Der Opportunity Quadrant: 4 Schlüsselpfeiler für Industrie-4.0-Erfolg

Nick Castellina, Vice President of Go to Market Management bei Infor, beschreibt die vier Teile, die den Industrie-4.0-Erfolg ausmachen...

Industrie 4.0 ist da, und erfolgreiche Hersteller nutzen Technologien wie Cloud, Datenanalytik, künstliche Intelligenz und das Internet der Dinge, um Menschen, Prozesse und Daten zu verbinden, um smarte Fertigung zu ermöglichen. Leider betreten viele Industrie 4.0 mit Technologisystemen und Geschäftsprozessen, die besser für eine vergangene Ära geeignet sind. Jetzt ist die Zeit für Hersteller, einen realistischen Blick auf ihre aktuellen Betriebsabläufe zu werfen und zu bestimmen, ob sie die richtige Technologie haben, um die operativen Strategien zu aktivieren, die für den Geschäftserfolg in Industrie 4.0 erforderlich sind.

Hersteller können ihre Industrie-4.0-Reife bewerten, indem sie sich auf vier Schlüsselbetriebsbereiche konzentrieren: Belegschaft, Geschäftsprozesse, Assets und Kundenerfahrung. Sobald sie diese Bewertung beginnen, werden Hersteller möglicherweise feststellen, dass Produktivitätsgrenzen erreicht wurden und sich nicht verbessern werden, es sei denn, neue Technologien werden implementiert. Sie werden vielleicht feststellen, dass sie derzeit nicht gut gerüstet sind, um neue Geschäftsmodelle voll auszuschöpfen. Sie könnten entdecken, dass ihnen die notwendige Konnektivität fehlt, um Daten global, intern und extern zu teilen und anzuzeigen. Sie könnten auch feststellen, dass ihnen die mobilen und Remote-Arbeitsfähigkeiten fehlen, die von einer neuen Generation von Arbeitnehmern verlangt werden, oder die Fähigkeit, die Individualisierungs- und Personalisierungsanforderungen von Kunden zu erfüllen.

Noch spezifischer: Hersteller werden möglicherweise feststellen, dass die Art, wie sie ihr Geschäft unterstützen, veraltet ist. Sie haben möglicherweise ein Flickwerk von Systemen, die ineffizient miteinander kommunizieren oder gar nicht. Prozesse sind möglicherweise zusammengewürfelt, was Verschwendung von Zeit, Ressourcen oder Materialien erzeugt. Oder sie könnten entdecken, dass ihre Problemlösungsstrategien auf kurzfristige Lösungen beschränkt waren, die zu getrennten Geschäftssystemen, fehlendem Executive Buy-in, keiner Technologie-Roadmap oder keiner einheitlichen Datenstrategie geführt haben.

Diese rigorose Bewertung durchzugehen, kann schmerzhaft sein, und die Ergebnisse können überwältigend wirken. Doch diese Zeit der Unbehaglichkeit wird notwendig sein, um Herstellern zu helfen, einen erfolgreichen Kurs zu planen, um in Industrie 4.0 zu gewinnen.

Nach dieser Bewertung werden zukunftsorientierte Hersteller wahrscheinlich feststellen, dass sie eine Sammlung neuer Technologien benötigen, um organisatorische Initiativen zu unterstützen. Diese neuen Technologien werden Hersteller in die Lage versetzen, intelligente Automatisierung mit robusten Echtzeit-Entscheidungsfähigkeiten zu kombinieren, was eine produktivere und effizientere Fertigungsumgebung across ihrer Belegschaft, Prozesse, Assets und Kunden ermöglicht.

Es gibt vier Optimierungsmöglichkeiten, die Hersteller in Betracht ziehen sollten, während sie sich auf Erfolg im Industrie-4.0-Zeitalter vorbereiten.

CHANCE 1

Belegschaftsoptimierung

Die Fertigung steht vor einer signifikanten Qualifikationslücke. Erfahrene Fachkräfte gehen in signifikantem Tempo in Rente, und es war für die Branche schwierig, neue Talente anzuziehen und zu halten. Als viele der heutigen Arbeiter in den Arbeitsmarkt eintraten, schienen Themen wie Data Science und Machine Learning wie Science-Fiction. Bestehendes Personal fühlt sich möglicherweise nicht mit den sich entwickelnden Erwartungen ausgerichtet, was Spannungen erzeugen und zu ihrem Ausscheiden aus der Belegschaft führen kann. Für die neue Generation können Erwartungen an einen Arbeitsplatz mit moderner Technologie dazu führen, dass Rekruten woanders suchen, wenn sie einen zukünftigen Arbeitgeber in Betracht ziehen. Darüber hinaus können Versuche entweder des Managements oder der Frontline-Mitarbeiter, veraltete Organisationsstrukturen und antiquierte Jobbeschreibungen beizubehalten, später Hindernisse schaffen. Teams, die in festgelegte Prozesse eingesperrt sind und zögern, neue Wege zu beschreiten, können den gesamten Digitalisierungsprozess schnell zum Scheitern bringen.

