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Big Data Mit Daten lernen

Der Automobilzulieferer ZF Friedrichshafen saß auf einem Berg von Daten aus der Produktion, konnte sie aber nie umfassend auswerten. Eine neue Datenanalyseeinheit sollte Projekte für einzelne Abteilungen aufsetzen. So gelang der Durchbruch.
aus Harvard Business manager 5/2019
Foto: FELIX KÄSTLE

Fast alle Unternehmen haben in den vergangenen Jahren erkannt, dass das Sammeln und Analysieren der Daten, die sie erzeugen, ein entscheidender Wettbewerbsvorteil sein kann. ZF, ein globaler Automobilzulieferer mit Sitz in Friedrichshafen, war da keine Ausnahme. Digitale Start-ups haben neue Produkte entwickelt – und ZF wusste nicht, wie es da mithalten sollte. Die Ingenieure in der Logistik und anderen Unternehmensbereichen stellten fest, dass sie mit ihren traditionellen Ansätzen die komplexen Problemstellungen nicht bewältigen konnten. Einige Führungskräfte befürchteten, dass ihnen ein ähnliches Schicksal wie Kodak drohte, eine fatale Disruption, die ihr Geschäft radikal verändert und über Nacht Wettbewerbsvorteile vernichtet, die über Jahrzehnte aufgebaut wurden. Analysten sagten der Automobilbranche einschneidende Veränderungen voraus. Ein Grund mehr, darüber nachzudenken, eine spezialisierte Einheit für Fragestellungen rund um Daten einzurichten. Aber wie?

Damals promovierte einer von uns, Niklas Goby, an der Universität Freiburg und arbeitete als Data Scientist bei ZF. Er machte den ersten Schritt und gewann seine Mentoren an der Universität, Dirk Neumann und Tobias Brandt, als wissenschaftliche Begleiter für den Aufbau eines Datenteams. ZF bekam damit Zugang zu erstklassigem Know-how in Datenanalysen und dem Managen von Informationssystemen. Die schwierigste Aufgabe bestand darin, herauszufinden, wie die Einheit funktionieren würde. Schließlich sind Datenanalyseteams in der Industrie noch ein recht neues Phänomen, es gibt keine Blaupausen. Nach einigem Hin und Her gelang es uns, die Idee umzusetzen. Im Folgenden haben wir einige Best-Practice-Beispiele herausgearbeitet, die sich unserer Meinung nach gut übertragen lassen.

1. Die richtige Zielgruppe finden

Bei ZF gibt es in Dutzenden Unternehmensbereichen Datenprojekte, die das Potenzial zu großen Veränderungen haben. Auch wenn wir versucht waren, viele verschiedene Projekte im ganzen Konzern anzustoßen, haben wir doch schnell erkannt, dass wir uns, um Sichtbarkeit im Unternehmen mit 146.000 Mitarbeitern zu gewinnen, auf die vielversprechendsten Bereiche und Projekte konzentrieren sollten. Wie aber sollten wir entscheiden, welche vielversprechend sind?

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Das Ziel unserer Datenanalyseeinheit besteht darin, möglichst viel Mehrwert aus Daten zu generieren. Deshalb haben wir uns anfänglich auf die Abteilungen fokussiert, die am meisten Daten erzeugten, was keine sonderliche Einschränkung brachte. Finanzen, Logistik, Marketing und Vertrieb generierten genau wie Produktion und Qualitätsmanagement große Mengen an Daten, die für unser Pilotprojekt in der Datenanalyse interessant sein konnten.

Aus Erfahrung wussten wir, dass die Projekte, die mit geringstem Aufwand die größte Wirkung erzeugten, in produzierenden Betrieben wie ZF meist in der Herstellung und im Qualitätsmanagement angesiedelt sind. Schon seit Jahren wurden die Produktionslinien bei ZF durch MES und ERP-Systeme (Fertigungsmanagementsysteme) verbunden und gesteuert. Die Daten, die dadurch erzeugt wurden, waren bislang aber noch nicht wirklich erschlossen worden. Deshalb haben wir uns entschieden, zunächst Produktionsprobleme wie Unterbrechungen, Nacharbeitsquoten und Durchlaufgeschwindigkeiten anzugehen – wo wir sofort ein Ergebnis erzielen konnten.

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