Kategorie: ERP-News

Transformation zur Smart Factory: Hier finden Sie fünf Punkte, die Fertigungsunternehmen bei der Implementierung einer intelligenten Fabrik beachten sollten.

So gelingt die Transformation zur Smart Factory

Viele Fertigungsunternehmen sind noch weit von der Smart Factory entfernt. Hier finden Sie Tipps, wie sich der Weg dorthin zielsicher und schnell beschreiten lässt.

Für Fertigungsunternehmen bedeutet Digitale Transformation vor allem die Umwandlung in eine Smart Factory. In einer intelligenten Fabrik – so das Ziel – passen sich dann miteinander vernetzte Roboter, Geräte und Maschinen autonom an neue Anforderungen an und organisieren selbstständig ganze Produktionsprozesse. Für die meisten Fertigungsunternehmen liegt das allerdings noch in weiter Ferne.

1. “Business First”-Ansatz verfolgen

Geschäftsführer, Abteilungsleiter und Projektmanger dürfen eine Smart-Factory-Initiative nicht einfach nur angehen, um Kunden oder Investoren sagen zu können, dass jetzt digitalisiert wird. Stattdessen sollte es sich immer um einen konkreten Geschäftsnutzen handeln – sei es, bessere Ergebnisse zu erzielen, das eigene Business zukunftsfähig zu machen oder mehr Wert aus den Produktionsanlagen und dem kompletten Ecosystem zu generieren. Dafür ist es ganz entscheidend, die Smart Factory als integralen Bestandteil einer breiter vernetzten Landschaft aus Informationstechnologie (IT) und Operational Technology (OT) zu betrachten.

2. Maschinen auf den neuesten Stand bringen

Manche Fertigungsunternehmen haben noch mechanische Systeme im Einsatz, die über 50 Jahre alt sind. Ohne moderne Technologien, wie allen voran IoT, ist die Smart Factory aber nicht realisierbar. IoT verbindet die physischen und digitalen Komponenten miteinander und ist damit die Grundvoraussetzung für eine intelligente Fabrik. Lassen sich veraltete Maschinen nicht IoT-fähig machen, sollten sie wann immer möglich ausgetauscht statt nur modernisiert werden.

3. Servitization nicht vernachlässigen

Über die intelligente Automatisierung der Fertigung hinaus bietet IoT die Chance, die eigenen Aktivitäten auszubauen. So ermöglicht diese Technologie auch neue Services und neue, verbrauchsorientierte Geschäftsmodelle, bei denen Kunden etwa keine Maschine mehr kaufen, sondern nur noch für ihre konkrete Nutzung bezahlen. Der Wettbewerbsdruck, aber auch die steigenden Kundenerwartungen, machen diese Servitization immer mehr zu einem Muss für die Fertigungsbranche.

4. Mitarbeiter auf die Transformation zur Smart Factory vorbereiten

Auch wenn sich das Aussehen der Fertigungshallen in den kommenden Jahren grundlegend verändern wird: eine Sache wird gleich bleiben. Die wichtigste Ressource von Fertigungsunternehmen wird auch weiterhin der Mensch sein. Allerdings werden die Mitarbeiter in der Smart Factory ganz andere Aufgaben wahrnehmen als heute noch. Ihre entsprechende Fort- und Weiterbildung ist eine große, aber unerlässliche Aufgabe.

5. Klein anfangen und dann skalieren

Investitionen in die Smart Factory sollten gezielt in kleinere ausgewählte Projekte erfolgen, die bei Erfolg inkrementell ausgebaut werden. So lässt sich häufig bereits Wertschöpfung und Wachstum schaffen, indem eine einzelne Maschine an das IoT angebunden und neue Prozesse und Technologien um sie herum getestet werden. Spezielle Zentren können Fertigungsunternehmen dabei helfen, solche Konzepte in sicheren und beherrschbaren Umgebungen auszuprobieren.

Der Beitrag wurde ursprünglich hier veröffentlicht …

Wie Simulationen helfen, die tägliche Produktionsplanung zu optimieren!

Multiressourcenplanung: Wenn das Wörtchen Wenn nicht wäre

Fertigungsplanung wird heute von einer Vielzahl an Einflussgrößen bestimmt. Welche Auswirkungen eine Änderung hat, lässt sich daher nur unter „Live-Bedingungen“ herausfinden: ein hochriskantes Manöver. Es sei denn, der Effekt von Umplanungen könnte in Was-wäre-wenn-Szenarien durchgespielt werden. Hier lesen Sie drei Anwendungsfälle, die von der Simulation einer Multiressourcenplanung besonders profitieren.

