Daten sind in der neuen Fertigungswelt das A und O, und die führenden Unternehmen werden diejenigen sein, die datengesteuert arbeiten. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Hersteller betriebsübergreifend mehr datenbasierte Entscheidungen treffen, auch in Bereichen wie Investitionen, Richtlinien und allgemeinen Geschäftsstrategien.
Es stimmt zwar, dass man nicht messen kann, was man nicht verbessern kann, aber die Datenanalyse hilft Ihnen, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, die kontinuierliche VerbesserungAuf diese Weise können Sie Bereiche mit hoher Auswirkung identifizieren und Ihr Team in die Lage versetzen, faktenbasierte Entscheidungen zu treffen.
Dieser Ansatz führt zu Geschäftsergebnissen, die von einer beschleunigten digitalen Transformation bis hin zu verbesserten nachhaltigen Praktiken und verbesserten ESG-Ratings reichen.
Dies ist besonders wichtig im verarbeitenden Gewerbe, einem Sektor, der weltweit zu den datenintensivsten gehört. Wenn führende Unternehmen im verarbeitenden Gewerbe wissen, wie sie das Potenzial ihrer Daten voll ausschöpfen, können sie Höchstleistungen erzielen und ihre Mitbewerber übertreffen.
Mit einer innovativen Datenanalyseplattform können Führungskräfte ihr Fertigungsgeschäft umgestalten, um neue Datenpunkte freizusetzen, die tiefere Einblicke in ihre Geschäftsineffizienzen bieten, um Bereiche mit hohem Verbesserungspotenzial zu identifizieren und Ergebnisse weltweit mit Branchenkollegen zu vergleichen.
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