Fundamente für Industrial Data Science Success legen

Industrial IoT Deployments evolvieren häufig zu vollwertigen Data Science Initiativen. Vernetzte Sensoren an Maschinen, Tools, Paletten und Fertigwaren generieren vaste Datenströme, die, richtig genutzt, operative Exzellenz, Resilienz und Flexibilität freisetzen können.

Doch der wahre Wert liegt nicht in der Datensammlung allein, sondern in der Fähigkeit der Organisation, diese Insights in transformative Action zu übersetzen. Wie PwC Consulting Principal Steve Pillsbury erklärt, ist das Ziel, „neue operative Benchmarks zu erreichen oder, in der heutigen Welt, Resilienz und Flexibilität zu schaffen.“

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Schon vor COVID-19 fanden viele Industrieunternehmen den Übergang zu datengetriebenen Operationen einschüchternd. Data Science Talent ist knapp, und Competition dafür intensiv. Während zahlreiche Firmen Digital Innovation Programme gestartet haben, bleibt der ROI begrenzt. Accenture Research fand, dass von 2016 bis 2018 fast 80 % der Digital Projects in Industrieunternehmen die erwarteten finanziellen Returns verfehlten.

Organisation vorbereiten

Eine Schlüsselbarriere ist inadäquate Planung. Pillsbury merkt an, dass die meisten Industrial Player in Pilot- oder Testphasen stecken, viele noch struggling, über Experimentation hinauszukommen. Das fehlende Puzzleteil ist „Know-how“ – nicht nur die richtigen technischen Skills, sondern die Fähigkeit, diese Skills organization-wide zu embedden. Mitarbeiter müssen die Möglichkeiten verstehen und wie sie anzuwenden sind, was einen kulturellen Shift zu kontinuierlichem Lernen verlangt.

PwCs Digital IQ Research identifizierte „Transcender“ Firmen – jene, die Digital Programs um People und Culture bauen – als die erfolgreichsten. Diese Organisationen priorisieren Employee Education und fördern ein resilient Mindset.

Innerhalb eines Unternehmens kann Data Maturity stark variieren. Murali Raj, CIO bei HIL, einem Baustoffhersteller, betont die Wichtigkeit, diese Variabilität beim Design eines Transformation Roadmaps zu berücksichtigen. HILs Predictive Maintenance Rollout begann damit, einen Digital Backbone für den gesamten Shopfloor zu bauen, statt eine einzelne Line oder Maschine zu targeten.

Human-Centered Design auf Prozesse anwenden

Buy-in von allen Levels zu sichern ist essenziell. Viele Firmen schaffen ein „Center of Excellence“, um Digital Leadership und Best Practices zu treiben. Während diese Experten Technologie und Value Drivers graspen, entdecken sie oft, dass End User neue Tools wegen Poor Design oder unklarer Workflows resistieren.

Um Employee Support zu gewinnen, sollten Leader Feedback während der Design Phase einholen und Human-Centered Principles auf interne Prozesse anwenden. Indem sie den Kontext jedes Problems und die Pain Points der Staff studieren, können Teams digitale Tools craften, die natürlich in den täglichen Workflow passen.

Individuen identifizieren, die Transformation führen

Jenseits kulturellen Wandels ist die richtige Data Science Leadership kritisch. Laut Umesh Ramakrishnan von Kingsley Gate Partners sind nur etwa 25 % der Kandidaten, die Expertise in KI, Machine Learning oder Data Science claimen, truly qualified. Ein kurzes 20-30 Minuten Interview kann helfen, jene mit starkem Foundation in Science oder Engineering und Hands-on Experience mit Neural Networks oder Deep Learning zu uncovern.

Effektive Leader müssen auch technischen Insight in organisationalen Impact übersetzen. Sie sollten in Kommunikation, Persuasion und der Fähigkeit exceln, individuelle Ziele mit der Unternehmensmission zu verbinden. Wie Ramakrishnan anmerkt, vereinfacht der Titel „Champion“ oder „Evangelist“ die sophisticated Leadership, die für erfolgreiche Transformation erforderlich ist.

Industrieunternehmen, die Talent, Technologie und Business Strategy alignen – unterstützt von Leadern, die sowohl Vision artikulieren als auch Execution treiben können – sind diejenigen, die nachhaltigen digitalen Erfolg erzielen.