Selbst der cleverste und erfahrenste Fertigungsleiter erreicht ab einer gewissen Anzahl an Aufträgen seine planerischen Grenzen. Schließlich gilt es eine Vielzahl an Einflussfaktoren und Abhängigkeiten zu beachten. Dazu gehören in der Regel sich gegenseitig bedingende Aktivitäten und Zustände, Liefermöglichkeiten von Zulieferern, zu kombinierende Fertigungsverfahren, eine hohe Variantenvielfalt sowie die Verfügbarkeit von Fachkräften, von Produktionsmitteln und Ausweichkapazitäten. Je mehr dieser Variablen zu berücksichtigen sind, umso schneller steigt das Risiko, den Überblick zu verlieren.

Eine automatisierte Multiressourcenplanung, auch Advanced Planning and Scheduling (APS) genannt, unterstützt hier. Sie berücksichtigt sämtliche bekannten Abhängigkeiten und Engpässe zur Terminierung von Aufträgen. Dabei behalten die zuständigen Meister und Produktionsleiter alle Termine und Kosten stets im Blick – vorausgesetzt, das APS ist mit dem ERP-System integriert.

Vielen Unternehmen ist es jedoch unheimlich, sich nur noch auf einen Algorithmus zu verlassen. Daher bieten APS-Systeme in der Regel die Möglichkeit, in die Feinplanung manuell einzugreifen. Dann kann der Produktionsleiter selbst entscheiden, ob er zum Beispiel einen oder mehrere Aufträge fremd vergeben möchte, um dadurch die eigenen Ressourcen zu entlasten. Bei jeder manuellen Intervention stellt sich jedoch die Frage nach den Auswirkungen auf die Gesamtplanung und die Auslastung. Und welche Aufträge am besten umgeplant werden sollten.

Eine Simulation gibt dem Produktionsleiter Planungssicherheit. Ohne in den laufenden Betrieb einzugreifen, erlaubt sie eine fiktive Komplettoptimierung unter geänderten Parametern. Idealerweise zeigt sie zum Abschluss auf einen Blick alle Unterschiede zur aktuellen Planung an. Wichtig dabei: Die Simulation sollte sich direkt in die Produktivumgebung übernehmen lassen.

Derartige Simulationen können zum Beantworten mehrerer Fragestellungen genutzt werden:

1. Planungsalternativen

Ohne Operation „am offenen Herzen“ kann der Produktionsleiter oder Meister diverse Planungsalternativen durchgehen. Indem er die verschiedenen Auswirkungen respektive Vorteile gegeneinander abwägt, nähert er sich dem für die aktuelle Lage optimalen Planungsergebnis an ¬- unter Berücksichtigung aller relevanten Umgebungsfaktoren. Welche Auswirkung hätte die Fremdvergabe von ein oder zwei bestimmten Aufträgen? Wie viele Tage verzögern sich die Endtermine aller Aufträge, wenn ein Chefauftrag dazwischengeschoben wird? Welche Aufträge wären überhaupt betroffen? Und wann könnte ein zusätzlicher Auftrag frühestens angenommen werden, ohne die Termintreue der bereits eingelasteten Aufträge zu gefährden? Interessant können auch Überlegungen sein, eine Frozen Zone zu verkürzen. Dies steigert zwar die Flexibilität und die Lieferfähigkeit, könnte aber die Termintreue unter Umständen belasten. All diese Effekte macht eine Simulation auf Knopfdruck sichtbar.

2. Ursachenklärung

Warum schlägt das APS nicht eine vermeintlich schnellere Arbeitsabfolge vor? Dank einer Simulation kann der Anwender seine Präferenzen überprüfen. Indirekt erhält er damit Informationen über die Gründe. Er lernt auch die Arbeitsweise des Algorithmus Schritt für Schritt genauer kennen, das schafft Vertrauen. Jede neue Simulation hilft dem Fertigungsplaner dann besser zu verstehen, wann er getrost die Arbeit dem APS überlassen kann und wann er noch eingreifen sollte.

3. Optimierung der Planungsparameter

So paradox es auf den ersten Blick auch klingen mag: Eine Simulation kann auch in der Rückschau von Nutzen sein. Etwa, wenn die komplettoptimierte Situation am Morgen mit der neuen, simulierten Planung am Ende eines Arbeitstages verglichen wird. Die Delta-Betrachtung illustriert hier auf einen Blick, welche neuen Aufträge und Einflussfaktoren sich im Lauf des Tages ergeben haben und wie sie sich auf die Planung des kommenden Tages auswirken. Außerdem zeigt sie, ob die gewünschten Ergebnisse tatsächlich so eingetroffen sind. Etwa, ob eine im System hinterlegte frühestmögliche Beschaffungszeit tatsächlich auch so realisierbar war. Diese Erfahrungen verbessern die weiteren Planungsmethoden und -parameter, so dass das automatisierte Planungsergebnis immer weiter optimiert wird.

