Organisation & Kultur (Teil 3)
Nachdem wir im ersten Teil der Blogserie die technologischen Möglichkeiten und betrieblichen Vorteile von Digitalisierung und Data Analytics betrachtet haben, widmen wir uns im Folgenden Erfolgsfaktoren auf Ebene der Organisation, die notwendig sind, um diese Technologien erfolgreich zu integrieren. Denn eine erfolgreiche digitale Transformation erfordert mehr als nur die Einführung neuer Tools und Technologien – sie verlangt tiefgreifende Veränderungen in den Strukturen und der Kultur eines Unternehmens.
Erfahren Sie, wie zukunftsorientierte Strukturen die digitale Transformation unterstützen und energieerzeugenden Unternehmen helfen, die Herausforderungen der Energiewende zu meistern:
- ERFOLGSFAKTOR #4: Dokumenten- und Datenmanagement
Ganzheitlich umgesetztes Dokumenten- und Datenmanagement mit einer nachhaltigen organisatorischen Verankerung machen Informationen nutzbar
Um digitale Technologien effektiv zu integrieren und eine ganzheitliche Optimierung der zentralen Wertschöpfungsprozesse im Sinne von Operational Excellence zu realisieren, ist ein durchgängig implementiertes Dokumenten- und Datenmanagement essenziell. Es bildet das Rückgrat für wesentliche Aspekte der Digitalisierung, Data Analytics und Transformation indem es sicherstellt, dass die richtigen Informationen zur richtigen Zeit, in der richtigen Qualität und am richtigen Ort zur Verfügung stehen.
Ein effektives Dokumenten- und Datenmanagement erfordert die Berücksichtigung sieben zentraler Dimensionen: Prozesse, Nutzergruppen, Lebenszyklus, Kategorien, Strukturen, Formate sowie Richtlinien und Best Practices. Diese müssen mit ihren eigenen Herausforderungen organisatorisch verankert und systematisch in die Abläufe integriert werden. In der Energieerzeugung sind dabei zahlreiche technische, regulatorische, umwelt- und sicherheitsbezogene sowie betriebliche Richtlinien zu berücksichtigen. Diese gewährleisten, dass Dokumente und Daten korrekt, vollständig, regelkonform und jederzeit verfügbar sind.
Das Dokumenten- und Datenmanagement ist in der Energieerzeugung besonders komplex sowie zeit- und ressourcenintensiv. Daher müssen sowohl organisatorische als auch technologische Lösungen adäquat adressiert werden. Die Ablauf- und Aufbauorganisation des jeweiligen Unternehmens beeinflusst dabei, ob zentrale, dezentrale oder hybride Modelle für das Daten- und Dokumentenmanagement am besten geeignet sind. Zu den Schlüsselrollen im Dokumenten- und Datenmanagement gehören u.a. Document Owner, Dokumentenmanager, Dokumentencontroller und Redakteure, ebenso wie Data Domain Owner, Data Product Owner, Data Platform Owner, Data Architects und Data Engineers.
Moderne Technologien, insbesondere KI-gestützte Dokumenten- und Datenmanagementsysteme, bieten einen hohen Automatisierungsgrad. Sie entlasten alle Field-Service- und Backoffice-Mitarbeiter, indem sie Routineaufgaben und administrative Tätigkeiten effizienter gestalten.
Energieerzeuger sollten sich bei der Etablierung eines zentralen Dokumenten- und Datenmanagements u.a. mit den folgenden Fragen auseinandersetzen:
- Existiert eine ganzheitliche Dokumenten- und Datenmanagementstrategie, die organisatorisch verankert ist und sich in den operativen Abläufen widerspiegelt?
- Sind die technologischen und organisatorischen Potenziale von Dokumenten- und Datenmanagement auf Unternehmens- und Fachbereichsebene bekannt oder genutzt?
- Wann lohnt es sich, fachspezifische Dokumenten- und Datenmanagementsysteme einzuführen, und in welchen Fällen reichen zentrale, fachübergreifende Lösungen aus?
- ERFOLGSFAKTOR #5: IT/OT-Konvergenz:
Hindernisse beseitigen und datengetriebene Chancen nutzen
Traditionell waren IT (Information Technology) und OT (Operational Technology) in vielen Energieerzeugungsunternehmen getrennte Bereiche. Mit der Energiewende und der zunehmenden Bedeutung erneuerbarer Energien wird die Konvergenz von IT und OT jedoch immer wichtiger. Die Integration erneuerbarer Energien in das Netz erfordert eine engere Zusammenarbeit dieser Bereiche, um die Volatilität der Energieerzeugung effektiv zu managen. Diese Konvergenz ist komplex, da sie unterschiedliche Paradigmen und Strukturen vereinen muss, insbesondere zwischen zentralisierten IT- und eher regionalen OT-Teams.
Das Industrial Internet of Things (IIoT) fungiert als Schlüsseltechnologie, um diese Integration zu erleichtern. Es schafft eine Brücke, die eine nahtlose Zusammenarbeit zwischen IT und OT ermöglicht. Um neue datengetriebene Anwendungsfälle wie marktorientierte Instandhaltung, marktorientierte Anlagensteuerung und Predictive Maintenance oder generell einen hohen Automatisierungsgrad zu realisieren, ist es entscheidend, eine gemeinsame Datenstrategie zu entwickeln und umzusetzen.
Energieerzeuger sollten sich u.a. mit den folgenden Fragen auseinandersetzen:
- Wie kann der Transformationsprozess gestaltet werden, um die unterschiedlichen Anforderungen, Mindsets und Kulturen von IT und OT zu vereinen, und wann ist eine gemeinsame IT/OT-Strategie sinnvoll?
