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Das IoT boomt, doch viele Unternehmen sind sich der Risiken, die sie sich mit smarten und vernetzten Geräten ins Haus holen, gar nicht bewusst. Sie wählen die Geräte deshalb überwiegend nach funktionalen Gesichtspunkten aus und verzichten auf dedizierte Sicherheitsmaßnahmen. Damit gefährden sie allerdings nicht nur sich selbst, sondern auch andere, denn Cyberkriminelle schließen gekaperte IoT-Devices oft zu riesigen Botnets für DDoS-Attacken oder den Versand von Spam- und Phishing-Mails zusammen. Abgesehen davon nutzen sie die Geräte, um andere Systeme innerhalb der Infrastruktur zu kompromittieren und Unternehmensdaten zu entwenden. Kein Wunder, dass Sicherheitsexperten manchmal scherzen, die für das Internet of Things verwendete Abkürzung „IoT“ stehe eigentlich für Internet of Threats.

Was tun, damit das IoT nicht zum Internet of Threats wird?

Aber was genau macht IoT-Geräte aus Security-Sicht überhaupt so problematisch? Zum einen sind es Schwachstellen, die sich teilweise sehr leicht ausnutzen lassen, weil viele Anbieter im Wettlauf um neue Features grundlegende Security Best Practices bei der Entwicklung ignorieren. Unverschlüsselte Verbindungen, offene Ports oder fest hinterlegte Schlüssel und Login-Daten sind in der IoT-Welt keine Seltenheit, und oft liefern die Anbieter auch keine Updates, um die Schwachstellen später abzudichten. Stattdessen konzentrieren sie sich lieber auf die nächste Gerätegeneration, um Aufmerksamkeit im Markt zu generieren und neue Kunden zu gewinnen. Zum anderen lassen sich IoT-Geräte in der Regel nicht so einfach wie IT-Systeme verwalten. Unternehmen können nicht mit ihren gewohnten Systemmanagement-Tools auf sie zugreifen, keine Sicherheitssoftware auf ihnen installieren und den Gerätestatus nur unzureichend erfassen, sodass ein Security-Monitoring schwierig ist. Dadurch fallen kompromittierte Geräte meist erst spät auf – die Angreifer haben Wochen oder Monate Zeit, um die Geräte zu missbrauchen und sich weiter innerhalb der Infrastruktur auszubreiten.

Die gute Nachricht ist jedoch, dass Unternehmen den Gefahren des IoT nicht machtlos gegenüberstehen. Im Prinzip müssen sie lediglich die Sicherheitskonzepte, die sie in ihren IT-Umgebungen bereits umsetzen, auf die IoT-Welt ausweiten. Im ersten Schritt heißt das, bei der Auswahl der Geräte nicht nur auf die Funktionen – und eventuell den Preis – zu schauen, sondern sich intensiv mit den Anbietern zu befassen: Versorgen sie ihre Geräte zuverlässig und lange mit Updates? Achten sie auf Security by Design und Security by Default? Lassen sich ihre Geräte nur im Zusammenspiel mit einer Cloud nutzen oder ist es möglich, sie lokal zu verwalten und Daten auf eigenen Servern zu sammeln? Gibt es granulare Berechtigungskonzepte, um verschiedenen Nutzergruppen unterschiedliche Zugriffsrechte einzuräumen, und ist eine Integration in bestehende Benutzer- und Rechteverwaltungen möglich?

