Unternehmen investieren in Data Intelligence, Dashboards, Machine-Learning- und AI-Modelle, doch nur wer den finanziellen Mehrwert sauber belegt, erhält dauerhaft Budget und Rückhalt für seine Data-Analytics-Projekte. Ein Thema muss deshalb im Vorfeld geklärt werden: Der Return on Investment, kurz ROI. Viele fragen sich: Wie rechne ich das eigentlich? Welche KPIs sind relevant? Wann zahlt sich Data Analytics aus? Darüber sprachen wir mit Data Scientist und Ingenieur Dr.-Ing. Michael Haub.
Mit Blick auf den Gesamtnutzen geht es bei Data Analytics eigentlich eher um einen „Return on Data“.
Im Shopfloor produktiv gesetzt, ist der ROI von Data Analytics innerhalb von 12 bis 24 Monaten realistisch.
15 bis 30 Prozent weniger Ausschuss und ROI nach weniger als 12 Monaten – beispielhaftes Ergebnis aus einem Data-Analytics-Projekt von Device Insight.
Technologie kann nie der Startpunkt sein – Unternehmen sollten mit einem klaren Geschäftsproblem und den größten Schmerzpunkten beginnen.
Fakten schaffen Freunde: Jeder mit Data Analytics erzielte Mehrwert sollte sichtbar gemacht werden.
Michael Haub: „Der ROI von Data Analytics ist ein messbarer Mehrwert, der durch den Einsatz von Datenanalysen und datengetriebenen Modellen in Geschäftsprozessen entsteht – abzüglich der dafür benötigten Investitionen in Technologie, Personal und Implementierung. Der finanzielle Vorteil bedeutet in erster Linie: Kosten zu sparen. Dafür muss man Transparenz in Abläufe bringen, wo vorher nur Bauchgefühl oder Stichproben waren.
Um diesen Nutzen messbar zu machen, müssen die Ziele für Data Analytics klar formuliert sein und noch vor Projektbeginn festgelegt werden, welche Kennzahlen beeinflusst werden sollen. Erfahrungsgemäß lässt sich der ROI bei datenbasierten Verbesserungen schneller und kurzfristiger erreichen als es bei materiellen Projekten mit langen Amortisierungsphasen der Fall ist.“
Michael Haub: „Bei einer Maschine ist der ROI oft linear und direkt messbar: Ich kaufe sie für X Euro, sie produziert Y Einheiten, ich erziele einen Verkaufswert Z plus Marge. Bei Data Analytics entsteht der ROI durch verbesserte Informationen, die zu besseren Entscheidungen führen. Ein weiterer Unterschied besteht darin, dass Analytics-Lösungen sich sehr gut skalieren lassen. Datenmodelle können relativ einfach auf andere Bereiche und Prozesse übertragen werden.
Wenn man den gesamten Nutzen aller datenbasierten Entscheidungen im Verhältnis zu den Lebenszykluskosten eines Produkts sieht, könnte man bei Data Analytics sogar von einem „Return on Data“ sprechen. Dieser bezieht sich nicht nur auf den finanziellen Aspekt, sondern auch auf die Skalierbarkeit und Wiederverwendung für neue Anwendungsfälle.“
Michael Haub: „Kurzfristig sind es oft Effizienzgewinne und damit de facto Kosteneinsparungen. Wir schauen hier auf ganz praktische Effekte: Wird weniger Ausschuss produziert? Steigt die Maschinenverfügbarkeit? Geht die Downtime zurück? Wird weniger Energie verbraucht? Solche Kennzahlen lassen sich oft sehr schnell und präzise messen. Sie sind ein hervorragender Indikator dafür, ob ein Projekt auf dem richtigen Weg ist.
Langfristig führen diese Verbesserungen dann zu größerer Wettbewerbsfähigkeit. Auch der Grad an Automatisierung, die Transparenz in den Prozessen oder die digitale Reife des Unternehmens fließen in die langfristige Bewertung mit ein. Am Ende steht dann nicht nur ein kurzfristiger Nutzen, sondern ein nachhaltiger Geschäfts- und Wettbewerbsvorteil.“
Michael Haub: „Wir berechnen den erwarteten ROI bereits in der ersten Projektphase. Kleinere Projekte, die auf Effizienzsteigerung oder Anomalieerkennung abzielen, können sich schon innerhalb von drei bis sechs Monaten rechnen. Entscheidend ist der Reifegrad der Datenbasis und eine klare Zielsetzung.
Wenn Data Analytics im Shopfloor produktiv gesetzt ist, wird der ROI typischerweise innerhalb von 12 bis 24 Monaten erreicht. Dafür bereiten wir im Vorfeld das technologische Setup auf: Datenquellen müssen angebunden, eine belastbare Dateninfrastruktur aufgebaut und Machine-Learning-Modelle trainiert werden. Diese Vorarbeiten legen das Fundament für nachhaltige Optimierungen.
