Coen Jeukens ist Vice President of Global Customer Transformation bei ServiceMax. Er arbeitet mit Kunden und Interessenten zusammen, um den wahren Wert und das Potenzial ihrer Serviceorganisationen voll auszuschöpfen. Bevor er zu ServiceMax kam, war Coen Jeukens Director Services Contract bei Bosch, wo er ein ergebnisorientiertes Geschäftsmodell mit sehr beeindruckenden Ergebnissen einführte. Coen ist außerdem ein regelmäßiger Hauptredner auf prominenten Außendienstkonferenzen rund um den Globus.
Industriehersteller (OEMs) und ihre Partner stehen unter ständigem Druck, schnell zu handeln, ohne dabei die Kontrolle zu verlieren. Produkte und Dienstleistungen müssen schneller auf den Markt gebracht werden, ohne dass es zu Qualitätseinbußen kommt. Ihre Kosten müssen im Rahmen bleiben, ungeachtet von Störungen in der Lieferkette. Die Folgen dieses Drucks zeigen sich am deutlichsten in der installierten Basis – den Produkten, die in der Praxis Betriebswert und Kosten generieren. Für Industriehersteller, die physische Produkte entwerfen, bauen, verkaufen und betreuen, ist dies der Ort, an dem sich die Leistung bewährt, Kosten anfallen und der lebenslange Kundenwert entweder realisiert oder verloren geht.
Betrachten wir ein Beispiel, um dies zu veranschaulichen. Ein Hersteller verfügt über drei Produktlinien, die jeweils von unterschiedlichen Ingenieurteams entwickelt und in Werken in den USA, Europa und Asien hergestellt werden. Die Produkte werden direkt und über ein Händlernetz verkauft. Die Serviceorganisationen umfassen spezialisierte interne Teams und eine Vielzahl unabhängiger Anbieter. Über einen Zeitraum von zehn Jahren wurden Geräte im Wert von mehr als 5 Milliarden US-Dollar ausgeliefert. Dann kommt es zu einer Übernahme: eine vierte Produktlinie, ein neuer Vertriebskanal und weitere 1 Milliarde US-Dollar an installierten Anlagen, die über Nacht hinzukommen.
Plötzlich ist das Unternehmen für eine installierte Basis im Wert von 6 Milliarden US-Dollar verantwortlich, die sich über Regionen, Produktfamilien und Kunden erstreckt. Gerade als das Produktdesign immer komplexer, digitaler und vernetzter wird, bleibt der Überblick darüber, wie jede Produktlinie entworfen, gebaut, konfiguriert, genutzt und gewartet wurde, weiterhin über Systeme und Teams verstreut.
Was passiert, wenn das Wachstum die Übersichtlichkeit übersteigt?
Obwohl das Unternehmen über eine ganze Reihe von Unternehmensanwendungen verfügt, hat es Schwierigkeiten, im Laufe der Zeit einen einheitlichen Überblick über seine Produkte zu gewinnen. Konstruktionsdaten befinden sich im Produktlebenszyklusmanagement (PLM), Kernkomponenten im Lieferkettenmanagement (SCM), Fertigungs- und Kostendaten im ERP-System und in Fertigungssteuerungssystemen (MES), Vertriebsinformationen im Kundenbeziehungsmanagement (CRM) und die Servicehistorie im Servicemanagement (FSM).
Sie sind alle integriert, um die funktionale Ausführung – Entwicklung, Fertigung, Verkauf und Service – zu ermöglichen, doch Informationen über den gesamten Lebenszyklus eines Produkts sind nach wie vor fragmentiert, von uneinheitlicher Qualität und schwer über all diese Systeme hinweg zusammenzufassen. Infolgedessen lassen sich kritische Fragen nicht ohne Weiteres beantworten.
- Welche Produktvarianten verursachen die höchsten Supportkosten?
- Welche Designentscheidungen führen zu wiederholten Ausfällen im Feld?
