Fraunhofer Austria
Lindner Traktoren ist auf Erfolgskurs und packt im eigenen Unternehmen die digitale Transformation an.
Das Tiroler Familienunternehmen in dritter Generation behauptet sich seit 70 Jahren erfolgreich am internationalen Parkett. Innovation und Pioniergeist waren schon bei den Großvätern jene Grundprinzipien, die auch heute noch den Erfolg von Lindner ausmachen. So liefen im Werk in Kundl 2017 insgesamt 1 350 Traktoren und Transporter der Marken Geotrac, Lintrac und Unitrac vom Band. Das Thema Digitalisierung steht bei Lindner dabei längst nicht mehr nur auf der Agenda. »Technik, Detailliebe und bestes Service für unsere Kundinnen und Kunden stehen bei uns klar im Mittelpunkt. Neue Chancen, wie wir uns in Zukunft noch weiter verbessern können, sehen wir vor allem in der Digitalisierung«, erklärt Stefan Lindner, geschäftsführender Gesellschafter bei Lindner Traktoren.
Digitaler Aufbruch
»Riesige Datenmengen, die sich im Unternehmen über Jahre bzw. Jahrzehnte angesammelt haben, stellen einen oft ungenutzten Schatz dar. Um aus den großen, komplexen, schnell anwachsenden und jedoch zumeist schwach strukturierten Daten auch wirklich einen Mehrwert generieren zu können, müssen diese in den meisten Fällen erst gründlich strukturiert und komprimiert werden, bevor sich Auffälligkeiten, Regelmäßigkeiten und klare Muster ableiten lassen«, erklärt Projektleiter Alexander Schmid von Fraunhofer Austria. Er sieht die größte Hürde vor allem bei den in Unternehmen oft eingesetzten Standardsoftware-Produkten, die solch riesige Datenmengen schlichtweg nicht mehr verarbeiten können. »Auch fehlt es in vielen Betrieben noch am notwendigen Bewusstsein für die sich bietenden Möglichkeiten durch systematische Datenanalysen. Gerade Klein- und Mittelbetriebe schieben den nötigen Transformationsschub auf und vergeben dadurch wertvolle Chancen im Wettbewerb«, ergänzt Schmid. Ganz anders bei Lindner: Gemeinsam mit Fraunhofer Austria startete der Traktorenfertiger Mitte 2017 ein Smart-Data-Projekt und packte damit erfolgreich die digitale Transformation im eigenen Betrieb an. Ziel war es, unter gezieltem Einsatz innovativer Datenanalysemethoden die Planung und Steuerung von Produktion, Einkauf und Lagerhaltung zur Beherrschung der steigenden Variantenvielfalt und des daraus resultierenden höheren Komplexitätsgrads neu aufzusetzen.
Innovatives Datenmodell
»Für uns war schnell klar, dass wir, um die Projektziele zu erreichen, die gesamte Lieferkette vom Auftragseingang bis zur Auslieferung der fertigen Fahrzeuge an die Kundin bzw. den Kunden betrachten müssen. Aus diesem Grund haben wir ein gruppenübergreifendes Team unterschiedlicher Expertinnen und Experten und Data Scientists aus den Bereichen bsatzprognosen, Produktionsplanung und -steuerung sowie Beschaffungsplanung zusammengestellt«, so der Fraunhofer Austria-Projektleiter weiter. Neben den gelebten Arbeitsabläufen, beginnend beim Verkaufsinnendienst über die Arbeitsvorbereitung bis zum operativen Einkauf, wurden alle kurz-, mittel- und langfristigen Planungsprozesse erfasst. Begleitend zu den projektrelevanten Aufgaben hat das interdisziplinäre Forschungsteam auch die zugehörigen Datensätze aus den verschiedenen IT-Systemen von Lindner erhoben. Um die gesamten Datenmengen über den festgelegten Betrachtungszeitraum auch bearbeiten zu können, wurden statistische Modelle herangezogen. Gleichzeitig brachte das Projektteam alle relevanten Datensätze auf Vordermann, indem Inkonsistenzen beseitigt und Datenlücken in Zusammenarbeit mit Lindner geschlossen wurden. Das entstandene Datenmodell lieferte schlussendlich die Basis, um Klassifikationen vornehmen sowie Zusammenhänge und Abhängigkeiten genauestens darstellen zu können. »Das generierte Wissen und die geschaffene Transparenz haben dazu geführt, dass wir in der Lage waren, sehr valide Aussagen zu treffen – und das bis auf Artikelebene. Dabei ging es nicht nur um die Ermittlung des Bestandsreduktionspotenzials, sondern um ganz konkrete Todos«, zeigt sich Schmid zufrieden. Insgesamt konnten sieben Handlungsempfehlungen und Maßnahmen zur nachhaltigen Bestandsreduktion auf Artikelebene abgeleitet werden. Mithilfe des Datenmodells ließen sich auch bisher nicht wahrgenommene Muster und Regelmäßigkeiten im Kaufverhalten der Kundinnen und Kunden darstellen, die die zukünftige mittel- und langfristige Absatzplanung bei Lindner sowie die gezielte Kundenansprache deutlich verbessern werden. »Für uns ist das Ergebnis ein Riesenerfolg. Wir hatten zu Beginn des Projekts keine Vorstellung davon, was wir alles aus unserem IT-Systemen rausziehen können. Umso wichtiger war es daher, von Beginn an Fachleute zur Seite zu haben, die uns bei diesem Schritt hervorragend unterstützten«, erklärt Stefan Lindner.