Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige
Beitrag drucken

Anwendungsbereiche für den Mittelstand

Datenanalyse-Werkzeuge gezielt nutzen

Der Begriff Business Intelligence beschreibt die Sammlung und visuell aufbereitete Darstellung von Daten zum Zwecke der Entscheidungsunterstützung in Unternehmen. Ob Mittelstand oder Konzern: Je nach Unternehmensgröße spielen dabei unterschiedliche Anforderungen eine Rolle. Wichtig ist in jedem Fall die Beobachtung der eigenen Unternehmenssituation sowie des relevanten Marktes. Gleichzeitig sollten Anwender technologischen Entwicklungen Rechnung tragen.

Bild: GSD Software

Nicht alle auf dem Markt erhältlichen Business Intelligence-Anwendungen (BI) eignen sich für den produzierenden Mittelstand gleichermaßen. Denn der Funktionsumfang sollte zu den Bedürfnissen der Firma passen. Die für Industrieunternehmen relevanten Funktionsbereiche in BI-Lösungen lassen sich in sechs unterschiedliche Gruppen gliedern: Reporting, Analyse, Dashboarding, Konsolidierung, Planung und Strategiemanagement.

    1. Reporting
    Reporting bezeichnet die statische oder dynamische Darstellung von Informationen. Diese werden in der Regel über sogenannte Publishing-Funktionen periodisch verteilt. ‚Alert‘-Funktionen erweitern diesen Ansatz um Ad-Hoc Reporting, das etwa bei kritischen Unternehmenssituationen ansetzt. Die BI-Lösung der Wahl sollte folglich über geeignete Funktionen für Berichtserstellung, -verteilung und -bearbeitung verfügen.

    2. Analyse
    Bei einer Analyse werden nicht direkt interpretierbare Massendaten zu aussagekräftigen Mustern, oft in Form von Kennzahlen, zusammengeführt. Der Entscheider wird somit in die Lage versetzt, eigene Schlüsse zu ziehen und darauf aufbauend Unternehmensentscheidungen abzuleiten. Methoden wie Pivotierung, Drill-Down & Roll-Up, Drill-Across & Drill-Through sind die am häufigsten angewendeten Analyse-Verfahren im BI-Umfeld. Ergänzt werden diese durch Data-Mining-Methoden wie Text- und Web-Mining.

    3. Dashboarding
    Aufgabe des Dashboardings ist es, Daten zielgruppenbezogen darzustellen, etwa in einem Portal. So kann eine prozentuale Darstellung der Liefergenauigkeit etwa für den Logistikleiter ausreichend sein. Für den Schichtleiter müssen sich hingegen zur Steuerung seiner Prozesse Daten detaillierter darstellen lassen. Zusätzlich benötigt das Produktionsmanagement auf qualitativer Ebene weitere Daten, wie zum Beispiel die Gründe für verspätete Lieferungen. Hierbei werden je nach Lösung unterschiedliche Visualisierungselemente wie Ampeln, Tachometer oder Thermometer zur Verfügung gestellt.

    4. Konsolidierung
    Der Begriff Konsolidierung beschreibt die zusammengefasste Darstellung von Werten aus unterschiedlichen Geschäftseinheiten. Hierbei können verschiedene Geschäftsbereiche wie Einkauf, Lager oder Finanzen beleuchtet werden. Letztere stehen im Regelfall im Fokus. Die Unterscheidung in Legal- und Managementkonsolidierung differenziert nach rechtlichen Rahmenbedingungen.

    5. Planung
    Plandaten sollten in einer BI-Lösung flexibel oder formulargestützt ermittel- oder erfassbar und auswertbar sein. Bei der Erfassung dienen Ansätze wie ‚Top-Down‘ oder ‚Bottom-Up‘ als unterstützende Methoden. Zusätzlich kann im Idealfall in Hilfssystemen wie MS Excel geplant werden, welche die Daten an das BI-System übergeben. Die Möglichkeit, unterschiedliche Bereiche wie Umsatz oder Investitionen flexibel zu realisieren, sollte gegeben sein. Die Umsetzung einer konsolidierten Gesamtplanung mit bereichsübergreifenden Analysen und Simulationsmodellen sollte vor dem Hintergrund der betriebswirtschaftlichen Komplexität entschieden werden.

