Mit Data Analytics auf der Überholspur
Mit Data Analytics auf der Überholspur

Mit Data Analytics auf der Überholspur

Parkcomputer oder Spurassistenzsysteme: Kunden erwarten zahlreiche ­Konfigurationsmöglichkeiten, was Automobilhersteller wie Audi vor große Heraus­forderungen stellt. Doch wie lassen sich Individualisierungswünsche auf Kundenseite und ausreichende Gewinnspannen verbinden?

„Jeder Kunde kann ein Auto in jeder gewünschten Farbe haben, solange es Schwarz ist.“ Es ist eines dieser berühmten Zitate von Henry Ford, der Anfang des 20. Jahrhunderts die Fließbandarbeit perfektionierte und damit den Weg für die industrielle Massenfertigung ebnete. Nachdem Ford die Farbauswahl seiner Automodelle zu Beginn tatsächlich auf Schwarz beschränkt hatte, erweiterte er 1925 schließlich doch die Farbpalette, um den Verkauf anzukurbeln. Rund 100 Jahre später ist es Autokäufern längst nicht mehr genug, aus wenigen Standardmodellen und Farben auszuwählen. Die Ausstattung muss den individuellen Bedürfnissen entsprechen, das Design dem Lebensgefühl.

Doch eine steigende Variantenvielfalt ist gleichbedeutend mit steigenden Produktionskosten. Komponenten und Prozesse müssen vorgehalten werden, um kurze Lieferzeiten zu garantieren. Ob die Teile später tatsächlich verbaut werden oder für sie lediglich unnötige Kosten anfallen, ist für Hersteller wie Audi die Gretchenfrage. Die Ingolstädter setzen bei der Suche nach Antworten seit 2016 auf die IT-Lösung „Vera“ (Varianten-Einbau-Raten-Analyse). Der Automobilhersteller hat diese gemeinsam mit dem Bonner IT-Consulting- und Software-Haus Comma Soft auf Basis der Data-Science-Lösung Infonea entwickelt. Das Tool von Comma Soft ermöglicht umfassende Ad-hoc-Analysen komplexer Datenmengen und generiert aussagekräftige Self-Service-Reports.

Laut einer Studie von Bitkom und KPMG aus dem vergangenen Jahr setzen inzwischen 21 Prozent der Automobilhersteller moderne Technologien zur Datenanalyse ein, um ihre Workflows nachhaltig zu optimieren und ihre Produktionskosten zu senken. Damit belegt die Automobilbranche gemeinsam mit der Versicherungswirtschaft den ersten Platz. Für beide Branchen existieren zahlreiche Gründe, um auf Big Data zu setzen, denn Methoden der Data Analytics ermöglichen es, komplexe Zukunftsszenarien zu simulieren und damit eine stabile Handlungsgrundlage für fundierte Entscheidungen zu schaffen. Aus Spekulation wird Kalkulation – und das in den unterschiedlichen Unternehmensbereichen.

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