PresseKat - Predictive Analytics entwickelt sich zum Mainstream für Fertigungsunternehmen in Deutschland

Predictive Analytics entwickelt sich zum Mainstream für Fertigungsunternehmen in Deutschland

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München, 20. Mai 2014: Eine aktuelle Studie von Pierre Audoin Consultants (PAC) bestätigt, dass „Predictive Analytics“ in der Fertigung längst keine Nischenanwendung mehr ist. Bereits knapp 40 Prozent der deutschen Unternehmen setzen Predictive-Analytics-Lösungen ein und unterstützen damit verschiedenste Prozesse, von der Qualitätssicherung bis hin zur Lieferkettensteuerung. Zudem plant nahezu jedes dritte Fertigungsunternehmen in Deutschland in den kommenden zwei Jahren weitere Investitionen in Predictive-Analytics-Lösungen.

(firmenpresse) - Predictive-Analytics-Lösungen wecken zunehmend das Interesse von Produktionsleitern und IT-Managern in Fertigungsunternehmen. Dies ist vor allem darauf zurück zu führen, dass mit dieser Technologie akute Bedürfnisse der inländischen Fertigungsbranche angesprochen werden. Eine bessere Planung von Maschinenauslastungen und Ausfallzeiten ist ein essenzielles Werkzeug in einer flexiblen Fertigung. Dies bestätigen über 60 Prozent der von PAC befragten Unternehmen, deren Produktionsverantwortliche der Meinung sind, dass Predictive Analytics zur Steigerung der Termintreue beiträgt und unter anderem eine bessere Ursachenforschung bei Ausfällen und Störungen ermöglicht.

Demnach ist es auch nicht überraschend, dass in rund jedem dritten Unternehmen Predictive-Analytics-Lösungen heute schon als Schlüsseltechnologien angesehen werden und von strategisch wichtiger Bedeutung sind. Dazu Philipp Schalla, Senior Consultant bei Pierre Audoin Consultants: „Das Thema ‚Predictive Analytics’ zeigt eine starke Präsenz am Markt. Getrieben wird es vor allem durch die konstant anwachsende Datenflut in Unternehmen (Stichwort ‚Big Data’) und die damit einhergehende Notwendigkeit, diese Daten gewinnbringend auszuwerten.“

Trotz hoher Nachfrage verteilt sich die Bandbreite der geplanten Investitionen innerhalb der nächsten zwei Jahre eher gleichmäßig, von dediziert bereitgestellten Budgets bis hin zu vorerst zurückgehaltenen Investitionen. Laut Schalla lässt sich diese Varianz vor allem damit erklären, dass eine solche Investitionsentscheidung kein kleines Unterfangen darstellt und mitunter auch einen Anbieterwechsel des Maschinenherstellers impliziert. Dies ist sowohl finanziell als auch strategisch eine gewichtige Entscheidung und wird daher zumeist durch die Geschäftsführung getroffen.

Hinzu kommt, dass die Implementierung einer Predictive-Analytics-Lösung oftmals einen Eingriff in den laufenden Fertigungsbetrieb erforderlich macht. Die ohnehin bereits hohe Belastung durch das Tagesgeschäft erlaubt es vielen Unternehmen kaum, die verbleibenden Zeiträume zwischen Rüstzeiten, Instandhaltung und Wartung für die Implementierung innovativer Analytics-Lösungen zu nutzen. Durch die Komplexität der Einführung moderner IT-Systeme und die Tatsache, dass Unternehmen dazu oft wenige IT-Fachleute im eigenen Haus haben, wird dies noch erschwert.





„An diesem Punkt müssen Softwarehersteller und IT-Dienstleister ansetzen und ihren Kunden einen Weg aufzeigen, innovative Analytics-Technologien in den Produktionsbetrieb zu integrieren, ohne dabei ein wirtschaftliches Risiko eingehen zu müssen“, so Philipp Schalla.

„Gleichzeitig gilt es auch, in angrenzenden Geschäftsprozessen, wie beispielsweise der Lagerhaltung, oder entlang der gesamten Wertschöpfungskette verborgene Optimierungspotenziale zu identifizieren und zu nutzen. Erst dann wird sich der langfristige Nutzen von Predictive-Analytics-Lösungen für Fertigungsunternehmen auszahlen“, kommentiert Schalla. Die PAC-Studie zeigt deutlich, dass sich Unternehmen konkret mit dem Thema „Predictive Analytics“ beschäftigen und nach Nutzenpotenzialen und Implementierungsstrategien in ihrem Geschäftsumfeld suchen.

IBM, Premiumsponsor der Studie bestätigt die PAC-Einschätzung: „Am Einsatz von Predictive Analytics wird insbesondere in komplexen Produktionsprozessen langfristig kein Weg mehr vorbeiführen, ganz unabhängig von der Größenordnung“, sagt Peter Nikles, Solutions Group Leader Business Analytics DACH, von IBM. „Unsere Projekte beweisen immer wieder, dass die Zeit- und Kostenersparnis enorm ist. Wir haben die notwendigen Technologien und Implementierungsstrategien, um Predictive-Analytics-Instrumente ohne größere Risiken oder Eingriffe in den laufenden Produktionsbetrieb zu integrieren.“

Informationen zur Studie
Für die Studie „Predictive Analytics in der Fertigungsindustrie“ wurden über 100 Produktionsverantwortliche aus Unternehmen mit mehr als 500 Mitarbeitern in Deutschland befragt. Sie wurde unterstützt von IBM Deutschland GmbH, Blue Yonder GmbH und SAS Institute GmbH. Die vollständige Studie steht zum Download bereit unter dem unten angegebenen Link.

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Datum: 20.05.2014 - 10:54 Uhr
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