Ihr Guide zu Product Mining

Produkte und Ihre digitale Schatten

Produktdefinition: Ein Produkt ist ein materielles oder immaterielles Gut, das speziell darauf ausgelegt ist, die Bedürfnisse und Wünsche von Kunden zu erfüllen. Dazu gehören physische Artikel wie Maschinen und Anlagen, digitale Güter wie Softwarelösungen und Dienstleistungen. Produkte sind oft ein Bündel spezialisierter Eigenschaften, die gezielt auf spezifische Anforderungen abgestimmt sind, um maximalen Kundennutzen zu bieten.

Digitaler Schatten eines Produkts: Im digitalen Zeitalter hinterlassen Produkte einen digitalen Schatten, der aus sämtlichen Daten besteht, die während des Produktlebenszyklus generiert werden. Dies umfasst:

• Produktentwicklung: CAD-Dateien, Entwurfsskizzen und technische Spezifikationen.
• Produktion: Produktionsdaten, Qualitätskontrollen und Logistikinformationen.
• Einkauf: Informationen zu Lieferanten, Einkaufspreisen und Beschaffungslogistik.
• Vertrieb und Marketing: Verkaufszahlen, Kundenfeedback und Marketingkampagnendaten.
• Nutzung: Nutzungsdaten, Wartungsberichte und Sensorinformationen.
• Entsorgung: Recycling- und Entsorgungsdaten.

Dieser digitale Schatten bietet eine Fülle von Informationen, die zur Optimierung von Produkten und Geschäftsprozessen genutzt werden können.

Verstehen der Produktkomplexität: Moderne Produktportfolios sind oft durch eine große Bandbreite an Varianten und Konfigurationen gekennzeichnet, was sie hochkomplex macht. Diese Komplexität erschwert es, einen klaren Überblick zu bewahren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Mit Hilfe neuester Technologien lässt sich jedoch ein detailliertes Bild des digitalen Schattens eines Produkts erstellen, wodurch die Komplexität des Portfolios besser erfassbar wird. Es ist wesentlich, die Verbindungen und Abhängigkeiten innerhalb des Produktportfolios zu erkennen, um effizient und wirkungsvoll agieren zu können.

Leseempfehlung: Produktkomplexität als unterschätztes Risiko auf der MYNR Website.

Was ist Product Mining?

Definition: Product Mining ist eine neue Disziplin zur Analyse und Optimierung komplexer Produktportfolios. Es kombiniert Datenanalyse und Decision Intelligence, um wertvolle Erkenntnisse aus großen Mengen an Produktdaten zu gewinnen. Diese Methode deckt verborgene Zusammenhänge und Abhängigkeiten innerhalb des Produktportfolios auf und unterstützt Unternehmen dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen. Das Produktportfolio und die einzelnen Produkte bilden das Herzstück eines Unternehmens.

Beschreibung: Product Mining ermöglicht es Unternehmen, ihre komplexen Produktportfolios tiefgehend zu analysieren und zu optimieren. Dieses leistungsstarke Werkzeug liefert nicht nur umfassende Einblicke in die Produktdaten, sondern deckt auch verborgene Zusammenhänge und Abhängigkeiten innerhalb des Portfolios auf. Statt sich ausschließlich auf Bauchgefühl oder auf Aussagen wie "Das haben wir immer schon so gemacht" zu verlassen, liefert diese Methode klare und fundierte Erkenntnisse, die direkt in nachhaltigen Geschäftserfolg umgewandelt werden können.

Gewinne durch fundierte Analyse

• Transparenz: Ähnlich einer präzisen Röntgenaufnahme können Unternehmen genau erkennen, wie ihre Produkte performen und wo Potenziale sowie Risiken liegen.

• Entscheidungsunterstützung: Durch die Kombination von Datenanalyse und Decision Intelligence erhalten sie wertvolle Einblicke für fundierte Entscheidungen.

• Ressourceneffizienz: Fördert eine effizientere Nutzung von Ressourcen und stärkt die langfristige Wettbewerbsfähigkeit.

