Daten-Analyse – Mehr als je zuvor, sieht sich die Fertigungsindustrie mit der Aufgabe konfrontiert, große Menge an Daten zu verstehen, um Abläufe zu optimieren, und einen besseren Service und Support zu bieten. Ob es Ihnen gefällt oder nicht: die Fertigungsindustrie bewegt sich schneller und der bisher ausreichende Status Quo verblasst! Alte Unternehmenssysteme reichen nicht länger aus, um die Entscheidungsträger schnell genug mit unerlässlichen Informationen zu versorgen.

„Die Fertigung sträubt sich noch größtenteils gegenüber Veränderungen. Wir stellen uns quer, weil wir nicht wissen was wir nicht wissen. Deshalb muss das Transformieren der Masse an Daten, die wir regelmäßig sammeln, in ein nützliches Anlagegut in einem Prozess geschehen. Dieser Prozess muss sehr gezielt und gut überlegt ablaufen.“
(Dan Meier, Betriebsleiter bei Photronics, Inc.)

Um im heutigen Markt die Wirkung und das Zusammenspiel zwischen Produktionseffizienz, Produktqualität, Kundenbedarf und Exzellentem Service zu erforschen, ist eine sinnvolle Daten-Analyse nötig. Deshalb stellen wir euch hier nun vier Wege vor, wie führende Produzenten mit Daten-Analyse die Industrie revolutionieren:

1. Verbesserung der Produktion, der Anlagenleistung und des Produktes mit Self-Service-BI

Die Mitarbeiter der Fertigung haben traditionell, über statische Berichte aus geschäftlichen Anwendungen und Business Intelligence Tools, auf Informationen aus rudimentären Daten-Analysen zugegriffen. Dieser „alte Weg“, der hauptsächlich in den 1990ern entstand, ist komplex, unflexibel und zeitaufwändig.

Da die besten Implementierungen für die Daten-Analyse von Benutzern erstellte Dashboards sind, die auf einer von der IT verwalteten Infrastruktur aufsetzen, ist die Optimierung für die Self-Service-BI von entscheidender Bedeutung.

Self-Service-BI ermöglicht gleichermaßen sowohl einzelne Fertigungsmitarbeiter als auch ganze Organisationen, ihre Daten über die Lieferkette, zu Produktionsvorgängen und zum gesamten Service-Prozess zu verstehen.

Mit einer erhöhten Sichtbarkeit in die Betriebsleistung, werden Mitarbeiter in der Lage sein, Daten und Daten-Analysen über die gesamte Organisation hinweg zu überwachen und für kontinuierliche Unternehmens- und Prozessverbesserungen mithilfe der Philosophien von „Six Sigma“ und „Lean Business“ zu sorgen.

Self-Service unterstützt zudem die Einführung eines „DMAIC-Prozessmanagements“. Dieses steht für einen datengestützten Verbesserungszyklus und erlaubt dem einzelnen Mitarbeiter, die Ursachen für Produktfehler oder Engpässe zu identifizieren.

Tesla, Inc., einer der großen Hersteller von Elektrofahrzeugen, ermächtigte seine Mitarbeiter mit Self-Service-BI selbstständig Daten zu erforschen – und konnte damit entscheidend zu einer stabilisierten und verbesserten Produktion beitragen.

„Sobald du Leuten Zugang zu Daten erlaubst, fangen sie damit an mehr Fragen zu stellen. Außerdem gibt es uns die Möglichkeit, tiefergehende Analysen durchzuführen. Wenn du versuchst einen Fehler zu beheben, der die Produktion schon seit Wochen oder Monaten beschäftigt, ist ein Blick in die Daten goldwert und lässt dich Dinge sehen die du nie zuvor gesehen hast.“
(Will Bishop, Testingenieur bei Tesla)

Daten-Analyse
Dieses Dashboard ermöglicht es Benutzern verschiedene Standorte auszuwählen und detaillierte Fehlerinformationen miteinander zu vergleichen

Mutig und mit Bedacht bei der Daten-Analyse

Bei all den Vorteilen eines Self-Service-BI sollte die Umstellung jedoch mit Vorsicht geschehen. Unseres Erachtens nach sollten Applikationen für die Daten-Analyse zunächst im kleinen Maßstab agil entwickelt und getestet werden. Wenn das Ergebnis keinen Mehrwert hat und vor allem damit auch kein Business Case erstellt werden kann, kann das Unternehmen den Testlauf stoppen und ein neues Projekt starten.

Die erfolgreichsten Implementierungen von Self-Service-BI geschehen in Unternehmen, die es gewagt haben, Fehler zu machen. Es ist wichtig, mutig zu sein, und Dinge auszuprobieren.

Unsere Empfehlung daher für die moderne Daten-Analyse:

Vertrauen Sie auf die IT und arbeiten Sie mit dieser zusammen. Es gibt Dinge, die besser werden, wenn man sie nicht selbst macht. Suchen Sie die Zusammenarbeit für die Daten-Analyse und profitieren Sie von Synergien.

Erfahren Sie im zweiten Teil, wie Sie mithilfe von Business Intelligence-Tools wie Tableau oder Einstein Analytics Ihren Vertrieb und die Lieferkette optimieren können… (Hier gehts zum zweiten Teil)