Wie sich die Losgröße 1 verwirklichen lässt

Kunden steuern durch Ihr Konsumverhalten zunehmend bewusst Entwicklungen wie Personalisierung und Nachhaltigkeit. Sie achten nicht mehr nur auf niedrige Preise und eine verstärkte Service- und Qualitätsorientierung. Sie verlangen individuelle, auf ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnittene Problemlösungen, die zunehmend auch ethischen Ansprüchen gerecht werden müssen. Als Reaktion darauf erhöhen Unternehmen ihre Variantenzahl.

Hersteller müssen heute den Kunden mehr Optionen zur Verfügung stellen, wodurch sich die Anzahl der Produktvarianten erhöht, die die Hersteller anbieten und verwalten. Darüber hinaus müssen sie mit kleineren Losgrößen, vielfältigeren Portfolios und in der Regel einer kürzeren Markteinführungszeit arbeiten.

Das Problem, das es zu lösen gilt, wird mit dem Wort „Massen-Individualisierung“ beschrieben. Es geht darum, jedem Kunden das Produkt bereitzustellen, das er sich wünscht, und das zu einem Preis, der dem eines vergleichbaren massenhaft gefertigten Standardprodukts entspricht.

Die Erstellung kundenindividueller Leistung setzt eine Neuausrichtung der Wertschöpfungsaktivitäten voraus. Während die klassische Wertschöpfungskette mit der Beschaffung von Material beginnt, steht bei kundenindividueller Massenfertigung die Erhebung der Kundenwünsche an erster Stelle. Erst danach erfolgt die Beschaffung der Materialien, weil die notwenigen Spezifikationen, welche an den Lieferanten übermittelt werden müssen, erst dann bekannt sind.

Um spezialisierte Produkte zu liefern und gleichzeitig die Massenproduktion zu unterstützen, müssen Hersteller sicherstellen, dass jede am Produktlebenszyklus beteiligte Funktion - vom Design über die Herstellung bis hin zum Betrieb - informiert und reaktionsschnell ist.

Kundendaten und Unternehmensdaten zu generieren ist nicht das Problem. Daten sind im Überfluss vorhanden und können zum Vorteil der Hersteller genutzt werden. Um bei der kundenindividuellen Massenproduktion erfolgreich zu sein, müssen Hersteller allerdings in der Lage sein, aus diesen Daten etwas zu machen und sie unternehmensweit effizient zu nutzen.

Dabei müssen sie über herkömmliche Analysetechnologien hinausgehen, die für die Verwaltung einfacher Transaktionsdaten entwickelt wurden. Zweckmäßig ist der Einsatz einer einheitlichen Plattform, die alle Stationen der Wertschöpfung in einem Unternehmen abdeckt.

Die gewählte Plattform sollte eine vernetzte Umgebung bieten, die interne und externe Daten vereint, damit verschiedene Informationsquellen genutzt werden können. Die zentrale Bereitstellung aller Daten vereinfacht als "Single Source of Truth" sowohl den Zugriff auf die Daten als auch deren Verarbeitung. So können Big-Data-Kundenerkenntnisse und Product Lifecycle Management-Daten für eine umfassende Ansicht vereint werden.

Um Daten im richtigen Kontext zu interpretieren und Möglichkeiten zur Produktentwicklung und -verbesserung aufzuzeigen, sollte die Software prädiktive Datenanalysen ausführen können. So lassen sich Muster in den Daten erkennen und diese mit dem Wissen aus der Produktnutzung durch den Kunden verknüpfen. Das ermöglicht Unternehmen deutlich schneller und gezielter auf Kundenwünsche zu reagieren.

Die Engineering-Plattform sollte Silos in den Unternehmen beseitigen, um Wissen und Erkenntnisse zu teilen und Entwicklungsschritte des Projekts transparent zu kommunizieren. Die Plattform liefert damit eine Umgebung, in der verschiedene Stakeholder in Echtzeit auf der Grundlage derselben aktuellen Informationen zusammenarbeiten können. Dies führt zu einer schnelleren Entscheidungsfindung und letztlich auch zu einer schnelleren Entwicklung.

Mit einer Engineering-Plattform wie der 3DExperience Plattform sind Hersteller in der Lage, das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen und personalisierte Kundenerlebnisse zu bieten, um sich für die Erlebnis-Ökonomie zu rüsten.