München. „Kunden, die diesen Artikel gekauft haben, kauften auch ...“ Im Online-Handel sind Big-Data-und Analytics-Anwendungen schon lange etabliert. In Marketing und Werbung setzen Automobilhersteller bereits verstärkt auf diesen Ansatz. Aber in der Produktion kommt Big Data nur langsam in Schwung.
„Ernüchternd“ seien die Ergebnisse der Big-Data-Future-Studie von MHP, sagt Studienautor Uwe Trost. Lediglich sechs Prozent der Unternehmen könnten für sich in Anspruch nehmen, „überhaupt Big-Data-Konzepte eingeführt zu haben“.
Einziger Trost für die deutsche Automobilindustrie: Weltweit dürfte die Lage ähnlich sein. „OEM und Zulieferer überall auf der Welt befinden sich in einem sehr frühen Stadium“, konstatiert der MHP-Senior Manager. Das hat Gründe: In den vorhandenen Strukturen ist die Einführung von Big Data eine Herausforderung. Im Lauf der Jahre wurden viele isolierte Einzelsysteme geschaffen – mit ebenso isolierten und unterschiedlichen Datenbeständen. „Das ist schon für herkömmliche Anwendungen problematisch. Big-Data-Szenarien lassen sich auf einer solchen Datenbasis aber gar nicht realisieren. Die Daten müssen also zunächst harmonisiert werden“, erläutert Uwe Trost.
Dabei sind die Potenziale enorm: Die Qualität in der Produktion steigern, die Anlagen exakt dann und nur dann warten, wenn es erforderlich ist, Schwachstellen an neuen Fahrzeugen frühzeitig erkennen, die Zahl der Rückrufe reduzieren – mit Big-Data- und Analytics-Technologien lassen sich in diesen und anderen Bereichen bislang nahezu undenkbare Verbesserungen erzielen.