Manchmal stellen wir aber auch fest: Der Anwendungsfall bringt trotz tiefgehender Analytics keinen wirklichen Mehrwert. Dann raten wir davon ab, hier zu investieren.“
Michael Haub: „Absolut. Grundsätzlich empfehlen wir klein, mit schnell umsetzbaren Anwendungen zu starten, dabei Erfahrungen sammeln und dann skalieren. Natürlich sollten Unternehmen dafür die richtigen Lösungspartner ins Boot holen, die nicht nur Verständnis für Data Analytics, sondern auch für die industrielle Domäne haben und Best Practices aus anderen Projekten mitbringen.
Am wichtigsten ist, alle betroffenen Fachbereiche von Anfang einzubeziehen. Diese kennen nämlich nicht nur die Probleme und Abhängigkeiten am besten, sondern können auch die Chancen am schnellsten einordnen und für die nötige Zustimmung bei den internen Entscheidungsträgern sorgen.“
Lassen Sie sich von echten Projektbeispielen inspirieren. Stehen Sie vor ähnlichen Problemen und möchten Sie die Chancen von Data & AI nutzen? Unsere Case Stories & Insights zum Nachlesen.
Michael Haub: „Ein gutes Beispiel ist ein Hersteller, mit dem wir ein Projekt zur Ausschussreduktion umgesetzt haben. Ausgangspunkt war ein klar formulierter Bedarf direkt aus der Produktion: zu viele fehlerhafte Teile, zu spät erkannt, zu teuer im Ergebnis.
Gemeinsam mit IT, OT und den Produktionsverantwortlichen vor Ort haben wir ein Machine-Learning-Modell zur Anomalieerkennung entwickelt – pragmatisch und auf Basis realer Maschinendaten.
Bereits nach wenigen Wochen konnten wir die ersten Muster sichtbar machen. Die aktuelle Prognose belegt, dass die Ausschussrate um 15 bis 30 Prozent gesenkt und der ROI nach neun bis zwölf Monaten erreicht wird. Entscheidend war hier die enge Zusammenarbeit aller Beteiligten und die schnelle Visualisierung der Erkenntnisse für das Management.
Für mich zeigt das ganz deutlich: Wenn Problemverständnis, Datenzugang und Zusammenarbeit stimmen, kann Data Analytics enorm viel bewegen.“
Michael Haub: „Nur sehr eingeschränkt. Der ROI hängt stark vom konkreten Anwendungsfall ab, und die Anwendungsfälle unterscheiden sich je nach Branche massiv.
In der Produktion reden wir über Maschinenlaufzeiten und Ausschussraten – das sind harte KPIs, an denen sich der Effekt einer Analytics-Lösung schnell und klar messen lässt. Im Handel geht es eher um Conversion Rates, Kundenbindung und -zufriedenheit. In der Energiewirtschaft zählen Prognosefähigkeit und Netzauslastung, das ist komplexer, braucht gute Datenmodelle, zahlt sich aber langfristig aus. Im Gesundheitswesen ist die Datenerhebung und ihre Verarbeitung unter höchsten Datenschutzstandards die Messlatte. Dort dauert es oft länger, bis ein ROI messbar ist, dafür kann der Impact enorm sein, etwa bei Vorhersagemodellen.
Man kann also nicht alles über einen Kamm scheren. Der ROI ist immer so individuell wie die Branche und das Unternehmen selbst.“
Michael Haub: „Mein wichtigster Rat: Starten Sie mit einem klaren Geschäftsproblem – nicht mit der Technologie. Fragen Sie sich erstens: Welcher Anwendungsfall hat die höchste Priorität, um die drängendsten Schmerzpunkte anzugehen? Prüfen Sie dann die Datenlage: Wo liegen die benötigten Daten vor und wie führen wir sie zusammen? Je klarer das Ziel, desto leichter ist der Nutzen messbar.
Binden Sie, zweitens, von Anfang an die Fachabteilungen ein. Sie wissen am besten, wo der Schuh drückt. Lässt man sie außen vor, läuft man Gefahr, an der Realität vorbeizuplanen. Auch mit einem kleinen, interdisziplinären Team aus Business-Experten, IT und Data Scientists stellen Sie sicher, dass alle Perspektiven am Tisch sind.
Fangen Sie, drittens, früh mit dem Sammeln von Daten an. Eine gute Datenbasis ist der halbe Erfolg eines Data-Analytics-Projekts.
Und schließlich: Nehmen Sie auch die Skeptiker dazu und bauen Sie Ängste ab. Analytics soll nicht ersetzen, sondern unterstützen, vereinfachen und sichtbar machen.“
Gerne besprechen wir Ihre Ausgangssituation, Ihre Ziele und Bedürfnisse in einem ersten, unverbindlichen Assessment.
Michael Haub: „Der Schlüssel liegt in der Pflege und Skalierung. Analytics-Lösungen müssen regelmäßig überprüft, gewartet und an veränderte Bedingungen wie zum Beispiel saisonale Schwankungen oder neue Prozesse angepasst werden.
Außerdem sollten Unternehmen bewährte, erfolgreiche Data-Science-Lösungen nicht isoliert lassen, sondern auf weitere Bereiche ausrollen. Und, ganz wichtig: Ergebnisse sichtbar machen! Dashboards, Berichte, Success-Stories – all das hilft, intern Akzeptanz zu schaffen und extern Erfolge zu feiern. Denn: Fakten schaffen Freunde.“
