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Prozessoptimierung in KMU

Mit Smart-Data-Analysen den Anschluss behalten

| Autor / Redakteur: Andreas Meier / Reinhold Schäfer

Fertiggestellter Tunnel beim Projekt Eurasia-Tunnel in Istanbul.
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Fertiggestellter Tunnel beim Projekt Eurasia-Tunnel in Istanbul. (Bild: www.herrenknecht.com)

Industrie 4.0, Big Data, Predictive Maintenance: Für viele große Industrieunternehmen gehört das längst zum Alltag. Doch kleine und mittlere Unternehmen (KMU) scheuen oft vor einem Einsatz zurück und verschenken wertvolles Wettbewerbspotenzial. Anschauliche Beispiele aus dem Mittelstand zeigen jedoch: Es geht.

Während Industrie 4.0 zunächst nur ein eher schwammiges Schlagwort war, um die Digitalisierung in die Industrie zu bringen, gibt es mittlerweile viele konkrete und erfolgreiche Umsetzungsbeispiele – auch aus dem kleinen und mittleren Unternehmensumfeld. Letztlich geht es dabei immer um die intelligente Nutzung und Vernetzung von Unternehmensdaten, um Prozessverbesserungen zu erreichen und dadurch Wettbewerbsvorteile zu generieren. Das Prinzip dahinter leuchtet ein: Je besser Entwicklung, Produktion, Logistik und Kunden interagieren, umso schneller und reibungsloser entsteht ein für alle Beteiligten optimales Produkt.

Intelligente Verarbeitung von Daten

In puncto (Unternehmens-)Daten suggeriert der Begriff „Big Data“ im Industrie-4.0-Umfeld, dass eine bestimmte Menge von Daten vorhanden sein muss, um sinnvoll genutzt werden zu können. Aber auch viele kleine Datenmengen können in Kombination mit weiteren externen Daten und Informationen zu Big Data werden und dann für Unternehmen gewinnbringend vermarktet werden.

Voraussetzung dafür ist, dass die Daten eine gewisse Qualität und Varianz aufweisen. Kann man bei ihrer Analyse Muster oder Verbindungen erkennen, daraus Erkenntnisse ableiten, die sich für Prozessverbesserungen nutzen lassen? Bei Smart Data geht es nicht nur um die Analyse vergangenheitsbezogener Datenmengen, sondern auch um die Analyse weiterer semantischer Informationen zum Beispiel zur Materialbeschaffenheit oder von Erfahrungswerten auf Seiten der Techniker, die aus den Daten clevere Informationen – Smart Data – machen.

Ein Beispiel ist die vorausschauende Wartung beziehungsweise Predictive Maintenance. Dort geht es darum, Datenmuster in Verbindung mit weiteren semantischen Informationen zu erkennen, die auf den kommenden Ausfall beziehungsweise die Störung einer Anlage oder Maschine hinweisen. Gelingt dies, können Techniker zum Beispiel einzelne gefährdete Anlagenkomponenten rechtzeitig herausfiltern und austauschen. Wartungszeiten lassen sich so vorbeugend planen und teure Ausfallzeiten minimieren. Außerdem können Konstruktion und Entwicklung von den Daten lernen, die aus der Produktion zurückfließen und ihrerseits die Prozesse optimieren; es entsteht ein effektiveres Miteinander.

Der Mittelstand hat Aufholbedarf

Aber im deutschen Mittelstand sieht die Realität oft anders aus: Viele KMU erkennen das Potenzial dieser Techniken für ihr Unternehmen nicht oder wissen nicht, wie sie sich dem Thema nähern sollen. Die Mehrzahl der Betriebe in Baden-Württemberg (2016 waren es 99,4 %) beschäftigt zum Beispiel weniger als 250 Mitarbeiter; vielen Unternehmen dieser Größenordnung mangelt es schlicht an den finanziellen Mitteln oder der fachlichen Expertise, um Smart-Data-Projekte durchzuführen. Sie alle verschenken damit im Zeitalter der Digitalisierung unternehmerische Möglichkeiten und auch Zukunftschancen.

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