    6. Strategiemanagement
    Die Definition und Umsetzung von Strategien über verschiedene Methoden und Ansätze ist vor allem für größere mittelständische Unternehmen und Konzerne von Belang. Beispiele für solche Methoden lassen sich in den Consulting-Ansätzen nach BSC, Six Sigma, TQM, Kaizen oder JIT finden.

Neue Technologien verändern den Umgang mit BI

Aus der Fülle aktueller Trends auf dem Gebiet der Business Intelligence-Software versprechen die Bereiche ‚Mobile BI‘, ‚Self-Service-BI‘ sowie ‚Big Data‘ das größte Potenzial, auch für den Einsatz in produzierenden Unternehmen.

    Mobile Computing
    Mobile Entscheidungsfähigkeit schätzen viele Unternehmer als Vorteil, entsprechend stehen bereits zahlreiche Lösungen für den mobilen Einsatz der Analyse-Software auf dem Markt zur Verfügung. Die endgerätgerechte Darstellung von Dashboards für die Führungsebene steht hier im Vordergrund. Auch operative Kennzahlen wie offene Posten, Umsatz und Auftragsbestände lassen sich mit entsprechenden Anwendungen für Controlling und Reporting analysieren. Bei signifikanten Abweichungen der Kennzahlen von definierten Soll-Werten besteht die Möglichkeit, Nachrichten über entsprechende Warnfunktionen zu versenden.

    Software als ‚Self-Service‘
    Wesentliches Merkmal der zunehmenden BI-Unterstützung auch für Fachabteilungen ist es, sich jederzeit zur Analyse benötigte Reports selbst zusammenstellen zu können. So können etwa per ‚Drag & Drop‘ Dimensionen hinzufügt oder entfernt werden. Vorteile sind die Prozessbeschleunigung und eine gewisse Unabhängigkeit des Anwenders von Experten im Unternehmen.

    Herausforderung Big Data
    Big Data bezeichnet Konzepte zur integrierten und intelligenten Speicherung sowie Aufbereitung verschiedenartig strukturierter Daten etwa aus den Bereichen Social Media, Enterprise Resource Planning-Systemen (ERP)?oder Office-Datenbanken. Neue Systemarchitekturen tragen zudem Umständen wie dem wachsenden Datenvolumen und der zunehmenden Heterogenität der Datenquellen Rechnung. Diese Entwicklung erscheint bislang eher im Bereich der Großunternehmen und Konzerne relevant.

Insgesamt deutet sich an, dass Mobile-BI und Self-Service Features für den Mittelstand die stärksten Trends darstellen werden. Beide Entwicklungen tragen den Bedürfnissen des Anwenders nach Unabhängigkeit, Flexibilität und Eigenständigkeit Rechnung.

 

Analysewerkzeuge für den Mittelstand

Der Software-Anbieter GSD Gesellschaft für Software, Entwicklung und Datentechnik mbH bietet mit ‚Dataframe‘ eine Business Intelligence-Lösung an, die sich nicht zuletzt an den produzierenden Mittelstand richtet. Das System deckt die Funktionsbereiche Reporting, Analyse, Dashboarding, Konsolidierung, Planung und Strategiemanagement ab. Die Anwendung des oberfränkischen Softwarehauses fokussiert vor allem die Anforderungen kleiner und mittlerer Unternehmen, weshalb die Bereiche Reporting und Dashboarding besonders stark ausgeprägt sind. Die Umsetzung eines vollständigen Strategieprozesses hingegen zählt nicht zum primären Funktionsumfang; für die Managementkonsolidierung von Geschäftsvorfällen existiert ein Zusatz-Modul. Die Software bietet neben der engen Integration in die Enterprise Resource Planning-Software (ERP) des Anbieters Schnittstellen zu anderen gängigen ERP-Lösungen. Zudem unterstützt das System mobile Anwender und adressiert Self-Service-Anforderungen durch die wizard-unterstütze Erstellung von Ad-hoc-Berichten.


