Brain Data für die Reinraum Industrie

Der große Marketing-Hype um Big Data kommt langsam zum Erliegen. Was kommt nach diesem Buzzword? Small Data? Brain Data? Neueste Erkenntnisse gehen davon aus, dass die Lösung in einer klug eingesetzten Mischung aller drei Tools liegt. Dazu trägt die Plattform Cleanroomfuture.com – bestehend aus den drei Säulen Netzwerk, Campus und Magazin – bei. Sie produziert und vernetzt Schwarmwissen, macht fit für die Zukunft und trägt zum Wohle der ganzen Welt der Reinraumtechnologie bei. Frank Duvernell, Reinraum-Entrepreneur der ersten Stunde, Initiator der Plattform und seit Januar 2019 CEO von Cleanroomfuture.com, bringt über 34 Jahre Fachwissen mit ein. Alle Mitglieder sind eingeladen, als early adopters Ihr Wissen beizusteuern oder das anderer Mitglieder zu nutzen und mit zu erleben, wie es wächst.

Big Data – Lernen von der Masse
„Xing ist tot. Facebook sowieso. Nur LinkedIn lebt noch.“ Diese Sätze fallen seit einiger Zeit in Fachkreisen. Betrachtet man jedoch die reinen Zahlen, kann von einem Tod keine Rede sein. Im deutschsprachigen Raum hat Xing rund zwölf, LinkedIn zehn Millionen Abonnenten. Weltweit wird es von mehr als 500 Millionen Usern in mehr als 200 Ländern genutzt. Und wäre Facebook wirklich tot, hätten wir das wohl alle bemerkt.

Was diese Netzwerke eint, ist die unablässige Produktion – und damit auch die Möglichkeit der Analyse – enormer Datenmengen. Ein Traum für jeden Marketer oder Vertriebler. „Big Data“ verhieß unter anderem das Abgreifen gigantischer Datenmassen, aus denen Kundenwünsche, -bedürfnisse und deren Verhaltensweisen extrahiert werden können. Dabei muss das Buzzwort nicht automatisch negativ mit „1984“ oder „Big Brother“ verbunden werden. Big-Data-Analytics wird zum Nutzen der Allgemeinheit z.B. im Straßenverkehr angewendet, indem sie hilft, Verkehrsstaus zu umgehen. Sensoren überwachen das Verkehrsaufkommen, Staumelder reagieren darauf in Echtzeit, alternative Routen werden erstellt und auf direktem Weg an ein Navigationsgerät gesendet.

Big Data ist in dieser und anderen Anwendungen hervorragend als Antwort geeignet für das große Wer, Was, Wieviel und Wo. Jedoch fehlt dabei ein wichtiger Baustein der Datenauswertung: die plausible Erklärung des Warums. Beim Abzählen, Abmessen und Wiegen bleibt der menschliche Faktor – der emotionale und motivatorische Kontext – abstrakt und nicht greifbar. Hier beginnt die Bedeutung von Small Data.

Small Data – Lernen im Detail für Fortgeschrittene
Martin Lindstrom, dänischer Bestsellerautor und international führender Marketingexperte, der mit 14 Jahren seine erste Werbeagentur gründete und heute Unternehmen wie Nestlé, LEGO oder Mercedes-Benz berät, untersuchte in “Small Data: Was Kunden wirklich wollen – wie man aus winzigen Hinweisen geniale Schlüsse zieht” das Phänomen. Damit schaffte er z.B. den U-Turn für LEGO. Wie? Mit „ethnografischen“ Besuchen bei der Zielgruppe.

Anfang 2003 war LEGO in der Krise. Die Marketingabteilung des Spieleherstellers war mit einer ernüchternden Big Data-Analyse konfrontiert. Diese prognostizierte, dass die Generationen der ab dem Jahr 2000 geborenen Kinder durch das übermäßige Nutzen moderner Medien so sehr an eine sofortige virtuelle Bedürfnisbefriedigung gewöhnt seien, dass kein realer Plastikbaustein dagegen eine Chance hätte. Auch würde den Digital Natives ihre Kreativität und Spielfreude verlieren. Kurz: Big Data besagte, dass Kinder sich nicht mehr mit den kleinen Spielsteinen beschäftigen werden.

Als Resultat plante man, die Spielsteine zu vergrößern und das Produktangebot zu reduzieren. Bis Lindstrom seine Small Data-Erkenntnisse beisteuerte. Die zog er aus seinem ethnografischen Besuch im Kinderzimmer eines 12-jährigen. Der Junge war bekennender LEGO- und Skateboardfan. Auf die Frage nach seinem wertvollsten Besitz zeigte er ein Paar alte, von der Halfpipe abgeschmirgelte Turnschuhe. Begeistert erzählte er von den unterschiedlichen Tricks, die er so lange geübt hatte, bis sie perfekt gelangen. Diese Turnschuhe waren seine Trophäe. Genau an den richtigen Sohlenstellen genau richtig abgenutzt, adelten sie ihn in seiner Peergroup und bewiesen, dass er einer der besten Skateboardfahrer seiner Stadt war. Lindstrom schlussfolgerte: Heutige Kinder sind genauso in der Lage, lange Zeit konzentriert bei einer Sache zu bleiben, wie die Generationen vor Ihnen. Nur – es muss sie wirklich interessieren.

