Frankfurt am Main (ots) – 94 Prozent der Automobilunternehmen sehen vor allem in der Produktion umfangreiche Einsparmöglichkeiten durch den Einsatz von Big Data & Analytics. So lautet eine der vielen Optimierungschancen in der Trendstudie „Big Data & Analytics in der Automobilindustrie“ von BearingPoint, in der die Technologie- und Managementberatung seit 2016 regelmäßig Entscheider bei Automobilherstellern und Tier 1-Zulieferern in Deutschland zu den Themen Umsetzung, Herausforderungen und Chancen von Big Data & Analytics befragt.
Die Anzahl der nutzenbringenden Anwendungsfälle von Big Data & Analytics wächst in der deutschen Automobilindustrie stetig an. Dennoch ist die Vielzahl der mittlerweile existierenden Einsatzmöglichkeiten in den einzelnen Unternehmensfunktionen oft noch unbekannt. Ein Grund: fehlende Big-Data & Analytics-Expertise und fehlende Transparenz des möglichen Einsparvolumens. Das zeigt die aktuelle Studie „Big Data & Analytics in der Automobilindustrie“ der Technologie- und Managementberatung BearingPoint, für die mehr als 200 Entscheider bei Automobilherstellern und Tier 1-Zulieferern in Deutschland befragt wurden.
Big-Data-Nutzung steigt langsam an
Big Data & Analytics-Methoden sind bei 59 Prozent der Unternehmen bereits im Einsatz oder in der Erprobung. Im Jahr 2016, als die Studienteilnehmer noch überwiegend in der Pilotierungs- und Definitionsphase von Big Data & Analytics waren, lag der Anteil bei 31 Prozent. Die größten Steigerungen der Wettbewerbsfähigkeit werden dabei in der Wirtschaftlichkeit der Big Data & Analytics-Anwendungen, in deren Vielfalt sowie in deren Unterstützung von Geschäftsprozessen gesehen.
Christoph Landgrebe, Partner bei BearingPoint: „Die gute Nachricht vorneweg: Die Unternehmen haben in Sachen Big Data inzwischen die Zeichen der Zeit und das enorme Potenzial dieser Technologie erkannt. Doch auch wenn die Kurve der Big Data-Nutzung bei den deutschen Unternehmen kontinuierlich ansteigt, im internationalen Vergleich fährt man der Konkurrenz noch deutlich hinterher. Es geht einfach zu langsam voran, was leider immer noch mit der fehlenden Inhouse-Expertise zu tun hat. Die Unternehmen brauchen dringend datengetriebene Pilotprojekte mit Unterstützung von Fachexperten aus den jeweiligen Unternehmensfunktionen, eine professionelle Software-Auswahl sowie eine unternehmensweite Nutzung von Big Data & Analytics-Technologien. Nur dann wird man der Konkurrenz auf Augenhöhe begegnen und in einem der wichtigsten Zukunftsmärkte mitfahren können.“
Einsatzmöglichkeiten oftmals nicht bekannt – Transparenz noch zu gering
Neben fehlender Expertise stellen auch mangelnde Bekanntheit der Einsatzmöglichkeiten sowie die geringe Transparenz des wirtschaftlichen Nutzens die zentralen Herausforderungen dar. Dies bringt laut BearingPoint voraussichtlich auch eine mangelnde Investitionsbereitschaft mit sich. In der Studie gibt die Hälfte der Teilnehmer an, dass die Investitionen im Bereich Big Data & Analytics weiterhin ansteigen, 21 Prozent, dass sie gleichbleiben und 14 Prozent sind der Meinung, dass diese geringer ausfallen werden.
Unternehmen rechnen mit enormen Einsparpotenzialen durch Anwendung von Big Data
Ganze 94 Prozent der Befragten erwarten Einsparpotenziale von über 10 Prozent in der Produktion durch schnelle Korrekturen und proaktive Ausfallerkennung. Knapp dreiviertel der Befragten aus dem Qualitäts- und Gewährleistungswesen sehen Einsparpotenziale von über 20 Prozent durch frühzeitiges Erkennen von Qualitätsproblemen. Aus dem Bereich Forschung und Entwicklung schätzen mehr als zwei Drittel die Einsparpotenziale auf über 20 Prozent durch einfachere Datenbeschaffung, übergreifende Analysemöglichkeit und Verkürzung der Entwicklungszeit.
Grundsätzlich haben die Unternehmen laut BearingPoint mit der Anwendung von Big Data & Analytics derzeit vor allem Kosteneinsparungen und bessere Prognosen in verschieden Unternehmensbereichen im Blickfeld. Produktverbesserungen spielen dagegen aktuell noch eine nachrangige Rolle. Obwohl viele Unternehmen nach wie vor Schwierigkeiten haben, Big Data & Analytics-Technologien zielgerichtet einzusetzen, das Angebot an modernen AI-Technologien und deren Anwenderfreundlichkeit nimmt vielversprechend zu. Auch der Umfang der zur Verfügung stehenden Unternehmensdaten wächst stetig und Barrieren durch mangelnde Datenqualität stellen im Vergleich zu den Vorjahren eine deutlich geringere Herausforderung dar, betont BearingPoint.
Social Media-Auswertung von zentraler Bedeutung zur Erfüllung der Kundenwünsche
Die Bedeutsamkeit von Kundendaten aus sozialen Medien für die Erfüllung von Kundenbedürfnissen nimmt rasant zu. Kundendatenauswertungen in den sozialen Netzwerken im Hinblick auf Kundenansprache mit passendem Produkt, Marketing- und Vertriebsstrategien, gezieltem Kampagnenmanagement und After Sales wird immer relevanter. Aus dem Bereich Marketing & Vertrieb erwarten 60 Prozent der Teilnehmer mehr als 20 Prozent Steigerung des Umsatzpotenzials durch die Anwendung von Big Data in diesem Bereich.
Über die Studie
Diese BearingPoint-Studie stellt eine Aktualisierung und Erweiterung der gewonnenen Erkenntnisse aus den Studien 2016 und 2018 zum Status Quo von Big Data & Analytics in der Automobilindustrie dar. Für die Aktualisierung der Studie wurden Ende 2020 mehr als 200 Entscheider von Automobilherstellern und Tier 1-Zulieferern in Deutschland zu den Themen Umsetzung, Herausforderungen und Chancen von Big Data & Analytics befragt.
Die vollständige Studie steht hier zur Verfügung: https://ots.de/k4cTIB
Die Infografik anbei ist für redaktionelle Zwecke frei verwendbar. Wir bitten um Quellennachweis: BearingPoint.
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