Die Snowflake Data Cloud bietet tesa aussagekräftige Performance-Einblicke für schnellere Markteinführungen

Erfahren Sie, wie tesa, einer der weltweit führenden Produzenten von Klebebandlösungen und weiteren selbstklebenden Produkten, über 30 Datasets kombiniert, um den Betrieb zu optimieren und sich IoT-Technologie (Internet of Things) zunutze zu machen – alles über die Snowflake Data Cloud.

Als einer der weltweit führenden Produzenten selbstklebender Produktlösungen weiß das Team von tesa, wie wichtig es ist, die hohe Qualität seiner 7.000 Produkte zu gewährleisten. Diese Qualität ist ebenso wie die betriebliche Effizienz absolut entscheidend – nicht nur für den aktuellen Erfolg des Unternehmens, sondern auch für seine künftigen Wachstumspläne. Und ein wesentlicher Bestandteil von alledem ist der richtige Einsatz von Daten. 

Die Verantwortlichen von tesa wollten ihre Datenumgebung modernisieren, um ihre große Flotte vernetzter Assets besser nutzbar zu machen, und zwar auf eine Weise, die nur eine minimale Weiterbildung des Datenteams erforderte. Um diese Anforderung zu erfüllen, brauchte tesa eine Plattform, die vielfältige Datasets handhaben konnte – und das schnell und dem jeweiligen Umfang entsprechend. 

Wie bei vielen anderen großen Fertigungsunternehmen beziehen sich die Daten von tesa auf verschiedenste Anwendungsfälle: von Produktions-, ERP- und CRM-Daten über die Informationen aus Werkshallen und IoT-Sensoren bis hin zu Social-Media-Kanälen.

Um datenbasierte Einblicke zu gewinnen, bei denen all diese Daten berücksichtigt werden, implementierte das Unternehmen eine hybride Analyseplattform, unterstützt durch die Snowflake Data Cloud. 

„Wir mussten einen großen Datenrückstand abbauen, um schneller arbeiten zu können – einschließlich blitzschneller Berichterstellung“, so Sanjeev Kumar, Head of Data Management and Analytics bei tesa. „Mithilfe der Snowflake-Plattform als Analyse-Engine hinter unseren Power BI- und SAP-Daten haben wir heute deutlich mehr Kontrolle über unsere Datenlösung und können Daten erheblich schneller laden und umwandeln als zuvor.“ 

Diese Geschwindigkeit steigert die Effizienz der internen Prozesse bei tesa und ermöglicht es dem Unternehmen, völlig frei zu experimentieren und dabei ein Auge auf die Effizienz seiner Produktion zu haben. 

„Bei der Datenverarbeitung und -analytik besteht das Ziel manchmal darin, möglichst schnell zu scheitern, um die dringendsten Fragen rund um die Produktion zu beantworten. Eine solche Herangehensweise kann die Markteinführung beschleunigen, und mit Snowflake erhalten wir nicht nur diese, sondern noch viele weitere nützliche Funktionen“, fügt Kumar hinzu. 

Im Rahmen der Datenplattform-Bewertung durch tesa untersuchte das Team all seine zentralen und dezentralen Daten im gesamten Unternehmen. Hierbei erkannte das Team, dass sich die internen Kompetenzen überwiegend auf die Programmiersprachen SQL und Python konzentrierten. Doch einige Mitarbeitende nutzten auch weniger weit verbreitete Sprachen. Das hieß, dass die Datenlösung eine breite Palette verschiedener Anforderungen erfüllen musste. 

Nach einigen Tests erkannten die Verantwortlichen von tesa, dass die Mitglieder ihres Teams mit Snowpark in der jeweils bevorzugten Sprache mit Daten arbeiten konnten. Snowpark ist das Entwicklerframework von Snowflake, das funktionale Programmiersprachen wie Python, Java und Scala unterstützt.

Die Plattform bot außerdem deutliche Vorteile für die Applikationsentwicklung. Hierdurch konnte tesa die Erstellung interner datenbasierter Applikationen beschleunigen, mit deren Hilfe Benutzer:innen bessere Entscheidungen treffen können. 

Hierzu nutzte das Unternehmen Streamlit, ein Open-Source-Applikationsframework für Machine-Learning- und Data-Science-Teams, mit dem sich in wenigen Minuten Datenskripte in Webapplikationen verwandeln lassen, die leicht geteilt werden können. 

„Die Snowflake-Plattform unterstützt unsere Data Scientists erheblich“, so Kumar. „Alles dreht sich um die Markteinführungszeit. Mit Streamlit können wir die Komplexität reduzieren, insbesondere die unserer Data-Science-Anwendungsfälle.“ 

Mit der Snowflake Data Cloud konnte tesa eine stabile, zuverlässige und zukunftssichere Datenumgebung aufbauen, die nahezu endlose Anwendungsfälle unterstützt und mit der das Unternehmen das Potenzial des Internet of Things voll ausschöpfen kann.

„Wir integrieren IoT-Daten von unseren Fertigungsmaschinen in Snowflake, um präzise Analysen auf Produktebene durchzuführen“, erklärt Jan-Niklas Pahl, Industry 4.0 Manager bei tesa. „So können wir die Qualitätskontrolle, die Effizienz und die Zuverlässigkeit unserer Maschinen optimieren.“ 

Das Unternehmen war außerdem in der Lage, seine bestehenden Protokolle für den Datenzugriff zu erweitern und so die Governance zu verbessern: „Mit Snowflake können wir Zugriffsregeln deutlich einfacher und schneller anpassen als zuvor“, so Pahl. „Heute haben wir einen Single Point of Truth in unserem hybriden Analyseansatz. Wir müssen also kein separates System für die Zugriffskontrolle einsetzen.“ 

Dank dieser Mischung aus Sicherheit und Flexibilität kann tesa jetzt immer mehr Systeme in die Snowflake Data Cloud integrieren, indem es in wenigen Minuten riesige Datenmengen auf die Plattform überträgt und sie in weniger als einer Stunde für die Produktion verfügbar macht.

Nach dem erfolgreichen Aufbau einer zuverlässigen Datenumgebung in der Cloud konzentriert sich tesa nun darauf, die Anzahl der internen Abteilungen zu erweitern, die von Self-Service-Einblicken profitieren können. 

„Indem wir unseren Kolleg:innen die Möglichkeit bieten, ihre eigenen Analysen durchzuführen, unterstützen wir unser Unternehmen dabei, sein Datenpotenzial voll auszuschöpfen“, so Kumar. „Ebenfalls ganz oben auf unserer Agenda stehen die Gewährleistung der Datenqualität und der einfachen Datenerfassung – Snowflake unterstützt uns hierbei. Und unser Nachhaltigkeitsteam erhält mit Snowflake die nötige Flexibilität, um unsere Produkte und den Betrieb zu verbessern.“