Bei aller Automatisierung muss eines klar sein: Selbst wenn sich die Ergebnisse einer Simulation auf Knopfdruck direkt in die produktive Multiressourcenplanung übernehmen lassen, wird das Ergebnis einer Simulation mit hoher Wahrscheinlichkeit vom tatsächlichen Resultat leicht abweichen. Denn während ein Simulationsszenario entworfen wird, entwickelt sich die Situation in der Produktion parallel bereits weiter. Trotzdem ist eine APS-Simulation ein höchst wertvolles Werkzeug. Denn sie liefert eine sehr realitätsnahe Antwort auf die hochkomplexe Frage: Was wäre wenn?

Der Beitrag wurde ursprünglich hier veröffentlicht …

Damit Unternehmen aussagekräftige Datenanalysen durchführen können, ist eine robuste Datenbasis unerlässlich. Eine effiziente Datenintegration ermöglicht es, diese Basis zu schaffen. Viele Unternehmen entscheiden sich für eine umfassende Gesamtlösung, um diesen Prozess zu vereinfachen. Allerdings kann dieser Ansatz den Integrationsprozess unnötig kompliziert und zeitaufwändig machen.

ERP-Checkliste: 5 To-Dos für eine effiziente Datenintegration

Unternehmensübergreifende Business Intelligence-Systeme (BI) erfordern durch den hohen Umfang und die benötigte Performance lange Planungs- und Implementierungsphasen, die sich – je nach Anforderungen – über mehrere Jahre hinziehen können. Sie sind zudem äußerst kostenintensiv. Stattdessen raten die Experten zu einer agileren Vorgehensweise – und zeigen in einer Checkliste, wie auf diese Art eine rasche und effiziente Datenintegration gelingt.

1. Identifizieren Sie die eingesetzten Datensysteme und deren Defizite

Datenquellen gibt es zuhauf: Von ERP-, PIM– und CRM-Systemen über Projektmanagementsoftware und Lösungen zur Zeiterfassung bis hin zu ganz schlichten Excel-Listen. Das sind aber noch lange nicht alle Systeme, die je nach Situation in einer IT-Landschaft zu finden sind. Die Fragen, die Sie sich zu Anfang stellen sollten, sind: Wo genau werden welche Daten erfasst? Welches System hat also welchen Zweck? Und habe ich eventuell eine Datenquelle übersehen? Hier gilt, besonders auf doppelt (und damit potenziell uneinheitlich) erfasste sowie falsch bereinigte Daten zu achten.

2. Setzen Sie klare Ziele und ermitteln Sie Ihren Bedarf

Möchten Sie mit Ihren Daten eine klassische Business Intelligence-Lösung bedienen? Oder sollen die einzelnen Fachabteilungen Ihres Unternehmens selbständig Datenanalysen durchführen (Self-Service-BI)? Sind bereits Technologien im Unternehmen vorhanden, die die entsprechenden Funktionalitäten mitbringen? Oder fehlen eventuell noch Daten, die Sie für aussagekräftige Analysen und Reports unbedingt benötigen? Nehmen Sie sich Zeit, um Ihren speziellen Bedarf zu ermitteln und sich so am Ende für die richtige(n) Lösung(en) entscheiden zu können.

3. Konsolidieren Sie Ihre Datensysteme im Hinblick auf Ihre Ziele

Im nächsten Schritt sollten Sie sich – ausgerichtet auf Ihre ermittelten Ziele – für die entsprechenden Systeme entscheiden und dabei Prioritäten setzen: Welches der Systeme soll führend sein und welches sich unterordnen? Werden Kundendaten beispielsweise im CRM-System, aber auch in der Fakturierungssoftware gepflegt, bevorzugen Sie am besten das CRM. Denn generell gilt: Minimieren Sie grundsätzlich die Anzahl der eingesetzten Systeme, um die Datenpflege zu vereinfachen.

4. Verknüpfen Sie die Daten für eine effiziente Datenintegration

Gibt es Objekte (z.B. Artikel, Angebote, Kunden etc.), die über die unterschiedlichen Systeme hinweg einheitlich gemappt werden? Dann sorgen Sie für eine systemübergreifende Verwendung der dazugehörigen Attribute (Artikel-, Angebots-, Kundennummern). Im Idealfall nutzen Sie dafür Schnittstellen zwischen den Systemen. Anderenfalls sollten Sie exakte Workflows für eine einheitliche Datenpflege definieren. Führen Sie anschließend die Daten aus den unterschiedlichen Systemen über ein Data Lake bzw. Data Warehouse zusammen.

5. Erstellen Sie erste Analysen und entwickeln Sie das System sukzessive weiter

Beginnen Sie mit den gewünschten Analysen aus den nun vorliegenden Daten. Im Sinne einer agilen Vorgehensweise erkennen Sie womöglich nach und nach noch Schwachstellen in Ihrer Datenqualität, die Sie direkt beseitigen können. Ihre Datenbasis wird sich so immer weiter verbessern. Darauf aufbauend sollten Sie Ihre Datenbasis und Ihre Analysen kontinuierlich weiterentwickeln.

