Daten als Treiber: Fünf Impulse für die Industrie

Egal ob im Maschinenbau, der Halbleiterbranche, in Elektronik & High-Tech oder Chemie, Pharma und Medizintechnik: Vor allem mit datengetriebener Intelligenz lassen sich in der Industrie Voraussetzungen für erfolgreiches Wachstum schaffen. So weit, so gut. Die entscheidende Frage ist jetzt: Wo liegen aktuell die größten Datenpotenziale, die Unternehmen aus der Industrie für sich nutzen sollten? Wir haben uns den Markt angeschaut und die fünf derzeit wichtigsten Impulse herausgefiltert:

Impuls 1: Nutze virtuelle Assistenten für optimierte Self-Services

Gerade in Industrieunternehmen mit einem zunehmenden internationalen Wettbewerb kommt es sehr darauf an, möglichst viele Effizienzen zu heben. Hierbei können virtuelle Assistenten und Self-Service-Ansätze sehr gut unterstützen. Insbesondere virtuelle Assistenten supporten bei komplexen Aufgaben und sorgen für deutliche Effizienzsteigerungen in den unterschiedlichsten Arbeitsprozessen – vom internen Risikomanagement (z. B. Hilfestellungen bei Hackerangriffen) über das Supply Chain Management (z. B. die Optimierung von Bestellprozessen und Lagerbeständen) bis zum Legal Support (z. B. Unterstützung von Angebotserstellungen). Im B2C unterstützt generative KI zudem verstärkt im Bereich Predictive Maintanance.    Für mehr Individualität und Geschwindigkeit im Kundenservice sorgen zum Beispiel smarte Chatbots mit einem automatisierten Support rund um die Uhr. Klar ist aber auch: Erst die richtige Datenqualität und Data Governance sorgen für zuverlässige und sichere Daten, mit denen vertrauenswürdige und maximal erfolgreiche KI-Lösungen realisiert werden können.

So setzt du diesen Impuls um:   

• Prüfe und stärke zunächst deine grundlegenden Daten, IT-Infrastrukturen und Systeme, um für den KI-Einsatz vorbereitet zu sein. Technische Blockaden und Datensilos müssen beseitigt werden, damit der Assistent erfolgreich arbeiten kann.

• Messe den Prozessreifegrad in den betroffenen Bereichen oder der Gesamtorganisation, um Ineffizienzen auszumachen (gerne auch kombiniert mit Branchenbenchmarks und der Orientierung an Best-Practice-Ansätzen).

• Darauf aufbauend lassen sich Piloten für virtuelle Assistenten und Self-Service-Ansätze identifizieren und umsetzen. Besonders für manuelle und / oder kostenintensive Tätigkeiten gilt es, geeignete effizienzsteigernde Lösungen zu finden.

• Für die letztliche Umsetzung sollten schließlich alle relevanten Faktoren in den Teams und Abteilungen bedacht werden – von den individuellen Skills der Mitarbeitenden über die Datengrundlage bis zur Datenarchitektur. Wir haben für unseren AI-Chatbot Dicobot übrigens die gesamte Entwicklungstory hier.

Impuls 2: Schöpfe B2B-Potenziale mit datengesteuerter Produktentwicklung und Customization aus

Steigende Kundenerwartungen und eine wachsende „Amazonisierung“ bzw. eine immer stärkere Kundenorientierung sorgen auch im B2B-Kontext für ein verändertes Kaufverhalten der Kunden. Die Wertschöpfung beim Kunden wird damit immer komplexer und individueller. Vor diesem Hintergrund gewinnt die Entwicklung oder Verbesserung von Produkten auf Datenbasis rasant an Bedeutung. Bei Industrieunternehmen ist die Erhebung von Kundendaten, die bei Nutzung einzelner Features entstehen, wichtig. Daraus lassen sich Verbesserungspotenziale ableiten, die verschiedene Ziele adressieren (z. B. Customer Value, Kostensenkung oder (Entwicklungs-)Geschwindigkeit). Und auch im -Kundenservice entscheidet die bestmögliche Personalisierung von Angeboten und Empfehlungen darüber, ob potenzielle Kunden aktiviert werden können. Der Trend geht im B2B dabei branchenübergreifend zum Self-Service, d. h. zur direkten Bestellmöglichkeit ohne das Dazwischenschalten der Sales-Leute. Insgesamt zeigt sich, dass Unternehmen mit einer datenbasierten Entscheidungsfindung deutlich bessere Umsätze generieren.

So setzt du diesen Impuls um:   

• Identifiziere im ersten Schritt, welche Daten in welcher Qualität benötigt werden und ob sie bereits im Unternehmen vorliegen. Eine mögliche Lücke gilt es mit gezielten Maßnahmen zu schließen.

• Challenge dabei die eigene Data-Driven-Kultur, d. h. konkret zu hinterfragen, inwieweit Daten bereits als Entscheidungshilfe genutzt werden und wer diese Daten wo zum Einsatz bringt – Stichwort Data-Driven Decision Marketing.

• Datensilos und Datentöpfe müssen dabei unbedingt beseitigt und Dashboards für die jeweiligen Usergruppen konzipiert werden, um die Daten einfach und für jeden verfügbar zu machen.

