Wie IIoT-Daten die Rentabilität in der schlanken Fertigung steigern können

Patrick Moorhead von Pricefx

IIoT (Industrial Internet of Things) hat eine neue Ära der Effizienz und Intelligenz für die Fertigungsindustrie eingeläutet. Unternehmen generieren jetzt einen Ozean von Betriebsdaten, die, wenn sie mit anderen Dateneingaben kombiniert und durch neue Preistechnologien bereitgestellt werden, die Rentabilitätswirkung sowohl der schlanken Fertigung als auch des Gesamtgeschäfts vervielfachen könnten, sagt Patrick Moorhead, Chief Marketing Officer, Pricefx AG .

Klassisch lautet die Top-Down-Marschbefehl der Geschäftsleitung immer:„Mach mehr Umsatz.“ Natürlich sind sich alle einig, dass mehr Umsatz gewünscht wird, außer dass mehr Umsatz nicht unbedingt zu mehr Rentabilität führt (das eigentliche Ziel). Eine aufstrebende Reihe neuer Technologien, die ML (maschinelles Lernen), KI (künstliche Intelligenz), visuelles CPQ (Configure Price Quote) und CAD-basiertes digitales Marketing verwenden, ermöglicht es Unternehmen, wachsende Datenressourcen zu nutzen, um profitablere Verkäufe zu erzielen.

Diese Arten von datengesteuerten Preisgestaltungslösungen waren in der Vergangenheit extrem kostspielige Angebote (mehrere Millionen Dollar, mehrjährige Investitionen). Die neue Generation der Cloud-basierten Preistechnologie ermöglicht eine schrittweise und effiziente Einführung in SaaS-Geschäftsmodelle (Software as a Service). Vorbei sind die Zeiten der sieben- oder achtstelligen Hardwareinstallationen vor Ort mit 12+ Monaten Implementierungszeiträumen.

SaaS-Plattformen zur Preisoptimierung wie Pricefx bieten eine Lösung für gewinnorientierte Hersteller, die die Möglichkeit sehen, einzigartige IIoT-Datenressourcen zu nutzen. Solche Plattformen maximieren Marge und Rentabilität und behalten gleichzeitig eine überschaubare und hocheffiziente OpEx-Investitionsstrategie bei, um die Ziele zu erreichen.

So viel Geld bleibt auf dem Tisch, weil Hersteller und Handelsvertreter „Preis nach Bauch“ oder Stammeswissen und Annahmen darüber haben, was der Kunde zu zahlen bereit ist. Diese Annahmen sind oft falsch, werden aber selten getestet. Durch Preisoptimierung wird durch eine objektive und unvoreingenommene mathematische Analyse bestimmt, wie Kunden über verschiedene Kanäle auf unterschiedliche Preise für Produkte und Dienstleistungen reagieren. Es bestimmt auch, wie die Rentabilität maximiert werden kann.

Es ist mit Prozessresistenz gegen Preisoptimierung zu rechnen, da sich die Preisbehörden derzeit in vielen Unternehmen in unterschiedlichen Taschen befinden. Ähnlich wie bei einer Lean Six Sigma-Implementierung wird es Widerständler geben, die den Status quo beibehalten möchten. Sie sollten an diesem Gespräch teilnehmen und ihre Anliegen verstehen und priorisieren; Sie können zu Champions der Preisoptimierung werden, wenn sie die positiven Auswirkungen verstehen und aus erster Hand erleben.

Die bei der Preisoptimierung verwendeten IIoT-Daten sind bereits für mittlere und größere produzierende Unternehmen zugänglich. Die an verschiedenen Stellen gesammelten Daten eröffnen neue Möglichkeiten der Preisgestaltung. Hersteller können Preise basierend auf dem Verbrauch in Echtzeit berechnen, Lagerbestände berücksichtigen, um Preisänderungen voranzutreiben, oder sogar die Preise an verschiedene Tageszeiten anpassen, um die Auslastung einer Anlage, eines Stromnetzes oder anderer Netze zu berücksichtigen. Das Auslesen dieser Daten aus Sensoren, Verträgen, Umfragen, Transaktionsaufzeichnungen unter Einbeziehung der Betriebskosten erhöht den aus Big Data gewonnenen Mehrwert.

Fügen Sie weitere Informationen zu Wettbewerb, Wirtschaftsindikatoren, Werbeerfolgen und -fehlschlägen sowie saisonalen Bedingungen hinzu, um vieles zu lernen, das zur Optimierung von Preisen, Werbeaktionen und Rentabilität verwendet werden kann. Vor dem schnellen Datenvergleichszugriff mit IIoT wurden zu viele Markierungen dupliziert, falsch oder fehlten.

Das Bereinigen von Daten und das zuverlässige Sammeln fehlender Daten ist sehr teuer und wird in vielen Fällen nicht mehr benötigt. Die Verfügbarkeit von Echtzeitdaten aus dem IIoT in Verbindung mit einer dynamischen Preisplattform gibt Unternehmen die Möglichkeit, auf sich ändernde Marktbedingungen zu reagieren und neue Strategien auszuprobieren, zu experimentieren und schnell zu sehen, ob sie funktionieren oder nicht, anstatt wochen- oder monatelang zu warten um die Daten zurückzubekommen und Analysen durchzuführen.

Der Autor ist Patrick Moorhead, Chief Marketing Officer, Pricefx AG

Über den Autor

Patrick Moorhead hat eine abwechslungsreiche 20-jährige Karriere an der Spitze des digitalen Marketings und der Werbung aufgebaut, mit Rollen in nationalen und globalen Führungspositionen bei Agenturen wie Razorfish und FCB , sowie leitende Verantwortlichkeiten für strategisches Marketing, Vertrieb und Kundenmanagement bei Catalina Marketing, Twitter , und zuletzt als CMO für Label Insight, Inc .

Dieser vielfältige und einzigartige Hintergrund ist ein wesentlicher Grund dafür, warum Moorhead ideal für seine Rolle als Chief Marketing Officer beim SaaS-Start-up Pricefx geeignet ist. In dieser Funktion ist er für alle Aspekte des Markenmarketings und der Kommunikation verantwortlich, von Public Relations &Press, Industry Relations, Paid Media, Event Marketing, Partnerschaften, Content Development, Sales Messaging und Collateral bis hin zu Social Media.