Die digitale Transformation verspricht Effizienz, Kostensenkung und Nachhaltigkeit. In der Praxis jedoch stoßen viele Unternehmen auf Hürden: fehlendes Know-how, unzureichende Datenintegration und veraltete Systeme bremsen den Fortschritt. Wer jedoch Daten konsequent vernetzt und moderne Technologien einsetzt, schafft die Basis für erfolgreiche Automatisierung und bessere Entscheidungen.
Weltweit setzen Konzerne mit weit verzweigtem Standortnetz auf digitale Innovation und Transformation. Ziele sind meist: geringere Kosten, höhere Effizienz, größere Robustheit, einfache Skalierung und mehr Nachhaltigkeit. Erreicht werden kann dies durch maximale Transparenz über alle Daten, visuell gut aufbereitet und qualitativ so hochwertig, dass damit Automatisierung möglich ist.
Doch dieses Ideal stimmt mit der Realität nur selten überein. DieHexagon-Studie „Data Connectivity & Visibility“ zeigt, welche Hindernisse besonders häufig vorkommen: 70 Prozent bestätigen, dass Projekt-Milestones bei der Umstellung nicht erreicht werden, kaum weniger (68 Prozent) müssen erkennen, dass einige Teilbereiche sich nicht wie gewünscht skalieren lassen. Auch ungeplante Produktionsausfälle (65 Prozent) und Budget-Überschreitungen (64 Prozent) haben oft immense Auswirkungen auf die Transformationsbemühungen.
Führungskräfte klagen über oft holprige Transformation
Die Gründe für die Schwierigkeiten sind vielfältig. Den größten Impact haben laut den befragten Führungskräften Aspekte wie fehlendes Know-how, zu geringe Fertigkeiten (66 Prozent) und zu viele manuelle Prozesse (64 Prozent). Fast ebenso häufig werden unzureichende oder veraltete Informationen, fehlende Systemintegration und -vernetzung sowie überholte Infrastrukturen genannt.
Und das ist kein Wunder: Einer der Befragten, Bilal Alani, Leiter der IT- und Datenabteilung und CIO für Forschung und Entwicklung beim multinationalen Lebensmittelkonzern Danone, erklärt, mit welchen Herausforderungen das Unternehmen in Hunderten von Fabriken weltweit bei der Datenintegration und Projekten konfrontiert ist: „Die Fertigungslandschaft ist aus vielen Gründen stark segmentiert – zum Teil auch aufgrund von Fabrikübernahmen. Jede Fabrik hat ihre Besonderheiten. Aus diesem Grund können Fabriken die Strategie festlegen, die sie für die Digitalisierung umsetzen möchten, was aber letztlich bedeutet, dass die Standardisierung eines Systems über alle Fabriken hinweg sehr schwierig werden kann.“
Maximale Vernetzung der Daten
Viele multinationale Unternehmen setzen bereits häufig visuelle Dashboards (76 Prozent) und Knowledge-Graph-Technologien (71 Prozent) ein, um Wissen sicht- und nutzbar zu machen und zur Unterstützung von Entscheidungen heranzuziehen.
An dritter Position mit 69 Prozent steht aber schon die digitale Vernetzung aller Daten („Digital Thread“), die zahlreiche Synergieeffekte bewirken kann, weil Daten jederzeit in beliebiger Tiefe und tagesaktuell bereitstehen. Dennoch setzen zwei Drittel der befragten Unternehmen häufig noch auf papierbasierte Information. Und das hat zahlreiche Nachteile: Ein befragter Leiter der Abteilung für digitale Technik bei einem globalen Chemieunternehmen bestätigt, dass vor der digitalen Transformation „entkoppelte“ Daten den Betrieb ausbremsten: „Es ging oft um die Frage, wo die Informationen zu einer Anlage zu finden waren. Häufig gab es mehrere Quellen, in denen Informationen vorgehalten wurden, aber es war nicht klar, welche Informationen aktuell waren, und es gab kaum Schnittstellen zwischen den Tools. Diese siloartige Datenhaltung behinderte die Projektsteuerung und den Datenfluss.“
Für den Zuginformationsmanager eines europäischen Bahnbetreibers ist das neue Enterprise Asset Management System (EAM) dagegen ein Segen: „Es ist unsere einzige Quelle für alle Informationen, von Arbeitsaufträgen und Wartungsplänen bis hin zu Inspektionen. Aktuell arbeiten wir daran, mithilfe von LLMs (Large Language Models) noch mehr aus dem Datenpool herauszuholen. Das System führt unsere Datenquellen zusammen und wandelt sie in Informationen um, was wirklich spannend ist.“
Fünf Tipps für eine erfolgreiche Transformation
Aber die Umstellung ist kein Selbstläufer. 58 Prozent der Befragten mussten feststellen, dass die Datenkonsolidierung zu viel Zeit gekostet hat. Zudem hatte die Einführung neuer Tools bei vielen die Folge, dass Projektzwischenziele nicht rechtzeitig erreicht wurden oder sich das Budget häufiger nicht einhalten ließ.
Unternehmen brauchen daher eine ausgereifte Methodik und im besten Fall einen Partner, der sie optimal bei der Transformation begleiten kann. Lawrence Benson, VP Portfolio Strategy bei Hexagons Asset Lifecycle Intelligence Division, nennt fünf zentrale Aspekte, die Unternehmen im Blick behalten sollten:
- Adressieren Sie im ersten Schritt Altsysteme und holen Sie sich Fachexpertise für die Umstellung ins Haus
- Berücksichtigen Sie eine hohe Skalierbarkeit, vor allem bei geplanter Langzeitnutzung neuer Systeme
- Suchen Sie Partner und Lösungen, die Sie exakt dort abholen, wo Sie stehen
- Suchen Sie sich eine Plattform-basierte Lösung für Ihre Daten
- Wenn die Datenplattform gereift ist, nutzen Sie Künstliche Intelligenz
Mit diesen Ansätzen können Unternehmen unterschiedlichster Branchen die Vernetzung ihrer digitalen Daten deutlich steigern und verfügen anschließend über eine aktuelle, umfassende, gereifte Datenbasis, die Entscheidungen und Planungen deutlich erleichtert.
(pi)
