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Das Vier-Säulen-Prinzip

Agile Unternehmen in der Lebensmittel- und Getränkeindustrie, die bereit für unternehmerischen Wandel sind, müssen auf einer Plattform stehen, die von vier Säulen gestützt wird: Integration, Innovation, Automatisierung und Business Intelligence. Erfreulicherweise verfügen einige Lebensmittelhersteller bereits über ähnliche Strukturen, die diesem Säulenprinzip ähneln. Die finale Umsetzung ist also nicht so beschwerlich wie oftmals angenommen.

• Integration – Wenn das Personal, die Prozesse oder die Technologien (und Daten) starr sind, ist eine unternehmerische Flexibilität unmöglich. Egal, ob Laborgeräte, Softwaresysteme oder mobile Geräte – in einem Unternehmen sollten keine Ressourcen isoliert vorhanden sein, da eine fundierte Entscheidungsfindung und die Unterstützung eines schnellen Unternehmenswandels sonst nicht möglich sind. Vollständige Transparenz fängt bei der Verfolgung von Rohstofflieferungen an der Verladerampe an und reicht bis zur Datenassimilation von verschiedenen Laborgeräten. Sie ist für die unternehmerische Entscheidungsfindung ausschlaggebend und nur dann gegeben, wenn ein so genanntes „Executive Dashboard“ aus umfassenden Daten nahezu in Echtzeit in offenen digitalen Formaten erstellt wird.

• Innovation – Innovation geht mit Information einher. Ein Labor mit transparenter Dateneinsicht – und nicht nur technischer Ausstattung – ist in der Lage, neue Innovationschancen auszumachen, die nur durch eine makroökonomische Sichtweise erkannt werden können. Angefangen bei verbesserter Lebensmittelqualität bis hin zu effizienteren Herstellungsprozessen – die Präsentation von Labordaten in Form eines Dashboards kann ein neuer Katalysator für kontinuierlichen Wandel sein. Die Fähigkeit, Möglichkeiten für Innovation zu erkennen und auszuschöpfen ist ebenso sehr kulturbezogen, wie auch prozessorientiert. Wenn Mitarbeiter sich daran gewöhnt haben, durch Daten einen Blick fürs Ganze zu erlangen, ist Unternehmenswandel nicht nur eine unauffällige Initiative, sondern wird zur kulturellen Norm.

• Automatisierung – Zeit und Erkenntnis sind eng miteinander verbunden. Wenn Mitarbeiter mehr Zeit auf Innovationen aufwenden können, kann Großes vollbracht werden. Das Automatisieren von zeitintensiven Aufgaben wie die Kalibrierung von Geräten, die Erfüllung gesetzlicher Bestimmungen, Anwenderschulungen und Wartungsarbeiten schafft mehr Zeit für neue Ideen und führt zu einer besseren Entscheidungsfindung, wodurch das volatile intellektuelle Kapital wieder in den unternehmerischen Wandel investiert wird. Unternehmen wenden sich verstärkt neuen Märkten und bedarfsorientierten Produktinnovationen zu. Dabei wird die Fähigkeit, Prozesse zu automatisieren zu einem der wichtigsten Merkmale eines Lebensmittelherstellers, der bereit für den unternehmerischen Wandel ist.

• Business Intelligence (BI) – Viele Unternehmen in der Lebensmittel- und Getränkeindustrie stellen erst Erfolge fest, wenn sie die Fähigkeit erlangt haben, Wissen schnell und effizient zu sammeln, zu speichern und zu strukturieren. Um jedoch vollständig für den unternehmerischen Wandel bereit zu sein, sollten Unternehmen den BI-Faktor nicht nur zur Strukturierung, sondern auch zur Umsetzung nutzen. Wenn eine Führungskraft den Fortschritt im Labor oder die Berichte zur Produktivität einsehen möchte, ist dies in vielen Unternehmen Aufgabe der IT-Abteilung. Dieser Zwischenschritt verdeutlicht, dass sich nur wenige Führungskräfte die umfassenden Daten zunutze machen. Ausgereiftere BI-Ansätze durch Cloud Computing ermöglichen dem Laborpersonal heute jedoch, Dashboard-Berichte in Echtzeit zu erstellen, die für Führungskräfte auf Desktop-Computern, Tablets oder mobilen Geräten rund um die Uhr zugänglich sind. Dadurch können Entscheidungsträger relevante Informationen mit nur wenigen Klicks abrufen. Diese Labordaten sind für jeden Lebensmittelhersteller, der sich heute auf analytische Prüfmethoden zur Qualitätssicherheit, -konsistenz und zur Erfüllung gesetzlicher Bestimmungen sowie auf künftige profitable Produktinnovationen verlässt, geschäftskritische Faktoren.

* C. Thurston: Thermo Fisher Scientific, Waltham, MA/USA

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