Warum Ihre Konkurrenz Big Data noch nicht nutzt

Veröffentlicht: 19.04.2022 Aktualisiert: 30.08.2022
Thema: Hersteller Ersatzteile bestellen Ersatzteile identifizieren Ersatzteile verkaufen

Big Data in der Industrie beschreibt die Datenflut, die durch die Digitalisierung in Maschinen und Anlagen entsteht. Hersteller sollten der Fülle an Daten nicht mit Furcht begegnen, sondern sie als Chance sehen. Sie liefern wertvolle Informationen, mit denen sich viel Geld sparen lässt.

Trotzdem liegt das „Datengold“ bei vielen Maschinen- und Anlagenbauern noch immer ungenutzt herum. Wir zeigen Ihnen, welche Hürden Sie überwinden sollten, um die Konkurrenz hinter sich zu lassen und Ihre Daten erfolgreich zu monetarisieren. 

Eine aktuelle Studie zeigt, dass der Service bei vielen Maschinenbauer schon heute ein wichtiger konjunktureller Stabilisator ist. Unternehmen, die ihren Service ausbauen, erwirtschaften demnach regelmäßig mehr als 50 % ihres Gewinns damit. Laut einer weiteren Umfrage unter Industrieunternehmen nutzen allerdings weniger als 5 % Anwendungen wie Predictive Maintenance, um diese Traumquote zu erzielen.

5 Gründe, warum Big Data eine Herausforderung im Maschinenbau ist 

Es gibt verschiedene Faktoren, die viele Hersteller noch immer davon abhalten, die krisenfesten Umsatzpotenziale im After-Sales-Service vollumfänglich ausnutzen. Das sind die 5 häufigsten Gründe, warum Big Data noch zu selten monetarisiert wird:

1. FEHLENDES KNOW-HOW

Daten im Service nutzen und monetarisieren – das klingt grundsätzlich nicht schwer. In der Praxis mangelt es allerdings oft am nötigen Fachwissen und vor allem an den Fachkräften, die Daten analysieren und sinnvolle Strategien daraus ableiten können. 

2. STARRES SILODENKEN

In vielen Unternehmen herrscht noch immer Silodenken. Abteilungen arbeiten aneinander vorbei, statt miteinander. Silos zeigen sich nicht nur in der Zusammenarbeit, sondern machen sich auch beim Blick auf Datenstrukturen bemerkbar: Informationen, die das Servicegeschäft zukunftsfähig machen sollen, sind heute oft über mehrere Abteilungen und Mitarbeiter verstreut.  

Unterschiedliche Formate, lokale Speicherorte, Redundanzen – das alles führt dazu, dass Daten zunächst aus verschiedenen Systemen extrahiert und vereinheitlicht werden müssen, bevor aus überholten Datensilos ergiebige Datengoldgruben werden.

3. DATENBLINDHEIT

Dass Daten dezentral im Unternehmen verteilt sind, liegt nicht nur an den Silos. Oft fehlt schlicht eine zentrale Plattform, in der Informationen zusammenlaufen und übersichtlich ausgewertet werden können.  

Wenn Hersteller es nicht einmal intern schaffen, Transparenz in ihre Flut von Big Data zu bringen, wie sollen sie die Informationen dann effizient nutzen und darauf datenbasierte Geschäftsmodelle für Anlagenbetreiber aufbauen?

4. MANGELNDE RESSOURCEN 

Ein System einzuführen, das die nötige Transparenz für effizientes Datenmanagement bietet, scheitert in der Praxis oft an den Ressourcen. Unternehmen scheuen entweder die Kosten für die Implementierung einer Software oder haben nicht die Zeit und die Manpower, um ein System zur Monetarisierung von Daten einzuführen.

5. INEFFIZIENTE WERKZEUGE

Selbst wenn Hersteller es schaffen, ein Werkzeug einzuführen, das Daten zusammenführt und aufbereitet, nutzen viele von ihnen das Tool nicht effizient. Zu viele Funktionen, zu wenig Flexibilität und zu komplexe Prozesse sind nicht das, was der After-Sales-Service für einen Umsatz-Push braucht.

Wie haben andere Unternehmen diese Herausforderungen gemeistert?

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Kein Big Data ist auch keine Lösung: Warum ist es riskant, Daten nicht zu nutzen? 

Wer sich von der Flut von Daten überrollen lässt, anstatt sie im After-Sales-Service zu nutzen, für den bleiben lukrative neue Umsatzquellen dauerhaft verschlossen. Unternehmen, die sich den Herausforderungen der Digitalisierung nicht stellen, verschenken Wachstumschancen und riskieren Nachteile im Service: 

  • hoher Aufwand für Servicemitarbeiter beim Finden von Informationen 
  • teure Servicekosten für geringe Margen 
  • stagnierende Ersatzteilverkäufe durch veraltete Informationen oder Fehlbestellungen aufgrund mangelnder Daten 
  • unnötig viele Anfahrten von Servicetechnikern für einen Auftrag – damit verbunden sind hohe Reisekosten und blockierte Ressourcen 
  • geringe First Time Fix Rate und sinkende Kundenzufriedenheit 

Viele Unternehmen im Maschinenbau müssen die genannten Herausforderungen erst noch bewältigen und bis dahin die Nachteile im After-Sales-Service hinnehmen. Seien Sie der Konkurrenz einen Schritt voraus – nutzen Sie die Vorteile von Daten und machen Sie aus Big Data einen Big Win.  

Welche Vorteile Sie sich dadurch sichern und wie Sie Ihre Daten Schritt für Schritt monetarisieren, lesen Sie in den folgenden Teilen dieser Artikelreihe.

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