{"id":16967,"date":"2023-11-21T15:53:36","date_gmt":"2023-11-21T07:53:36","guid":{"rendered":"https:\/\/incit.org\/?p=16967"},"modified":"2025-07-07T13:15:25","modified_gmt":"2025-07-07T05:15:25","slug":"hyper-personalisation-in-manufacturing-ushering-the-next-industrial-revolution","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/incit.org\/de\/thought-leadership\/hyper-personalisation-in-manufacturing-ushering-the-next-industrial-revolution\/","title":{"rendered":"Hyperpersonalisierung in der Fertigung: L\u00e4utet sie die n\u00e4chste industrielle Revolution ein?"},"content":{"rendered":"

W\u00e4hrend die Hyperpersonalisierung in der Fertigung ist nicht neu<\/a>Dank der neuen digitalen M\u00f6glichkeiten von Industrie 4.0 r\u00fcckt sie deutlich st\u00e4rker in den Fokus. Als bahnbrechender Meilenstein in der Fertigungsindustrie hat Industrie 4.0 fortschrittliche Technologien wie k\u00fcnstliche Intelligenz (KI), das industrielle Internet der Dinge (IIoT), Automatisierung und Big Data eingef\u00fchrt, um Abl\u00e4ufe zu optimieren und Prozesse zu rationalisieren.<\/p>\n

Doch was ist Hyperpersonalisierung und wie k\u00f6nnen Hersteller sie nutzen, um Leistung und Produktivit\u00e4t zu steigern und das allgemeine Kundenerlebnis zu verbessern?<\/p>\n

Personalisierung ist ein wichtiger Schritt, um Kunden das Gef\u00fchl zu geben, geh\u00f6rt zu werden und ihre Bed\u00fcrfnisse erf\u00fcllt zu bekommen. Hyperpersonalisierung geht jedoch noch einen Schritt weiter: Mithilfe von Echtzeit-Kundendaten und KI lassen sich hochgradig individualisierte und ma\u00dfgeschneiderte Produkte entwickeln. So k\u00f6nnen Unternehmen mithilfe pr\u00e4diktiver Analysen einzigartige Kundenerlebnisse bieten und Kunden jederzeit und \u00fcberall das bieten, was sie wollen und brauchen.<\/p>\n

Wir untersuchen das Potenzial der Hyperpersonalisierung in der Fertigung und wie sie den Sektor ver\u00e4ndern wird.<\/p>\n

3 Vorteile der Hyperpersonalisierung f\u00fcr Hersteller<\/h2>\n

Es gibt mehrere Vorteile<\/a> dass Hyperpersonalisierung Unternehmen unter anderem ein verbessertes Kundenerlebnis und eine h\u00f6here Effizienz bietet und weniger Abfall<\/a>.<\/p>\n

Verbessertes Kundenerlebnis<\/h3>\n

Das Hauptziel der Hyperpersonalisierung ist die Verbesserung und Aufwertung des gesamten Kundenerlebnisses. Dies f\u00fchrt zu besseren Kundenbeziehungen, einem h\u00f6heren Customer Lifetime Value, h\u00f6herer Markentreue und vielem mehr. Viele F\u00fchrungskr\u00e4fte sind sich der Bedeutung des Kundenerlebnisses bereits bewusst. 97% von ihnen stimmen darin \u00fcberein, dass Customer Experience Management f\u00fcr die Kundenbindung und den Erhalt dauerhafter Beziehungen unerl\u00e4sslich ist.<\/p>\n

In der Fertigung kommen fortschrittliche KI und pr\u00e4diktive Datenanalyse ins Spiel \u2013 Hersteller k\u00f6nnen die Leistungsf\u00e4higkeit von Industrie 4.0-Technologien nutzen und diese L\u00f6sungen zur Weiterentwicklung ihrer Abl\u00e4ufe einsetzen. So k\u00f6nnen sie neue Prozesse entwickeln, um Kundenanforderungen pr\u00e4ziser zu erf\u00fcllen und engere Kundenbeziehungen aufzubauen.<\/p>\n

Dank der zunehmenden Individualisierbarkeit und Hyperpersonalisierung durch neue Technologien k\u00f6nnen Hersteller neue Erlebnisse schaffen, die ihren Kunden ein Gef\u00fchl von Autonomie vermitteln und eine st\u00e4rkere emotionale Bindung schaffen. Diese emotionale Bindung st\u00e4rkt nachweislich nicht nur die Loyalit\u00e4t, sondern erh\u00f6ht auch die Wiederkehrquote der Unternehmen, da diese Kunden doppelt so viel ausgeben wie nicht engagierte Kunden. Auch wenn diese Personalisierung mehr kostet, bietet ihnen die Vorstellung, dass Produktions- und Konfigurationsentscheidungen vom Kunden getroffen werden, ein st\u00e4rkeres Gef\u00fchl der Eigenverantwortung<\/a>.<\/p>\n