Product Mining beschreibt das Schürfen von Optimierungspotenzialen aus produktzentrierten Daten mittels Graph Analytics. Es geht über die reine Analyse des aktuellen Portfolios hinaus, indem es skalierbare Graphen-Technologie und leistungsstarke Algorithmen nutzt, um umfassende Analysen durchzuführen. Dieser Ansatz ist besonders nützlich für Unternehmen mit diversifizierten und differenzierten Produktportfolios, da er tiefere Einblicke in Zusammenhänge und Optimierungsmöglichkeiten bietet, die traditionelle Methoden allein möglicherweise nicht erkennen würden.

Integration von Schlüsselkonzepten

Im Rahmen der digitalen Transformation stellen Data-Driven Decision Making und effektive Produktanalyse zentrale Herausforderungen dar. Product Mining verkörpert produktzentrisches Management, indem es datengetriebene Entscheidungsprozesse in den Mittelpunkt stellt.

Abgrenzung zu anderen Disziplinen

Product Mining unterscheidet sich von verwandten Disziplinen wie Data Mining, Process Mining, Decision Intelligence und Business Intelligence durch seinen einzigartigen Fokus und Anwendungsbereich. Hier ist eine klar strukturierte Darstellung dieser Unterschiede:

• Data Mining zielt darauf ab, Muster und Zusammenhänge in großen Datensätzen zu erkennen, indem es sich auf die allgemeine Datenexploration über verschiedene Kontexte hinweg konzentriert.

• Process Mining konzentriert sich auf die Analyse und Visualisierung von Geschäftsprozessen basierend auf Event-Logs, mit dem Ziel, Prozessabläufe transparent und effizient zu gestalten.

• Decision Intelligence verbindet Datenanalyse mit Entscheidungsfindungsprozessen und betont die Nutzung von Analysemethoden zur Unterstützung strategischer und operativer Entscheidungen.

• Business Intelligence sammelt und verarbeitet Geschäftsdaten, um informative Berichte und Dashboards bereitzustellen. Es fokussiert auf das Informationsmanagement und unterstützt die Entscheidungsfindung auf Unternehmensebene.

• Product Mining konzentriert sich spezifisch auf die Analyse, Optimierung und das Management von Produktportfolios. Es integriert Datenanalyse und Decision Intelligence gezielt zur Steuerung und Verbesserung der Produktstrategie und -leistung. Dies unterscheidet es von anderen Methoden durch seinen direkten und spezifischen Einsatz im Produktportfolio-Management.

Warum Product Mining anwenden?

Unternehmen werden dabei unterstützt, datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Hier sind einige konkrete Gründe, warum diese Analysemethode angewendet werden sollte:

• Wachstum und Rentabilität steigern: Unternehmen können durch die Identifizierung profitabler Produkte und das Aussondern weniger rentabler oder leistungsschwacher Produkte eine effektivere Produktstrategie entwickeln und ihre Gesamtrentabilität erhöhen.

• Transparenz schaffen: Die Analyse von Daten über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg ermöglicht es Unternehmen, Abhängigkeiten und kritische Pfade innerhalb ihrer Prozesse besser zu verstehen und fundiertere Entscheidungen zu treffen.

• Ressourceneffizienz verbessern: Datengetriebene Analysen können die Allokation von Ressourcen optimieren. Dies reduziert nicht nur die Kosten, sondern steigert auch die Effizienz der eingesetzten Ressourcen.

• Wettbewerbsfähigkeit stärken: Schnelle und informierte Entscheidungen in einem schnelllebigen Marktumfeld ermöglichen es Unternehmen, agil auf Marktveränderungen zu reagieren, was entscheidend für den Wettbewerbserfolg ist.

• Lieferkettenmanagement optimieren: Das Erkennen kritischer Pfade und Abhängigkeiten in der Supply Chain trägt zur Verbesserung der Resilienz bei. Dies ist besonders wichtig in Zeiten globaler Unsicherheiten und Schwankungen.

• Marktanpassung erleichtern: Die Integration von Markterkenntnissen in die Entwicklung neuer Produkte ermöglicht es Unternehmen, effektiver auf Kundenbedürfnisse zu reagieren und schneller auf Marktveränderungen zu antworten.

