WAS Ambulanzfahrzeuge: Vom Manufakturbetrieb in die Konfiguration
Vom Manufakturbetrieb in die Konfiguration – geht das wirklich? Wie sich die
Mit Product Mining zu weniger Komplexität und mehr Markterfolg
Definition
Was ist Product Mining?
Product Mining ist ein innovativer, datengetriebener Analyseansatz zur systematischen Identifikation von Produktmerkmalen (Features), Modulen oder Komponenten, die keinen Beitrag zu Umsatz, Marge oder Differenzierung leisten. Ziel ist
- die Reduktion von Komplexität
- die Steigerung von Effizienz und
- die gezielte Variantensteuerung.
Product Mining entwickelt sich zur Schlüsseltechnologie für datenbasierte Entscheidungen im Produktmanagement. Anders als klassische Product Mining Software, die auf Ineffizienzen im bestehenden Portfolio zielt, identifizieren wir mit unserem Ansatz zum Future Product Mining frühzeitig kritische Merkmale geplanter Produkte – noch bevor unnötige Kosten entstehen. Das Ergebnis
- profitables Wachstum
- reduzierte Komplexität und
- faktenbasierte Entscheidungen
im gesamten Lebenszyklus eines Produkts.
Im Gegensatz zu klassischen Product Mining Analytics, die meist vergangenheitsorientiert agieren, nutzt unser Future Product Mining moderne Predictive Analytics, um schon in frühen Entwicklungsphasen fundierte Entscheidungen zu treffen – lange bevor sich komplexe Strukturen verfestigen.
Benefits
Die Vorteile von Product Mining für Unternehmen
Unternehmen, die Product Mining gezielt einsetzen, profitieren auf mehreren Ebenen:
- Reduktion interner Komplexität durch Eliminierung nicht wertschöpfender Features
- Schnellere Time-to-Market dank schlankerer Produktstruktur
- Kostensenkung in Entwicklung, Beschaffung und Variantenpflege
- Fundierte Data Insights für strategische Portfolioentscheidungen
- Ressourceneffizienz und CO₂-Einsparungen durch reduzierte Vielfalt
Grenzen
Warum der klassische Ansatz nicht genügt
Traditionelle Product Mining Ansätze analysieren schwerpunktmäßig interne Artikelverwendungen. Dies hat verschiedene Nachteile:
- Komplexität entsteht nicht nur auf Ebene einzelner Artikel, sondern durch Kombinatorik in den verschiedenen Modulen
- Artikel werden oft in diversen Modulen und Varianten verwendet, so dass ihre Eliminierung schnelle zu Umsatzeinbußen führen kann
- Ist ein Artikel erstmal angelegt, ist ein Großteil seiner Kosten bereits irreversibel entstanden
Innovation
Future Product Mining - unser innovativer Ansatz
Die Analyse erfolgt nicht über Artikelstückzahlen, sondern auf Ebene von Features und Feature-Kombinationen – direkt aus Marktsicht. Das erlaubt es, interne Komplexitätstreiber ohne Verlust von Kundennutzen zu identifizieren und zu eliminieren.
Vergangenheitsbezogene Komplexität hat ihre Kosten bereits verursacht. Wichtiger ist es, bei Neuentwicklungen von Anfang an auf klare Strukturen zu setzen. Genau dafür wurde Portfolio Analytics mit Cquenz entwickelt.
Cquenz bildet alle Produktregeln, Modulstrukturen und Variantenbeziehungen vollständig ab. Dank integrierter Simulationen lässt sich die Wirkung einzelner Features auf Umsatz, Kosten, Komplexität und CO₂-Bilanzen direkt bewerten. Decision Support in Echtzeit.
Ablauf
Product Mining der Zukunft - so geht's
Im Gegensatz zu herkömmlichen Tools, die nur Rückschau betreiben, bietet Cquenz ein „Future Product Mining“ mit fünf Schritten. Dabei gibt es Dank indivdiuell angepasster Data Collection Strategie keine Eingangsvoraussetzungen an die Datenqualität. Das Ergebnis: Ein faktenbasiertes System zur Bewertung und Optimierung – lange bevor hohe Kosten entstehen.
