Tesa integriert Maschinendaten, Backoffice-Systeme und Innovationen im Bereich generative KI mit Snowflake

Sowohl Verbrauchende als auch Hersteller und Unternehmen vertrauen auf tesa als führenden Anbieter von Klebstoffen. Das Unternehmen bietet 7.000 selbstklebende Produkte für den industriellen Bedarf und rund 300 Produkte für Endverbrauchende – Innovation steht bei tesa somit an erster Stelle. Der Klebstoffhersteller entwickelt seine Produkte und Betriebsabläufe ständig weiter. 

Innovation beginnt bei tesa mit Daten. Das Unternehmen verfügt zwar über eine Vielzahl von Erkenntnissen, wollte jedoch eine neue Lösung finden, um Daten aus den Produktionsmaschinen zu extrahieren und sie in die Backoffice-Systeme zu integrieren. Zudem wollte der Konzern die vielfältigen Systeme und Fähigkeiten der 5.200 Mitarbeitenden konsolidieren.

Angesichts der vielen Elemente, die zusammengeführt werden mussten, brauchte tesa einen starken Klebstoff, der die einzelnen Komponenten miteinander verbindet. Die Lösung: die AI Data Cloud von Snowflake.

Auf dem Weg in Richtung innovative, datengesteuerte Zukunft musste tesa zunächst zwei wichtige Bereiche angehen. Das Unternehmen brauchte eine Möglichkeit, wichtige Daten von den Maschinen in der Produktion zu extrahieren und zu analysieren. Gleichzeitig wurde eine zentrale Plattform zur Vereinheitlichung des Datenökosystems und der Tools benötigt, einschließlich APIs, IoT-Geräten, ERP- und Marketingdaten.

Das wichtigste Ziel: tesa musste seine Datenplattform konsolidieren, ohne dabei zusätzliche Kompetenzen oder Komplexität einzubringen. Außerdem wollte der Konzern keine eigene Plattform von Grund auf entwickeln.

Im Zuge seiner Datenreise erkannte tesa, dass es für die Umsetzung und Beschleunigung seiner Digitalisierungsziele einen passenden Partner mit den gleichen Fähigkeiten und Ansichten wie der Klebstoffhersteller selbst brauchte. Sanjeev Kumar, Head of Data Management and Analytics bei tesa, bringt es auf den Punkt: „Daten und die dazugehörige Auswertung sind die Grundlage für unser Geschäft. Mit KI wollen wir diese Analyse nun weiterentwickeln und optimieren. Snowflake fokussiert sich auf KI und befindet sich somit auf demselben Weg wie wir.“

Kumar und sein Team nahmen mehrere Plattformen unter die Lupe, um die richtige Lösung zu finden. Dabei stellte sich heraus, dass Snowflake am besten zu dem Geschäft von tesa und den Mitarbeitenden passte. „Wir mussten uns unbedingt für eine Plattform entscheiden, die zu tesa passt“, erklärt Kumar. „Snowflake ist genau richtig für uns. Wir können die Plattform allen Teammitgliedern zur Verfügung stellen und sie können sie sofort nutzen. Es sind kaum Veränderungen und wenig Personalverwaltung nötig. Die Einführung geht ganz schnell.“

tesa hat die AI Data Cloud von Snowflake in vier seiner wichtigsten Geschäftsbereiche eingesetzt.

Der Klebstoffhersteller profitiert dank Snowflake von einer umfassenden Übersicht über seine Kundschaft und kann so Leads vom Vergleich über die Verkaufschancen bis hin zum Verkaufsgespräch zurückverfolgen. Mit Snowflake können tesa-Mitarbeitende auf der ganzen Welt auf dieselben einheitlichen Dashboards zugreifen, um einen Überblick über die gesamte Customer Journey zu erhalten.

Die Backoffice-Teams von tesa setzen die AI Data Cloud zur globalen Verwaltung des Kundenservices ein. Durch die Verfolgung von Kundenanfragen aus verschiedenen Geschäften und Kanälen können die Teams von tesa detaillierte Analysen durchführen, um sich ein Bild von den Entwicklungen auf dem Markt und der Kundenzufriedenheit in den verschiedenen Märkten zu machen.

tesa nutzt in seinen Produktionsstätten IoT-Sensoren (Internet of Things), um Maschinendaten zu erfassen und diese wichtigen Erkenntnisse in Snowflake einzuspeisen. Dank der Kombination dieser Erkenntnisse mit Modelldaten aus der Produktion können die Werksteams von tesa Trends bei der Maschinenleistung und dem Materialverbrauch erkennen und die Betriebsabläufe optimieren. In Zukunft möchte tesa die Erkennung von Anomalien an allen Standorten mithilfe von maschinellem Lernen verbessern.