Unternehmensweite Modernisierung erfordert eine Belegschaft, die gut vorbereitet, empfänglich für große Ideen und bereit ist, neue Taktiken auszuführen. Ebenso kann eine offene Einstellung zum Wandel organisatorische und persönliche Chancen erzeugen. Der Aufbau einer Unternehmenskultur, die Innovation und Kollaboration wertschätzt, ist ein notwendiger erster Schritt in einer erfolgreichen Digitalisierung.

Mit gut definierten Erwartungen und Prioritäten sowie Feedback-Schleifen wird das Management von Belegschaftsressourcen – von Einsteigern bis zu Business-Unit-Managern – einfacher und effektiver. Technologie kann helfen, eine Umgebung zu schaffen, in der sich Mitarbeiter engagiert und mit Unternehmenszielen ausgerichtet fühlen. Workforce-Management-Lösungen sowie Funktionalität innerhalb moderner ERP-Lösungen können Herstellern helfen:

• Zugriff auf relevante, zeitnahe Daten durch rollenbasierte Dashboards
• Top-Talente identifizieren, anziehen, halten und nutzen
• Mobilen Zugriff auf Arbeitsanweisungen bieten, um ihr Service-Geschäft zu erweitern

Um einen reibungslosen Übergang zu neuen digitalen Konzepten zu gewährleisten, muss die Belegschaft geschult und Gelegenheiten zur Teilnahme an Entscheidungsfindung gegeben werden. Mitarbeitern zu helfen, übergeordnete Ziele zu verstehen, ist der erste Schritt. Der nächste ist, seinen Wert zu demonstrieren und die Vorteile darzulegen. Zuletzt wird das Ausstatten von Personal mit technologischen Werkzeugen ihre eigene Arbeitserfahrung verbessern und ihnen bald aus erster Hand die Vorteile zeigen, Technologie am Arbeitsplatz zu akzeptieren.

Moderne IT-Lösungen, von Workforce-Management-Lösungen bis hin zu Reporting und Analytik, werden einer Organisation helfen, den Einsatz von Ressourcen zu planen und Personalkosten zu kontrollieren, während sie auch die Mitarbeitererfahrung verbessern. Digitalisierung kann die Anlage eines Herstellers transformieren und eine solide Grundlage für zukünftiges Wachstum bieten. Vor allem wird die Schaffung einer Kultur des Wandels sicherstellen, dass größere digitale Initiativen erfolgreich starten.

CHANCE 2

Prozessoptimierung

KI nutzen, um Ineffizienzen zu identifizieren und Workflows zu automatisieren

Die Grundursache fast aller schlechten Entscheidungsfindung und Ineffizienzen sind schlechte Daten. Einzelne Personen zu interviewen, um herauszufinden, wo der Wert in einem Datensatz liegt, bietet Gelegenheiten für Fehler und ist unglaublich zeitaufwändig. KI kann ein System analysieren, um potenzielle Engpässe zu identifizieren, Orte zu entdecken, um Best Practices zu implementieren oder zu verstärken, und Gelegenheiten zu suchen, wiederkehrende Aufgaben zu verbessern und zu automatisieren. Diese mächtige Technologie bringt Transparenz in Geschäftsprozesse und deckt Ineffizienzen auf, die eine Organisation daran hindern könnten, ein höheres Leistungs- und Kundenserviceniveau zu erreichen.

Geschäftssoftware-Systeme wählen, die ganzheitliche Planung erleichtern

In der heutigen schnelllebigen Umgebung, wo Wettbewerb aggressiv sein kann, können verlängerte Zeiträume für Beschaffungsgenehmigungen oder einen klaren Blick auf Lagerbestände weitreichende Konsequenzen haben. Hersteller, Auftragnehmer und Lieferanten müssen mit Vertrauen agieren und Gelegenheiten ergreifen, die schmale Zeitfenster haben können.

Ein ganzheitlicher Ansatz, der Transparenz in alle Geschäftsprozesse bietet, wird Herstellern größere Transparenz und die Fähigkeit geben, gut informierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Dies kann durch Konsolidierung von Software in einem System oder durch Implementierung einer Two-Tier-ERP-Strategie erreicht werden. Mit einer Two-Tier-ERP-Strategie kann sich das Werk auf die operativen Geschäftssysteme konzentrieren, die für den Betrieb dieses Standorts benötigt werden, während sich die Zentrale auf das Finanzmanagement und andere notwendige Systeme konzentrieren kann, um die Organisation insgesamt zu führen.