- Wie können Interoperabilität zwischen bestehenden OT-Systemen und modernen IT-Infrastrukturen gewährleistet werden, um eine reibungslose, sichere Integration und zukünftige Skalierbarkeit zu ermöglichen?
- Wie sind Daten aus IT- und OT-Systemen zu integrieren, um Echtzeitanalyse, Predictive Maintenance und Marktorientierte Instandhaltung zu ermöglichen, ohne die Betriebseffizienz oder Systemverfügbarkeit zu gefährden?
ERFOLGSFAKTOR #6: Plattformbasierte Datenökosysteme
Innovation, Agilität, Geschwindigkeit und Resilienz erhöhen
Die Herausforderungen in der Energieerzeugung sind komplex und erfordern Kooperationen über traditionelle Unternehmensgrenzen hinaus. Notwendige Investitionen, wie etwa in die Entwicklung und das Training von KI-Modellen für Predictive Maintenance oder virtuelle Anlagenanalysten können schnell hohe Kosten verursachen, lange dauern und Expertise erfordern, die am Markt nur eingeschränkt verfügbar ist. Daher entwickeln sich erste Energieerzeugungsunternehmen zunehmend zu Netzwerken von Business-Ökosystemen, die Hersteller, Technologieanbieter sowie Infrastruktur- und Dienstleistungsunternehmen integrieren. Die klassische Make-or-Buy-Entscheidung wird durch die Notwendigkeit der Zusammenarbeit in Ökosystemen erweitert, die schnellen Zugang zu Technologien, Kompetenzen und Daten bieten. Gerade plattformbasierte Datenökosysteme und ihre kollaborativen Modelle, die über den eigenen Anlagenpark hinausgehen, fördern Innovation, Agilität, Schnelligkeit und Resilienz und mildern den Fachkräftemangel. Die breitere und tiefere Datenbasis und der kollaborative Ansatz entlang der Wertschöpfungs- und Lieferketten geben komplexen Anwendungen wie Predictive Maintenance, Digital Twin oder der virtuellen Anlagenanalyse einen Schub. Kollaborative Modelle gelten dabei als kosteneffizienter und robuster als rein wettbewerbsorientierte Ansätze.
Digitale Plattformen und die Integration von Erzeugungstechnologien mit Dienstleistungen treiben diese Entwicklung voran. Bereits heute existieren erfolgreiche plattformbasierte Datenökosysteme in der Energiebranche. Ein Beispiel ist die Kombination von Wind-, Solar- und Wasserstofferzeugung zur Produktion von grünem Wasserstoff mit einer zentralen digitalen Plattform zur Analyse von Betriebsdaten und Marktinformationen, durch die die Effizienz und Wirtschaftlichkeit des Gesamtsystems optimiert werden kann. Ein weiteres Beispiel ist das „Open Subsurface Data Universe“ (OSDU), ein offener Datenmanagement-Standard, der speziell für die Offshore-Industrie entwickelt wurde. Mit Marispace-X wird zudem ein umfassendes digitales Ökosystem für den Ozean geschaffen, das ein erhebliches Potenzial für die Offshore-Windenergie birgt.
Die Nutzung plattformbasierter Datenökosysteme ist jedoch nicht ohne Herausforderungen. Energieerzeuger sollten sich u.a. mit den folgenden Fragen auseinandersetzen:
- Wo lohnt sich die Betrachtung von Ökosystemen entlang der Wertschöpfungskette und in welchen Bereichen ist ein neues zu initiieren oder ein bestehendes zu integrieren?
- Welche Rolle sollte das Unternehmen im Ökosystem einnehmen – Orchestrator, Partner oder Zulieferer – und welche anderen Akteure sollten welche Rollen übernehmen?
- Welche organisatorischen, infrastrukturellen und kulturellen Aspekte sind bei der Integration von Ökosystemen in bestehende Ablauf- und Aufbauorganisationen zu berücksichtigen?
In diesem dritten Teil unserer Blogserie haben wir organisatorische Herausforderungen der digitalen Transformation in der Energieerzeugung beleuchtet. Dabei wurde deutlich, dass die digitale Transformation nicht nur technologische Innovationen, sondern auch tiefgreifende Anpassungen in den Strukturen und Prozessen der Unternehmen erfordert. Eine starke organisatorische Basis, die sich auf effektive Zusammenarbeit, Datennutzung und agile Managementansätze stützt, ist der Schlüssel zu einer erfolgreichen und nachhaltigen Umsetzung.
Im nächsten und letzten Teil unserer Blogserie widmen wir uns der konkreten Umsetzung und Skalierung dieser Transformationsprozesse. Bleiben Sie dran, um mehr darüber zu erfahren, wie Sie Ihre Lösungen effizient skalieren und die digitale Transformation in Ihrem Unternehmen erfolgreich vorantreiben.
- Teil 4: Change & Transformation
Sind Sie bereit, die nächsten Schritte zu gehen?
Kontaktieren Sie uns, um Antworten auf Ihre konkreten Fragestellungen zu bekommen und maßgeschneiderte Lösungen für die Umsetzung und Skalierung in Ihrem Unternehmen zu entwickeln. Unsere Experten bieten umfassende Beratungsleistungen, von der Ideen- und Strategieentwicklung bis zu Umsetzung und Betrieb. Lassen Sie uns gemeinsam die Zukunft der Energieerzeugung gestalten.