Impuls 3: Konsolidiere fragmentierte Plattformlandschaften für weitere Effizienzsteigerungen

Historisch gewachsene, oft fragmentierte Plattformlandschaften kosten die Industrieunternehmen im Betrieb viel Geld und führen zu Schwierigkeiten im Zugriff und der Verarbeitung der Daten. Durch die Konsolidierung der Plattformlandschaft können Effizienzgewinne und damit eine Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit erreicht werden. Insbesondere für KI-Produkte stellen Datensilos eine große Hürde dar, da sie am meisten von unterschiedlichen Daten profitieren. Je konsolidierter die Daten sind, desto mehr Erkenntnisse können gewonnen werden, die sich durch Data-Driven-Methodiken in monetäre Werte umwandeln lassen (bspw. mehr Sales, geringerer Mitarbeitenden-Einsatz). In der praktischen Umsetzung gibt es dabei immer eine Business- und eine rein technologische Perspektive. Für wachsendes Business   geht es in erster Linie um das Zusammenschalten verschiedener Geschäftsmodelle, um unter einem zentralen Gesichtspunkt wichtige Mehrwerte und Lock-In-Effekte zu schaffen. Aus rein technischer Sicht steht die Verknüpfung zentraler Fähigkeiten und Kernfunktionen für mehrere Geschäftsmodelle auf einer Plattform im Fokus. Die Optimierung der Kostenstruktur ist ein weiterer wesentlicher Faktor, da in fragmentierten Landschaften mehr Lizenzkosten entstehen und kostspielige Interfaces zwischen den Systemen entwickelt werden müssen.

So setzt du diesen Impuls um:   

• Beginne die Optimierung der Plattformstrategie immer mit der Analyse der aktuellen Plattformlandschaft und einer Erhebung der bestehenden Legacy-Systeme.

• Dabei geht es vor allem um die Identifikation von Redundanzen, Fragmentierungen sowie von Datensilos.

• Auf dieser Basis wird im nächsten Schritt eine Datenarchitektur geschaffen, die im Rahmen der technologischen Lösungen performant ist und die jeweiligen Bedürfnisse der Nutzer:innen abdeckt (z. B. durch die Integration von KI).

Impuls 4: Ebne den Weg für Data-Driven Sustainability

Neue EU-Gesetze machen eine transparente Berichterstattung zu Energieverbrauch und Emissionen obligatorisch. Die Erfassung von Nachhaltigkeitsdaten wird damit fürs ESG-Reporting extrem relevant. Und auch auf Kundenseite wird zunehmend erwartet, dass sich Unternehmen mit Nachhaltigkeitsthemen beschäftigen. Mit Hilfe von Daten lässt sich transparent machen, was im Nachhaltigkeitskontext passiert und wo die Unternehmen nachsteuern können. Was sich am Ende auch aufs Business auszahlt – z. B. mit Blick auf die hohen Energiepreise kann die datenbasierte Transparenz zu Einsparungen in diesem Bereich und klaren Kostenreduktionen führen.

So setzt du diesen Impuls um:

• Am Anfang stehen die Bestandsaufnahme und Reflexion aller aktuellen Nachhaltigkeitsinitiativen, die es mit Daten zu optimieren gilt.

• Durch harmonisierte Nachhaltigkeits-KPIs und deren datengetriebene Messung erhalten Unternehmen ein klares Bild davon, wo sie in der Optimierung ihrer Nachhaltigkeitsbestrebungen ansetzen sollten.

• Im Fokus steht dabei nicht zuletzt die Einführung geeigneter Organisationsstrukturen, in denen die Management-Ebene eine zentrale Rolle spielen muss, um bestehende Silos aufzubrechen und nachhaltige Transformation als integralen Bestandteil der Geschäftsstrategie zu etablieren.

Impuls 5: Achte auf ethische KI und verantwortungsvolles Datenmanagement

KI-Systeme können Unternehmen datenbasiert dabei unterstützen, die richtigen Entscheidungen zu treffen und das wirtschaftliche Wachstum weiter voranzutreiben. Um das volle Potenzial von KI auszuschöpfen, müssen sie diesen Entscheidungen jedoch auch vertrauen können. Dies gilt insbesondere, wenn KI in einem unternehmenskritischen Bereich wie Finanzen, Logistik oder Forschung und Entwicklung oder in einem sicherheitskritischen Bereich wie Medizintechnik oder Fahrerassistenz eingesetzt wird. Industrieunternehmen sollten ethische Grundsätze und ihre unternehmerische Verantwortung bei der Entwicklung und Anwendung von KI-Technologien unbedingt berücksichtigen. Gefragt ist ein verantwortungsvoller und transparenter Umgang mit Daten, der den Schutz der Privatsphäre, nachhaltige Innovationen und gesellschaftliches Vertrauen in den Fokus rückt, um faire und ethische KI-Systeme zu gewährleisten.

So setzt du diesen Impuls um:   

• Für ein verantwortungsvolles Datenmanagement im gesamten Unternehmen lohnt es sich, eine eigene Ethik- und Datenrichtlinie zu entwickeln, mit der die Akzeptanz und Transparenz für dieses Thema erhöht wird. Im Rahmen des Change-Managements geht es um eine offene Feedbackkultur, an der sich alle beteiligen.

• Schulungen und Weiterbildung sind für die Mitarbeitenden essenziell, um die Inhalte der Richtlinie richtig verstehen und umsetzen zu können.

• Aus technischer Sicht sollten geeignete Maßnahmen implementiert werden, die z. B. Verschlüsselungen, eine Datenanonymisierung und ein spezielles Zugriffsmanagement ermöglichen.

• Im Sinne der Datenqualität ist es zudem wichtig, die Datensätze regelmäßig zu reinigen, um Verzerrungen und Ungenauigkeiten zu verhindern bzw. zu minimieren – so können auch KI-Lösungen effizient eingesetzt werden.

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