Darüber hinaus müssen Unternehmen aber auch aktive Sicherheitsmaßnahmen ergreifen, um ihre IoT-Umgebungen zu schützen. Dazu zählt unter anderem ein Schwachstellen- und Patch-Management, damit verfügbare Updates schnell eingespielt werden können und Sicherheitslücken nicht länger offenstehen als nötig. Schließlich lieben Cyberkriminelle längst bekannte, aber nicht gepatchte Lecks, da es für diese meist gut funktionierende Exploits oder sogar ausgereifte Angriffstools gibt, die es besonders einfach machen, Geräte zu infiltrieren. Mit Zero Trust lassen sich Sicherheitsrisiken im IoT dann noch weiter reduzieren – ja, mehr noch: Ohne Zero Trust ist ein sicheres IoT gar nicht möglich, denn mit nur eigenen Netzwerksegmenten für die IoT-Geräte, der Vergabe minimaler Berechtigungen und einer konsequenten Verifizierung aller Zugriffe lässt sich der Handlungsspielraum von Cyberkriminellen im IoT einschränken. Selbst wenn sie ein IoT-Gerät übernehmen, können sie kaum Schaden anrichten, weil sie mangels Rechten keinerlei Zugriff auf andere Systeme erhalten.

Um Attacken auf die IoT-Umgebung zu erkennen, müssen Unternehmen zudem den Datenverkehr der IoT-Geräte intensiv überwachen. Auf diese Weise erkennen sie ungewöhnliches Kommunikationsverhalten frühzeitig und können Angriffe schnell unterbinden, indem sie beispielsweise die betreffenden Geräte isolieren. Das Monitoring kann ein eigenes Security Operations Center (SOC) übernehmen oder ein auf Managed Detection and Response (MDR) spezialisierter Dienstleister. Ein solcher ist meist die einfachere und kostengünstigere Alternative, da der Aufbau und 24/7-Betrieb eines eigenen SOC einen enormen Aufwand bedeutet und die benötigten Security-Analysten äußerst rar sind. 

Letztlich beginnt IoT-Sicherheit also beim Anbieter der Geräte, endet aber nicht dort. Auch Unternehmen stehen in der Pflicht, ihre IoT-Umgebungen abzusichern, damit die Zahl der ungeschützten Geräte nicht weiter ansteigt. Angesichts von bald 55 Milliarden vernetzten IoT-Devices bieten sich Cyberkriminellen nämlich jede Menge Angriffspunkte, und mit jedem einzelnen IoT-Device, das sie übernehmen, wächst die Macht ihrer Botnets und die Wucht ihrer Angriffe.

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Smart Data Capture vermag die Datenerfassung im Unternehmen zu revolutionieren. Doch damit die Technologie ihren Nutzen voll entfalten kann, brauchen Unternehmen eine effektive Strategie. Scandit nennt drei Faktoren, die eine solche Strategie unbedingt berücksichtigen muss.

Ohne Strategie geht’s nicht: So spielt Smart Data Capture seine Stärken aus

Smart Data Capture ist für Unternehmen extrem wertvoll, weil die Technologie nicht nur Daten aus Barcodes, Texten, Ausweisen und von Objekten erfasst, sondern in Echtzeit nützliche Informationen – etwa Produkt- oder Verfügbarkeitsdaten – bereitstellt. Diese Informationen erlauben es Mitarbeitenden, bessere Entscheidungen zu treffen, machen Abläufe effizienter und stärken die Kundenbindung. Allerdings funktioniert das nur, wenn Unternehmen eine effektive Strategie für Smart Data Capture entwickeln und umsetzen. Scandit, führender Anbieter von Lösungen für Smart Data Capture, erklärt die drei wichtigsten Elemente einer solchen Strategie:

Menschen

Smart Data Capture muss den Menschen, die die Technologie nutzen, einen klaren Mehrwert liefern. Deshalb sollten sich Unternehmen zunächst über die Use Cases klar werden: Smart Data Capture kann beispielsweise Mitarbeitende bei repetitiven Scan-Tätigkeiten entlasten, indem es bei Inventuren mitzählt, Wareneingänge auf Vollständigkeit prüft oder bei der Kommissionierung von Bestellungen unterstützt. Dadurch sinken Fehlerraten und die Motivation der Mitarbeitenden steigt – sie haben mehr Zeit für anspruchsvolle und sinnstiftende Aufgaben. Darüber hinaus helfen die intelligent auf dem Erfassungsgerät eingeblendeten Informationen im Service-Bereich: Verkaufspersonal kann besser beraten, Mitarbeitende im Außendienst können Maschinen und Anlagen schneller und zuverlässiger reparieren und Zustellerinnen sowie Zusteller spezielle Lieferanweisungen leichter einhalten. Kundinnen und Kunden im Einzelhandel hingegen bekommen mit Smart Data Capture ein mächtiges Werkzeug für den Abruf von Produktinformationen, Testberichten und Verfügbarkeitsdaten an die Hand, das bewusstere Kaufentscheidungen ermöglicht. Personalisierte Angebote und Self-Checkout runden ihr Einkaufserlebnis ab und erhöhen Customer Engagement, Konversationsraten und die Größe von Warenkörben.