- Welche installierten Anlagen sind rentabel – und welche nicht?
Ohne Klarheit werden Entscheidungen über Design, Service, Qualität und notwendige Investitionen oft auf der Grundlage unvollständiger oder veralteter Erkenntnisse getroffen – nicht weil keine Daten vorhanden sind, sondern weil diese exponentiell zunehmen und sich nur schwer sinnvoll zusammenführen lassen.
Versuche, Daten zum Produktlebenszyklus zu vereinheitlichen, bleiben erfolglos
Viele Industrieunternehmen investieren in eine breite Palette von Unternehmenssystemen, die den gesamten Produktlebenszyklus abdecken. Als Reaktion auf wachsende Geschäfts- und Datenmengen haben viele Unternehmen zudem in Master-Data-Management- (MDM) und Business-Intelligence- (BI) Tools investiert, um Informationen zu erfassen und zu organisieren und so die Konsistenz und das Berichtswesen zu verbessern.
Diese Investitionen sind notwendig – aber sie reichen nicht aus.
MDM- und BI-Lösungen werden in der Regel von Datenmanagement-Teams und Analysten verwaltet und betrieben. Ihre Aufgabe ist es, Datenmodelle zu standardisieren, Stammdaten zu überwachen und Berichte aus verschiedenen Quellen zu erstellen. Oft sind sie jedoch von den täglichen Geschäftsentscheidungen entfernt, die die Teams in den Bereichen Technik, Service, Vertrieb und Qualität treffen müssen. Infolgedessen hängen operative Erkenntnisse von Übersetzungen und Transaktionen ab: Geschäftsfragen werden an Analysten weitergeleitet, Abfragen erstellt, Daten extrahiert und abgeglichen, und die Ergebnisse werden geliefert – oft erst Wochen später.
Bei diesen Lösungen bringt jede neue Frage, Produktlinie oder Akquisition mehr Logik, mehr Ausnahmen und mehr manuelle Eingriffe mit sich. Da der Zeitaufwand für die Gewinnung von Erkenntnissen steigt, nehmen Fehlentscheidungen zu und wirken sich auf alle Geschäftsbereiche aus:
- Design: Fehlende Erkenntnisse aus früheren Versionen behindern die Produktverbesserung.
- Vertrieb: Unklare Produktleistung erschwert die Beurteilung der Portfolio-Relevanz sowie die Identifizierung von Top- und leistungsschwachen Produkten und Kunden.
- Qualität: Unvollständige Felddaten verhindern die Überprüfung der Produktleistung und rechtzeitige Korrekturmaßnahmen.
- Service: Ineffektive Wartung resultiert aus fehlenden Konstruktionsvorgaben und Bestandsaufzeichnungen, und Produktmodifikationen bringen neue Ausfallrisiken mit sich, die sich auf die Serviceleistung auswirken.
Das richtige Problem im Zusammenhang mit Lebenszyklusdaten lösen
Die daraus resultierenden geschäftlichen Auswirkungen sind weniger auf einen Mangel an Daten zurückzuführen, sondern vielmehr auf eine wachsende Kluft zwischen Daten und Entscheidungsfindung. Mit der Weiterentwicklung und dem Wachstum des Unternehmens werden Erkenntnisse langsam, kostspielig und richtungslos. Sie rücken für die Teams, die für die Produktverbesserung, die Serviceoptimierung und die tägliche Verwaltung der installierten Basis zuständig sind, immer weiter außer Reichweite.
Die Herausforderung geht über das Sammeln von Daten oder das Berichten von Informationen hinaus und umfasst nun auch die Verknüpfung dieser Daten mit ausreichend Kontext, Kontinuität und Zugänglichkeit, um fundierte Entscheidungen in großem Maßstab zu unterstützen.
Diese Probleme erfordern eine andere Art von Lösung.
Seien Sie gespannt auf Teil 2: Wenn Engineering und Service dieselbe Asset-Sicht teilen