1
Data
2
Szenarien
3
Analyse
4
Modell
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Auswirkungen
Product Mining eignet sich für alle Unternehmen mit
- wachsender Produktvielfalt
- hohem Entwicklungsaufwand
- differenzierten Kundenmärkten
Typische Branchen:
- Maschinen- und Anlagenbau
- Verpackungstechnik
- Fahrzeugbau
- Elektrotechnik
- Medizintechnik
- Food & Pharma Processing
Daten
Data Mining - die Basis des Product Mining
Mit Data Mining Software, Tools und Plattformen werden die notwendigen Daten im Unternehmen aus den verschiedenen Systemen wie ERP, PLM, CPQ oder CRM extrahiert und für das Product Mining aufbereitet. So können mit dem richtigen Data Mining Ansatz auch Unternehmen von Product Mining profitieren, deren Systemwelt noch von Brüchen geprägt ist. Dies ermöglicht es besonders, mittelständisch geprägten Unternehmen mit geringer bisheriger Automatisierung der Auftragsabwicklung Product Mining zu nutzen. Außerdem können über diesen Ansatz auch Datenquellen integriert werden, die bisher nicht in die einschlägige Systemwelt integriert wurden, wie zum Beispiel IoT-Daten.
Industry Cases
Fallstudien: Wie Future Product Mining wirkt
Ein Hersteller erkannte mit unserem Ansatz Überlappungen über verschiedene Produktlinien – technisch aufwendig, aber umsatzneutral. Gleichzeitig konnten wir Formatbereiche identifizieren, die zwar am Markt gefragt sind, durch bisherige Maschinen aber nicht abgedeckt werden. Durch kleine Änderungen stieg der Umsatz bereits in den ersten sechs Monaten deutlich an, bei gleichzeitiger Reduktion der Varianten.
IoT-Daten sind eine immer relevanter werdende Quelle für das Product Mining. Bei der Entwicklung von Schubmaststapler sind erstmals IoT-Daten von über 14.000 Fahrzeugen analysiert und mit unseren Product Mining Methoden kombiniert worden. Das Ergebnis: Ein Produkt, das auf die tatsächlichen Anwendungsfälle der Kunden zugeschnitten ist.
Durch unsere Simulationen konnte ein Getriebehersteller eine Strategie ableiten, um die richtigen Komponenten und Module vorzuentwickeln und als Lagerteile bereitzustellen - mit dem Ziel im Durchschnitt die Entwicklungszeit pro Auftrag um 2 Wochen sowie die Beschaffungszeit um 35 Wochen zu reduzieren.
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Eppendorf: Produkte schneller entwickeln
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Fazit
Future Product Mining als Schlüssel für skalierbares Wachstum
Future Product Mining verbindet moderne Data Analysis mit strategischer Produktentwicklung. Der entscheidende Unterschied: Statt vergangene Fehler zu analysieren, werden zukünftige Chancen erkannt und simuliert.
Mit Cquenz steht Unternehmen erstmals eine Plattform zur Verfügung, die Product Mining, Konfigurationslogik, Decision Support und Business Intelligence in einem System vereint. Für Organisationen, die ihre Produktkomplexität reduzieren und ihre Wertschöpfung steigern wollen, ist Product Mining weit mehr als ein Tool – es ist ein strategischer Hebel für langfristige Exzellenz.
FAQ
Reduktion von Komplexität und Kosten, Steigerung von Umsatzpotenzialen durch datenbasierte Produktentscheidungen.
Sie bildet die Datenbasis für das Product Mining - und führt dazu Daten aus verschiedenen Datenquellen (ERP, PLM, CPQ, CRM…) zusammen.
Unternehmen mit hoher Variantenvielfalt, komplexen Produkten und individualisierten Kundenanforderungen.
Product Mining optimiert Produktstrukturen – Prozess-Mining analysiert Abläufe im Unternehmen.