Connected Asset Management – neue vernetzte Betriebs- und Geschäftsmodelle

Um ein konkretes Beispiel zu geben: Bei Fluggesellschaften werden Wartungszyklen akribisch verfolgt, damit der Flugplan eingehalten und ungeplante teure Ausfälle vermieden werden können. Die veranschlagten Zyklen basieren dabei auf Erfahrungswerten. Welche Verschleißteile nutzen sich nach wie vielen Flugstunden oder Touchdowns ab, wann hat das Flugzeug das Ende seines Lebenszyklus erreicht, wann wird es ersetzt oder ausrangiert? Neben diesen operativen Auswirkungen bilden Finanzkennzahlen (Bilanz, Restwert, Abschreibungen etc.) eine essenzielle Basis für die Gesamtbetrachtung und Steuerung. Auch hier sind die verarbeiteten Daten der Schlüssel, um den Betrieb zu optimieren, zu verbessern und zu prognostizieren.

Ohne diese Transparenz und die damit einhergehende effektive Datenakkumulation wird es schwer, den Asset-Lebenszyklus erfolgreich zu managen. Anstatt proaktiv Maßnahmen zu gestalten, geraten Besitzer und Betreiber heute noch viel zu oft in eine reaktive Position, die unmittelbar zu Ineffizienzen, unvorhergesehenen Kosten, Unzufriedenheit bei Kunden bis hin zu Reputationsverlust führen kann.

Welche drei Herausforderungen müssen bewältigt werden, um mit Connected Asset Management erfolgreich zu sein?

1. Data Enablement – Grundlagenaufbau

Alle involvierten Assets müssen mit entsprechenden technologischen Komponenten ausgestattet werden, damit eine zielgerichtete Verarbeitung der gesammelten Daten ermöglicht werden kann.

• Welche technischen Möglichkeiten gibt es, um Daten aus Assets zu erheben?

Immer mehr Technologien wie RFID, die eSIM und Cloud Economics drängen in den Markt und eröffnen vielseitige Möglichkeiten digitaler Vernetzungen. So lassen sich mit dem Einsatz solcher neuen Technologien Daten aus den Assets erfassen und gewinnbringend nutzen. Bei der Datengenerierung muss zudem darauf geachtet werden, dass die richtigen Daten im benötigten Format zur Verfügung gestellt werden.

Darüber hinaus weisen viele Unternehmen heute noch nicht die erforderliche technische Infrastruktur auf, um die neuen Datenmengen speichern und verarbeiten zu können. Das bedeutet, dass neben einer Investition in die technische Ausstattung der Assets auch der Ausbau der technischen Infrastruktur zur Verarbeitung der Daten vorgenommen werden muss. Außerdem muss die Infrastruktur sicher vor Angreifern sein, denn oftmals werden die Daten in Cloud-Lösungen gespeichert und weiterverarbeitet. Zugriff Dritter oder gar Missbrauch der Daten muss zuverlässig ausgeschlossen werden.

 2. Operational Enablement – Mehrwert generieren

 Der korrekte Umgang mit Daten stellt eine weitere Herausforderung dar.

• Welche Daten und von wem dürfen zu welchem Zweck erfasst, verarbeitet und verwendet werden?

Dies sind Fragen, die sich zahlreiche Unternehmen stellen und gleichzeitig vielfach als gefundene Ausrede nutzen, um rechtfertigen zu können, dass eine Vernetzung von Assets derzeit zu komplex und aufwendig sei. Aber auch Unternehmen, die die technischen und rechtlichen Voraussetzungen für die Erfassung und Verwendung der Daten erfüllen, sind meist noch nicht in der Lage, daraus auch wertvolle Erkenntnisse abzuleiten, da es an Umsetzungs-Know-how fehlt. Hier müssen Data & Analytics-Kompetenzen im Unternehmen aufgebaut werden, um die wertvollen Daten in einen Mehrwert für Asset-Eigentümer und -Nutzer umwandeln zu können.

3. Business Enablement – Nachhaltigkeit schaffen

Als dritte Herausforderung sind die nachhaltige Nutzung der neu erzielten Mehrwerte sowie die Einbeziehung in das Geschäftsmodell zu nennen.

• Wie kann aus den Daten langfristig ein Mehrwert für das Geschäftsmodell erzielt werden? Welche strategischen Initiativen werden benötigt?

Wurden die richtigen Daten der verschiedenen Assets identifiziert und in die Infrastruktur überführt, ist nur der erste Schritt der Transformation erfolgt. Sobald die ersten Erkenntnisse aus den Daten der Assets abgeleitet wurden, stellt sich die Frage wie diese Datenvielfalt ganzheitlich und gewinnbringend für das Unternehmen orchestriert werden kann. Es muss abgestimmt werden, inwiefern sich das aktuelle Produkt- und Service-Portfolio effizienter steuern lässt, um flexibel auf unvorhersehbare Ereignisse reagieren und mit sinnvollen Maßnahmen entgegenwirken zu können. Neben der Effizienzsteigerung steht eine Maximierung des Kundennutzens im Fokus, der durch die anwendungsbezogene Sammlung von Daten besser prognostiziert werden kann.

Aus dieser ganzheitlichen Vernetzung können neue nutzungsbasierte Geschäfts- und Abrechnungsmodelle wie beispielsweise Pay-per-Use realisiert werden. Produzenten von physischen Assets bieten hierzu ihre Produkt nutzungsbasiert an und bieten ihren Kunden eine höhere Flexibilität.

Der Weg zu einem Connected Asset Management führt über drei Kompetenzstufen, die Unternehmen auf- und kontinuierlich ausbauen müssen.