Strategischer Blueprint für Digitalisierungs-Erfolg

Da Investitionen in Digitalisierungsprojekte wachsen, wächst auch die Zahl gescheiterter Initiativen. Wie maximieren Unternehmen ihre Erfolgschancen?

Eine Welle von Digitalisierungsprojekten hat die Industrie in den letzten Jahren erfasst – eine Kombination von Technologien verspricht smartere, produktivere Arbeitsweisen. Laut einer großen Umfrage unter Unternehmen in UK, USA, Frankreich und Deutschland¹ beschleunigen sich Digitalisierungsbemühungen. Befragte planen, in den nächsten 12 Monaten über 10 % mehr für Digitalisierungsprojekte auszugeben als im Vorjahr.

Dieser Run auf digitale Vorteile lässt viele Unternehmen substanzielle Verbesserungen vermissen. Nur 14 % der von McKinsey im Sept 2018 befragten Führungskräfte² sagten, ihre Digitalisierungsbemühungen führten zu nachhaltigen Leistungsverbesserungen. Gerade mal 3 % berichteten von vollständigem Erfolg bei nachhaltigem Wandel.

Digitalisierungsprojekte wirken wie eine schlechte Wette. Aber ist dem so? Warum scheitern so viele und wie verschiebt man die Chancen zu Gunsten des Erfolgs?

Die gute Nachricht: Die häufigsten Gründe für Unterperformance sind relativ leicht zu identifizieren. Genauso die Lösungen – wenn man weiß, worauf zu achten ist.

Ziele definieren

Die schiere Breite dessen, was die meisten unter Digitalisierung verstehen, schafft ein massives Hindernis zwischen dem Wunsch, davon zu profitieren, und der praktischen Zielerreichung.

Eine verwirrende Vielfalt smarter Technologien lässt sich auf fast jeden Geschäftsbereich anwenden – Cloud Delivery, Machine Learning, Industrial IoT (IIoT), Data Analytics, KI. Die richtige Technologiewahl ist Schlüsselfaktor für Erfolg. McKinsey-Forschung zeigte: Organisationen mit erfolgreicheren Transformationen setzen mehr digitale Technologien ein. Beispiel: 45 % der Befragten bei erfolgreichen Transformationen nutzen IIoT vs. 33 % bei erfolglosen.

Und wenn Technologiewahl verwirrend ist, sind Anwendungsort und Erfolgsmessung noch schwieriger zu greifen. Zu oft führt das zu Fokusverlust – ohne klaren Value Proposition und klaren Endpunkt.

Digitalisierung wird so zum harten Verkauf im C-Suite: Man sieht Proposals für Langzeitprojekte, die massive Zeit- und Ressourceninvestition fordern, ohne vorhersehbare, leicht messbare Garantie für schnellen ROI. Kein Wunder, dass CIOs Sponsoring vom Rest des Boards schwer erkämpfen müssen.

Die Antwort: Digitalisierung in handhabbare Häppchen zerlegen. Zu viel auf einmal führt unweigerlich zu Mission Creep und Projektmüdigkeit.

Stattdessen: Support für eine Serie kleinerer, in sich geschlossener Projekte in sorgfältig definierten Bereichen aufbauen, die schnell messbare Vorteile liefern. In einem Bereich erfolgreich sein, Lektionen lernen, dann auf nächste Iteration anwenden. Ein vertrauter Ansatz für „agile“ Delivery – größere Projekte in kurze Chunks oder „Sprints“ zerlegen, die jeweils ein Paket Vorteile liefern, bevor es weitergeht.

Senseyes Predictive-Maintenance-Lösung Senseye PdM beantwortet all diese Punkte

• Liefert klar definierte, messbare Vorteile: drastisch reduzierte Stillstandszeiten (typ. 50 %), reduzierte Wartungskosten, verbesserte Effizienz.
• Durchschnittlicher Payback unter drei Monaten.
• „Ready-made“-Produkt, keine Plattform, die Anpassung braucht – Deployment schnell, Ergebnisse innerhalb 14 Tagen Nutzung sichtbar.

Nutzer sind die ultimativen Richter

Nicht nur Unternehmensführung muss von der Weisheit neuer Technologien und Arbeitsweisen überzeugt sein. Das Personal, das die vorgeschlagenen digitalen Lösungen nutzen soll, ist ebenso entscheidend. Ohne Buy-in auf Nutzerebene wird selbst die raffinierteste Lösung nie richtig angenommen und genutzt – kann nie die erhofften Vorteile liefern.

Antwort: Nutzer früh einbinden, damit sie prüfen können, ob vorgeschlagene Lösungen die Schlüsselattribute enthalten, die ihren Arbeitsalltag erleichtern. Suchen Sie eine Lösung für den Übergang von geplanter zu Predictive Maintenance? Sie muss für Instandhaltungspersonal einfach und bequem zu nutzen sein. Es geht darum, Menschen zu besseren Entscheidungen zu befähigen.

Alleine gehen ist großes Risiko

Zu viel Inhouse zu versuchen ist ein weiterer häufiger Stolperstein.

Viele Organisationen haben eigene Datenanalysten. Bei Wartungsfokus können diese Inhouse-Experten sogar Asset-Verhalten modellieren. Selbst wenn ein Unternehmen das Glück hat, Ressourcen für robuste, maßgeschneiderte Datenmodelle zu haben – bald stoßen sie auf Deployment-Issues, wenn sie Frontends für diverse Nutzer bauen. Letztlich sind Ressourcen und Zeit für eine akzeptable Inhouse-Lösung oft prohibitiv.

Antwort: Anbieter mit bewährtem generischem Modell engagieren – wie Senseye PdM. Der Partner sollte starkes industrielles Verständnis plus Data-Analytics-Expertise haben. Das stellt sicher, dass die gewählte Lösung nicht an praktischen Überlegungen wie Usability scheitert.

Senseye PdM liefert die ultimative, praktische Predictive-Maintenance-Lösung

• Algorithmen liefern nur gute Ergebnisse mit guten Daten. Senseyes industrielle Erfahrung mit diversen Branchen und Assets und starkes Partnernetzwerk ermöglichen uns, Unternehmen zur optimalen Instrumentierung zur Verhaltensüberwachung jedes Assets/Asset-Klasse zu beraten.
• Senseye PdM einfach zu bedienende Oberfläche bietet klare Wartungsempfehlungen, auf Nutzerprioritäten abgestimmt. Training dauert typischerweise weniger als eine Stunde.

Die Herausforderungen der Digitalisierung sind real. Doch die größten Fallen zu erkennen und Schritte zu ihrer Vermeidung zu unternehmen, gibt Unternehmen die bestmögliche Chance, Erfolgsgeschichte zu werden – nicht Opfer.

Mehr erfahren? Blog lesen, wie man echten Business Value aus Data Science zieht, oder Senseye PdM Demo buchen und Digitalisierung starten, die echte Business-Vorteile und schnellen ROI liefert.

1. https://www.helpnetsecurity.com/2019/04/08/companies-high-returns-on-digital-investment/
2. https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/five-moves-to-make-during-a-digital-transformation