Maschinendaten nutzen: Leitfaden für Führungskräfte zur ROI-Steigerung mit KI und IoT

Was Sie hierher gebracht hat, wird Sie nicht dorthin bringen, wo Sie hingehen. Dieses Sprichwort könnte der Schlüssel zum Verständnis des Unterschieds bei der Einführung und Skalierung von Technologie sein. Führungskräfte haben gesehen, wie die Integration neuer Technologien wie KI und IoT Wert schafft, verfehlen aber Meilensteine und ROI-Schätzungen. Das Folgende zeigt auf, wie Führungskräfte Maschinendaten für Business Intelligence nutzen können, um den nächsten Schritt zu erreichen.

Probleme bei der Skalierung von Pilotprojekten

Einer der aktuellen Treiber in der Fertigung ist der Einsatz von Technologie zur Produktionssteigerung und Kostensenkung. Viele frühe Projekte konzentrieren sich auf Konnektivität und Maschinendaten. Während ein Maschinendatenprojekt vielversprechend sein könnte, gelingt es möglicherweise nicht, den erwarteten ROI zu erreichen oder mit ähnlichen Ergebnissen zu skalieren. Dies liegt oft daran, dass die Ziele von Pilotprogrammen auf dieses einzelne Projekt ausgerichtet sind.

Führungskräfte sollten wissen, wie Maschinendatenprojekte lokale Ziele erreichen, aber berücksichtigen, wie lokaler Erfolg andere Stakeholder beeinflussen würde. Während man versteht, wie Maschinendaten in das größere Bild passen, kann neue Technologie auf Unternehmensebene möglicherweise keine Veränderung bewirken, bis ein bestimmter Prozentsatz an Adoption oder N-Wert erreicht ist. Im Folgenden skizzieren wir, was Sie beim Start eines Pilotprogramms beachten sollten.

Wo anfangen?

Kennen Sie Ihr Ziel und warum es wichtig ist. Betrachten Sie mehrere Projekte (nur wenige, nicht Dutzende), die lokal die größte Wirkung zeigen könnten, während Sie das Potenzial verstehen, höhere Ebenen der Business Intelligence zu beeinflussen, falls es gelingt oder scheitert.

Dokumentieren Sie Ihren Workflow, Ressourcen und andere Key Performance Indicators, um Bereiche zu identifizieren, die sich schnell und einfach mit Technologie integrieren lassen, um Maschinendaten zu gewinnen. Wissen Sie, wie lange es dauert, genügend Daten für genaue Ergebnisse zu erhalten, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Fundierte Entscheidungen umfassen zwei Ergebnismengen: Zeit, um zu bestimmen, ob der Pilot erfolgreich war, und wie lange oder welche Adoptionsmenge notwendig ist, um Maschinendaten für höhere Geschäftsbereiche zu sammeln.

„Aber es läuft seit 30 Jahren gut!“

Diese Aussage ist vielleicht die schädlichste in einer dynamischen und sich schnell entwickelnden Branche. Doch es steckt etwas Wahrheit darin. Beginnen Sie nicht mit der Annahme, Bestandsanlagen zu zerstören oder alles mit neuen State-of-the-Art-Geräten zu vernetzen. Bestandsanlagen können immer noch vernetzt werden!

Bestandsanlagen oder -netzwerke bieten möglicherweise immer noch Wert. Ihre Aktualisierung könnte Geld für abnehmende Renditen ausgeben, wenn dieses Geld in einen Bereich fließen könnte, der einen besseren ROI bietet. Achten Sie auf neue Technologien, die mit Bestandsanlagen funktionieren, um das zu verstärken, was Sie bereits haben.

Es liegt an Führungskräften, Führung zu bieten, aber Manager machen zu lassen, was sie am besten wissen. Bei Innovation: Unterstützung von oben nach unten, aber Aufbau von unten nach oben. Während ein Executive das Tempo und die Richtung vorgeben kann, verstehen Manager möglicherweise die Architektur und den Workflow besser, um Fall-für-Fall-Entscheidungen zu treffen.

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Von Maschinendaten zu Business-Daten

Ein Trend bei der Technologieeinführung ist die Suche nach Lösungen, bei denen sich ein ROI oder greifbarer Nutzen leicht bestimmen lässt, wie prädiktive Wartung. Maschinendaten könnten auf dem Fabrikboden bleiben, wenn Führungskräfte nicht sehen, wie sie sich auf Geschäftsziele beziehen. Schnelle, fundierte Entscheidungen auf Unternehmensebene könnten Daten umfassen, was außerhalb eines Unternehmens passiert – Vertrieb, Lieferkette und was Wettbewerber tun. Pilotprogramme bieten jedoch die Chance, zu sehen, wie Maschinendaten sich auf … beziehen könnten:

• Die Flexibilität oder Reaktionsfähigkeit eines Unternehmens
• Umsatz oder Möglichkeiten zur Schaffung neuer Einnahmequellen
• Das Kundenerlebnis
• Marketingkampagnen

Missverständnisse und Lösungen

Ein häufiges Missverständnis ist, dass Maschinendaten verarbeitet werden müssen, um auf Unternehmensebene genutzt werden zu können. Unternehmen haben Geld in fortschrittliche Software investiert, um Daten für Business Analytics zu filtern. Individuelle Lösungen können jedoch teuer sein, lange Entwicklungszeiten haben und nicht flexibel oder leicht anpassbar sein, einmal implementiert.

One-Size-Fits-All- oder Off-the-Shelf-Lösungen können schnell integriert werden, sind aber auch limitierend. Hybride Lösungen zu finden, die modulare und anpassbare Software bieten, ist wertvoll beim Einstieg. Suchen Sie nach Technologieanbietern, die Software as a Service (SaaS) anbieten, dynamische Dashboards und Microservices, die Edge- und Cloud-Maschinendaten verarbeiten können. Hybride Lösungen ermöglichen einen schnellen Start und Anpassung mit maßgeschneiderten Funktionen nach Bedarf.

SaaS mit Echtzeit-Maschinendaten, Alarmen und Benachrichtigungen ist großartig, um den Shopfloor am Laufen zu halten, während zusätzliche Funktionen wie Key Performance Indicators (KPI) und Enterprise Resource Planning (ERP) helfen, das große Ganze im Blick zu behalten, Lieferkettenbestände zu steuern und Führungskräften fundierte Geschäftsentscheidungen zu ermöglichen.

Insgesamt müssen Führungskräfte Innovationen unterstützen und die Unternehmenskultur in Richtung Nutzung von Maschinendaten-Analytics treiben. Schließlich sind Daten die Zukunft der Fertigung. Dies kann durch die Förderung von Pilotprojekten, Schulungs- und Bonusprogrammen geschehen. Die Schaffung eines Kommunikationssystems, in dem Mitarbeiter Ideen oder Probleme teilen können, hilft anzuzeigen, welche Programme Ihre Mitarbeiter am besten motivieren. In einigen Fällen haben Unternehmen Gamification oder Wettbewerbe wie Hackathons eingeführt, um Mitarbeiter zu engagieren und zu schulen. Denken Sie daran: Was Sie dorthin gebracht hat, wo Sie sind, wird Sie nicht dorthin bringen, wo Sie hingehen. Halten Sie nicht an gestrigen Lösungen fest, wenn Sie morgige Ziele angehen.