Ein einzelner Verbraucher kann an einem einzelnen Tag ganz einfach mit mehreren Produkten von P&G in Kontakt kommen: beim Windelwechseln, beim Putzen der Küche und auch beim Wäschewaschen.
KUNDENERFAHRUNGEN
Analysen für die tägliche Innovation
Quantitative Wissenschaftler nutzen Statistiken für die bekanntesten Marken von P&G
Procter & Gamble
| Herausforderung | Die Grenzen von Wissenschaft und Technologie für Reinigungsmittel und Körperpflegeprodukte immer wieder erweitern. |
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| Lösung | Eine Analysekultur im gesamten Unternehmen pflegen. Einen datengestützten Ansatz für die Experimente mit den Funktionen der Versuchsplanung in JMP nutzen, um die Qualität zu verbessern und Kosten zu senken. |
| Ergebnisse | P&G hat sich einer Kultur kontinuierlicher Verbesserungen verschrieben. |
Seit seiner Gründung vor fast 200 Jahren hat sich Procter & Gamble (P&G) von einem Unternehmen mit zwei Kerzen- und Seifenherstellern zum größten und ertragsstärksten Verbrauchsgüterhersteller weltweit entwickelt. Das Portfolio von P&G umfasst nun mehr als 60 berühmte Marken wie Gillette, Tampax, Bounty und Pampers. In einer Branche, die sich so schnell verändert und umkämpft ist, wie die Verbrauchsgüterindustrie, ist ein derartiger Erfolg bemerkenswert. Und eine große Leistung.
„Ich glaube nicht, dass sich der Durchschnittsverbraucher darüber im Klaren ist, dass [der Forschung und Entwicklung für Körperpflege- und Reinigungsprodukte] ein hochtechnologisches Programm zugrunde liegt“, sagt Beatrice Blum, Statistikerin im P&G-Unternehmensbereich Quantitative Sciences. Er erkennt jedoch ein gutes Produkt, wenn er es verwendet. „Unser Ziel ist ein quantitativer Ansatz zur Entwicklung überlegener und überzeugender Produkte, die nicht nur die Anforderungen der Verbraucher erfüllen, sondern auch das Leben der Verbraucher weltweit verbessern.“
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Alltägliche Reinigungsarbeiten und Hygiene, weltweit. Genau deshalb ist die Produktqualität so wichtig – doch die Forschung zeigt, dass einzelne Kunden bei Verbrauchsgütern immer noch vergleichsweise wenig Zeit für ihre Kaufentscheidungen verwenden.
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Stattdessen vertrauen sie darauf, dass bewährte Marken wie P&G immer erstklassige Produkte liefern.
Bei P&G ist Statistik heute ein unverzichtbares Element aller Aktivitäten
Was macht P&G so erfolgreich und führt zu seinem Portfolio „überzeugender Produkte“? Blum sagt, datengestützte Entscheidungsfindung ist eine wesentliche Grundlage für Qualität. Durch die Nutzung von auf Daten basierenden Erkenntnissen kann P&G effizienter geführt werden, sowohl Zeit als auch Kosten einsparen und Produktdesigns entsprechend Verbrauchererwartungen verbessern. Die Ressourcen werden besser genutzt. Und die Produkte entsprechen hohen Qualitätsstandards.
Blum selbst unterstützt die Forschungs- und Entwicklungsabteilungen von P&G in Deutschland. Sie unterstützt eine Reihe verschiedener Geschäftsbereiche dabei, die jeweiligen Anforderungen zu untersuchen und zu erfüllen. „In Produktionsstätten ebenso wie bei der Gestaltung von Arbeitsabläufen zur Verbesserung von Prozessen unterstütze ich Techniker und Ingenieure auf der einen Seite und die kommerzielle Arbeit auf der anderen“, erklärt sie. „Da es nicht nur darum geht, das Produkt zu verbessern, müssen wir auch optimieren, wie wir Daten erfassen, untersuchen und nutzen, und uns die Methoden ansehen, die wir bereits einsetzen.“
Sie erzählt, dass vor einigen Jahren „viele Daten erfasst, aber nicht genutzt wurden. Wenn Daten falsch erfasst werden, ist es ausgesprochen schwierig, sie zu analysieren oder Erkenntnisse aus ihnen zu gewinnen.“ Blum und ihre Kollegen bei Quantitative Sciences haben all dies nun geändert. „Wir sind in der Lage, einen Schritt zurückzutreten und die Daten, die wir bereits haben, auf eine andere Weise zu untersuchen. Bei P&G ist Statistik heute ein unverzichtbares Element aller Aktivitäten. Für alle Bereiche, in denen Daten erfasst werden, gibt es einen Statistiker, der sich diese Daten genau ansieht.“
JMP bei der Arbeit, vom Design bis zum Endprodukt.
