{"id":35631,"date":"2025-04-14T09:30:15","date_gmt":"2025-04-14T01:30:15","guid":{"rendered":"https:\/\/incit.org\/?p=35631"},"modified":"2025-04-21T14:25:49","modified_gmt":"2025-04-21T06:25:49","slug":"data-driven-or-data-delayed-how-manufacturers-can-leverage-advanced-analytics-to-unlock-data-driven-insights","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/incit.org\/de\/thought-leadership\/data-driven-or-data-delayed-how-manufacturers-can-leverage-advanced-analytics-to-unlock-data-driven-insights\/","title":{"rendered":"Datengesteuert oder datenverz\u00f6gert? Wie Hersteller Advanced Analytics nutzen k\u00f6nnen, um datengesteuerte Erkenntnisse zu gewinnen"},"content":{"rendered":"

Wir leben in einer daten\u00fcberfluteten Welt, und Hersteller tun ihr Bestes, um sich darin zurechtzufinden. Laut einer Forrester-Studie haben jedoch erstaunliche 98 Prozent der Hersteller Schwierigkeiten, ihre Daten optimal zu nutzen. Nicken Sie zustimmend, weil Ihnen das bekannt vorkommt? Sie sind nicht allein \u2013 die Datenmenge, die F\u00fchrungskr\u00e4fte verwalten m\u00fcssen, nimmt mit alarmierender Geschwindigkeit zu. fast 50 Prozent der Befragten<\/a> Sie geben an, dass sich ihr Datenvolumen verdoppelt hat und dass sie in den n\u00e4chsten f\u00fcnf Jahren, bis 2030, mit einer Verdreifachung rechnen. Das Problem ist jedoch nicht nur der Daten\u00fcberschuss, sondern auch der Mangel an effektiver Analyse.<\/p>\n

In der Fertigung sind Daten nicht nur eine Ressource \u2013 sie sind der Katalysator f\u00fcr beispiellose Produktivit\u00e4ts- und Rentabilit\u00e4tssteigerungen. McKinsey & Co. unterstreicht die transformative Kraft der Analytik in der Branche. Bisher mangelte es den Herstellern an IT-Kapazit\u00e4ten. Durch den Einsatz fortschrittlicher Analytik k\u00f6nnen sie ihre Daten nun gewinnbringend einsetzen, beispielsweise zur Verbesserung ihrer Prozesse \u2013 von der Rohstoffbeschaffung bis zum Verkauf der fertigen Produkte.<\/p>\n

Erweiterte Analysen unterst\u00fctzen Hersteller auch dabei, bisher verborgene Probleme zu l\u00f6sen, wie etwa versteckte Engp\u00e4sse oder unrentable Produktionslinien. Aber was ebenso wichtig ist: Analysen erm\u00f6glichen es Fertigungsleitern, Erkenntnisse in Echtzeit zu nutzen, um faktenbasierte Entscheidungen zu treffen und den Wandel voranzutreiben.<\/p>\n

Unzul\u00e4ngliche Analysen behindern den Fertigungsbetrieb, f\u00fchren zu schlechten Entscheidungen und hemmen Innovationen, da sie kritische Datenherausforderungen nicht bew\u00e4ltigen. Eine Deloitte-Studie zeigt, dass fast 70 Prozent der Hersteller<\/a> identifizieren Probleme wie Datenqualit\u00e4t, Kontextualisierung und Validierung als gro\u00dfe Hindernisse f\u00fcr die Implementierung von KI, aber robuste Analysen sind f\u00fcr die \u00dcberwindung dieser Hindernisse unerl\u00e4sslich.<\/p>\n