Der letzte und innovativste Anwendungsfall umfasst den Einsatz von Snowflake Cortex AI, um die Möglichkeiten der generativen KI bei tesa auszuschöpfen. „Wir wollen unsere Mitarbeitenden mit generativer KI dabei unterstützen, SQL in wenigen Minuten zu schreiben und schneller als je zuvor zu kompilieren“, so Kumar. „Es gibt hier zahlreiche potenzielle Einsatzmöglichkeiten. Wir planen schon eine ganze Reihe weiterer Ideen und Szenarien.“

tesa hat mit Snowflake innerhalb von nur zwei Jahren bereits zahlreiche Erfolge erzielt. „Die Zeit bis zur Markteinführung war sehr kurz“, berichtet Kumar. So führte tesa einen Proof of Concept durch, bei dem Large Language Models zur automatischen Segmentierung von Kundenbeschwerden verwendet wurden. Auf diese Weise konnten die Teams die Kundenbedürfnisse besser verstehen, etwaige Produktprobleme erkennen und schneller reagieren. Mit Snowflake Cortex AI konnte tesa diesen PoC in lediglich einer Woche umsetzen. Außerdem kann tesa jetzt Anlagen innerhalb einer Woche in Betrieb nehmen. 

Grundstein für die schnelle Einführung bzw. Inbetriebnahme bildet Snowflake Copilot. Mit Copilot kann tesa die SQL-Entwicklung beschleunigen und potenzielle Probleme auf der gesamten Datenplattform anhand von Abfragen in natürlicher Sprache erkennen.

tesa hat binnen kurzer Zeit seine Innovations-Pipeline umgestaltet – durch die Integration von Maschinendaten, Erkenntnissen aus dem Backoffice und weiteren Prozessen. „Innovation und Geschwindigkeit sind die größten Vorteile von Snowflake“, meint Kumar. „Ich habe mit Beratungspartner:innen gesprochen, die meinten, es würde Wochen dauern, um Maschinendaten aus Anlagensystem wie unseren zu erhalten. Mit Snowflake schaffen wir das in nur wenigen Stunden.“

Mit der AI Data Cloud kann zudem wertvolle Zeit gespart werden. Angesichts der größeren Datenmenge können die Serviceteams von tesa Kundendienstanrufe innerhalb weniger Stunden zu konkreten Produkten zurückverfolgen und so weitere Probleme und Abfall vermeiden. Gleichzeitig werden die hohen Qualitätsstandards der Klebstoffprodukte von tesa aufrechterhalten.

Die Zusammenarbeit von Snowflake und tesa bietet dem Klebstoffhersteller jetzt schon viele Vorteile im Backoffice, in der Produktion und beim Kundenkontakt. Diese Erfolge bilden jedoch erst den Anfang.

tesa plant, seine Dateninitiativen in den Produktionsstätten weiter auszubauen, und möchte noch mehr Selfservice-Tools anbieten. Auf diese Weise können die Produktionsleitenden relevante Daten selbst untersuchen, ohne dass das zentrale Data-Science-Team von tesa zusätzliche Arbeit bewältigen muss. 

Im Rahmen der Einführung von generativer KI hat tesa vor, virtuelle Assistenten zu entwickeln, mit denen Vertriebsmitarbeitende komplexe Fragen zu den Industrieklebstoffen noch schneller beantworten können.

Diese transformativen Anwendungsfälle sind nur ein Vorgeschmack auf die ambitionierten Ziele von tesa im Bereich Daten und KI. „Da wir jetzt über eine bewährte Vorlage für die Verwaltung von Werks- und Vertriebsdaten verfügen, bauen wir als Nächstes unsere Fähigkeiten in Sachen Data Science und Large Language Models aus“, erzählt Kumar. „Dabei geht es nicht nur um Dokumente, sondern auch um die Nutzung von generativer KI durch Snowflake Cortex Analysis. Damit erschließen wir uns wertvolle neue Möglichkeiten zur Auswertung unserer Daten.“

„Die Zusammenarbeit mit Snowflake funktioniert wirklich gut“, berichtet Kumar. „Wir profitieren von Support, maßgeschneiderten Produkten und direktem Zugang zu Ingenieuren, wenn wir Hilfe bei komplexeren Anwendungsfällen benötigen. So konnten wir große Fortschritte erzielen.“