Big-Data-Analytics in Produktion und Logistik Big Data meistern und managen: Nutzen und Möglichkeiten

Big Data ist kein Zukunftsszenario mehr, sondern längst eine Realität, der sich Unternehmen stellen müssen. Doch speziell in der Logistik fällt die Reaktion noch eher verhalten aus, obwohl bereits Technologien existieren, die eine systematische Analyse und Auswertung im Sinne der individuellen Unternehmensziele unterstützen. Doch diese sind vielfach noch nicht bekannt und auch das Vertrauen in Big Data ist nicht sonderlich ausgeprägt. Das sollte sich ändern, denn das darin schlummernde Potenzial ist enorm. In der Mitte des 19. Jahrhunderts machten sich wahre Menschenmassen auf den Weg nach Amerika, um dort auf der Suche nach Gold zum Beispiel Sand aus einem Fluss zu schaufeln. Die "Gold Digger" der Moderne hingegen fischen nach Daten und brauchen dafür keine beschwerlichen Reisen oder körperlichen Mühen auf sich nehmen. Wie wertvoll dieses neue "Gold" ist, demonstrieren eindrucksvoll E-Commerce-Giganten wie Amazon & Co. und können den Kunden direkt mit seinen Interessen ansprechen (man denke nur an: "Kunden, die dieses Produkt gekauft haben, kauften auch…").

Big Data meistern und managen

Dies ist ein gutes Beispiel dafür, inwieweit Unternehmen bereits in der Lage sind, Daten von Nutzern abzufangen und diese penibel für ihre Zwecke auszuwerten. Das Meistern von Big Data ist eine Kunst für sich. Auch Streaming-Anbieter bedienen sich Big-Data-Analytics, um möglichst erfolgreiche Angebote produzieren und platzieren zu können. Die zu erzielenden Vorteile im Sinne der Kunden sowie des eigenen Geschäftsmodells sind also nicht von der Hand zu weisen. Gleichwohl ist der Begriff "Big Data" nicht durchgängig positiv besetzt. Doch das liegt weniger daran, dass sie nicht verstehen, was damit gemeint ist - auch wenn dies vielfach suggeriert wird, um der Einfachheit halber zunächst mit einer Definition in das Thema einzusteigen. Auch stellt sich in der Regel nicht die Frage nach dem WARUM, sondern nach dem WIE beziehungsweise WOMIT!

Der Nutzen rechtfertigt den Aufwand

Denn Sorge bereitet in erster Linie das mit an Sicherheit grenzender Wahrscheinlichkeit nicht mehr zu überschauende Volumen an Daten, das im Zuge der zunehmenden Digitalisierung von Geschäftsprozessen auf Unternehmen zurollt. Dieses erhöht sich nochmals exorbitant durch die Nutzungsfrequenz der Sozialen Medien sowie durch die Möglichkeiten, die das Internet der Dinge (IoT) in Verbindung mit der Sensorik eröffnet. Diese Entwicklung zu ignorieren wäre – gelinde gesagt – grob fahrlässig bis geschäftsschädigend.

Doch der Aufwand, Big Data gewinnbringend zu nutzen, ist geringer als vielfach gedacht. Wenngleich natürlich ein Umdenken beziehungsweise ein Blick über den sprichwörtlichen Tellerrand erforderlich ist. Es gilt, sämtliche Prozesse und Systeme bis hinunter auf Steuerungsebene in die Betrachtung einzubeziehen – sowohl in Produktion als auch Logistik. Denn auch die zunehmende Individualisierung – Stichwort: Losgröße 1 – wird die Datenflut weiter erhöhen. Dies beginnt auf dem Shop-Floor und setzt sich an den Maschinen und Objekten sowie bei den Transportsystemen und involvierten Mitarbeitern samt Wearables fort.

Moderne Applikationsplattformen: Sichern die Qualität und beschleunigen den Prozess

Die daraus resultierenden Datenmengen aus den verschiedensten Quellen sicher zusammenzuführen, auszuwerten und für eine fundierte Entscheidungsfindung zu nutzen, ist natürlich auf konventionellem Wege - etwa mit herkömmlichen Instrumenten der Business Intelligence (BI) - nicht mehr möglich. Doch es muss nicht gleich alles komplett neu gedacht und teuer investiert werden.