Der Beitrag wurde ursprünglich hier veröffentlicht …

In der heutigen hochmodernen und dynamischen Welt der Modeindustrie ist es für Unternehmen unerlässlich, über effiziente und gut integrierte Systeme zu verfügen, um den ständig wachsenden Anforderungen gerecht zu werden. Ein Enterprise Resource Planning (ERP)-System spielt dabei eine entscheidende Rolle, indem es eine zentrale Plattform für verschiedene Geschäftsprozesse bietet. Für Unternehmen in der Fashionbranche sind bestimmte Funktionen besonders wichtig, um ihre Betriebsabläufe zu optimieren und wettbewerbsfähig zu bleiben.

Die Unverzichtbaren: Drei Funktionen, die ein ERP-System für die Fashionbranche haben muss

In diesem Beitrag werden drei unverzichtbare Funktionen diskutiert, die ein ERP-System für die Fashionbranche haben muss.

Produktlebenszyklusmanagement (PLM) und Product Information Management (PIM)

Die Modeindustrie zeichnet sich durch schnelle Produktzyklen und eine Vielzahl von Produkten aus. Ein effektives ERP-System muss daher über Funktionen zum Produktlebenszyklusmanagement (PLM) verfügen, um den gesamten Lebenszyklus eines Produkts zu verwalten, angefangen von der Produktentwicklung bis hin zum Verkauf und darüber hinaus. PLM-Funktionen ermöglichen es Unternehmen, den Prozess der Produktentwicklung zu optimieren, indem sie Produktideen erfassen, Designs erstellen, Materialien und Ressourcen verwalten und den Fortschritt verfolgen.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist das Product Information Management (PIM), das die zentrale Verwaltung und Pflege von Produktinformationen ermöglicht. In der Modebranche ist es entscheidend, dass Produktinformationen wie Größen, Farben, Materialien, Pflegehinweise und Bilder genau und konsistent sind. Ein integriertes PIM-System stellt sicher, dass diese Informationen in Echtzeit aktualisiert und über verschiedene Vertriebskanäle konsistent kommuniziert werden, sei es im Einzelhandel, E-Commerce oder auf sozialen Medien.

Nachfrageprognosen und Bestandsmanagement

Effektives Nachfrageprognose- und Bestandsmanagement sind für Modeunternehmen von entscheidender Bedeutung, um Überbestände zu vermeiden, die Liquidität zu verbessern und gleichzeitig sicherzustellen, dass die Nachfrage der Kunden stets erfüllt wird. Ein leistungsstarkes ERP-System sollte fortschrittliche Analysefunktionen bieten, die es Unternehmen ermöglichen, historische Verkaufsdaten zu analysieren, saisonale Trends zu identifizieren und zukünftige Nachfrage vorherzusagen.

Durch die Integration von Nachfrageprognosen in das ERP-System können Unternehmen ihre Produktions- und Beschaffungsprozesse optimieren, indem sie sicherstellen, dass sie immer die richtige Menge an Materialien und fertigen Produkten zur richtigen Zeit haben. Darüber hinaus ermöglicht ein effizientes Bestandsmanagement die Minimierung von Lagerbeständen und die Vermeidung von Engpässen, was zu einer verbesserten Rentabilität und Kundenzufriedenheit führt.

Multi-Channel-Vertrieb und Omnichannel-Integration

Die heutigen Verbraucher erwarten nahtlose Einkaufserlebnisse über verschiedene Kanäle hinweg, sei es im Geschäft, online oder über mobile Anwendungen. Ein modernes ERP-System für die Fashionbranche muss daher über Funktionen für den Multi-Channel-Vertrieb und die Omnichannel-Integration verfügen, um eine konsistente Kundenerfahrung über alle Vertriebskanäle hinweg zu gewährleisten.

Durch die Integration von Vertriebskanälen wie stationären Geschäften, E-Commerce-Plattformen, sozialen Medien und Marktplätzen in das ERP-System können Unternehmen einen einheitlichen Bestell- und Fulfillment-Prozess schaffen. Dies ermöglicht es Kunden, Produkte nahtlos über verschiedene Kanäle hinweg zu kaufen, Bestände in Echtzeit zu überprüfen und flexible Lieferoptionen zu nutzen. Eine Omnichannel-Integration bietet nicht nur Vorteile für die Kunden, sondern ermöglicht es Unternehmen auch, ihre Vertriebsstrategie zu optimieren, Bestände effizienter zu verwalten und die Rentabilität zu steigern.

