Von Big Data zu Smart Data

Ich habe vor Kurzem in einem Artikel gelesen, dass die gespeicherte Datenmenge bis zum Jahr 2020 auf 40 Zetabyte anwachsen wird. Das ist eine Zahl mit 21 Nullen. Ein Großteil dieser Daten wird einfach nur gesammelt und nicht analysiert. Diese Sammlerei führt zu Big Data und die Datenmengen steigen in den Rechenzentren von Tag zu Tag an. Das allein verursacht erst einmal nur Kosten und es ist auch nicht sinnvoll, ungezielt alle anfallende Daten mit der Haltung zu sammeln, dass diese vielleicht irgendwann mal nützlich werden könnten. Die Herausforderung besteht darin zu überlegen, welche Fragestellungen sind für mein Unternehmen wichtig? Welche Daten benötige ich hierfür? Und wie muss ich sie für das richtige Ergebnis verknüpfen? Und nur die benötigten Daten muss ich speichern.

Mit den richtigen Fragen Herr der Daten werden – aus Big Data wird Smart Data

Wie ermittle ich aber die richtigen Fragestellungen für mein Unternehmen? Man könnte ganz einfach mit den definierten Zielen beginnen. Hier ein kleines Beispiel:

Das Unternehmensziel ist es einen Gewinn von 2 Mio EUR zu erwirtschaften. Eine einfache Fragestellung ist es im ersten Schritt, wieviel Umsatz muss ich erzielen um den Gewinn zu erwirtschaften. Die Formel für Gewinn ist erst einmal ganz einfach:

Gewinn = Umsatz – Kosten.

Das mit den Kosten ist aber schon nicht mehr ganz so einfach, denn diese bestehen aus Fix- und variable Kosten. Fixkosten sind auf das Jahr gesehen konstant während variable Kosten mit steigernder Produktion auch steigen bzw. mit reduzierter Produktion fallen. Die meisten betriebswirtschaftlichen Daten sind relativ leicht zu ermitteln, aber schon bei den variablen Kosten beginnt es spannend zu werden. Denn diese hängen in den häufigsten Fällen von Maschinen ab, die hohe Kosten in der Anschaffung haben, regelmäßig gewartet werden müssen und einen errechenbaren Output haben, sodass sich der Betrieb einer Maschine lohnt. Das bedeutet, für eine Produktionsmaschine muss ich mir weitere Fragen stellen:

1. Wie viele Waren kann ich mit meinen Maschinen an einem Tag/Monat/Jahr produzieren?
2. Wie groß ist der Ausschuss innerhalb dieser Zeit und wie kommt er zustande? Wenn ich dadurch herausfinde, dass es eine Fehlfunktion in der Maschine ist, die zum Ausschuss führt, kann ich frühzeitig durch Reparaturen die Produktivität der Maschine verbessern.
3. Wie stark ist die Maschine ausgelastet und wann benötigt diese eine Wartung?
4. Wie lange hält die Maschine noch bei aktueller Auslastung durch?
5. Wie kann ich die Maschinensteuerung optimieren um den Energieverbrauch zu reduzieren und Kosten zu sparen?
6. Wie hoch sind die Rüstzeiten, wenn ich die Produktion ändere?

Um an diese Antworten heranzukommen, muss man Informationen von gewählten Sensoren der Maschine verknüpfen und man hat die Chance Optimierung durchzuführen.

Wenn ich weiß, welche Informationen ich benötige, kann ich mich mit dem Hersteller der Maschinen oder einem eigenen Experten in Verbindung setzen und herausfinden, welche Daten und Abfragelogiken ich verwenden muss um an diese Informationen zu kommen.

Anschließend verknüpfe ich diese Ergebnisse mit meinen betriebswirtschaftlichen Fragestellungen und ich habe ein vollwertiges Smart Data System, dass mich sehr schnell informiert, wenn Ereignisse auftreten, auf die von der Geschäftsführung reagiert werden muss.

Nicht nur Maschinen sind Datenlieferanten

Maschinen sind hierfür nur ein Beispiel. Das funktioniert natürlich auch außerhalb der Produktion mit anderen Abteilungen wie Vertrieb (ich muss natürlich auch die produzierten Waren verkaufen) oder Personal (wenn ich keine Mitarbeiter habe, können die Maschinen auch nicht gesteuert werden) usw.

Wenn man also seine Zielstellungen als Ausgangspunkt hernimmt und daraus die richtigen Fragen definiert und aus diesen Fragen dann die Key Performance Indicators (KPI’s) und anschließend weiß, wie diese berechnet werden, dann ist man in der Lage zu wissen, welche Daten im Unternehmen gesammelt werden müssen und welche nicht.

Das Projekt, um ein solches System einzuführen, ist sicherlich etwas langwieriger, aber anschließend erhält man ein Unternehmenscockpit, über das das Unternehmen sehr effizient gesteuert werden kann und das sich in kürzester Zeit auszahlt.