Business Analytics in der Nahrungsmittel- und Konsumgüterindustrie
Die Auswertung von Unternehmensdaten (Stamm- und Maschinendaten) in Verbindung mit der sinnvollen Verknüpfung mit Daten aus externen Quellen (Wetter, Konjunktur), eröffnet Unternehmen die Möglichkeit, Umsätze planbarer zu machen und die Prozesse entlang der Wertschöpfungskette zu optimieren. Business Analytics kann auf Grundlage einer umfassenden Analyse von Daten eine fundierte Entscheidungsgrundlage entwickeln. TCW unterstützt Unternehmen der Nahrungsmittel- und Konsumgüterindustrie dabei, den eigenen Reifegrad richtig einzuordnen, vielversprechende Anwendungsbereiche zu identifizieren und die Umsetzung voranzutreiben.
Herausforderung
Die Nahrungsmittel- und Konsumgüterindustrie hat sich in den letzten Jahren deutlich gewandelt. Kundengruppen werden heterogener, da insbesondere die qualitätsbewussten Kundengruppen mit spezifischen Anforderungen sowie einer hohen Zahlungsbereitschaft wachsen. In der Nahrungsmittelindustrie entwickeln sich zunehmend neue Marktsegmente und die Nachfrage nach Produkten aus einstigen Nischenmärkten steigt kontinuierlich an. In den Bereichen Superfood, vegetarischer, veganer, gluten- und laktosefreier Produkte, Light- und Convenience-Produkte, aber auch bei Produkten mit besonderen Produktionsmerkmalen wie regionaler Ursprung sowie nachhaltige, ethische und ökologische Herstellungsweise, kommen in Deutschland jährlich rund 40.000 neue Produkte auf den Markt. Die Generierung und Auswertung von Daten durch den Einsatz von Business Analytics hat das Potenzial, dem steigenden Wettbewerbsdruck durch effizientere und kostengünstigere Prozesse zu begegnen und gleichzeitig den wachsenden Anforderungen der Verbraucher und der Behörden effizienter und proaktiver gerecht zu werden. Jedoch wird aktuell nur ein einstelliger Prozentsatz der Daten aus digitalisierten Geschäftsprozessen und sensorgestützten Betriebsmitteln von Unternehmen ausgewertet und weiterverwendet. In der Nahrungsmittelindustrie werden Daten bisher vor allem zur notwendigen Dokumentation innerhalb der Wertschöpfungskette und zur Nachverfolgung von Produkten eingesetzt.
Durch die Auswertung von Material-, Informations- und Kapitalflussdaten kann Transparenz über unternehmerische Prozesse und hinsichtlich der Gesamtlage des Unternehmens geschaffen werden, welche wiederum die Basis für die Erhöhung der Produktivität bildet. Indem Mitarbeiter, Maschinen und Rohstoffe ressourceneffizient eingesetzt werden, können Verschwendung und Retouren aktiv vermieden und die Reputation von Unternehmen in der Nahrungsmittel- und Konsumgüterindustrie nachhaltig gesteigert werden. Der Einsatz von Business Analytics unterstützt die Unternehmen bei der Beherrschung dieser Entscheidungsprobleme, in-dem durch eine umfassende Analyse von Daten eine fundierte Entscheidungsgrundlagen entwickelt wird.
Das TCW-Konzept
Das Potenzial von Business Analytics wird funktionsübergreifend entlang der gesamten Wertschöpfungskette gemeinsam mit den Fachexperten aus den Bereichen Strategie, Entwicklung, Einkauf, Produktion, Marketing, Vertrieb und Service analysiert und bewertet. Auf Basis vergleichbarer, erfolgreicher Projekte hat sich ein Vorgehen in sechs Projektmodulen bewährt. Die in den einzelnen Modulen eingesetzten Instrumente sind in der Praxis erprobt und werden ständig weiterentwickelt, sodass hier auf breite Erfahrungen und spezifische Erkenntnisse zurückgegriffen werden kann.
Zunächst erfolgt die Erstellung eines Projektleitfadens, in dem die inhaltlichen und organisatorischen Rahmenbedingungen für die weitere Zusammenarbeit definiert werden. In einem zweiten Modul wird der bestehende Reifegrad in Bezug auf die Nutzung von Business Analytics innerhalb der Organisation anhand eines Business Analytics Reifegrad Checks bewertet und Reifegradlücken identifiziert. In Modul drei werden die Handlungsfelder für die Nutzung von Business Analytics untersucht und hinsichtlich ihres Potenzials bewertet. Vielversprechende Handlungsfelder werden anschließend in einer Umsetzungsroadmap priorisiert und die organisatorische Verankerung geplant. Für die erfolgreiche Durchführung von Business Analytics Projekten, hat sich die Zusammenarbeit mit Know-How-tragenden Unternehmen und Start-Ups als vielversprechend herausgestellt. Eine Hauptaufgabe dieses Moduls ist es daher auch, ein Partner-Screening zur Identifikation geeigneter Partner für die Realisierung der Maßnahmen durchzuführen. Grundlage hierfür bildet neben aktuellen Recherchen auch die TCW-eigene Start-Up-Datenbank.
In Modul fünf erfolgt die Umsetzungsbegleitung eines ausgewählten Pilotprojekts. Parallel dazu erfolgt die Schulung und Erweiterung der Methodenkompetenz der Mitarbeiter, um weitere Business Analytics Maßnahmen selbstständig umzusetzen. Fortlaufend über das gesamte Projekt, werden Sofortmaßnahmen identifiziert, weiterentwickelt und zur schnellen Sichtbarkeit von Projekterfolgen umgesetzt.
Ergebnisse und Potenziale
Durch den gezielten Einsatz von Business Analytics lassen sich in nahezu allen Bereichen entlang der Wertschöpfungskette erhebliche Potenziale heben. Neben der Steigerung des Umsatzes und der Reduzierung von Kosten, lassen sich durch die Analyse und Auswertung von Daten aus internen und externen Quellen die Personaleinsatzplanung, die Produktionssteuerung, die Einkaufsplanung und das Controlling optimieren. In der Nahrungsmittel- und Konsumgüterindustrie können zusätzlich Retourenquoten gesenkt und die Entstehung von Abfall reduziert werden, was die Reputation der Unternehmen zusätzlich und nachhaltig steigert.
Weiterführende Literatur
- Neue Geschäftsmodelle – Künstliche Intelligenz – Maschinenlernen
Tagungsband des Münchner Management Kolloquiums 2020 - Produktivitäts-, Zeit- und Qualitätspotenziale durch Industrie 4.0
- Neue Geschäftsmodelle in der Industrie 4.0
Leitfaden zur Entwicklung neuer Geschäftsmodelle in der Industrie 4.0 - Innovationsmanagement
Leitfaden zur Einführung eines effektiven und effizienten Innovationsmanagements - Prozessklinik
Leitfaden zur Wertgestaltung und Benchmarking von Geschäftsprozessen - Vernetzte Wertschöpfung
Schlank – Nachhaltig – Digitalisiert - Vertriebssteuerung
Leitfaden zur Entwicklung von organischem Wachstum in globalen Märkten
Praxisbeispiele
- Prozessverbesserung und neue Geschäftsmodelle mit Big Data
- Wann muss ein Geschäftsmodell neu erfunden werden?
- Go-to-market Strategie durch Geschäftsmodellanalyse
- Lösungen zum Einsatz von Industrie 4.0 Technologien durch Plug & Play
- Geschäftsmodellinnovationen in der Industrie 4.0
- Optimierung der Ablauforganisation im Vertrieb
- Ressourceneffizienz durch Kundenverhalten