Im goldenen Zeitalter der Digitalisierung z\u00e4hlt die Fertigungsindustrie zu den datenintensivsten Branchen weltweit. Laut Forbes generieren Hersteller j\u00e4hrlich durchschnittlich 1,9 Petabyte.<\/p>\n
Da KI eine Schl\u00fcsselrolle 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 Baupl\u00e4ne und Echtzeit-Leistungsdaten aller Maschinen in einer Fabrik entspricht, die seit \u00fcber einem Jahrhundert ununterbrochen in Betrieb ist.<\/p>\n
Die von den Herstellern generierte Datenmenge ist zwar erstaunlich, verdeutlicht aber gleichzeitig das entscheidende Problem, vor dem die Hersteller derzeit bei der L\u00f6sung des Datenflut-Dilemmas stehen, und zeigt, warum sie jetzt handeln m\u00fcssen.<\/p>\n
F\u00fchrungskr\u00e4fte, nicht nur CIOs, haben einen kritischen Wendepunkt erreicht und m\u00fcssen nun zusammenkommen, um sicherzustellen, dass ihr Fertigungsunternehmen mit der Menge und dem Volumen komplexer Daten, die t\u00e4glich generiert und gespeichert werden, zurechtkommt.<\/p>\n
Forbes berichtet, dass rund 90 Prozent der weltweiten Daten allein in den letzten zwei Jahren generiert wurden. Dies ist ein relativ neues Ph\u00e4nomen. Laut McKinsey & Co. ist diese rasante Datengenerierung vor allem auf KI und andere moderne Technologien, Computertechnik, Konnektivit\u00e4t durch Digitalisierung und Cloud-Migration zur\u00fcckzuf\u00fchren.<\/p>\n
Branchenexperten sind sich einig, dass dies f\u00fcr f\u00fchrende Unternehmen in der Fertigungsindustrie sowohl eine Herausforderung als auch eine Chance darstellt. Sie sp\u00fcren zunehmend die Dringlichkeit, ihre Datenprobleme anzugehen, bevor sich die Situation verschlechtert.<\/p>\n
Erweiterte Datenanalysen sind ein entscheidender Teil der L\u00f6sung, um Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse umzuwandeln und so bessere Entscheidungen und Gesch\u00e4ftsergebnisse zu erzielen \u2013 \u00e4hnlich wie bei der Raffination von Erzen zu Edelmetallen.<\/p>\n
Die Ironie besteht darin, dass Ihre Daten bereits wichtige Erkenntnisse liefern. Die wahre Herausforderung besteht jedoch darin, diese Erkenntnisse freizusetzen.<\/p>\n
Laut einer aktuellen Studie des Manufacturing Leadership Council vertrauen die meisten Hersteller ihren Daten nicht. Nur 25 Prozent der Befragten sind davon \u00fcberzeugt, dass \u00fcberhaupt die richtigen Daten erfasst werden. Und weniger als die H\u00e4lfte ist sich des finanziellen Werts ihrer Daten bewusst.<\/p>\n
Zu den weiteren gr\u00f6\u00dften Herausforderungen f\u00fcr Hersteller z\u00e4hlen die Entschl\u00fcsselung 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).<\/p>\n
Trotz dieser Herausforderungen erkennen 95 Prozent der Hersteller an, dass ihre Daten gro\u00dfes Potenzial bergen und ihnen erm\u00f6glichen, schneller bessere Entscheidungen zu treffen. Fast 90 Prozent stimmen zu, dass Daten f\u00fcr ihre Wettbewerbsf\u00e4higkeit \u201eunverzichtbar\u201c sein werden. Sie wissen also, was auf dem Spiel steht, wenn sie jetzt nicht handeln. Leichter gesagt als getan: F\u00fchrungskr\u00e4fte in der Fertigung k\u00e4mpfen darum, den Betrieb aufrechtzuerhalten, den Personalbedarf zu decken und die Marktposition ihres Unternehmens zu sichern.<\/p>\n
Es ist klar, dass es eine Herausforderung sein wird, diese Hindernisse zu \u00fcberwinden. Der Schl\u00fcssel liegt jedoch in der erweiterten Analytik, die es Herstellern erm\u00f6glicht, unzusammenh\u00e4ngende Daten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln, die die Entscheidungsfindung aller Beteiligten unterst\u00fctzen.<\/p>\n
Die erfolgreiche Bew\u00e4ltigung der Datenflut in der Fertigung ist der Schl\u00fcssel zu mehr Effizienz, Kosteneinsparungen und \u2013 wohl am wichtigsten \u2013 verbesserter Entscheidungsfindung. Datenanalyse geht jedoch dar\u00fcber hinaus und liefert Herstellern in Echtzeit eine F\u00fclle wertvoller Informationen. Hier sind f\u00fcnf bahnbrechende M\u00f6glichkeiten, wie Hersteller Datenanalyse nutzen.<\/p>\n
