Data Analytics-Initiativen unterscheiden sich in ihrem wirtschaftlichen Wirkprinzip von klassischen Investitionen. Während sich bei Maschinen oder Anlagen der Return on Investment (ROI) meist linear über Produktionsvolumen und Amortisationszeit berechnen lässt, können datenbasierte Mehrwerte beispielsweise auf Einsparpotenzialen bei bestehenden Prozessen beruhen. In der Praxis geht es häufig um bessere Entscheidungen, transparentere Abläufe, schnellere Reaktionen auf Abweichungen und eine gezieltere Planung. Der ROI ergibt sich nicht aus einer einmaligen Kosteneinsparung oder einem Produktivitätsgewinn, sondern aus der Fähigkeit, kontinuierlich Optimierungspotenzial zu erkennen.
Erfolg messbar machen
Ein zentraler Erfolgsfaktor für jedes Data-Analytics-Projekt ist die frühe Definition relevanter KPIs. Unternehmen sollten sich dabei auf operative Kennzahlen konzentrieren: Wird weniger Ausschuss erzeugt? Kann die Verfügbarkeit der Maschinen und Anlagen erhöht werden? Sinkt der Energieverbrauch? Solche Effizienzgewinne lassen sich in vielen Fällen kurzfristig nachweisen und bedeuten direkte Kostensenkungen – als Indikator für einen ‚Return on Data‘. Langfristig sollten zudem strategische Faktoren einbezogen werden, etwa die digitale Reife des Unternehmens, die Automatisierungstiefe und die Verfügbarkeit von Prozessdaten. Auch diese Aspekte können darüber entscheiden, ob der wirtschaftliche Mehrwert von Data Analytics über die Projektlaufzeit hinaus wirksam bleibt.
Klein starten, schnell skalieren
Es hat sich bewährt, mit schlanken, zielgerichteten Projekten zu beginnen. Gerade im IIoT-Umfeld lassen sich Anwendungen – etwa zur Anomalieerkennung – mit überschaubarem Aufwand realisieren. Voraussetzung dafür sind ein klar definiertes Geschäftsproblem, eine geeignete Datenbasis und ein interdisziplinäres Team aus Shopfloor, IT und Data Science. Solche Projekte können bereits nach drei bis sechs Monaten messbare Resultate liefern. Diese praxiserprobten Datenmodelle lassen sich dann in weitere Bereiche übertragen.
ROI in zwölf bis 24 Monaten
Eine umfassendere Optimierung auf dem Shopfloor benötigt häufig etwas mehr Zeit – insbesondere in Verbindung mit einer produktionsreifen Data-Analytics-Anwendung. Vor der eigentlichen Analyse wird ein technologisches Fundament aufgebaut: Datenpipelines werden modelliert, eine Datenplattform etabliert und Machine-Learning-Modelle trainiert. Diese Schritte sind notwendig, um Prozesse zu durchleuchten und datenbasiert anzupassen. Ein realistischer ROI stellt sich typischerweise innerhalb von zwölf bis 24 Monaten ein.
Autor:
Dr.-Ing. Michael Haub ist
Data Science Consultant bei der
Device Insight GmbH.