Prozesse

Lösungen für Smart Data Capture müssen anwenderorientiert sein und die Abläufe im Alltag der Menschen berücksichtigen. Tun sie das nicht, besteht die Gefahr, dass sie abgelehnt und kaum genutzt werden. Unternehmen sollten deshalb darauf achten, die neuen Lösungen geschickt in Workflows zu integrieren und einfach zu gestalten, damit sie tatsächlich für Erleichterungen sorgen. Das betrifft nicht nur die Bedienung, sondern auch die Bereitstellung von Informationen, die in Echtzeit erfolgen muss – Wartezeiten bedeuten verpasste Verkaufschancen oder enttäuschte Kundschaft. Aus diesem Grund dürfen sich die Lösungen auch nicht durch verschiedene Barcode-Typen auf einem Etikett, beschädigte Barcodes, schlechte Lichtverhältnisse oder ungünstige Scan-Winkel ausbremsen lassen. Alles muss reibungslos funktionieren, damit Anwenderinnen und Anwender auf „Autopilot“ scannen und ihre Energien in wertschöpfende Tätigkeiten stecken können.

Technologie 

Um sich nicht in technologische Sackgassen zu manövrieren, sollten Unternehmen auf Lösungen setzen, die mit verschiedenen Datenquellen wie Barcodes, Texten, Ausweisen und Objekten zurechtkommen und sich leicht an unterschiedliche Datenquellen wie Warenwirtschaftssysteme und CRM-Plattformen anbinden lassen. Mitarbeitende müssen dann nicht zwischen mehreren Apps hin und her wechseln und können zum Beispiel mit einer einzigen App falsch platzierte Produkte im Supermarktregal identifizieren, Preisauszeichnungen überprüfen und die Verfügbarkeit von Produktvarianten im Lager checken. Darüber hinaus sollten Unternehmen keine Lösungen nutzen, die an bestimmte Geräte gebunden sind. Auf diese Weise haben sie alle Freiheit, neben Smartphones und Tablets künftig auch Wearables, Roboter und Drohnen für die intelligente Datenerfassung zu nutzen. Zudem können sie leicht BYOD- und COPE-Konzepte (Bring Your Own Device, Corporate Owned Personal Enabled) umsetzen. BYOD erleichtert das Skalieren, weil neue Mitarbeitende ihr eigenes Gerät verwenden und schnell eingearbeitet sind. COPE wiederum hilft, Mitarbeitende zu gewinnen und zu halten, weil privat nutzbare Firmengeräte die Motivation steigern.

„Datenerfassung muss nicht mühsam und fehleranfällig sein, sondern geht auch einfach, effizient und vor allem intelligent. Der Schlüssel dafür ist Smart Data Capture, das Anwenderinnen und Anwender direkt beim Scannen mit hilfreichen Informationen versorgt, sodass sie bessere Entscheidungen treffen können. Allerdings benötigen Unternehmen eine Strategie für Smart Data Capture, die neben Technologien auch die Menschen und Prozesse berücksichtigt, denn nur dann bringen sie Effizienz und die Erfahrungen von Mitarbeitenden sowie Kundinnen und Kunden tatsächlich auf ein völlig neues Level.“

Christian Floerkemeier, CTO und Mitgründer von Scandit.

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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.

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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?

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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.

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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.

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