Datenanalysen k\u00f6nnen Ger\u00e4teausf\u00e4lle vorhersehen, bevor sie auftreten. Dies f\u00fchrt zu kostspieligen Ausfallzeiten und verbessert die Effizienz. Deloitte unterst\u00fctzte 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 \u00fcber J\u00e4hrliche Leistungen in H\u00f6he von $100 Millionen USD<\/a> durch die Freigabe von Kapazit\u00e4ten in 150 Einrichtungen.<\/p>\n Datenanalysen k\u00f6nnen eine gleichbleibende Produktqualit\u00e4t gew\u00e4hrleisten, indem sie M\u00e4ngel erkennen, bevor diese das Werk verlassen. General Electric nutzte Datenanalysen beispielsweise, um potenzielle M\u00e4ngel an Produkten zu erkennen, bevor diese die Kunden erreichten. Dadurch konnte die Fehlerquote um 50 Prozent gesenkt werden.<\/p>\n Analysen bieten erhebliche Optimierungsm\u00f6glichkeiten f\u00fcr Lieferkette und Logistik und verbessern Transparenz und Kontrolle. Laut Ernst and Young (EY) konnte SmartMaps\u2122 durch den Einsatz von Datenanalysen seine Daten effektiv auswerten und so seine Lieferkette transformieren. Dies f\u00fchrte zu einem potenziellen Kostensenkungspotenzial von 51 bis 151 TP3T.<\/p>\n Prognostizieren Sie die Nachfrage mit h\u00f6chster Pr\u00e4zision und vermeiden Sie so Fehlbest\u00e4nde und \u00dcberproduktion. 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 f\u00fchrte.<\/p>\n Datenanalysen k\u00f6nnen F\u00fchrungskr\u00e4fte st\u00e4rken, indem sie Daten in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln und eine Kostenprofilierung erm\u00f6glichen, die datenbasierte Entscheidungen erm\u00f6glicht und Ergebnisse optimiert.<\/p>\n Als Ergebnis einer datengesteuerten Kultur verzeichnet ein Videospielhersteller, den EY w\u00e4hrend seiner Datentransformation unterst\u00fctzt hat, laut Berichten effizientere Abl\u00e4ufe, eine h\u00f6here Kundenzufriedenheit und eine niedrigere Fluktuationsrate.<\/p>\n Daten sind in der neuen Fertigungswelt das A und O, und die f\u00fchrenden Unternehmen werden diejenigen sein, die datengesteuert arbeiten. Um wettbewerbsf\u00e4hig zu bleiben, m\u00fcssen Hersteller betriebs\u00fcbergreifend mehr datenbasierte Entscheidungen treffen, auch in Bereichen wie Investitionen, Richtlinien und allgemeinen Gesch\u00e4ftsstrategien.<\/p>\n Es stimmt zwar, dass man nicht messen kann, was man nicht verbessern kann, aber die Datenanalyse hilft Ihnen, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, die kontinuierliche Verbesserung<\/a>Auf diese Weise k\u00f6nnen Sie Bereiche mit hoher Auswirkung identifizieren und Ihr Team in die Lage versetzen, faktenbasierte Entscheidungen zu treffen.<\/p>\n Dieser Ansatz f\u00fchrt zu Gesch\u00e4ftsergebnissen, die von einer beschleunigten digitalen Transformation bis hin zu verbesserten nachhaltigen Praktiken und verbesserten ESG-Ratings reichen.<\/p>\n Dies ist besonders wichtig im verarbeitenden Gewerbe, einem Sektor, der weltweit zu den datenintensivsten geh\u00f6rt. Wenn f\u00fchrende Unternehmen im verarbeitenden Gewerbe wissen, wie sie das Potenzial ihrer Daten voll aussch\u00f6pfen, k\u00f6nnen sie H\u00f6chstleistungen erzielen und ihre Mitbewerber \u00fcbertreffen.<\/p>\n Mit einer innovativen Datenanalyseplattform k\u00f6nnen F\u00fchrungskr\u00e4fte ihr Fertigungsgesch\u00e4ft umgestalten, um neue Datenpunkte freizusetzen, die tiefere Einblicke in ihre Gesch\u00e4ftsineffizienzen bieten, um Bereiche mit hohem Verbesserungspotenzial zu identifizieren und Ergebnisse weltweit mit Branchenkollegen zu vergleichen.<\/p>\nQualit\u00e4tskontrolle und Abfallreduzierung<\/h3>\n
Optimierung der Lieferkette, Kostensenkung<\/h3>\n
Bedarfsprognose und Bestandsoptimierung<\/h3>\n
Datengesteuerte Entscheidungsfindung (DDDM) und Kostenprofilierung<\/h3>\n
Werden Sie zum datengesteuerten Hersteller: So beschleunigen Sie Ihre digitale Transformation<\/h2>\n