Die wichtigsten Herausforderungen der Fertigungsanalyse heute verstehen<\/h2>\n

Der letzte Wandel in der Fertigungsindustrie war die Einf\u00fchrung der Automatisierung Mitte des 20. Jahrhunderts, die die Produktion und die gesamte Branche revolutionierte. Heute steht die Analytik an der Spitze einer weiteren Revolution und kann \u00fcberw\u00e4ltigende Datenmengen in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln und so den Fertigungssektor von der Fertigung bis zur Fertigung transformieren. Leider w\u00e4chst die Datenmenge in der Fertigung rasant, beschleunigt durch KI. Dies versch\u00e4rft ein bereits erhebliches Problem: zu viele Daten, zu wenig Zeit oder manchmal auch zu wenig Know-how f\u00fcr deren Analyse.<\/p>\n

Ein Bericht des Manufacturing Leadership Council ergab, dass fast drei Viertel der Hersteller bei der manuellen Dateneingabe immer noch auf Tabellenkalkulationen (!!!) angewiesen sind, w\u00e4hrend weitere 68 Prozent diese weiterhin zur Datenanalyse nutzen. Hinzu kommt die Frage, ob die Daten \u00fcberhaupt vertrauensw\u00fcrdig sind. F\u00fcr viele lautet die Antwort \u201enein\u201c, denn nur 251.000.000 Hersteller haben gro\u00dfes Vertrauen in ihre Daten. Weitere Herausforderungen im Umgang mit Daten sind unterschiedliche Systeme zur Datenspeicherung (531.000.000), Schwierigkeiten beim Datenzugriff (281.000.000) und mangelnde F\u00e4higkeiten zur effektiven Datenanalyse (281.000.000).<\/p>\n

Diese Herausforderungen bleiben bestehen und unterstreichen den dringenden Bedarf der Hersteller an fortschrittlicher Analytik. Robuste Analysetools arbeiten mit einer Geschwindigkeit, die weder Tabellenkalkulation noch Mensch erreichen k\u00f6nnen. So k\u00f6nnen Hersteller die Datenintegration optimieren und die Datenqualit\u00e4t sicherstellen. Forbes berichtet, dass Daten die Grundlage f\u00fcr die Zukunft der Fertigung bilden sollten. Die richtigen Daten in Kombination mit ausgefeilter Analytik erm\u00f6glichen es Herstellern und verschiedenen Beteiligten, fundiertere Entscheidungen zu treffen und so ihr Unternehmen nicht nur zukunftssicher zu machen, sondern auch Chancen zu nutzen und Schwachstellen zu minimieren.<\/p>\n

Warum analysebasierte Strategien der Schl\u00fcssel zum Erfolg sind \u2013 Ihre Top 5 Essentials<\/h2>\n

Erweiterte Analysen k\u00f6nnen sowohl Herausforderungen als auch Chancen mit sich bringen. Die Vorteile sind jedoch deutlich gr\u00f6\u00dfer, wenn F\u00fchrungskr\u00e4fte in wichtigen, bisher unvorstellbaren Betriebsbereichen echte Transformationen erfolgreich umsetzen. Dazu geh\u00f6ren Qualit\u00e4tsverbesserungen, Leistungs- und Ertragssteigerungen, Kostensenkungen und die Optimierung von Lieferketten. So k\u00f6nnen F\u00fchrungskr\u00e4fte diese Strategien nutzen, um Datenherausforderungen zu meistern:<\/p>\n

1. Vergessen Sie Tabellenkalkulationen und setzen Sie auf einen einheitlichen, analysegest\u00fctzten Ansatz:<\/h3>\n

Veraltete Tabellenkalkulationen k\u00f6nnen den Anforderungen der modernen Fertigung nicht mehr gerecht werden. Analytics profitiert von einem einheitlichen Datenansatz. Gartner ist \u00fcberzeugt, dass Hersteller \u00fcber ein \u201eorchestriertes Framework und Prozesse verf\u00fcgen m\u00fcssen, um strukturierte und unstrukturierte Daten zu entwickeln, zu pflegen, zu aktualisieren und anzubieten\u201c. Wir gehen jedoch noch einen Schritt weiter und fordern eine einheitliche Strategie. Fortschrittliche Analytics stellt sicher, dass alle auf einer einzigen zuverl\u00e4ssigen Datenquelle arbeiten, Silos aufbrechen und alle Abl\u00e4ufe optimieren.<\/p>\n