Fazit

Insgesamt sind diese drei Funktionen – Produktlebenszyklusmanagement und Product Information Management, Nachfrageprognosen und Bestandsmanagement sowie Multi-Channel-Vertrieb und Omnichannel-Integration – unverzichtbar für ein leistungsfähiges ERP-System in der Fashionbranche. Durch die Implementierung dieser Funktionen können Unternehmen ihre betriebliche Effizienz steigern, ihre Wettbewerbsfähigkeit verbessern und eine herausragende Kundenerfahrung bieten. Ein gut integriertes ERP-System ist daher ein wesentlicher Bestandteil des Erfolgs für Modeunternehmen in der heutigen digitalen Ära.

Der Beitrag wurde ursprünglich hier veröffentlicht …

Mobile Schatten-IT ist zu einer Herausforderung für die Unternehmens-IT geworden: Mitarbeiter nutzen nicht genehmigte Geräte und Apps und kümmern sich dabei wenig um rechtliche Regelungen, Sicherheitsvorschriften oder Compliance-Vorgaben. Was Unternehmen gegen den Wildwuchs mobiler Schatten-IT tun können lesen Sie hier:

Fünf Maßnahmen gegen die mobile Schatten-IT

Die Schatten-IT ist für Unternehmen schon immer ein Problem gewesen: Waren es früher vor allem persönliche Excel-Sheets oder Datenbanken, die eine weitgehend unkontrollierte und nicht autorisierte IT-Struktur bildeten, so geht es mittlerweile mehr und mehr um mobile Systeme und Anwendungen. Smartphones und Tablets werden von Mitarbeitern an den Vorschriften der Unternehmens-IT vorbei genutzt. Sie verwenden Apps wie WhatsApp und Evernote oder Fileshares wie Dropbox oder Google Drive auch für ihre beruflichen Aufgaben.

Solche unkontrollierten Systeme stellen Unternehmen nicht zuletzt vor rechtliche Herausforderungen, denn die Einhaltung von Be­stimmungen zum Datenschutz, zum Urheberrechtsschutz oder zu Aufbewahrungspflichten ist in keiner Weise sichergestellt. Darüber hinaus stellen sie eine ständige Gefahr für die IT-Sicherheit dar, weil Angreifer über unzureichend gesicherte mobile Anwendungen leichten Zugang zur Unternehmens-IT finden könnten.

1. Mitarbeiter informieren

Die Sorglosigkeit von Mitarbeitern beim Umgang mit Smartphones und Tablets beruht vielfach auf Wissensdefiziten, beispielsweise hinsichtlich rechtlicher Implikationen; erst wenn Mitarbeiter umfassend informiert sind, welche Probleme die Nutzung von nicht autorisierten Apps mit sich bringt, kann erwartet werden, dass sie sorgsamer damit umgehen.

2. Von Mitarbeitern lernen

Unternehmen sollten sich gut anschauen, welche Apps Mitarbeiter privat nutzen. Daraus können sie lernen, welche Funktionalitäten benötigt werden und welche die Unternehmens-Anwendungen nicht zur Verfügung stellen; wenn „offizielle“ Alternativen verfügbar sind, verringert sich das Risiko durch mögliches Fehlverhalten der Mitarbeiter.

3. Abteilungen einbeziehen

Mittlerweile entscheiden viele Abteilungen selbst, welche Tools sie nutzen. Unternehmen sollten sicherstellen, dass IT und Fachabteilungen eng zusammenarbeiten, so dass sinnvolle Apps bereit gestellt und dabei auch Sicherheitsstandards eingehalten werden. IT- und Compliance-Verantwortliche dürfen dabei nicht als „Bremser“ fungieren, sondern als konstruktive Business-Enabler.

4. Infrastruktur-Zugriffe steuern

Unternehmen müssen genau definieren, welche App auf welche internen Ressourcen oder Cloud Services zugreifen dürfen. Sie müssen zum Beispiel festlegen, welche E-Mail-App auf den Exchange- oder Microsoft365-Server zugreifen darf; nicht autorisierte Apps dürfen keinen Zugriff bekommen.

5. Richtige Apps zur Verfügung stellen:

Bei der Auswahl zugelassener Apps sind Sicherheit und Kompatibilität mit der stationären IT wichtig. Dennoch hat auch die Usability einen hohen Stellenwert. Nur wenn die Nutzer mit den Apps zufrieden sind und ihre Arbeit problemlos erledigen können, werden sie nicht auf die Suche nach Schatten-Apps gehen.

Der Beitrag wurde ursprünglich hier veröffentlicht …

Cloud-Lösungen sind für viele Unternehmen aus dem Arbeitsalltag nicht mehr wegzudenken. Das wissen die Anbieter und passen regelmäßig ihre Preise für die Cloud- oder Abonnement-Dienste an. Deshalb suchen Betriebe und Kommunen zunehmend nach Lösungen, die genauso effizient, aber weniger kostspielig sind. Eine interessante Alternative stellen gebrauchte Softwarelizenzen dar.