Unabhängig davon, welche Strategie der Hersteller wählt – Single System oder Two-Tier-ERP – werden sie von einer konsolidierten Sicht auf Finanzplanung, Nachfrageprognose, Lebenszyklus-Pricing, Sortimentsplanung, Auffülloptimierung und mehr profitieren. Die Hinzufügung von Machine Learning bringt Präzision in jeden Punkt der Lieferkette mit KI, die basierend auf Echtzeit-Marktdaten Nachfrage wahrnehmen, vorhersagen und erfüllen kann.

An ein Commerce-System-Netzwerk anschließen, um Materialien global zu verfolgen

Digitale Transformation der Lieferkette hängt von einem soliden Fundament aus Transparenz und Vertrauen ab; Vertrauen in das Liefernetzwerk und Vertrauen, dass ein Unternehmen in der Lage sein wird, Güter wann und wo immer Nachfrage besteht zu liefern. Allerdings kommt Transformation nicht einfach, und jede Investition in die Lieferkette muss messbare Ergebnisse liefern.

Ein Commerce-Netzwerk verbindet Unternehmen mit ihrer gesamten Lieferkette – von Lieferanten und Herstellern bis zu Brokern, 3PLs und Banken – und ebnet den Weg für verbesserte Lieferkettentransparenz, Kollaboration und vorausschauende Intelligenz.

Indem man einen stufenweisen Ansatz zur digitalen Transformation verfolgt und größere Konnektivität across der Lieferkette aufbaut, können Unternehmen den Weg zu einer vollständig vernetzten Zukunft ebnen, während sie noch in der Lage sind, die größten Herausforderungen zu bewältigen, denen sie jetzt gegenüberstehen.

CHANCE 3

Asset-Optimierung

Technologie verändert sich in rasantem Tempo, was es für Hersteller schwierig macht, auf dem neuesten Stand der Innovationen zu bleiben. Mit den heutigen hohen Erwartungen an das Ausdehnen von Ressourcen und das Halten aktueller Systeme auf ihrem Peak benötigen Hersteller jedes zeitsparende Werkzeug, das sie bekommen können. Die potenziellen Effizienz- und Produktivitätsgewinne aus verschiedenen Technologien können helfen, Fertigungsbetriebe reibungslos laufen zu lassen. Erschwingliche Sensoren können Ausrüstung auf frühe Warnsignale für Ausfallzeiten überwachen. Die Nutzung des IoT, um Daten von diesen Sensoren mit Enterprise Asset Management Systemen zu verbinden, ermöglicht frühe Erkennung von Leistungsproblemen, was rechtzeitiges Eingreifen vor größeren Auswirkungen erlaubt. Diese Sensoren produzieren massive Datenmengen, die ein immenses Volumen- und Komplexitätsniveau erreichen. Die Daten, mit dem Kontext von Zeit und Ort, müssen sortiert werden, damit sie Bedeutung haben. Ohne Analytik sind sie nutzlos. Predictive Analytics nutzen eingebettete Funktionalität wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um Muster zu erkennen und Data-Science-Algorithmen anzuwenden, um zukünftige Vorfälle zu projizieren. Im Reifegradmodell für Asset-Wartung wird ein präskriptiver Ansatz als optimal betrachtet. Dies wird in der Post-Digital-Ära noch wichtiger sein. In diesem Ansatz schlagen fortgeschrittene Enterprise Asset Management Lösungen präventive Taktiken vor, verschreiben, wie zu handeln ist, und sagen das Ergebnis voraus. Präskriptive Wartung nutzt vorausschauende Wissenschaft und Algorithmen, um einen Blick in die Zukunft zu werfen und vorherzusehen, wie die Asset-Leistung optimiert werden kann. Beispielsweise sind Werkswartungsteams, Asset-Manager, Versorger und Facility-Manager sich der substanziellen Kosten, die mit Energie verbunden sind, und der kritischen Rolle, die sie im reibungslosen Betrieb von Industrieanlagen und kommerziellen Einrichtungen spielt, bewusst. Tatsächlich wird Energieverbrauch, da Energiekosten weiter steigen, zunehmend zu einem Schlüsselthema für kostenbewusste Asset-Wartungsteams. Die gesammelten Daten können auf Einsparmöglichkeiten sowie Indikatoren für Asset-Gesundheit hinweisen. Technologie kann helfen, Energieverbrauch zu überwachen, was Managern ein wertvolles Werkzeug zur Verwaltung dieser großen Ausgabe gibt.

