Industrie 4.0 & BI – Ein Rückblick

Im Gegensatz zu Business Intelligence kann das Buzzword Industrie 4.0 inklusive seiner Vorgänger auf eine lange Entwicklungsgeschichte zurück blicken, die ihren Start im 18. und 19. Jahrhundert mit der Industrie 1.0 und seine ersten Schritte somit weit vor denen im Bereich der Datenanalyse getan hat. Greifen wir diese Analogie auf und zeichnen Sie in das Bild der Modernen Datenverarbeitung, auch wenn eine genaue Differenzierung nach den im folgenden aufgeführten Kategorien nicht immer möglich ist, weil die Grenzen der einzelnen Werkzeuge häufig unscharf sind.

Management Information System – Industrie 1.0

Anfang der 1960er Jahre umfasste BI ein breites Spektrum von Anwendungen und Technologien zur entscheidungsorientierten Sammlung, Aufbereitung und Darstellung geschäftsrelevanter Informationen. Management Information Systeme (MIS) sind EDV-gestützte Systeme, die Managern in verschiedenen hierarchischen Positionen Informationen aus einer gegebenen Datenbasis bereitstellen. Als erster Versuch der IT-basierten Generierung von Informationen zur Entscheidungsfindung unterlag dieser Ansatz jedoch in den 60er Jahren wenig leistungsfähiger Hardware und Software.

Die hier zur Verfügung gestellten Daten sind noch stark operativ. Gerade das in diesem Bereich immer stärker zunehmende Datenaufkommen wurde zum Problem, da die Daten nicht gefiltert, gesäubert oder verdichtet wurden. Einzig eine Automatisierung des Standardberichtswesens war durch Batch erzeugte Reports möglich. Auswertungen in Form von Datenzeilen sind jedoch viel zu unübersichtlich, als dass sie ein nützliches Niveau der Entscheidungsunterstützung erreichen könnten. Dieser Sachverhalt führte schließlich dazu, dass statt dem höheren Management nur Controller und Entscheidungsvorbereiter auf die Dienste zurückgriffen. Somit verfehlten die MIS eine der zentralen Anforderungen und zwar die Bereitstellung verdichteter, zentralisierter Informationen. Die Diskrepanz zwischen hochgesteckten Erwartungen und technischer Realisierbarkeit war nicht zu überwinden. Dennoch sind ähnliche Systeme bis heute noch in vielen Unternehmen für automatisiertes Standardberichtwesen zuständig.

Decision Support Systeme – Industrie 2.0

Decision Support Systeme, oder auch Entscheidungsunterstützungssysteme genannt, sind interaktive und anpassungsfähige Systeme, welche die gegebenen Daten anhand von Modellen und Methoden aufbereiten. Nicht die ausführliche Versorgung mit Daten, sondern die Unterstützung im Planungs- und Entscheidungsprozess steht hier im Vordergrund. Eine ausgeprägte Modellorientierung und Methodenorientierung ist also charakteristisch für Decision Support Systeme. Hier liegt jedoch auch der größte Nachteil, denn komplexe Modelle müssen verstanden werden. In einem Mensch-Maschine-Dialog muss die Nutzerseite mehr Berücksichtigung erfahren, gerade weil eine Studie aus dem Jahre 1988 besagt, dass nur 29% der damaligen Führungskräfte selbständig einen Computer nutzten.

Decision Support Systeme sollten wie Management Information Systeme ein unternehmungsüberspannendes Modell zur Planung liefern, aber auch Decision Support Systeme konnten diesen Ansatz nicht erfüllen. Jedoch finden DSS immer noch Anwendung bei Teilproblemen, welche eine hohe Kompetenz benötigen. Im Vordergrund stehen hier neben der Problemstrukturierung die Bewertung und Generierung von Alternativen. Eine Integration im Enterprise Resource Planning (ERP) lässt sich ebenfalls beobachten. Innerhalb einer metaphorischen Anwendungspyramide finden sich die DSS hierarchisch betrachtet über den MIS wieder.

Executive Information Systeme – Industrie 3.0

Der Ansatz von Management Information Systemen wurde durch die zunehmende Leistung von Personal Computern und die fortschreitende Vernetzung von Datenverarbeitungssystemen wieder aufgegriffen. Der Begriff Executive Information System etablierte sich für dialog- und datenorientierte Informationssysteme, die durch einfach zu benutzende und individuell anpassbare Oberflächen interne und externe Informationen liefern. Als Nutzer wird auf die oberste Führungsebene abgezielt, doch da dieses Konzept sehr großen Anklang fand, erweiterte sich die Zielgruppe erheblich, so dass EIS zur Mitte der 1990er Jahre als “Enterprise Information System“ oder “Everybody’s Information System“ bezeichnet wurde.

Aufgrund neuer und immer leistungsfähigerer Technik, ausgereifter Konzepte, der immer besser werdenden Kenntnisse von Führungskräften im Bereich der Informatik und der gestiegenen Akzeptanz neuer Informationstechnologien in und für Unternehmen, erfreuen sich Executive Information Systeme immer noch großer Beliebtheit. Sie werden historisch als Weiterentwicklung von Management Information Systemen betrachtet und stellen üblicherweise die Spitze der betrieblichen Anwendungspyramide dar.

Einer der entscheidenden Nachteile von Management Information Systemen waren jedoch die relationalen Datenbanken. Die Performanz innerhalb großer Datenmengen über viele Tabellen hinweg litt sehr stark unter dieser Art der Datenmodellierung. Der Einsatz einer besser geeigneten Datenstruktur zur Analyse im Rahmen eines Data Warehouse führte schließlich zu Systemen, die unter die Definition Business Intelligence fallen. Die bis hierhin genannten Systeme werden häufig kombiniert. Eine solche Kombination wird als Executive Support System (ESS) bezeichnet. Hier werden vorrangig die Vorteile im Bereich der Visualisierung und Präsentation von Executive Information Systemen mit den Modellen und Methoden zur Analyse, Prognose, Simulation und Optimierung durch Decision Support Systeme miteinander verjüngt.

Somit ist die Leistungsfähigkeit eines ESS deutlich höher als die der separat betrachteten EIS und DSS. Um die unterschiedlichen Problemlösungsfelder in einer Unternehmung zu bedienen, ist also eine Kombination der vorgestellten Systeme notwendig. Die funktionserweiternde Zusammenführung verschiedener Komponenten in ein ESS ist somit eine logische Schlussfolgerung.

Business Intelligence – Industrie 4.0?

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2018-08-29T20:53:52+00:00