Die Intelligente Nutzung von Daten bietet ein enormes Potenzial

Es ist unbestreitbar, dass historische Daten die Vorhersagegenauigkeit steigern, präzisere Produktionspläne ermöglichen und Führungskräften dabei helfen können, das Produktportfolio eines Unternehmens effektiver zu verwalten. Zusätzlich kann der Datenaustausch innerhalb eines Unternehmens und über Unternehmensgrenzen hinweg genutzt werden, um Prozesse von Materialfluss bis hin zur Prozessgestaltung zu optimieren.  

Chancen und Herausforderungen: Der Weg zur Realisierung datengetriebenen Nutzens

Unternehmen haben zwar oft vage Ziele im Kontext von Daten und Datennutzung, es fehlt Ihnen jedoch oft sowohl die Erfahrung als auch die Methoden, um diese effektiv umzusetzen und in Einklang mit den Unternehmenszielen zu bringen. Die monetäre Bewertung von Daten und damit zusammenhängenden Aktivitäten stellt eine Herausforderung dar, die oft zu überhasteten oder kurzsichtigen Entscheidungen führt. Darüber hinaus erfordert die Datenerfassung und -nutzung erhebliche Ressourcen, von Mitarbeiterkompetenzen bis zu erheblichen Investitionen in Technologien. Diese Ressourcen werden selten umfassend und langfristig verwaltet oder auf die Unternehmensziele ausgerichtet. In der Praxis führt dies dazu, dass Chancen ungenutzt bleiben, da es an den erforderlichen Voraussetzungen und einer soliden Grundlage mangelt, um Potenziale zu nutzen. Ein vielversprechender KI-Anwendungsfall kann beispielsweise aufgrund unzureichender Datenquellen, mangelnder Datenqualität und unzureichender Mitarbeiterqualifikationen unterdurchschnittlich abschneiden oder erheblich verzögert werden. Aufgrund der Komplexität, des integrativen Charakters und der zeitlichen Sensibilität erfordert die Entwicklung eines robusten Rahmens für die Erschließung von Datenpotenzialen langfristig strategische Planung, Umsetzung und Koordination.  

Wie können Unternehmen also vorgehen, um ihre Wettbewerbsposition zu verbessern und einen Beitrag zu einer grüneren Zukunft zu leisten?

Unser fünfstufiger Ansatz zur Entwicklung einer detaillierten Datenstrategie

Um diese Herausforderungen zu meistern und die Realisierung datengetriebenen Nutzens zu maximieren, schlägt das Fraunhofer IPT einen 5-Schritte-Ansatz zur Planung von Datenstrategien als Basis für eine nachhaltige Unternehmensentwicklung vor:

1. Im ersten Schritt ist eine umfassende Analyse der vorhandenen Data-Assets (von Know-how bis zu physischer Infrastruktur) unerlässlich. Dabei betrachten wir die verfügbaren Ressourcen und Technologien, um den Status Quo zu erfassen und zu strukturieren. 
2. Im zweiten Schritt analysieren wir das Umfeld des Unternehmens. Dies beinhaltet die Identifikation von Trends und die Analyse des Daten-Ökosystems. Für detailliertere Einblicke empfehlen wir unser Whitepaper: » Monetizing Data in Networked, Adaptive Production – Succeeding in Data-Driven Ecosystems.«
3. Im dritten Schritt identifizieren wir Nutzenpotenziale innerhalb und außerhalb des Unternehmens, die durch den Einsatz von Daten erschlossen werden können. Durch die Verknüpfung von Unternehmenszielen, Outside-In-Analysen und Status-Quo-Betrachtungen werden Handlungsfelder identifiziert.
4. Basierend auf diesen Analysen können im nächsten Schritt strategische Entscheidungen zur Positionierung des Unternehmens getroffen werden. Durch die Verknüpfung von Handlungsfeldern, Nutzenpotenzialen, Trends und Daten kann nun eine GAP-Analyse durchgeführt werden, um klare Handlungsbedarfe und Schwerpunkte zu identifizieren.
5. Der letzte Schritt zielt darauf ab die Ressourcenallokation im Einklang mit den übergeordneten Unternehmenszielen zu optimieren. Gestützt auf die angestrebte strategische Ausrichtung und identifizierte Handlungsbedarfe werden Maßnahmen und Aktivitäten abgeleitet. Die systematische Ableitung ermöglicht dabei eine strukturiertere Ausrichtung von Dateninitiativen.