31. Datenmonetarisierungspotenzial in der Automobilindustrie Wertschöpfungskette und dem Produktlebenszyklus

Ein enormes Monetarisierungspotenzial besteht in der gesamten Produktwertschöpfungskette und in dem Produktlebenszyklus der Automobilindustrie durch die Datenanalyse und die Anwendung der künstlichen Intelligenz sowie der Blockchain. Jedoch kann die Implementierung der kompletten Wertschöpfungskette und des Produktlebenszyklus nicht in einem Schritt realisiert werden. Die Realisierung wird durch zusätzliche Herausforderungen, wie z. B. die notwendige Datenverfügbarkeit, Datenbereinigung/-aufbereitung, unterschiedliche Dateninhaber und die erforderliche Änderung in der Denkweise der Mitarbeiter begleitet. Deswegen startet die Umsetzung der Datenanalyse in der vorhandenen Struktur dort, wo die größten Monetarisierungseffekte erzielt werden können. Sie werden dann schrittweise auf andere Bereiche/Prozesse erweitert. In bestimmten Fällen jedoch ergibt eine komplette Neugestaltung der Prozesse mehr wirtschaftlichen Sinn. Die großen Monetarisierungseffekte werden in der Kundenkommunikation, im Marketing-/Sales-Bereich, in der Produktion, im Supply-Chain-Management und in der Logistik, also Bereichen mit hoher Kundenorientierung, Mitarbeiterempowerment, höherer Qualität, höherer Produktivität und besserem Risikomanagement erwartet. Repräsentative Anwendungsbeispiele im Bereich des Produktlebenszyklus-Managements, des IoT in der Produktion und in der Logistik und deren Montarisierungseffekte werden in diesem Beitrag aufgezeigt. Auch wird dargestellt, wie eine optimale und zukünftige Lösung aussehen könnte. Dabei ist es notwendig, mit allen Partnern innerhalb der Wertschöpfungskette und des Produktlebenszyklus zusammenzuarbeiten und ein hohes Maß an Transparenz zu schaffen. Das ermöglicht eine nachhaltige Entwicklung von Unternehmen und unterstützt den strukturellen Wandel der Gesellschaft über die reinen Monetarisierungseffekte hinaus.