Durch den Einsatz von Product Mining positionieren sich Unternehmen somit besser, um ihre Ziele in Bezug auf Rentabilität, Wettbewerbsfähigkeit und Marktanpassung zu erreichen. Data-Driven Decision Making wird hierbei als übergreifendes Konzept genutzt, um sämtliche Entscheidungen auf einer soliden Datenbasis zu fundieren, was letztlich zu einer nachhaltigen Unternehmensführung beiträgt.

Wie funktioniert Product Mining?

Product Mining vereinfacht den Prozess, relevante Produktinformationen aus verschiedenen Quellen zusammenzutragen. Es unterstützt Unternehmen dabei, Daten effektiv zu entdecken und zu optimieren sowie die Auswirkungen verschiedener Entscheidungen im Produktportfolio zu simulieren. Durch diesen Ansatz können Unternehmen ihre Strategien präzisieren, die Effizienz steigern und fundierte Entscheidungen über ihr Produktangebot treffen. Die drei Schlüsselschritte sind:

• Discovery: Entdecken und Transparenz relevanter Produktinformationen, um ein umfassendes Verständnis der aktuellen komplexen Portfoliostruktur zu erhalten. Dies bildet die Grundlage für eine fundierte Produktportfolio Analyse.

• Optimize: Analyse und Optimierung der gesammelten Daten, um Ineffizienzen zu identifizieren und Verbesserungsmöglichkeiten zu erarbeiten. Dies ist ein wesentlicher Bestandteil des Produktportfolio-Managements.

• Impact Analysis: Simulation unterschiedlicher Szenarien und Bewertung ihrer potenziellen Auswirkungen auf das Produktportfolio, um strategische Entscheidungen zu unterstützen und Risiken zu minimieren. „Was-wäre-wenn“-Szenarien helfen dabei, mögliche Entwicklungen zu antizipieren und entsprechend zu handeln.

Leseempfehlung: Der MYNR-Ansatz für das Produktportfoliomanagement.

Vielfältige Anwendungsbereiche zur Produktportfolio-Optimierung

Die Anwendung dieser Methode löst das Problem, dass Unternehmen oft nicht genau wissen, wie ihre Produkte und deren Entwicklung tatsächlich verlaufen, und somit deren vollen Wert nicht ausschöpfen können. Es bietet Unternehmen die notwendigen Einblicke, um zu visualisieren, wie ihre Produkte tatsächlich genutzt werden. Dadurch können sie die einflussreichsten Chancen identifizieren und gezielt Maßnahmen ergreifen, um den generierten Wert zu maximieren. Zu den Hauptanwendungsbereichen gehören:

• Produktportfolio-Optimierung: Durch Datenanalyse das Gesamtergebnis maximieren und Komplexität reduzieren.

• Variantenmanagement: Optimierung der Produktvarianten und Konfigurationen basierend auf Datenanalysen. Durch das Verständnis der Präferenzen und Nutzungsmuster der Kunden können Unternehmen ihre Produktvarianten gezielt anpassen und optimieren. 

• Resilienz und Supply Chain-Optimierung: Identifikation und Absicherung gegen Nachfrage- und Lieferungsschwankungen, um eine widerstandsfähige Lieferkette zu gewährleisten.

• Modularisierung: Förderung und Unterstützung der Standardisierung und Modularisierung zur Effizienzsteigerung.

• Sales-Analyse: Die detaillierte Analyse der Unternehmensstruktur zeigt klar auf, ob ein Produkt profitabel ist oder Kosten verursacht, indem sie interne Abläufe und Kostenstrukturen betrachtet. 

• Produktbundling: Entwicklung verkaufsfördernder Produktbündel basierend auf Kunden- und Konfigurationsdaten.

• Risikomanagement: Frühzeitige Erkennung und Minderung potenzieller Risiken.

• Nachhaltigkeitsinitiativen: Umweltanalyse und Entwicklung umweltfreundlicher Produkte.

Durch die Nutzung dieser Anwendungsbereiche können Unternehmen das volle Potenzial ihrer Produkte ausschöpfen, konkrete Chancen erkennen und nutzen sowie ihre Wettbewerbsposition stärken. So werden Probleme wie mangelnde Transparenz und ungenutzte Chancen gezielt gelöst.