Kosten sparen durch Vereinfachung der technologischen Infrastruktur

Was ist Architektur und was ist ein Tech-Stack?

Architektur ist ein Oberbegriff für die Art und Weise, wie Unternehmen Software und Lösungen zusammenstellen, um ihre geschäftlichen Probleme zu lösen. Man hört oft von einem Tech-Stack, der die Art und Weise beschreibt, wie verschiedene Lösungen gestapelt oder übereinandergelegt werden, um Unternehmen ihren Zielen immer näher zu bringen, was für viele Hersteller darauf hinausläuft, Kosten zu senken und Geld zu sparen.

Mike Bowers ist Chief Architect bei FairCom, wo er Unternehmen dabei unterstützt, die Kosten in ihren Fertigungsprozessen zu senken, indem er die richtigen technologischen Lösungen für ihre größten Probleme findet.

Leah Archibald: Sie entwickeln nun schon seit fast 35 Jahren Lösungen. Haben sich die übergeordneten Ziele von Unternehmen in dieser Zeit geändert, oder sprechen wir immer noch über die gleichen Dinge: Kostensenkung und Verbesserung der Gewinnmargen?

Mike Bowers: Natürlich steht die Kostensenkung in der Fertigung immer an erster Stelle, denn die Kosten pro Einheit machen Sie wettbewerbsfähiger oder nicht, und deshalb müssen Sie die Kosten senken.

Die Herausforderung bei den meisten Technologiepaketen von Herstellern

Mike Bowers: Die Herausforderung in der Fertigungswelt sind die Technologien, die sie verwenden – ich weiß, das klingt schlecht – sind wirklich Technologien aus den 1980er Jahren: vor 40 Jahren. Die in der IT-Welt eingesetzten Technologien sind 40 Jahre fortschrittlicher als die in der Fertigung eingesetzten Technologien, wenn es um die Erfassung, Sammlung, Speicherung, Bereitstellung und Integration von Daten geht.

Der ganze Hype um maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz erfordert Daten, und diese Daten sind in den Geräten und in diesen proprietären Protokollen gefangen. Und dann bezahlt man Leute wie mich, die kommen und einen benutzerdefinierten Code schreiben, um Daten aus dieser Maschine in Ihr Softwaresystem zu übertragen. Und es ist sehr teuer, mich oder jemanden wie mich zu engagieren, um diesen benutzerdefinierten Code zu schreiben. Wenn man erst einmal 100.000 oder 200.000 Dollar für die Integration einiger Geräte bezahlt hat, denkt man: „Okay, wir sind fertig. Mehr können wir uns nicht leisten.“ Und dann sagt der CEO: „Aber ich brauche mehr Daten. Ich brauche maschinelles Lernen.“ Oh, nun, geben Sie uns noch ein paar 100.000 Dollar oder noch eine Million Dollar. Denn wir mussten jemandem so viel Geld zahlen, nur um eine proprietäre Lösung zu bekommen.

Leah Archibald: Ich höre Sie über das eigentliche Problem eines Tech-Stacks sprechen. Nun, ich habe Tech-Stack oft als positiven Begriff gehört, weil wir Lösungen stapeln. Aber Sie sprechen hier über den Stapel von Ausgaben. Jede Lösung ist eine zusätzliche Ausgabe, und je näher man dem Endziel kommt, desto größer ist die Gefahr, dass man, wenn man seine Datensysteme nicht integriert, nur seine Rechnungen immer höher stapelt.

Mike Bowers: Das ist absolut richtig. Man nennt es technische Schuld, und das ist eine sehr reale Sache. Fabriken haben technische Schulden aus der Zeit, als sie gebaut wurden. Und viele Fabriken wurden vor 40 oder 50 Jahren gebaut. Oder sogar Fabriken, die in den letzten 20 Jahren mit diesen älteren Technologien gebaut wurden. Sie haben technische Schulden angehäuft, die sie daran hindern, modern zu sein. Und so wird eine neue Fabrik, die nach vorne schaut und nicht mit einer altmodischen Mentalität, den Wettbewerbsvorteil, den diese Leute mit einem neuen Tech-Stack erhalten, alles in den Schatten stellen, was es sonst noch gibt.

Leah Archibald: Wenn man die richtigen Daten hat, was kann man damit tun, um über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg Kosten zu sparen? Wie kann man die bereits gesammelten Daten nutzen und in den Designprozess einfließen lassen? Sie versuchen also nicht, Kosten später wieder hereinzuholen, sondern Sie versuchen tatsächlich, von Anfang an Kosten bei Ihren neuen Produkten zu sparen?

Mike Bowers: Wenn die Daten in einer echten Unternehmensdatenbank gespeichert sind, können Sie herausfinden, was an Ihrem Produkt gut funktioniert hat und was nicht. In meinem letzten Job leitete ich beispielsweise ein Team von 80 Business-Intelligence-Ingenieuren. Diese Leute gingen in die Unternehmen und fragten: Wie können wir unsere Ausrüstung oder unser Produkt besser nutzen? Wie können wir ein besseres Produkt herstellen? Sie lernten, die richtigen Fragen zu stellen, gingen zu den Daten, stellten die Fragen und gaben den Eigentümern Berichte und Informationen zurück, um zu sagen: „So können Sie Ihr Produkt verbessern.“ Diese Dateningenieure können maschinelles Lernen auf die Daten anwenden. Sie können Analysen durchführen und jede Frage beantworten, die Sie haben. Und wenn Sie nicht die richtigen Daten zur Beantwortung der Frage erhalten, besorgen wir die Daten. Sie können es sich jetzt leisten, alle gewünschten Daten zu sammeln und sie an die richtigen Personen weiterzuleiten, damit diese jede Frage beantworten können, die Sie benötigen.

Leah Archibald: Was macht es also erschwinglicher? Sind es die technologischen Fortschritte von heute, die einen Teil der Kostenexplosion bei der Tech-Stack-Rechnung beseitigen, über die wir gesprochen haben?

Mike Bowers: Heute können wir alle Technologien in einer einzigen Technologie zusammenführen. Wir haben eine Engine entwickelt, die all diese Dinge erledigt. Sie ist ein Broker und eine Datenbank und ein App-Server und kann daher jetzt Protokolle überbrücken, weil sie eine einzige Sache ist.

Leah Archibald: Ich höre also, dass es fast zu einer Abflachung des Tech-Stacks kommt.

Mike Bowers: Genau.

Leah Archibald: Und dann können Sie diese Daten an die anderen Stellen Ihres Unternehmens weitergeben, an denen Sie diese Erkenntnisse benötigen, sei es in der Produktentwicklung oder im Vertrieb und Service.

Mike Bowers: Das ist genau richtig. Indem man es vereinfacht und in einer Sache zusammenfasst, öffnet man die Türen zu einer völlig neuen Arbeitsweise.