Ein ganzheitlicher Ansatz für die Produktund Prozessdaten – vom Rohmaterial bis zum Endverbraucher
Die Statistiker von P&G nutzen eine Vielzahl unterschiedlicher Daten, von Verbraucher- und Sensorpanel-Tests über Stabilität und Zuverlässigkeit bis zu beschleunigten Tests, mit denen überprüft wird, in welchem Umfang Produkte ihre Haltbarkeitsdauer erfüllen. Und all das ergänzt die Standardlabortests. Ein gutes Beispiel sind Windeln. „Wir besitzen alle möglichen Daten“, sagt Blum. „Wir testen beispielsweise ihre Saugfähigkeit und wie Flüssigkeit zwischen den einzelnen Schichten verteilt wird. Wir testen auch die Windelfertigungslinie und richten die Parameter entsprechend ein. Und wir testen das Rohmaterial [noch bevor der Produktionsprozess überhaupt beginnt]. Wir müssen nicht nur überprüfen, was uns geliefert wird, sondern auch unsere eigenen Fertigungsprozesse und Vortypen, bevor alle diese Komponenten zusammen eingesetzt können.“
Das Unterscheidungsmerkmal von P&G ist, dass alle diese Versuche nun sorgfältig entwickelt werden, sodass Blum und ihre Kollegen Daten erfassen, die aussagekräftige, praktische und geschäftsrelevante Einblicke ermöglichen, ohne eine Masse überflüssiger Informationen. Mehr Erkenntnisse aus weniger (aber strategisch und gezielt erfassten) Daten zu gewinnen, hat enorme Auswirkungen, erklärt Blum: „So viele Informationen sind hinter der Maske riesiger Datentabellen verborgen.“ Optimale Versuchsplanung (DOE – Design Of Experiments) hilft dem Team, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren – und unterstützt Abteilungen dabei, die Ressourcen für die Durchführung von Studien zu optimieren.
„DOE spielt eine zunehmend wichtige Rolle innerhalb des Unternehmens“, sagt Blum. „Wenn Sie es sich leisten können, große Verbraucherstudien durchzuführen, erhalten Sie gewöhnlich die richtigen Antworten. Doch heute ziehen es die meisten Abteilungen vor, ihre Ressourcen effizienter einzusetzen. Mit einer optimalen Versuchsplanung stellen Sie möglicherweise sogar fest, dass es verschiedene Lösungen gibt, deren Kosten für das Unternehmen sich stark unterscheiden können. Und wenn Sie zwei oder drei optimale Lösungen haben, können Sie die kostengünstigere auswählen. Solche Optionen erhalten Sie nur mit der Versuchsplanung. Deshalb verwenden wir die Versuchsplanung, wo immer wir können.“
Die Zusammensetzung und die Herstellungsvariablen beeinflussen den Sitz einer Windel. Produktdaten können mit Verbraucherbewertungen verglichen werden, um die optimale Qualität zu erzielen.
