Die aktuelle Studie „Digitalisierung 2024“ zeigt, dass sechs von zehn Industrieunternehmen in der DACH-Region lediglich oberflächlich ihre Daten analysieren. Das Ergebnis ist alarmierend: Viele Unternehmen kennen die Bedeutung und Zusammenhänge ihrer Daten nicht und nutzen sie dennoch teilweise für ihre Strategie. Staufen, eine Unternehmensberatung, und AppliediT, ein Spezialist für Echtzeitanalyse industrieller Daten, haben für diese Studie über 400 Industrieunternehmen in Deutschland, Österreich und der Schweiz befragt.
Dr. Michael Feldmeth, Leiter der Practice Unit Digital & Industrie 4.0 bei Staufen, betont, dass ein regelrechter „Daten-Wildwuchs“ in vielen Unternehmen herrscht, was es schwierig macht, relevante Informationen aus den Daten zu ziehen. Die Vielzahl unterschiedlicher Formate und Anwendungen erschwert zudem eine konsistente IT-Systemlandschaft und führt zu fragmentierter Datenarchivierung.
Die häufigste Form der Datenarchivierung, gewählt von 77 Prozent der Befragten, ist ein ERP-System, gefolgt von Datenbanken wie Microsoft SQL Server oder PostgreSQL (69 Prozent) und Excel-Listen (54 Prozent). Feldmeth warnt davor, dass solche Programme, einschließlich Excel und ERP-Systeme, nicht optimal für die Datenarchivierung geeignet sind und Unternehmen in ihrer digitalen Entwicklung bremsen.
Durch fehlende IT-Kompatibilität und mangelndes Analyse-Know-how sehen 61 Prozent der Unternehmen isolierte Zahlen aus verschiedenen Bereichen, haben jedoch zu wenig Verständnis für die Zusammenhänge zwischen den Daten. Diese Informationsüberflutung behindert die Unternehmen eher, anstatt wertvolle Erkenntnisse zu liefern oder Grundlagen für klare Handlungsempfehlungen zu bieten.
Obwohl viele Unternehmen ihre Daten nicht richtig analysieren oder verstehen, fließen sie dennoch bei über drei Vierteln in die Entwicklung zukünftiger Strategien ein. Ignacio Quiñonero Ferrer, Geschäftsführer von AppliediT, empfiehlt ein methodisches Vorgehen: Die intelligent zusammengeführten Daten sollten statistisch ausgewertet werden, um verborgene Zusammenhänge und interne Abhängigkeiten sichtbar zu machen.
Die positive Wirkung einer ganzheitlichen Datenanalyse wird in der Industrie erkannt. 72 Prozent der Unternehmen glauben, dass eine Datenanalyse ihre Effizienz steigern könnte. 57 Prozent erwarten eine Optimierung der Durchlaufzeiten, 52 Prozent eine Qualitätssteigerung und 48 Prozent eine höhere Kundenzufriedenheit.
Vor dem Hintergrund immer komplexerer Produkte und Fertigungsprozesse ist laut Ferrer eine professionelle mathematische Analyse unumgänglich. Unternehmen müssen tiefer in ihre Daten eintauchen, um zu verstehen, wie sie funktionieren und welche Anpassungen welche Ergebnisse bewirken können. Kleine Anpassungen an wenigen Stellschrauben können große Auswirkungen haben, sei es in Lieferketten, Produktionsprozessen oder in HR-Herausforderungen.
Dieser Text basiert auf einer Pressemitteilung von STAUFEN.AG Beratung.Akademie.Beteiligung / Veröffentlicht am 09.01.2024