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In der Industrie 4.0 ermöglicht die digitale Analyse ein neues Maß an betrieblicher Produktivität

16.11.2018 von CA Redaktion | Fach News

Wir befinden uns mitten in der vierten industriellen Revolution. Unsere Wirtschaft durchläuft derzeit eine der größten Veränderungsphasen der letzten Jahrzehnte. Diese epochale Transformation wurde maßgeblich durch technologische Veränderungen vorangetrieben – Big Data und fortschrittliche Analytik, der additiven Fertigung, dem Internet der Dinge, der Robotik und der künstliche Intelligenz.

In großer Geschwindigkeit sind die Folgen bereits branchenübergreifend erkennbar: Der Wettbewerb verschärft sich nicht nur innerhalb der Branchen, sondern auch zwischen ihnen. So ist z.B. bekannt, dass Apple ein Geschäft mit autonomen Fahrzeugen plant oder Tesla in die Stromversorgung einsteigt. Hinzu kommen die aggressiven, agilen Start-ups mit Geschäftsmodellen, die herkömmliche Einschränkungen ignorieren.

Industrie 4.0

Eine Studie von McKinsey & Company aus dem März 2018 sagt eine Produktivitätssteigerung um 20% allein durch digitale Analysen voraus.

Wie sich Unternehmen verändern, hängt in hohem Maße von den Fähigkeiten ab, die sie am dringendsten benötigen. McKinsey sieht vier Hauptstrukturen, die zusammen zu „Operations 4.0“ werden:

  • Kosten- und budgetorientiert. Herkömmliche Maßnahmen zur Kostenkontrolle waren im besten Fall oft ein stumpfes Instrument, aber eine komplexere Analyse erforderte zu viel Daten und Koordination, um praktisch zu sein. Durch ausgefeilte Analysetechniken wird die Zero-Base-Budgeting (ZBB) jetzt praktikabler, flexibler und rentabler als je zuvor.
  • Fertigungsorientiert. Um Unternehmen dabei zu helfen, ein neues Maß an Ressourcenproduktivität und -effizienz zu erreichen, verbindet die digitale Fertigung neuartige und vorhandene Datenquellen mit intelligenteren Maschinen und neuen Prozesstechnologien.
  • Produktgetrieben. Organisationen, deren strategische Erfordernis darin besteht, Produkte effektiver zu entwickeln und auf den Markt zu bringen, kombinieren fortschrittliche Analyse-Methoden mit Design-to-Value-Methoden und werden damit zu Analytics-to-Value (AtV).
  • Prozess getrieben. Viele Organisationen haben bereits den dramatischen Einfluss von Lean Management auf die Customer-Journey festgestellt. Dank digitaler Technologien und agiler Prozesse können Unternehmen diese Änderungen leichter, schneller und nachhaltiger durchführen – und dies in größerem Ausmaß und mit größerer Wirkung als je zuvor. Zusammen bilden die Technologien und Prozesse ein End-to-End Digital Enablement (EdgeE).
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