Das könnte Sie auch interessieren:

Für die Umsetzung von IoT-Projekten ist nicht nur eine präzise fachliche Planung des Anwendungsfalls von Bedeutung, sondern eine vorherige Überprüfung des Reifegrads der IT-Organisation sowie des Reifegrads der IT im Umgang mit Cloud-Technologien.‣ weiterlesen

Der Maschinenbauer Manz bündelt unter dem Namen Total Fab Solutions sein Angebot für die Automatisierung von Fertigungslinien. Im Paket abgedeckt sind Umsetzungsschritte von Automatisierungsprojekten von der Fabrikplanung über die Prozess- und Materialflusssimulation oder die Integration bestehender Fertigungsprozesse bis hin zu Aufbau, Hochfahren und Optimierung schlüsselfertig zu übergebender Produktionslösungen.‣ weiterlesen

Beim traditionellen Qualitätsmanagement werden gefertigte Bauteile analysiert, um die Qualität der nächsten zu verbessern. Beim Predictive Quality-Ansatz wollen Hersteller analysegestützt eine höhere Qualität erzielen, ohne in die Vergangenheit schauen zu müssen. Bereits verfügbare Lösungen für den Ansatz integrieren die erforderlichen Daten auf einer MES-Plattform.‣ weiterlesen

Der Aufbau einer kabelgebundenen Ortungsinfrastruktur auf großen Flächen wie Lagerhallen, Baustellen oder in der Prozessindustrie ist kostspielig und zeitaufwendig.‣ weiterlesen

KI-getriebene Convolutional Neuronal Networks in selbstfahrenden Autos sollen andere Verkehrsteilnehmer erkennen. Dabei gilt: Je selbstständiger das Auto, desto komplexer der Algorithmus und undurchschaubarer dessen Weg zur getroffenen Entscheidung. Ein Validierungs-Tool soll helfen, diesen besser zu verstehen.‣ weiterlesen

Erfolgreiche KI-Projekte kombinieren das Domänenwissen von Prozessbeteiligten mit der Expertise von Datenanalysten und IT-Spezialistinnen. Da nicht jedes Maschinenbauunternehmen über diese drei wichtigen Kompetenzfelder verfügt, sind Kooperationen wichtige Bestandteile von KI-Projekten.‣ weiterlesen

Extreme Networks hat die Verfügbarkeit des Wi-Fi 6E Access Point bekanntgegeben. Als Wireless-Plattform erweitert der Zugangspunkt den Einsatzbereich auf das 6GHz-Frequenzband. Das Gerät wurde für Umgebungen mit hohen Anforderungen an Bandbreite und Nutzerdichte entwickelt und zeichnet sich Anbieterangaben zufolge durch seine Perfomance, Funktionalität und Sicherheit aus.‣ weiterlesen

Die Ersatzteilversorgung in der Automobilindustrie besitzt einen sehr kurzfristigen Charakter. Anwendungen zum Abbilden solcher Prozesse sind S/4Hana Supply Chain Management sowie S/4Hana-Automotive-Ersatzteilmanagement. Die wichtigen Zielgrößen für die Versorgungsqualität sind Lieferservicegrad und Time-to-Delivery.‣ weiterlesen

Im Cloud-Projekt Gaia-X entstehen Infrastruktur-Angebote, mit denen Hersteller digitale und vernetzte Produkte entwickeln können, ohne in Abhängigkeit zu Technologiekonzernen zu geraten. Die Strukturen dafür sind bereits etabliert. Jetzt ist es an den Produzenten, durch ihre Mitwirkung aus dem Projekt eine europäische Erfolgsgeschichte zu machen.‣ weiterlesen

Anzeige
Anzeige
Anzeige