H\u00f6here Produktionseffizienz und Flexibilit\u00e4t bei reduziertem Abfall<\/h3>\n

Aus Sicht der Lieferkette und Logistik bieten IIoT-Konnektivit\u00e4tsl\u00f6sungen und -Ger\u00e4te wie fortschrittliche digitale Sensoren sowie intelligente Maschinen und Systeme zahlreiche Vorteile, darunter intelligente Aufgabenautomatisierung, erh\u00f6hte Flexibilit\u00e4t und eine bessere Transparenz der Betriebsabl\u00e4ufe.<\/p>\n

Durch die Einbeziehung von Hyperpersonalisierung kann die Produktion noch effizienter werden, da Waren nach Kundenspezifikationen und -anforderungen hergestellt werden, wodurch das Risiko von \u00dcberproduktion und \u00dcberbest\u00e4nden verringert wird. Wir sehen dies bereits in bestimmten Produktionslinien in kleineren Mikrofabrik<\/a> Setups, die agiler sind und sich schnell an ver\u00e4nderte Anforderungen anpassen k\u00f6nnen.<\/p>\n

Verbesserte Produktqualit\u00e4t, die den individuellen Bed\u00fcrfnissen der Kunden gerecht wird<\/h3>\n

Dar\u00fcber hinaus besteht das Potenzial, durch die pr\u00e4zise Erf\u00fcllung der Kundenanforderungen die Qualit\u00e4t der Waren zu verbessern, was zu einer h\u00f6heren Kundenzufriedenheit f\u00fchrt und somit ebenfalls zu einem positiven Kundenerlebnis beitr\u00e4gt.<\/p>\n

Hersteller erhalten zudem einen besseren \u00dcberblick \u00fcber den Zeitbedarf f\u00fcr die Herstellung kundenspezifischer Produkte und k\u00f6nnen so ihre Produktionspl\u00e4ne optimieren. Dar\u00fcber hinaus erm\u00f6glicht pr\u00e4diktive Analytik intelligente Prognosen, um sicherzustellen, dass wichtige Komponenten oder Materialien effizient ersetzt werden k\u00f6nnen, wodurch Abfall und Ausfallzeiten reduziert werden.<\/p>\n

Die Herausforderungen der Implementierung von Hyperpersonalisierung in der Fertigung<\/h2>\n

Zwar bietet die Hyperpersonalisierung klare Vorteile, doch es gibt auch Fallstricke und Herausforderungen, wie etwa Bedenken hinsichtlich der Datenlage, Schwierigkeiten bei der Implementierung und der Bereitschaft, KI-Kenntnisse zu erwerben.<\/p>\n

Datenschutzbedenken und Sicherheit<\/h3>\n

IIoT und Big Data spielen eine entscheidende Rolle bei der Erm\u00f6glichung von Hyperpersonalisierung. Angesichts der immensen Datenmenge, die erfasst und gespeichert wird, m\u00fcssen Unternehmen jedoch die Datenqualit\u00e4t im Auge behalten und sicherstellen, dass sie \u00fcber umfassende Analysetools verf\u00fcgen, um Daten in umsetzbare Ergebnisse zu \u00fcbersetzen. Dies f\u00e4llt nicht allen Organisationen leicht, insbesondere wenn sie nicht \u00fcber die richtigen Systeme zur genauen und konsistenten Dateninterpretation verf\u00fcgen.<\/p>\n

Ein weiteres wichtiges Thema ist Datenschutz und -sicherheit. Hersteller m\u00fcssen sicherstellen, dass sie \u00fcber ausreichend starke Sicherheitsma\u00dfnahmen zum Schutz der Daten verf\u00fcgen und gleichzeitig die erforderlichen Genehmigungen einholen, bevor sie Kundendaten gem\u00e4\u00df internationalen Vorschriften wie dem sammeln und verwenden d\u00fcrfen. Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO)<\/a>.<\/p>\n

