In den letzten Jahren hat das Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Stuttgart gemeinsam mit Baden-Württemberg Connected verschiedene Unternehmen dabei begleitet, datenbasierte Lösungen einzuführen, beziehungsweise einen „Fahrplan“ für die Datennutzung in Unternehmen zu entwickeln. In diversen Veranstaltungsformaten teilen Expertinnen und Experten ihr Wissen anhand verschiedener Praxisbeispiele. Lisa Rothfuß, die Leiterin im Bereich Kommunikation, erläutert den Gedanken hinter dem Leitfaden für die Einbindung datenbasierter Lösungen und für wen eine solche Veränderung in Frage kommt.
Daten als Unternehmen ganzheitlich nutzen
Frau Rothfuß, Sie haben bei bwcon langjährige Erfahrung in der Implementierung von Digitalisierungsstrategien in Unternehmen. Gemeinsam mit dem Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Stuttgart haben Sie weitere Daten erhoben. Was war der Anlass einen solchen „Fahrplan“ für Unternehmen zu entwickeln?
Wo beginnen wir mit der Digitalisierung? Das ist eine Frage, die sich viele Firmen und insbesondere kleine und mittelständische Unternehmen mit knappen Ressourcen stellen. Mit dem Leitfaden möchten wir den Unternehmen eine erste Unterstützung an die Hand geben und sie auf ihrem Digitalisierungsprozess bestmöglich begleiten. Digitalisierung läuft in jedem Unternehmen anders ab, da individuelle Voraussetzungen, Kernkompetenzen und Fähigkeiten gegeben sind. Daraus leitet sich dementsprechend eine individuelle Digitalisierungsstrategie ab.
Kann jedes Unternehmen seine Prozesse digitalisieren?
Je nach Situation und Fokus des Unternehmens bieten sich zahlreiche Möglichkeiten Daten im Unternehmen zu nutzen. Viele dieser Szenarien zielen auf eine Automatisierung und Optimierung der Prozesse ab. Also ja, Unternehmen unterschiedlichster Branchen profitieren von datenbasierten Lösungen.
Für welche Bereiche gibt es datenbasierte Lösungen?
Das können Themen wie die vorausschauende Wartung und Überwachung von Produktionsmaschinen oder Simulation von Prototypen in der Entwicklung sein, aber auch in der Dienstleistungsbranche gibt es Anwendungsmöglichkeiten. Beispielsweise im Vertrieb, Einkauf oder der Auftragsvorbereitung bieten Apps und Softwarelösungen verschiedenste Möglichkeiten. Im Handwerk können beispielsweise Maße genommen und direkt ins Büro übermittelt werden. Eine solche Veränderung birgt immer Risiken und stellt das Unternehmen vor neue Herausforderungen. Doch langfristig bieten datenbasierte Lösungen einen echten Mehrwert für das Unternehmen.
Einführung von datenbasierten Lösungen in Unternehmen
Wie können Unternehmen Daten besser nutzen? Um eine möglichst reibungslose Implementierung von datenbasierten Lösungen in einem Unternehmen zu ermöglichen, empfiehlt sich ein sukzessiver Veränderungsprozess. Die zehn wichtigsten Tipps für einen positiven Veränderungsprozess auf einen Blick im Leitfaden:
- In bekanntem „Fahrwasser“ beginnen
Zu Beginn sollte ein vertrauter Prozess oder Teilprozess im Unternehmen ausgewählt werden, in welchen Potential für den Einsatz von Daten gesehen wird. - In kleinen Schritten vorgehen
Schritt für Schritt können aufeinander aufbauende Verbesserungen herbeigeführt werden. Nachdem die ersten Schritte gelungen sind, können nach und nach mehr Projekte und größere Veränderungen angegangen werden. - Meilensteine setzen
Meilensteine setzen ist wichtig! Zuerst sollten diese für eine überschaubare Zeit gesetzt werden – etwa für ein Jahr. Über diesen Zeitraum bleiben alle Beteiligten motiviert und Anpassungen im Ablauf und für zukünftige Vorhaben können noch vorgenommen werden. - Recherche der bestehenden Lösungen
Es gibt bereits viele Applikationen und Software-Lösungen sowie Hardware-Komponenten für unterschiedlichste Szenarien. Es empfiehlt sich bestehende Lösungen zu adaptieren und auf die eigene Anwendungsdomäne anzupassen, anstatt alles neu zu entwickeln und selbst zu betreiben. - Künstliche Intelligenz für Unternehmen nutzen
Automatisierung oder auch Künstliche Intelligenz ist besonders stark bei sich wiederholenden, standardisierten Aufgaben. Deshalb bietet es sich an nach Routine-Prozessen zu schauen, die von einer künstlichen Intelligenz übernommen werden kann. - Eine Projektleitung ernennen
Die Person, die mit der Projektleitung betraut wird, sollte sich sowohl mit der Anwendungsdomäne als auch der Technologie auskennen. Sie muss in der Lage sein die Potentiale der Technologie zu beurteilen. Darüber hinaus muss sie das Unternehmen gut genug kennen, um den wirtschaftlichen Mehrwert, der durch die Technologieimplementierung entsteht, abschätzen zu können. - Technisch sorgfältig arbeiten
Gegebenenfalls sollten Experten hinzugezogen werden, um die Lage zu beurteilen. Insbesondere beim Einsatz von Daten gilt zu beachten, dass die diese eine Struktur aufweisen, die verarbeitet werden kann. Zudem müssen Datenbanken aufgesetzt werden und es sollte klar sein an welchen Stellen im Prozess Daten erhoben werden, wo diese gespeichert werden und wie sie weiterverarbeitet werden. - Den Nutzen der Verbesserung definieren
Welcher Geschäftswert steht dem Vorhaben gegenüber? Welche Einsparungen und Optimierungen werden angestrebt und wofür braucht man unter Umständen die Unterstützung der Geschäftsleitung in Bezug auf personelle und finanzielle Ressourcen? - In kleinen Projektteams arbeiten
Die Projektteams, die aus ungefähr fünf bis 15 Personen bestehen, können auch aus Personen unterschiedlicher Bereiche zusammengesetzt werden. Dies hat den Vorteil, dass von Beginn an verschiedene Sichtweisen auf das Vorhaben verfügbar sind und es ganzheitlich betrachtet werden kann. - Das ganze Unternehmen am Fortschritt der Datennutzung teilhaben lassen
Auch kleine Veränderungen sollten mit dem Team kommuniziert werden. Die dadurch entstehende Erleichterung kann in den Fokus gerückt werden, um etwaige Ängste zu nehmen und allgemeine Akzeptanz für die Technologie zu fördern.
Wer eine Digitalisierungsstrategie für sein Unternehmen anstrebt und bei diesem Vorhaben Unterstützung benötigt, findet diese bei den Experten der bwcon. Die professionelle Begleitung für den Veränderungsprozess erleichtert den Einstieg in die Implementierung von datenbasierten Lösungen.
