Prozessverbesserung und neue Geschäftsmodelle mit Big Data

Die Digitalisierung als alternativlose Chance für etablierte Unternehmen

Ein Zettabyte ist eine Zahl mit 21 Nullen. Studien gehen davon aus, dass das Volumen der jährlich generierten digitalen Datenmenge im Jahr 2025 weltweit 163 Zettabyte betragen wird und damit etwa zehnmal mehr als heute. Die Datenmengen, die während des Produktionsprozesses und der Nutzungsphase industrieller Produkte anfallen, sind enorm und werden in einer ähnlichen Größenordnung ansteigen. Das Potenzial der Nutzung der aus diesen Daten gewonnenen Informationen ist dabei schwer vorstellbar. Im globalen Wettbewerb können aber nur die Unternehmen bestehen, die diese Potenziale nutzen und es schaffen, gegen sinkende Gewinnmargen anzukämpfen und sich von ihren Wettbewerbern abzugrenzen. Big Data kann dabei sowohl die eigenen Prozesse verbessern und effektiver gestalten als auch das Fundament neuer, innovativer Service-Geschäftsmodelle sein, die weit über das klassische After-Sales-Geschäft hinausgehen. Traditionelle Unternehmen im Maschinen- und Anlagenbau müssen sich der Tatsache bewusst sein, dass gute Produkte allein nicht mehr ausreichen, um langfristig erfolgreich zu sein. Es muss das Ziel sein, die Digitalisierung nicht als Gefahr zu sehen, sondern sie für sich zu nutzen. Wenn es nicht gelingt die Möglichkeiten, die Big Data bietet, selbst zu nutzen, um die eigenen Prozesse zu verbessern, bestehende Geschäftsmodelle weiterzuentwickeln und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln, werden Start-ups diese Rolle übernehmen und die Geschäftsmodelle bestehender Unternehmen kannibalisieren. Es besteht die Gefahr zu einem Zulieferer in einer zunehmend digitalisierten Branche degradiert zu werden.

TCW unterstützt bei der Bewertung und Entwicklung von Geschäftsmodellen

Während das Bewusstsein über den Wert von Daten in den Unternehmen zunehmend wächst, stellt sich dennoch die Frage, woran es liegt, dass viele Unternehmen zögern oder gar daran scheitern, Big Data erfolgreich für sich zu nutzen. Insbesondere in kleinen und mittleren Unternehmen im Maschinen- und Anlagenbau ist der Einsatz von Big Data-Methoden noch immer verhalten. In unseren Beratungsprojekten stellen wir häufig fest, dass es vor allem Unklarheiten über:

• die notwendigen und vorhandenen Datenquellen,
• die Auslegung der notwendigen Dateninfrastruktur,
• die benötigten Verfahren zur Datenauswertung und
• die Identifikation geeigneter Anwendungsfälle

sind, welche die Entwicklung bremsen.

Unser ganzheitlicher Beratungsansatz konzentriert sich genau auf die Beseitigung dieser Unklarheiten und liefert Methoden und Tools, welche die Unternehmen bei der Beantwortung der kritischen Fragen unterstützen. Unser bewährtes und interdisziplinär ausgerichtetes Workshop-Konzept unterstützt dabei, Datensilos, die in getrennten Systemen existieren, aufzubrechen, Schnittstellen zu identifizieren und so Data Warehouses oder Data Lakes entstehen zu lassen. Impulsvorträge zu aktuellen Trends und Technologien, Kreativtechniken und agilen Methoden schaffen dabei die notwendige, innovative Atmosphäre, um eine Sensitivität für Big Data-Anwendungsfälle zu entwickeln. Das von TCW entwickelte IT-Tool zur Analyse und Bewertung des individuellen Big Data-Reifegrads unterstützt die Unternehmen zusätzlich bei der wissenschaftlich fundierten Erfassung des Ist-Reifegrads in Bezug auf die vorhandenen Big Data-Fähigkeiten und liefert gleichzeitig Hinweise darauf, welche situativen Handlungsoptionen für das Unternehmen sinnvoll sind.

In der Praxis steigert Big Data die Produkteffizienz und Zahlungsbereitschaft

In einem unserer Beratungsprojekte bei einem international agierenden Baumaschinenhersteller konnten wir durch unsere systematische, methoden- und toolgestützte Vorgehensweise gemeinsam mit den Mitarbeitern auf Kundenseite über fünfzig Einzel- und Konzeptideen identifizieren und bewerten. Es hat sich gezeigt, dass die Big Data-Kompetenz im konkreten Anwendungsfall durch bereits bestehende Predictive Maintenance-Lösungen bereits einen hohen Reifegrad aufwies. Im weiteren Verlauf wurde ein Pilotprojekt gestartet und die bestehende Lösung sukzessive weiterentwickelt. Betriebsdaten der Baumaschinen wurden dabei nicht mehr nur überwacht, sondern mit weiteren Daten wie Umgebungs- und Leistungsdaten ins Verhältnis gesetzt. Hieraus lassen sich wichtige Informationen zur Kraftstoffeffizienz und Produktivität der Maschinen gewinnen, die wiederum die Endkunden dabei unterstützen, Stillstandszeiten zu reduzieren und ihre Effizienz und Produktivität zu steigern. Erste Analysen haben ergeben, dass bestehende Kunden bereit sind, für diesen zusätzlichen Service einen um 30 Prozent höheren Preis zu bezahlen. Weiterhin gaben 37 Prozent der Neukunden seit Einführung dieses Serviceangebotes an, sich genau wegen dieser Zusatzoptionen für die Produkte des Unternehmens entschieden zu haben, was langfristig den Marktanteil signifikant erhöht.

Bei dem beschriebenen Anwendungsfall konnte gegenüber der Ausgangssituation die Durchlaufzeit um mehr als 40 Prozent und die Bestände um mehr als 30 Prozent gesenkt sowie die Termintreue um mehr als 25 Prozent gesteigert werden. Bei der Vorgehensweise handelt es sich um einen seitens TCW mehrfach erprobten und optimierten Ansatz der auch in Ihrem Unternehmen einen Wertbeitrag leisten kann.

Beratungsleistungen

• Neue Geschäftsmodelle durch Industrie 4.0
• F&E-Controlling und Projektselektion
• SWOT-Analyse

Publikationen

• Integratives Instandhaltungsmanagement
  Leitfaden zur Steigerung der Instandhaltungseffizienz
• Produktivität durch Industrie 4.0
  
• Neue Geschäftsfelder, Geschäftsmodelle, Technologien
  Tagungsband des Münchner Management Kolloquiums 2017

Praxisbeispiele

• Geschäftsmodellinnovationen in einer transformierenden Energiewirtschaft
• Smart, Agil & Disruptiv - Wertschöpfung 4.0
• Methodische Optimierungsansätze für die Montage im Anlagenbau