Komplexe Versuche mit JMP® liefern mehr Erkenntnisse in weniger Zeit
Selbst bevor P&G JMP zu seiner Software der Wahl machte, wusste Blum „bereits, dass die DOE-Plattform in JMP hervorragend ist“. Die ersten Anwender in der Abteilung setzten JMP zur Entwicklung benutzerdefinierter Skripts ein, die dem gesamten Labor nutzten: „Die Daten kamen von der Maschine und man musste nur auf eine Schaltfläche [in JMP] klicken, um das Ergebnis zu erhalten.“
Schon sehr schnell nutzte Blum selbst die Software für immer komplexere Analysen. „JMP verfügt über eine wirklich starke, praktische Anwenderoberfläche, die es ermöglicht, Daten intuitiv mit der Funktion ‚Graphik erstellen‘ zu zeichnen – das kann jeder. So lange Ihre Daten strukturiert sind, hilft Ihnen die Funktion ‚Graphik erstellen‘, zu erkennen, welche Informationen Sie wirklich haben, noch bevor Sie mit der Analyse beginnen – eine Funktion, die mich immer wieder aufs Neue begeistert.“
Blum sagt, für ein Unternehmen wie P&G, bei dem unterschiedliche Hintergründe und Erfahrungen als Kernkomponente für ein erfolgreiches Team verstanden werden, hilft JMP, Unterschiede zu überbrücken. „Wir haben beschlossen, [die kulturelle Vielfalt bei P&G] einzubeziehen und alle Dinge aus verschiedenen Perspektiven zu betrachten – aus der IT-Perspektive, aus der Perspektive des maschinellen Lernens. Wenn alle dasselbe Problem betrachten, entsteht ein wesentlich besseres Verständnis dafür, womit wir es tatsächlich zu tun haben, und wie wir das, was wir diesen Daten entnehmen, verbessern können.“ So werden Unterschiede zwischen Statistikern und Technikern überbrückt. Zwischen Personen in der Werkshalle und Personen in den Vorstandsräumen.
„Die Visualisierung ist der Schlüssel zu allem, denn damit können alle Inhalte vermittelt werden – dies gilt vor allem für das Management. Führungskräfte wollen keine Zahlen durchrechnen müssen. Sie ziehen Graphiken vor, die die Fakten erklären. Dabei muss es sich nicht unbedingt um ganz präzise Bilder handeln – aber um Bilder, die die Fakten und die Schlussfolgerungen aus diesen vermitteln. Hier sehe ich ehrlich gesagt auch die Stärke von JMP: in der Bereitstellung solcher Graphiken und Erklärungen. Und in der Interaktivität.“
Blum und ihre Kollegen im Unternehmensbereich Quantitative Sciences untersuchen unterschiedliche Rohmaterialvarianten, damit Windeln für Babys weicher und bequemer werden.
Ein Kulturwandel verkörpert Markenwerte von P&G
Auf Statistiken basierende Strategien finden nun auch Eingang in andere Geschäftsanwendungen. Quantitatives, innovationsorientiertes Denken spielt zweifellos eine zentrale Rolle bei P&G. „Es hat Spaß gemacht, diesen Kulturwandel hier zu beobachten“, erklärt Blum. „P&G wird kontinuierlich besser, entwickelt sich weiter. Es gibt keine Routine. Keine sich wiederholenden Aufgaben. Es herrscht eine Kultur des Lernens. Je mehr Personen wir haben, die verstanden haben, dass wir aus all den Daten, die wir erfassen, wertvolle Erkenntnisse gewinnen können, umso mehr versetzen wir uns selbst in die Lage, Aufgaben zu erfüllen, die bislang zu komplex für uns waren.“
Die in diesem Artikel beschriebenen Ergebnisse beziehen sich auf die Situation, das Geschäftsmodell, die Dateneingabe und die Rechenumgebungen, die hier beschrieben werden. Die Erfahrungen jedes SAS-Kunden sind einzigartig und basieren auf betrieblichen und technischen Variablen. Alle Aussagen sind als unspezifisch aufzufassen. Tatsächliche Einsparungen, Ergebnisse und Leistungseigenschaften variieren je nach den Konfigurationen und Umgebungsbedingungen des Kunden. SAS gewährleistet und behauptet nicht, dass jeder Kunde ähnliche Ergebnisse erreichen wird. Die einzige Gewährleistung für Produkte und Dienstleistungen von SAS ist jene, die in den ausdrücklichen Gewährleistungserklärungen im schriftlichen Vertrag für diese Produkte und Dienstleistungen enthalten ist. In diesem Dokument werden keinerlei zusätzliche Gewährleistungen abgegeben. Kunden haben SAS ihre Erfolge im Rahmen eines vertraglich vereinbarten Austauschs oder einer Zusammenfassung eines erfolgreichen Projekts nach erfolgreicher Einrichtung von SAS-Software bekanntgegeben.