Kostenfaktor Softwarelizenzen – so können Unternehmen trotz steigender Preise für Cloud-Dienste von Microsoft sparen

„Softwarelizenzen nutzen sich nicht ab; im Gegensatz zu physischen Gegenständen, denen man die Jahre meist ansieht, kann man Software deswegen guten Gewissens ‚gebraucht‘ kaufen – vorausgesetzt, man beachtet ein paar Aspekte“, bestätigt Ronny Schausten. Als Geschäftsführer der s2-Software GmbH & Co. KG, die gebrauchte Softwarelizenzen vertreibt, weiß er genau, welche Faktoren beim Kauf wichtig sind. Im folgenden Beitrag verrät der Experte, wie Unternehmen mit gebrauchten Lizenzen sparen können.

Der Ist-Zustand: So kämpfen kleine und mittelständische Unternehmen mit den Gebühren für Cloud-Dienste

Die Abläufe in Unternehmen werden zunehmend automatisiert, Digitalisierung ist in vollem Gange. Möglich ist dies durch entsprechende Software – und für jede benötigt ein Betrieb die passende Lizenz. Mit diesen sind laufende Kosten verbunden, denn in der Regel wird monatlich oder jährlich ein bestimmter Betrag für die Nutzung fällig. Dabei handelt es sich jedoch um keine fixen Kosten, denn Microsoft nimmt immer wieder Preisanpassungen vor.

Mittlerweile entstehen Unternehmen allein für Cloud-Dienste Kosten von durchschnittlich 30 Millionen Euro – und das pro Jahr, wie eine Studie des „Couchbase Cloud Evolution Report 2022“ ergab. Das sind Beträge, die erst einmal erwirtschaftet werden müssen und die das angesetzte IT-Budget längst deutlich übersteigen. Für viele Betriebe ist deshalb klar: Eine kostengünstigere Lösung muss her, um langfristig wirtschaftlich zu bleiben.

Die Alternative: Gebrauchte Microsoft-Lizenzen als günstige Alternative kaufen

Wenn Unternehmen eine Software nutzen möchten, müssen sie die entsprechende Lizenz dafür erwerben. Diese bleibt in der Regel ein Leben lang bestehen. Bei manchen Unternehmen kommt es allerdings vor, dass sie eine IT-Umstrukturierung vornehmen. So steigen manche beispielsweise auf cloudbasierte IT-Lösungen um oder durch interne IT-Änderungen kommt es zur Überlizenzierung. Dann benötigen sie nicht mehr alle Lizenzen und geben diese ab. Was aber passiert dann mit den teuer erworbenen Lizenzen?

Sie dürfen weiterverkauft werden – das hat der Europäische Gerichtshof am 03.07.2012 beschlossen. Indem Betriebe also gebrauchte Softwarelizenzen, wie sie die s2-Software GmbH & Co. KG anbietet, erwerben, senken sie aktiv die Kosten ihres IT-Systems – und das auf legale, auditsichere und rechtskonforme Weise.

Das Sparpotenzial ist dabei enorm: Um bis zu 72 Prozent gegenüber dem Neupreis reduzieren sich die Kosten für die Lizenzen, sobald sie bereits in einem anderen Unternehmen genutzt wurden. Dass sich solche gebrauchten Microsoftlizenzen im Gegensatz zu einem Auto oder einem anderen Gebrauchsgegenstand nicht abnutzen, spielt dabei eine bedeutende Rolle. Dadurch bleiben Funktionsumfang und Update-Durchführung vollumfänglich erhalten – es handelt sich also keinesfalls um Programme zweiter Wahl.

Wichtig: Darauf sollten Unternehmen beim Kauf gebrauchter Softwarelizenzen achten

Obwohl der Erwerb gebrauchter Softwarelizenzen legal ist, sollten Interessenten einige Aspekte berücksichtigen, bevor sie ein Angebot annehmen. So ist eine gesetzeskonforme Dokumentation der Lizenz unabdingbar, um böse Überraschungen in Form von Auditprüfungen und Strafzahlungen

Auf der sicheren Seite sind Unternehmen bei professionellen Anbietern, die unter anderem darauf achten, dass die Dokumentation des Lizenzerwerbs gesetzeskonform ist, was dem Käufer Rechtskonformität und Auditsicherheit garantiert. So muss der Vorbesitzer beispielsweise bestätigen, dass es keine Kopien der Lizenz gibt. Mit solchen Anbietern können Betriebe sichergehen, dass sie sich auf rechtssicherem Terrain befinden.

Die Grundsatzentscheidung: Cloud- oder On-Premise-Lösungen?