CHANCE 4

Kundenerfahrung

Historisch war die Fertigung berüchtigt für ein „Nimm-es-oder-lass-es“-Geschäftsmodell. Jahrzehntelang lag die Formel für Rentabilität in der diskreten Fertigung in der Erstellung von Made-to-Stock-Lagern von Produkten mit so wenig Variation wie möglich. Prozesshersteller konnten sich auf Rezepte und Zutaten verlassen, die seit Jahrzehnten unverändert blieben, von Säften und Softdrinks bis zu Bier und Käse. Distributoren und Einzelhändler hatten die Verantwortung, mit Kunden zu interagieren, ihrem Feedback zuzuhören und mit Herstellern zusammenzuarbeiten, um Änderungen oder Innovationen für Produktverbesserungen einzuleiten. Direktes Feedback erreichte selten die Designer, Ingenieure und Produktentwicklungsteams, die am Zeichentisch saßen und neue Releases entwarfen. Das Industrie-4.0-Zeitalter hat die Regeln für Kundenengagement neu geschrieben. Kunden erwarten reiche, überzeugende Erlebnisse und hochgradig maßgeschneiderte Transaktionen. Führende Hersteller implementieren Technologie, die ein nahtloses Erlebnis für ihre Kunden liefert.

KI kann Transparenz in Geschäftsprozesse bringen und Ineffizienzen aufdecken, die eine Organisation daran hindern, ein höheres Leistungsniveau zu erreichen.

Automatisiertes Angebot und Kundenselbstbedienungs-Netzwerk, um Materialien global zu verfolgen

Es ist imperativ für Hersteller, Kunden in den Designprozess einzubinden, auch wenn Kunden möglicherweise nicht die technische Sprache haben, um ihre Ideen und Konzepte einfach mit professionellen Produktdesignern zu teilen. Hersteller können helfen, diese Kommunikationslücke mit einer Lösung zu überbrücken, die Kunden Designparameter gibt, die praktisch und auf Best Practices basieren. Diese Art von Umgebung gibt Kunden die Freiheit, anzupassen und ihre Produktideen einzureichen, und gibt Produktdesignern einen effizienten Ausgangspunkt, um die für die Produktion erforderlichen technischen Spezifikationen zu erstellen.

Configure-Price-Quote (CPQ) Technologie ist an dieser Stelle hilfreich. Sie kann den Custom-Order-Prozess mit fortschrittlichen visuellen Produktkatalogen und Suchfunktionen fördern, ähnlich wie Tools wie Google, und Kunden durch den Prozess führen, das präzise Produkt, Optionen und Konfigurationen zu isolieren, die ihren einzigartigen Bedürfnissen entsprechen. Durch vordefinierte Konto-Regeln und Kompatibilitätsbeschränkungen können CPQ-Tools Kunden darauf beschränken, nur Aufträge für Endprodukte zu erstellen, die aus Herstellersicht machbar sind, während sie den Kunden dennoch mit Wahl und Flexibilität befähigen.

Ein integrierter Ansatz zwischen CPQ- und ERP-Systemen stellt Koordination zwischen allen Disziplinen und Spezialisierungen innerhalb des Unternehmens sicher. Das Aufbrechen organisatorischer Silos, während der Angebotsprozess Abteilungsgrenzen überschreitet, ermöglicht eine zeitnahere und automatisierte Erstellung eines Angebots, was letztlich ein nahtloseres Erlebnis für den Kunden liefert.

Abonnementbasiertes Geschäftsmodell-Netzwerk ermöglichen, um Materialien global zu verfolgen

Dateneinblicke, die aus dem IoT generiert werden, ermöglichen Herstellern, ein traditionelles Produktangebot in einen Service zu verwandeln. Dieses neue kundenorientierte Merkmal wird zum Differenzierungsmerkmal, fügt Wert hinzu, baut Beziehungen auf, verhindert Kommoditisierung und fügt Gewinne hinzu.

Führende Hersteller übernehmen ein abonnementbasiertes Geschäftsmodell, das eine wiederkehrende Einnahmebeziehung schafft, indem es Kunden eine regelmäßige, im Allgemeinen zeitbasierte Gebühr berechnet. Obwohl dieses Geschäftsmodell relativ komplex ist, können Hersteller es managen, indem sie moderne Technologie nutzen.

Dieser Ansatz ermöglicht Herstellern und Distributoren, ihren Fokus auf Kundenerfahrung zu erhöhen, während sie ihre Bottom Line positiv beeinflussen.

Einen Kurs für Industrie-4.0-Erfolg planen

Industrie 4.0 zwingt Hersteller, einen umfassenden Blick darauf zu werfen, wie ihre Betriebsabläufe gerüstet sind, um die heutigen Top-Herausforderungen anzugehen, einschließlich Talentmangel, ineffizienter Geschäftsprozesse, Lieferkettenkomplexität, Asset-Management und Erfüllung von Kundennachfragen. Hersteller, die voll auf neue Technologieeinführung setzen, transitionieren über Proof-of-Concept-Projekte hinaus und fokussieren sich nun auf den Aufbau wiederholbarer Use Cases.