Der Einsatz von digitalen Technologien ist in der Chemieindustrie kein neues Phänomen, doch hat die Geschwindigkeit der digitalen Transformation in den vergangenen Jahren deutlich zugelegt. Das ist vor allem in der zunehmenden Vernetzung von physischen Gegenständen, neuen Möglichkeiten bei der Datenanalyse und der wachsenden Bedeutung datenbasierter Geschäftsmodelle über Unternehmensgrenzen hinaus begründet. Damit verschiebt sich auch die Art des Wettbewerbs in der Branche. Waren früher Preis und Verfügbarkeit die entscheidenden Kriterien, rücken nun die für den Kunden erzielten Ergebnisse in den Mittelpunkt.

Das erfordert neben dem Einsatz neuer digitaler Technologien auch ein ganz neues Selbstverständnis bei den Chemieunternehmen: Statt als Lieferant von Grundstoffen müssen sie sich zukünftig als Lösungsanbieter positionieren, denn in der „Outcome Based Economy“ zählt allein der geschaffene Mehrwert für den Kunden.

Individuelle Lösungen für den Kunden entwickeln

In der Chemieindustrie orientieren sich Entwicklungs- und Produktionsprozesse traditionell eng an den Anforderungen der Kunden. Dennoch beginnt die Branche nur langsam zu verstehen, dass neue Technologien und intelligente Methoden ein entscheidender Hebel sind, um die Geschäftsmodelle noch stärker am individuellen Kundennutzen auszurichten. Das Handwerkszeug dafür – vor allem Business Analytics und das Internet der Dinge – halten die Unternehmen oft schon in der Hand, doch bei der Umsetzung der Outcome-based Economy sind noch einige Hürden zu nehmen.

Ein häufiger Irrglaube ist, dass Investitionen in digitale Technologien automatisch einen Mehrwert für Kunden und somit die eigene Firma schaffen. Das ist nicht richtig, denn die Digitalisierung kann Entscheidungsträgern in Unternehmen nicht das Denken abnehmen. Die Technologie bietet zwar die Voraussetzungen für neue Ertragsmodelle und kundenindividuelle Lösungen, doch die Ansätze dafür müssen die Unternehmen selbst entwickeln. Mit Design Thinking hat sich längst eine kreative Methode für die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle etabliert, die den Kunden in den Mittelpunkt stellt.

Neben der Aneignung neuer Kompetenzen ist die Digitalisierung der gesamten Wertschöpfungskette ein weiterer wesentlicher Punkt. Das ist die Voraussetzung für die Anwendung von modernen Analytics-Technologien, mit denen gezielt geschäftsrelevante Fragestellungen angegangen und bisher unerkanntes Geschäftspotenzial erschlossen werden kann. Business Analytics stellt dabei datengestützte Erkenntnisse über zukünftige Entwicklungen, Marktbedingungen und Kundenwünsche zur Verfügung.

Geldwerte Vorteile durch Business Analytics

Der wirtschaftliche Mehrwert von Business Analytics entsteht durch die Sammlung und Verarbeitung großer Datenmengen. Führende Unternehmen in der Chemieindustrie beschäftigen sich mit fortgeschrittenen Formen der Datenanalyse, um den Wert von Daten ‚in geldwerten Vorteil umzusetzen‘. Zusätzlich arbeiten viele Unternehmen mit explorativen Datenanalysen, um neue Werthebel freizulegen. Hierbei stehen unter anderem Maßnahmen zur Kostensenkung im Fokus, wie etwa die Reduktion von Umlaufvermögen oder zuverlässigere Logistikprozesse. Bei diesem Ansatz geht es darum, Muster in Datenbeständen zu erkennen und im geschäftlichen Kontext zu interpretieren.

Die so gewonnenen Erkenntnisse bilden wiederum die Grundlage für eine bessere Entscheidungsfindung entlang der Wertschöpfungskette.

Allerdings ist Business Analytics keine Allzweckwaffe für die Lösung sämtlicher Probleme. Daher ist es wichtig, aus unternehmerischer Perspektive abzuwägen, zu welchen Zwecken der Einsatz von datengetrieben Technologien wirklich sinnvoll ist. Hier ist ein Zielsystem für die Planung besonders geeignet, mit dessen Hilfe sich die experimentelle Entwicklung neuer Geschäftsmodelle, aber auch die Optimierung vorhandener Abläufe systematisch steuern lässt. Die Leitidee lautet: Notwendige Technologieinvestitionen müssen aus dem vorhandenen Kerngeschäft weiter finanziert werden.