2. Beenden Sie die Verwendung veralteter Prozesse und investieren Sie in fortschrittliche Analysen und KI:<\/h3>\n

Laut Deloitte ist der Zugang zu hochwertigen Daten eine Voraussetzung f\u00fcr die Einf\u00fchrung von KI. Drei Viertel der Befragten gaben an, verst\u00e4rkt in das Datenlebenszyklusmanagement investiert zu haben, um ihre Strategie f\u00fcr generative KI zu unterst\u00fctzen. Analytische Plattformen sind ebenfalls von entscheidender Bedeutung, da sie pr\u00e4diktive und pr\u00e4skriptive Analysen nutzen k\u00f6nnen, um Muster aufzudecken, Prozesse zu optimieren und zuk\u00fcnftige Herausforderungen zu antizipieren. Dies erm\u00f6glicht datenbasierte Entscheidungen.<\/p>\n

3. Beheben Sie Datenmisstrauen und nutzen Sie Analysen, um Datenqualit\u00e4t und -verwaltung sicherzustellen:<\/h3>\n

Laut Gartner-Studien m\u00fcssen Hersteller sicherstellen, dass sie eine skalierbare, wertorientierter Datenaustauschprozess<\/a> um die Nutzung vielf\u00e4ltiger IT- und Gesch\u00e4ftsdaten f\u00fcr Gesch\u00e4ftsentscheidungen zu erm\u00f6glichen. \u201eDurch die Anwendung von Prinzipien der Daten- und Analyse-Governance k\u00f6nnen CIOs die erforderliche Datenqualit\u00e4t f\u00fcr den Datenaustausch in komplexen \u00d6kosystemen gew\u00e4hrleisten.\u201c<\/p>\n

4. Beenden Sie das Silo-Chaos mit analytikbasierter Transparenz:<\/h3>\n

Wenn Daten \u00fcber Silos hinweg fragmentiert sind, kann dies beispielsweise die Qualit\u00e4tskontrolle beeintr\u00e4chtigen. Dies erschwert gr\u00fcndliche Analysen und erschwert die Suche nach den Ursachen von Fehlern und Ineffizienzen. Auch verz\u00f6gerte Entscheidungsfindungen k\u00f6nnen ein unerw\u00fcnschtes Nebenprodukt sein. Erweiterte Analysen k\u00f6nnen sicherstellen, dass Datensilos die Betriebseffizienz nicht mehr beeintr\u00e4chtigen. Sie nutzen unzusammenh\u00e4ngende Informationen und wandeln sie in zusammenh\u00e4ngende Erkenntnisse um, um qualitativ bessere Produkte, optimierte Prozesse und schnellere, intelligentere Entscheidungen zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n

5. Weniger Nachdenken, mehr Automatisierung und Echtzeit\u00fcberwachung:<\/h3>\n

Fortschrittliche Sensoren, Maschinen\u00fcberwachungstools und automatisierte Berichtssysteme erm\u00f6glichen es Herstellern, Daten in Echtzeit zu erfassen und zu analysieren. Mithilfe von Analysen lassen sich daraus umsetzbare Erkenntnisse gewinnen, die Prozesse optimieren und Probleme fr\u00fchzeitig erkennen. Die Kombination aus Echtzeitdaten und Analysen erm\u00f6glicht es Herstellern, die Effizienz zu steigern, Ausfallzeiten zu reduzieren und Probleme schnell zu beheben.<\/p>\n

Von der Strategie zur Realit\u00e4t: Wie ein Kunde mit fortschrittlicher Analytik Millionen freisetzte<\/h2>\n

