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Industrie 4.0 und Business Analytics: Erste Schritte, frühe Ernte und Raum für mehr Innovationskraft

Um als mittelständisches Unternehmen erste erfolgreiche Schritte in Richtung Industrie 4.0 zu gehen, muss man nicht die komplette Produktionsstraße umkrempeln. Für einen langfristigen Erfolg sollte man sich die Neugier seiner Mitarbeiter zu Nutze machen und die Datenkultur in die Abteilungen tragen.

Mauer Bildquelle: © Sergey Nivens - fotolia

Mittelständische produzierende Unternehmen setzen sich zurzeit intensiv mit dem Thema Big Data und Industrie 4.0 auseinander. Der Druck wächst, nicht den Anschluss zu verpassen. Oft führt das dazu, beim Einstieg in die Materie zu viele Schritte auf einmal zu nehmen.

Ziele und Absichten klar definieren
Wie bei allen Maßnahmen, die von Zeit zu Zeit die internen Prozesse eines Unternehmens beleuchten und verbessern sollen, muss man sich auch bei der Einführung einer Business Intelligence-Strategie als Erstes fragen, welches Ziel und welchen Nutzen man damit verfolgt. Geht es darum, die Umsätze zu erhöhen oder möchte man seine Käufer besser verstehen? Dabei ist es wichtig, sich nicht nur auf das Optimieren von bestehenden Prozessen zu konzentrieren, sondern auch in neue Richtungen zu denken. Das elektrische Licht ist nicht durch die Optimierung des Kerzenlichts entstanden.

Die tiefhängenden Früchte zuerst ernten
Um Business Intelligence im Rahmen von Industrie 4.0 erfolgreich einzusetzen, konzentriert man sich anfangs auf die bereits tiefhängenden Früchte, die man schnell ernten kann. Das eigene CRM-System verdient dabei besondere Aufmerksamkeit. Wie kann ich es mit weiteren Kunden- oder Produktions-Daten verknüpfen? Welche generellen Trends und bestehenden Verbindungen helfen mir dabei. Bricht zum Beispiel ein Kunde im Online-Shop einen Kauf ab, weil eine bestimmte Zahlungsart nicht angeboten wird? Aus welchen anderen Gründen sind bestimmte Abschlüsse nicht zustande gekommen? Sehe ich eine Korrelation zu anderen Effekten? Es gibt viele Möglichkeiten, beim Kunden nachzufassen – auch oder gerade dort, wo man im ersten Schritt keinen Erfolg hatte. Besonders durch die Integration von analoger Hardware in digitale Systeme – Stichwort IoT –  fällt eine Verknüpfung mit den Bestandsdaten leichter als neue Daten zu sammeln. Hier heißt es, genau hinschauen und gezielt neue Angebote entwickeln, die sich von den bisherigen unterscheiden.

Kunden mithilfe von Chatbots Lösungen anbieten
Um den Customer Service zu entlasten und interessierte Kunden schneller zum Ziel zu führen, kann ein Chatbot, zum Beispiel auf der Website, das Aufkommen von redundanten Service-Anfragen enorm reduzieren. Sobald die Anfrage über die Logik des Systems hinausgeht, wird sie an einen Servicemitarbeiter übergeben. Ist der Chatbot mit den Daten im DWH (Data Warehouse) verbunden, kann dieser auch komplexere Fragen beantworten, wie Informationen über den Status einer Bestellung oder über Details des Angebots. Das bringt einen klaren Mehrwert für Kunden. Das NLU (Natural Language Understanding) auf einer Plattform wie Microsoft Azure ist mittlerweile so gut, dass Kunden ihre Anfragen nicht mehr in einer strengen Syntax oder Chatsprache stellen müssen. Ein mit der Cloud verbundener Chatbot erkennt den richtigen Kontext und kann eine passende Lösung anbieten. Diese Chatbot-Funktion ist mit wenig Aufwand in die eigenen Systeme zu integrieren und steht als externer Service bereit, den man nicht von der Pike auf selbst entwickeln muss. Eine Maßnahme, die schnell gute Erfolge erzielt. Zusätzlich sammelt man das Feedback seiner Kunden und wertet es aus, um die eigenen Prozesse stetig zu verbessern und anzupassen.

Blick in die Produktionsstraße
Im Rahmen einer Business Intelligence-Beratung bekommen unsere Kunden eine neue Sicht auf ihre Daten. So entstehen häufig Ideen für Services, die vorher so nicht möglich waren. Zur Steigerung der Kundenzufriedenheit kann ein Einblick von außen in die Produktionsstraße dem Kunden Transparenz vermitteln und beispielsweise Informationen darüber liefern, wann ein Produkt geliefert wird. Die Liefer- und Produktionskette selbst ist in den meisten mittelständischen Unternehmen bereits gut optimiert. Deutsche Firmen haben seit Jahrzehnten viel Mühe dort hinein gesteckt. Nicht umsonst sind viele deutsche Mittelständler in ihrem Bereich Weltmarktführer. Deshalb lohnt es sich im ersten Schritt meistens mehr, die vor und nachgelagerten Prozesse zu betrachten.