Unternehmen fragen sich immer häufiger, welcher Weg für sie der richtige ist. Sollen sie auf Cloud-Lösungen setzen oder doch mit gebrauchten Softwarelizenzen (On-Premise) arbeiten? Der Unterschied besteht darin, dass bei Cloud-Software die Daten auf externen Servern des Anbieters gelagert werden. Bei On-Premise-Software, die lokal installiert wird, werden die Daten hingegen auf den Computern und Servern des Unternehmens gelagert.

Um die richtige Entscheidung zu treffen, müssen Unternehmen individuell abwägen, welche Lösung mehr Sinn macht. Eines ist aber klar: Während die Kosten für die Cloud-Dienste regelmäßig steigen, muss eine On-Premises-Lizenz nur einmal erworben werden und ermöglicht dann in der Regel die unbegrenzte Nutzung. Gebrauchte Softwarelizenzen sind deshalb eine Möglichkeit, um die stetig steigenden Gebühren für Cloud-Lösungen abzuschaffen.

Nichtsdestotrotz haben Cloud-Dienste auch ihre Vorteile, und nicht jedes Unternehmen ist bereit, auf diese zu verzichten. In diesem Fall kann die Hybrid-Lizenzierung eine gute Strategie sein. Bei dieser werden gebrauchte Softwarelizenzen mit Cloud-Angeboten kombiniert. Das verringert die Abhängigkeit von der Preisgestaltung der Cloud-Anbieter und stellt zumindest einen Teil der IT-Struktur auf ein kostenstabiles Fundament.

Der Beitrag wurde ursprünglich hier veröffentlicht …

Einer aktuellen Databricks-Umfrage setzen bereits 94 Prozent der Unternehmen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen über alle Geschäftsbereiche hinweg ein; mehr als die Hälfte erwartet, dass die Technologie bis 2025 weit verbreitet sein wird.

Vier Fallstricke bei KI-Projekten

Noch immer jedoch werden KI-Projekte gestartet, ohne dass dafür die wesentlichen Grundannahmen getätigt worden wären. Welche sind dies?

Konzentration auf den Geschäftszweck

Die scheinbar banale Frage „Was will ich erreichen?“ stellen sich immer noch zu wenige Unternehmen.  So werden KI-Projekte gestartet, ohne dass man eine klare Definition der Probleme hätte, die es zu lösen gilt sind, oder der Fragen, die zu beantworten sind. Einiges davon kann ggf. mit dem vorhandenen IT-Instrumentarium bewerkstelligt werden. KI darf also nicht zum Selbstzweck werden. Auf der anderen Seite stellt man vielleicht fest, dass das zu lösende Problem viel zu komplex ist, um mit KI bewältigt zu werden. Der Branchenhype lässt Künstliche Intelligenz wie Magie erscheinen. Sie ist wohl mächtig und breit einsetzbar, aber eben nicht deswegen auch gleich magisch. Es gilt daher stets, die erreichbaren Projektziele im Auge zu behalten.

KI-Projekte sind IT-Projekte

Angesichts der magischen Ausstrahlung von KI machen viele Unternehmen den Fehler, zu denken, dass solche Vorhaben anders zu behandeln wären als „normale“ IT-Projekte. Die Wahrheit ist jedoch, dass alle Managementprozesse, die rund um die IT eingerichtet wurden, auch für KI genutzt werden können – und sollten! Und wie jedes IT-Projekt sollte auch die Beschäftigung mit Künstlicher Intelligenz hinsichtlich ihres Return on Investment bewertet werden. Vor jedem Projekt steht also eine Finanzierungsberechnung. Sie hilft, die Betriebskosten im Zusammenhang mit der Einführung eines KI-Modells zu verstehen.

Errichten eines skalierbaren Fundaments

Viele KI-Experimente verbleiben im Stadium einmaliger Analysen und schaffen es nicht in den produktiven Betrieb. Woran liegt´s? Data Scientics können Monate damit zubringen, ein KI-Modell zu verfeinern. Die Herausforderung besteht aber darin, das Modell im Laufe der Zeit zu pflegen. Es sollte regelmäßig trainiert und automatisch mit genauen Produktionsdaten versorgt werden, wenn sich diese ändern und weiterentwickeln. Auch gilt es, die Qualität der Modelle anhand ständiger Überwachung zu validieren, um auf Verzerrungen aufmerksam zu werden. Künstliche Intelligenz muss als etwas betrachtet werden, das sich über die Zeit stetig vergrößern wird. KPMG hat herausgefunden, dass 60 Prozent der Unternehmen intelligente Automatisierung einsetzen, während nur elf Prozent einen integrierten Lösungsansatz nutzen.

