Für eine Standortbestimmung ließ die Digital ­Analytics Association (DAA) die Studie ‚Industrial Analytics Report 2016/2017‘ durchführen. Hierzu hat das Marktforschungsunternehmen IoT-Analytics weltweit 151 Analyse-Experten und Entscheider befragt – was interessante Einblicke ergab: Fast 70 % der Studienteilnehmer gehen davon aus, dass die Fähigkeit zur systematischen Datenanalyse in den kommenden fünf Jahren eine existenzielle Rolle in den Unternehmen einnimmt. Und immerhin: 15 % sehen diese Situation schon heute erreicht. Über die Hälfte der Unternehmen bevorzugt es, zukunftsfähige Datenkompetenz außerhalb des Kernunternehmens aufzubauen und dabei auch mit externen Dienstleistern zu kooperieren. Bei weniger als der Hälfte der Studienteilnehmer gibt es bereits eine organisatorische Verankerung des Themas innerhalb der Unternehmensstruktur.

Hinter dem Engagement der Industrie steht zunächst nicht der Versuch, die Kosten zu senken. Vielmehr haben die Unternehmen die konkrete Steigerung ihrer Umsätze im Blick. Predicitive Maintenance stehen dabei ebenso im Fokus wie ein besserer Vertrieb durch die Online-Analyse des Kunden- und Nutzungsverhaltens.

Know-how ist noch ­Mangelware

Allerdings kämpfen viele Unternehmen noch mit erheblichen Schwierigkeiten bei der Umsetzung von Industrial Analytics. Die Hürden sind dabei weniger das Sammeln der Daten über unterschiedliche Sensoren oder Online-Kanäle, sondern die Datenmassen so analysieren zu können, dass wichtige Erkenntnisse zutage treten. Die Studie weist hier auf einen signifikanten Mangel an entsprechend ausgebildeten Fachleuten hin.

Deutliche Unterschiede deckt die Studie dabei auf, wie sich die Unternehmen dem Thema Industrial Analytics nähern: Rund ein Drittel beginnt den Einstieg in das Thema mit klaren Vorstellungen, welche Ziele verfolgt werden sollen und welche Ergebnisse erwartet werden. Demgegenüber geht ein Drittel der Unternehmen unbefangen an Industrial Analytics heran und lotet die Möglichkeiten aus, bevor genaue Ziele festgelegt werden. Dieser explorative Ansatz hat durchaus seine Berechtigung: „Die explorative Herangehensweise scheint tendenziell bei immer mehr Unternehmen die bevorzugte Einstiegsmethode zu werden. Das ist insofern sinnvoll, als dass man den Möglichkeiten von ­Industrial Analytics offener begegnet und so auch Potenziale entdecken kann, die zu Beginn nicht im Blickfeld lagen“, kommentiert Frank Pörschmann, Vorstandsmitglied der DAA.

Dass Industrial Analytics als geschäftskritische Querschnittsfunktion erkannt wurde, zeigt ein Blick auf die treibenden Kräfte: Nur bei 7 % der Studienteilnehmer sind es CIO (Leiter Informationstechnik) oder CTO (Technikleiter), die entsprechende Initiativen nach vorne tragen. Bei 58 % der Unternehmen steht das Top-Management hinter dem Engagement.

Für Pörschmann zeigt die Studie auch, dass die Industrie das Potenzial von Industrial Analytics durchaus erkannt hat: „Daten entfalten ihren Nutzen und Wert erst durch die Analyse und final erst in einer Entscheidungsfrage. Die meisten Unternehmen haben deswegen Ini­tiativen in die Wege geleitet, um das Potenzial der Industrial Analytics auszuloten. Es fehlt allerdings dringend an kompetenten Spezialisten, an übergreifenden Standards sowie an der entsprechenden Datenkompetenz in den Führungsetagen.“

Auch bei den Kosten sieht Pörschmann aktuell eine Schieflage: „Ein Blick in die ­Projektkosten-Struktur zeigt das Dilemma. Der überwiegende Aufwand entsteht dabei, die Daten überhaupt analysefähig bereitzustellen – also ­Zugang, Aufbereitung und Qualifizierung. Und das muss in vielen Fällen bei jeder Initiative wieder von neuem durchlaufen werden. Hier liegen Kosten- und Beschleunigungs­potenziale durch den Einsatz passender Technologien.“