In dieser datengetriebenen Welt kann Analytik transformative Effekte haben und Datenstrategien in umsetzbare Ergebnisse verwandeln. Laut Deloitte implementierte Daimler Trucks Asia gemeinsam mit Deloitte eine proaktive Sensorplattform, die strukturierte und unstrukturierte Daten analysierte und so die Vorhersage und Priorisierung von Qualit\u00e4tsproblemen 13 Monate fr\u00fcher erm\u00f6glichte. Innerhalb von zwei Jahren sparte dieser analytisch orientierte Ansatz dem Kunden $8 Millionen<\/a> bei Garantiekosten und unterstreicht, wie leistungsstark Analysen sein k\u00f6nnen. Sie stellen sicher, dass Fertigungsleiter bisher verborgene Erkenntnisse aufdecken, Herausforderungen proaktiv l\u00f6sen und messbaren Gesch\u00e4ftswert freisetzen.<\/p>\n

Handeln Sie jetzt oder geraten Sie ins Hintertreffen \u2013 warum eine analytisch orientierte Denkweise so wichtig ist<\/h2>\n

Angesichts der alarmierenden Datenflut stehen F\u00fchrungskr\u00e4fte in der Fertigungsindustrie an einem Wendepunkt. Sie m\u00fcssen sich den Herausforderungen nicht nur stellen, sondern auch die Chancen mithilfe von Analytics nutzen. Das Zeitfenster f\u00fcr Ma\u00dfnahmen wird immer enger. F\u00fchrungskr\u00e4fte m\u00fcssen daher jetzt handeln, um das Potenzial ihrer Daten mithilfe fortschrittlicher Analysen auszusch\u00f6pfen und so wettbewerbsf\u00e4hig zu bleiben. Durch die Implementierung fortschrittlicher Analysen k\u00f6nnen F\u00fchrungskr\u00e4fte Erkenntnisse gewinnen, die schnellere Entscheidungen erm\u00f6glichen, strategische Investitionen vorantreiben, Richtlinien gestalten und die Einf\u00fchrung innovativer Technologien optimieren.<\/p>\n

Nach der Zusammenarbeit mit einem Smart-Manufacturing-Experten wie INCIT k\u00f6nnen Fertigungsleiter nach einer digitalen Reifegrad- oder ESG-Bewertung durch den Smart Industry Readiness Index (SIRI) oder den Consumer Sustainability Industry Readiness Index (COSIRI) Analysel\u00f6sungen wie XIRI-Analytics nutzen, um neue datenbasierte Erkenntnisse zu gewinnen und so Wege zur kontinuierlichen Verbesserung zu erschlie\u00dfen. XIRI-Analytics erm\u00f6glicht Herstellern datenbasierte Entscheidungsfindung, globales Benchmarking, Kostenprofilierung und Treibhausgasprofilierung, um Effizienz, Wettbewerbsf\u00e4higkeit und Nachhaltigkeit zu steigern.<\/p>\n

Die Plattform generiert und aggregiert relevante Daten f\u00fcr eine eingehende Analyse und entwickelt sich zu einem transformativen Instrument mit weitreichenden Vorteilen f\u00fcr Unternehmen und verschiedene Interessengruppen, darunter Regierungen, politische Entscheidungstr\u00e4ger, private Unternehmen, Finanzinstitute und Beteiligungsgesellschaften. Weitere Informationen finden Sie auf der INCIT-Website<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Die Welt ist voller Daten, und Hersteller tun ihr Bestes, um sich darin zurechtzufinden. Laut einer Studie von Forrester haben jedoch sage und schreibe 98 Prozent der Hersteller Schwierigkeiten, ihre Daten optimal zu nutzen. Nicken Sie zustimmend, weil Ihnen das bekannt vorkommt? Sie sind nicht allein \u2013 die Datenmenge, die F\u00fchrungskr\u00e4fte verwalten m\u00fcssen [\u2026]<\/p>","protected":false},"author":3,"featured_media":35632,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[17],"tags":[],"class_list":["post-35631","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-thought-leadership"],"acf":{"topic":"data analytics"},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/incit.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/35631","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=35631"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/incit.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/35631\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":35634,"href":"https:\/\/incit.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/35631\/revisions\/35634"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/35632"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/incit.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=35631"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=35631"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=35631"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}