Die Lücke zwischen IT- und Business-Teams schließen

Ziel sollte es sein, einen Status zu erlangen, an dem maschinelles Lernen nicht nur Teil der Produktionsumgebung ist, sondern auch zur Erreichung der Unternehmensziele beiträgt. Daher ist es wichtig, die Geschäftsanforderungen zu verstehen und sicherzustellen, dass die IT auf sie abgestimmt ist. Wenn das Data-Science-Team über reine Experimente hinausgeht und es KI-Modelle in die Produktion bringt, dann stärkt dies das Vertrauen zwischen ihm und den einzelnen Geschäftseinheiten.

Fazit

Teams, die diese Prinzipien verstehen und umsetzen, können den Wert ihrer KI-Modelle voll ausschöpfen. Sie vermeiden, sich von Experiment zu Experiment zu hangeln. Noch stehen Unternehmen erst am Anfang ihrer Versuche, KI in der geschäftlichen Praxis zu implementieren.  Gerade deshalb braucht es mehr Planung, um sicherzustellen, dass die KI-Strategie auf Nachhaltigkeit ausgelegt ist.

Der Beitrag wurde ursprünglich hier veröffentlicht …

Multi-Cloud-Umgebungen stellen für kleine und mittelständische Unternehmen nicht immer die beste Lösung dar. Der IT-Dienstleister Consol zeigt, für wen sich eine Multi-Cloud eignet.

Die Multi-Cloud eignet sich nicht für jedes Unternehmen

Jeder Cloud-Anbieter bringt seine eigenen Stärken und Schwächen mit. Daher zielen immer mehr Unternehmen auf einen Best-of-Breed-Ansatz ab, in dem sie die besten Eigenschaften der einzelnen Cloud-Anbieter in einem Multi-Cloud-Ansatz vereinen. Hierbei laufen die Anwendungen der Unternehmen bei verschiedenen Public-Cloud-Anbietern.

Consol aus München erklärt:

„Nach der Einschätzung und den Erfahrungswerten von Consol ist ein Multi-Cloud-Modell aber nicht für jedes Unternehmen die beste Lösung, im Gegenteil. Gerade für kleinere und mittlere Unternehmen kann die bessere Strategie sein, sich auf einen einzigen Anbieter zu konzentrieren.“

Vor allem drei Aspekte sind bei der Multi-Cloud von hoher Relevanz: Erstens kann ein Unternehmen damit einen Best-of-Breed-Ansatz verfolgen; zum Beispiel ist für IoT (Internet of Things)-Anwendungen Microsoft Azure noch besser geeignet als die Google-Cloud, die dafür in anderen Bereichen glänzt. Zweitens verringert die Multi-Cloud-Wahl die Abhängigkeit von einem einzigen Anbieter; damit bewahrt ein Unternehmen Flexibilität, falls AGBs eines Services mit negativen Auswirkungen angepasst werden oder ein Service ganz eingestellt wird. Drittens ermöglicht die Multi-Cloud-Nutzung eine Kombination von Compliance und Dynamik; Unternehmen können so für Services mit hohen Compliance-Anforderungen kleine deutsche Provider und für die restlichen Services die flexible Infrastruktur großer Public-Cloud-Anbieter nutzen.

Diese Vorteile einer Multi-Cloud sind zwar grundsätzlich für alle Unternehmen gültig, in der Regel kommen sie aber nur bei Großunternehmen wirklich zum Tragen. Der Grund: die benötigte Lösungsvielfalt. Meistens fokussieren kleinere oder mittlere Firmen aber ein klar abgestecktes Geschäftsfeld. Es ist also mehr als unwahrscheinlich, dass sie gleichzeitig IoT-Lösungen, die Entwickler-freundlichste Machine-Learning-Umgebung und die schnellsten Bare-Metal-Maschinen benötigen.

Die Wahl eines einzigen Cloud-Anbieters ist deshalb die bessere Lösung, wenn ein Unternehmen ein eng umrissenes Kerngeschäftsfeld hat und die benötigten Services durch einen einzigen Anbieter sehr gut abdecken kann; dies kann durchaus auch für ein größeres Unternehmen zutreffend sein. Durch eine One-Provider-Strategie können nämlich Kosten gespart werden, nicht nur organisatorisch, sondern auch durch die diversen Rabattmodelle der Anbieter. Außerdem werden dadurch die Nachteile vermieden, die mit einer Multi-Cloud-Nutzung unweigerlich verbunden sind, etwa hinsichtlich des höheren administrativen Aufwands, der entstehenden Datensilos oder des nicht ganz kostengünstigen Verschiebens von Daten zwischen Clouds.

Consol betont:

„Die Entscheidung für oder gegen eine Multi-Cloud muss immer individuell getroffen werden, denn eine Strategie für Cloud-Services, die zu jedem Unternehmen passt, gibt es nicht. Unternehmen brauchen daher einen Partner, der sie individuell berät und ein maßgeschneidertes Gesamtkonzept erarbeitet.“

Der Beitrag wurde ursprünglich hier veröffentlicht …