Er empfahl LEGO, die Interessenswelten der Zielgruppe stärker zu beachten und in die Produktpalette einzubauen. Das Unternehmen setzte seinen Ratschlag erfolgreich um, schloss Kooperationen mit anderen relevanten Brands aus der Lebenswelt der Kinder wie Star Wars und Bob der Baumeister, bot umfangreiche Sets mit zahlreichen Bauteilen an und behielt die (kleine) Größe seiner Steine bei.

So akkurat Big Data dabei sein kann, Millionen von Datensätzen in Beziehung zueinander zu bringen und zu verknüpfen, so wenig ist sie in der Lage, vorherzusehen, wie Menschen sich wirklich verhalten. Dabei hilft Small Data, denn sie führt direkt zu dem, was in den Gehirnen der Menschen vorgeht.

Brain Data – der direkte Weg zum Kunden
Kunden und Mitarbeiter sind Menschen – voller Wissen, Erfahrungen, Wünsche, Bedürfnisse und Informationen. Sie verfügen über Brain Data, die wertvollste Ressource eines jeden Unternehmens, wie Edgar Geffroy, Businessneudenker und Unternehmensberater meint.

Wir fragten Geffroy: „Sind ein gutes Produkt oder eine gute Dienstleistung immer noch die besten Mittel, um die Konkurrenz in Schach zu halten?“ Seine Antwort ist eindeutig: „Nein, denn das sind die größten Angriffsflächen, die es derzeit gibt. Produkte sind das größte Risiko. Schauen Sie sich die Silicon Valley-Firmen an, die haben gar keine Produkte mehr. Die haben Plattformen. Wir müssen mit den Augen des Kunden schauen. Dann kommen Sie nicht mehr zu Produkten, sondern zu Lösungen. Und die setzen sich aus Produkten, Services und weiteren Dingen zusammen.“

Brain Data ist das ganze Wissen, das in den Köpfen der Mitarbeiter oder Kunden ist. Dieser Schatz wird bisher noch kaum angezapft. Zeit, das zu ändern. Dafür sind Plattformen das Mittel der Wahl.

Netzwerk und Plattform – So lassen sich dank Brain Data und Schwarmwissen Lösungen finden.
Stellen Sie sich eine Kombination aus Wikipedia, Google, LinkedIn und Facebook vor, jedoch zugeschnitten auf die Bedürfnisse der Reinraumbranche. Mit Anbindung an Webshops oder Veranstaltungskalender. Das bietet Cleanroomfuture.com. Es steht für Wissenstransfer und -erweiterung und richtet sich an Anwender, Zulieferer und Experten.

„Ist der französische Standard NFS90-351 auch in Deutschland anerkannt oder gibt es eine deutsche Entsprechung?“ Diese Frage erreichte das Netzwerk der Plattform Cleanroomfuture.com vor einiger Zeit. Anja Diete, Show Director and Brand Management Cleanzone, Messe Frankfurt, stellte sie. Offen lesbar für alle, in der Timeline gepostet. Die Antwort ließ nicht lang auf sich warten. Wenige Stunden später schrieb ein weiteres Mitglied, Benjamin Laboragine – Geschäftsführer des Ingenieurbüros BSR mit Jürgen Blattner – dass diese Anfrage folgendermaßen interpretiert werden könne: „Diesen Standard gibt es nur in der französischen Sprache, wodurch es eher als nationale Anforderung gesehen werden kann. Vergleichbar für diesen Standard in Deutschland wären DIN 1946 Blatt 4 und ISO 14644.“

Ein anderer Nutzer möchte etwas über die möglichen Erfahrungen der Mitglieder mit Shadowboards wissen und erreicht das Netzwerk aus Singapur: „Zurzeit führe ich 5S bei uns im Betrieb und auch global ein. Nun stellt sich die Frage, ob es Lieferanten oder Hersteller gibt, die Shadowboards für Reinräume liefern oder herstellen? Kennen Sie da jemanden? Wenn ja, würde ich sie meinen Kollegen weiterempfehlen, so wie sie auch später für uns in der Schweiz, in Deutschland und für unser Werk in Singapur einführen.“ Er bekommt zahlreiche Antworten, Tipps und Hinweise von Reinraum-Verantwortlichen aus dem GMP- und ISO-Bereich, aus Österreich, Polen und Deutschland. Es entspinnt sich eine lebhafte und zielführende kollegiale Unterhaltung mit unterschiedlichen Erfahrungswerten und Lösungsansätzen. Aus Singapur folgt: „Danke vielmals.“

Hat das auch ein Anbieter von Shadowboards gelesen? Er hätte davon profitiert.