Schwierigkeiten bei der Umsetzung<\/h3>\n

Hyperpersonalisierung erfordert die Integration verschiedener Technologien. Die Synergie zwischen Datenanalyse, Automatisierungssystemen und anderen IIoT-Tools kann komplex sein, wenn das Unternehmen die notwendigen Schritte noch nicht abgeschlossen hat. digitale Transformation<\/a> oder m\u00fcssen mit einer alten und veralteten Infrastruktur zurechtkommen, die mit diesen Systemen nicht kompatibel ist.<\/p>\n

Dar\u00fcber hinaus kann die digitale Transformation f\u00fcr einige Unternehmen teuer sein. Es ist berichtet<\/a> dass die durchschnittlichen Kosten der digitalen Transformation rund 1TP5B27,5 Millionen US-Dollar erreichen k\u00f6nnen, w\u00e4hrend ein weiterer Bericht<\/a> 80% dieser Projekte waren erfolglos und kosteten die Unternehmen zus\u00e4tzlich 4,55 Millionen US-Dollar. Diese Kosten sind so hoch, dass sie Unternehmen von solch gro\u00dfen Ver\u00e4nderungen abhalten, insbesondere wenn sie keinen Fahrplan haben oder Transformationsrahmen<\/a> vorhanden, um sie auf ihrem Transformationsprozess zu begleiten.<\/p>\n

Mangel an qualifizierten KI-Mitarbeitern und Schulungen<\/h3>\n

Die Implementierung von Hyperpersonalisierung erfordert qualifizierte Mitarbeiter, die in Data Science, KI und Advanced Analytics geschult sind. Viele Hersteller verf\u00fcgen m\u00f6glicherweise nicht \u00fcber die daf\u00fcr notwendigen Schulungsprogramme oder die entsprechende Personalvorbereitung.<\/p>\n

F\u00fchrungskr\u00e4fte sind sich auch bewusst, dass es an KI-Kompetenzen mangelt und diese angegangen werden m\u00fcssen. Aktueller Bericht<\/a> Dies zeigt, dass nur 201 bis 40 Prozent der Technologiemanager von den F\u00e4higkeiten ihrer Mitarbeiter im Bereich maschinelles Lernen und KI \u00fcberzeugt sind. In einer anderen Umfrage gaben 411 bis 40 Prozent der Befragten an, dass fehlende KI-Kenntnisse sie an weiterem Wachstum hindern.<\/p>\n

Ist es nur ein Trend?<\/h2>\n

Die Einf\u00fchrung von Hyperpersonalisierung als Fertigungsm\u00f6glichkeit bietet zweifellos erhebliche Vorteile. Hersteller, die Hyperpersonalisierung implementieren k\u00f6nnen, k\u00f6nnen sich auf positive Ergebnisse in Form von gesteigerter Produktivit\u00e4t und verbessertem Kundenerlebnis freuen.<\/p>\n

Um die Vorteile der Hyperpersonalisierung voll auszusch\u00f6pfen, ben\u00f6tigen Hersteller die richtigen Industrie 4.0-Technologien und -Plattformen, die sie bei ihrer digitalen Transformation unterst\u00fctzen. Transformationsrahmen wie die Smart Industry Readiness Index (SIRI)<\/a>Mit den dazugeh\u00f6rigen Tools wie der Bewertungsmatrix und der Priorisierungsmatrix sind sie der ideale Ausgangspunkt f\u00fcr Unternehmen, um Bereiche zu identifizieren, die gest\u00e4rkt werden m\u00fcssen, und Schwachstellen zu identifizieren, die verbessert werden m\u00fcssen. Erfahren Sie mehr dar\u00fcber, wie Smart Industry Readiness Index<\/a> kann Ihrem Unternehmen dabei helfen, seine intelligenten Fertigungskapazit\u00e4ten weiterzuentwickeln, sodass Sie die Hyperpersonalisierung nutzen k\u00f6nnen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

While hyper-personalisation in manufacturing isn\u2019t new, it is certainly in sharper focus thanks to new digital capabilities introduced by Industry 4.0. As a game-changing period in the manufacturing timeline, Industry 4.0 has introduced several advanced technologies such as artificial intelligence (AI), Industrial Internet of Things (IIoT), automation and big data in an attempt to optimise […]<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":35263,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[17],"tags":[],"class_list":["post-16967","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-thought-leadership"],"acf":{"topic":"digitalisation"},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/incit.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/16967","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/incit.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/incit.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=16967"}],"version-history":[{"count":6,"href":"https:\/\/incit.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/16967\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":38593,"href":"https:\/\/incit.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/16967\/revisions\/38593"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/35263"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/incit.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=16967"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=16967"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=16967"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}