“Das Leben ist ein Puzzle-Spiel. Erst wenn wir alle Teile an die richtige Stelle gesetzt haben, können wir es verstehen.“ Dieses Zitat von Gerhard Strobel lässt sich auch auf das heutige industrielle Umfeld übertragen. Denn unsere Big-Data-Welt besteht aus vielen einzelnen Puzzleteilen, die, wenn sie richtig zusammengesetzt werden, einen besseren Einblick in das Gesamtbild ermöglichen.
Genau an dieser Stelle kommt Business Intelligence (BI) ins Spiel. Business Intelligence kann im Kern als eine systematische Analyse des eigenen Unternehmens durch Datenerhebung verstanden werden. Seit den 1990er Jahren werden softwaregestützte Lösungen für BI auf vielen verschiedenen Ebenen des Unternehmens eingesetzt, um aus den gewonnenen Erkenntnissen entsprechende Handlungsempfehlungen abzuleiten.
Im Kontext von Industrie 4.0 und der zugrundeliegenden Datenerfassung und Vernetzung gewinnen BI-Tools in Unternehmen zunehmend an Bedeutung. Sie werden eingesetzt, wenn es darum geht, Datenauswertungen entlang der Wertschöpfungskette agiler und effizienter zu gestalten. Insbesondere die automatisierte Erstellung von Berichten mithilfe von BI-Tools ist in vielen Unternehmen gängige Praxis. Auf Basis der Berichte werden historische Daten nachvollziehbar aufbereitet, sodass Führungskräfte in ihren Entscheidungen durch fundierte Erkenntnisse unterstützt werden.
Analyseorientierte Anwendungen erfolgen heute in einer unglaublichen Geschwindigkeit und ermöglichen eine schnelle und faktenbasierte Planung und Entscheidungsfindung. Mithilfe von BI-Systemen können in kürzester Zeit Analysen, Berichte, Monitorings und Alerts erstellt oder sogar vorhersehbare Ereignisse prognostiziert werden. Dies geschieht häufig mithilfe künstlicher Intelligenz.
Übrigens: Die Big Player Microsoft, SAP und IBM gehören im Bereich der BI- und Analysesoftware mit rund 30 % zu den Marktführern.
BI-Tools helfen, Transparenz in die Daten deines Unternehmens zu bringen. Daher solltest du dir zunächst darüber im Klaren sein, welche Informationen und KPIs für wen relevant sind und welches Ziel du verfolgst. Die Auswahl des richtigen BI-Tools hängt auch davon ab, wie komplex die Visualisierung ist und ob der Einsatz von künstlicher Intelligenz notwendig ist. Zudem ist es sinnvoll, wenn die Schnittstellen zu den benötigten Datenquellen bereits vorhanden sind, um eine nahtlose Datenverarbeitung zu ermöglichen.
Die folgenden BI-Tools zur Analyse historischer Daten werden häufig eingesetzt, da sie Schnittstellen zu verschiedenen Datenquellen bieten, Daten transformieren, verarbeiten und auf einem Dashboard visualisieren, sodass ein automatisiertes Reporting möglich ist.
Melde dich jetzt zu unserem Newsletter an!
Die Datenbasis hat sich im Sinne von Big Data und Industrie 4.0 stetig weiterentwickelt. Daten aus der Fertigung können nicht mehr nur zur Steuerung der Produktion, sondern auch zur Auswertung des aktuellen Tagesgeschäfts genutzt werden. Gerade die Echtzeitnutzung von Daten bietet hier einen entscheidenden Vorteil im Vergleich zur Langzeitanalyse.
Bei der Operational Intelligence, auch Operational Business Intelligence genannt, finden parallel zur Verarbeitung von Geschäftsdaten aus laufenden Prozessen Ad-hoc-Analysen statt. Diese Analysen erfolgen in der Regel in sehr zeitnahen Abständen wie zum Beispiel Sekunden, Stunden oder Tage, um Prozessverbesserungen, Produktivitätssteigerungen und Risikominimierung zu erreichen.
Ziel ist es, auf Basis von Produktionsdaten, von beispielsweise MES- und ERP-Systemen, mehr über den aktuellen Status von Prozessen und Abläufen zu erfahren und so kontinuierliche Verbesserungen vorzunehmen. In diesem Zusammenhang können Echtzeit-Datenauswertungen von Maschinen und Sensoren die betrieblichen Entscheidungen für den Ist-Zustand unterstützen und einen Überblick über die Leistungsfähigkeit gewährleisten.
Der Informationsgewinn durch BI-Systeme ist nicht nur eine Bereicherung für die Managementebene. Auch diejenigen, die direkt an den Prozessen beteiligt sind, also in der Produktion auf der Fläche oder in der Logistik im Lager, profitieren ebenfalls von verständlich aufbereiteten Daten. Wenn es aber schnell gehen muss und Entscheidungen sofort getroffen werden müssen, ist Operational Intelligence der üblicheren Business Intelligence vorzuziehen.
Mit Operational Intelligence optimierst du Prozesse, indem du Echtzeitdaten bereitstellst, um Transparenz zu schaffen und um direkt in laufende Prozesse eingreifen zu können. Auf diese Weise können Probleme am Ort der Wertschöpfung, wie z. B. Fehlermeldungen von Maschinen, direkt erkannt und gelöst werden. Darüber hinaus können die Ergebnisse der getroffenen Maßnahmen unmittelbar visualisiert werden. So haben die Mitarbeiter jederzeit den Überblick über Prozessveränderungen und können schnelle und fundierte Entscheidungen zur Beseitigung von Problemen treffen und so nachhaltig zur Effizienzsteigerung beitragen.
Hier findest du einige Beispiele, wie Operational Intelligence in der Praxis umgesetzt werden kann:
Sowohl Business Intelligence als auch Operational Intelligence haben ihre Daseinsberechtigung im Unternehmen und bieten sehr unterschiedliche Mehrwerte. Sollen aber sich wiederholende Abläufe und Prozesse direkt am Ort des Geschehens sowie nachhaltig verbessert werden, kann es sich lohnen, die oft unterschätzte Ressource der Echtzeitdaten zu nutzen, um das volle Potenzial intelligenter Kommunikation auszuschöpfen!
Mit Fokus auf datengetriebene Strategien verschmilzt Remo seit 2019 nicht nur Zahlen und Fakten zu beeindruckenden Marketing Maßnahmen, sondern macht mit seinen Fähigkeiten im Bereich der Webentwicklung unsere Online-Präsenz zum absoluten Hit.