So steht zum Beispiel mit SAP S/4HANA eine Applikationsplattform zur Verfügung, über die sich große Datenmengen praktisch in Windeseile erfassen, aufbereiten und analysieren lassen. Dank der integrierten SAP HANA In-memory-Datenbank ist es möglich, im Rahmen von Transaktionen anfallende Informationen etwa um das 100-fache schneller zu verarbeiten, als dies mit herkömmlichen Datenbanken möglich ist. Ein weiterer Vorteil ist, dass Transaktionsdaten mit historischen Daten abgeglichen werden können, sodass im übertragenen Sinne ein "Wetterbericht" erzeugt werden kann, der gleichzeitig ein Warnsystem darstellt.

Kurze Reaktionszeiten sind die Folge. Diese werden nochmals erhöht, wenn Algorithmen des "Machine Learning" genutzt werden. Dann ist es noch einfacher, Datenbestände zu filtern, zu klassifizieren und solide Entscheidungsempfehlungen auszusprechen. Mit SAP S/4HANA bietet SAP also eine Lösung, die praktisch ein Ökosystem mit einer Vielzahl an Bausteinen für ein beschleunigtes Verfahren im Zuge von Big-Data-Analytics darstellt.

So werden aus Massen an Daten smarte Daten

Intelligente Systeme in Verbindung mit klassischen BI-Tools sind also der Schlüssel. Big-Data-Analysen schaffen Transparenz in den Prozessen und helfen, diese besser zu verstehen und die Effizienz in den Abläufen durchgängig zu steigern. Prämisse ist allerdings, dass aus den verschiedensten Quellen zusammengeführte Daten unter Berücksichtigung eindeutig definierter Fragestellungen klar strukturiert beziehungsweise belastbar aufbereitet und stimmig miteinander verknüpft werden.

Dann ist das eigentliche Ziel erreicht: Aus "Big Data" wird "Smart Data"!

Durch systematisch aufgesetzte und durch modernste Technologien – wie zum Beispiel SAP S/4HANA – unterstützte Big Data-Analysen, mit deren Hilfe Sie vergleichsweise einfach smarte Daten generieren, lassen sich also zahlreiche Mehrwerte für Ihr Unternehmen erschließen:

  • Es wird eine solide Grundlage geschaffen, um sinnvolle Entscheidungen zu treffen, die sich effizienzsteigernd auf die Geschäftsprozesse auswirken.
  • Etwaige Risiken können frühzeitig identifiziert werden und lassen sich vorausschauend bewerten - auch unter Relevanzaspekten - sowie entsprechend kalkulieren.
  • Produktivität und Profitabilität steigen, Bedarfe lassen sich exakt planen und ad-hoc-Entscheidungen, die einem mitunter teuer zu stehen kommen, werden vermieden.
  • Verhaltensmuster können erkannt und für Prognosen genutzt werden, sodass Kunden gezielt bedient und begleitende Services verbessert werden können.
  • Last but not least leistet Big Data-Analytics einen wichtigen Beitrag, um verborgene Potenziale auszuschöpfen und im besten Fall neue Geschäftsmodelle erschließen zu können.
     

Es geht auch ganz einfach: Schritt für Schritt zu überschaubaren Kosten

Um die "Datenkrake" im Zaum zu halten und Komplexität beherrschbar zu machen, ist es tatsächlich nicht erforderlich, vorhandene Systeme gleich komplett abzulösen: Denn es sind bereits Lösungen auf dem Markt, die im Zusammenwirken mit traditionellen Technologien zahlreiche Mehrwerte erzeugen - speziell dann, wenn es um taktische und/oder strategische Entscheidungsfindungen geht, die aus einer Fülle von Handlungsoptionen auszuwählen sind. Es muss daher nicht gleich immer der "ganz große Wurf" sein. Die Herausforderung Big Data lässt sich also auch sukzessive meistern – ohne tiefe monetäre Einschnitte in die Unternehmensbilanz. Der Mensch wird letztlich wirksam darin unterstützt, auch in komplexen Situationen einen kühlen Kopf zu bewahren und gleichermaßen adäquat wie agil handeln zu können.