Business Analytics ist keine Zukunftsmusik

Die Chemieindustrie stellt schon heute vielfach kundenindividuelle Lösungen basierend auf Business Analytics bereit. Ein Beispiel ist die enge Zusammenarbeit von Landwirten und Chemieunternehmen bei der Optimierung des Ackerbaus hin zu mehr Effizienz und Nachhaltigkeit. Mit Hilfe von Business Analytics werden beispielsweise Wetterdaten oder Sattelitenbilder miteinander in Bezug gesetzt, um daraus Empfehlungen für den Landwirt abzuleiten, wann, wie viele und welche Produkte er einsetzen sollte, um seine Erträge zu maximieren. Durch ein solches Modell lässt sich auch die Höhe der Erträge besser abschätzen und wirtschaftliche Unsicherheiten vermeiden.

Angesichts der drohenden Verknappung der weltweiten Ressourcen gewinnt die nachhaltige Nutzung von Materialien besonders an Bedeutung. Die Devise lautet: Weg von quantitativen Verkäufen, hin zu qualitativen Verkäufen – oder „mit weniger Verkäufen mehr bewirken“. Ein führender Lackproduzent hat seine Verkaufsstrategie etwa so ausgelegt, dass seine Kunden für den Ertrag und den Service, jedoch nicht für das Produkt an sich bezahlen. Dementsprechend werden die bereitgestellten lackierten Bauteile und nicht der eingesetzte Lack in Rechnung gestellt.

Ein weiteres Beispiel für ein Geschäftsmodell auf Basis von Pay per Outcome liefert ein Reifenhersteller. Dieser bietet seinen Kunden eine Geld-zurück-Garantie falls der Kraftstoffverbrauch nicht im vorab vereinbarten Rahmen gesenkt werden kann. Dieses Geschäftsmodell basiert auf der exakten Analyse von Telemetrie- und Verbrauchsdaten, insbesondere aus am Lkw angebrachten Sensoren, um das Leistungsversprechen einhalten zu können. Der Kunde zahlt für die Inanspruchnahme (in gefahrenen Kilometern je Monat) der Leistung und nicht für den Reifen. Der Reifenhersteller stellt dem Kunden zusätzlich die Ergebnisse seiner Datenanalysen zur Verfügung, um so weitere Empfehlungen für einen geringeren Treibstoffverbrauch abzuleiten.

Wie Kundenbindung verstärkt werden kann, steht auch im Fokus des letzten Beispiels. Ein Pigmenthersteller bietet seinen Kunden eine Smartphone-Anwendung an, mit welcher verschiedene konfigurierbare Farbalternativen über Augmented Reality virtuell darstellbar sind. Der Kunde kann seine Bestellung direkt über die Anwendung platzieren. Der Hersteller wiederum garantiert dem Kunden die gewünschte Leistung, also das einwandfreie Erscheinungsbild sowie die Langlebigkeit des Produkts.

Ausblick

Die Erfolgsformel von Business Analytics ist einfach: Je mehr Messdaten erfasst und ausgewertet werden, desto fundiertere, zukunftsgerichtete Aussagen lassen sich daraus ableiten. Daher überrascht es nicht, dass schon heute alle großen Chemieunternehmen Business-Analytics-Programme initiiert haben.

Die Outcome-based Economy stellt die Chemieindustrie vor einen einzigartigen Paradigmenwechsel. Wo früher das Produkt im Vordergrund stand, ist heute der realisierte Ertrag für den Kunden das entscheidende Differenzierungsmerkmal im Wettbewerb. Zukünftig geht es nicht mehr darum, die Eigenschaften eines Produktes wie Saatgut oder Lack zu vermarkten und davon möglichst viele Einheiten an den Kunden zu verkaufen. Stattdessen sind komplette Lösungen gefragt, die in Kombination von Produkt, Analytics-Technologien und datenbasierten Geschäftsmodellen einen konkreten wirtschaftlichen Nutzen für den Kunden schaffen.