Daten sind wertvollHenrik5000
TrendBig Data analysiert Industrie 4.0

Daten könn(t)en mehr

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Christoph Hammerschmidt

Christoph Hammerschmidt

freier Journalist

Daten sind das Öl des 21. Jahrhunderts, lautet ein viel zitierter Slogan. Die neue Währung ist zu einem günstigen Kurs zu haben, in vielen Fällen entsteht sie gewissermaßen als Abfallprodukt aus der Digitalisierung der industriellen Prozesse. Aber noch nicht jeder weiß sie optimal zu nutzen.

14. Oktober 2016

Als 2011 eine Gruppe von Wissenschaftlern, Technologen und Industriemanagern ihr Konzept von einer vernetzten, datengestützten Fertigung vorstellte, ging eine deutliche Aufbruchsstimmung quer durch viele Branchen. Profitable Fertigung auch in kleinen Stückzahlen, das klang wie maßgeschneidert für die Bedürfnisse der deutschen Industrie mit ihren Kernbranchen Fahrzeug-, Maschinen- und Anlagenbau. Mittlerweile ist die Begeisterung gedämpft, die Umstellung auf digitale Fertigungsprozesse läuft zäh. Das geht aus der Studie des Beratungsunternehmens McKinsey „Industry 4.0 after the initial hype“ hervor. „Wir erleben eine gewisse Ernüchterung beim Thema Industrie 4.0“, konstatiert Dominik Wee, McKinsey-Partner und Co-Autor der Studie. Danach zieht nur ein kleiner Teil der Unternehmen einen produktiven Nutzen aus Anwendungen, die mit der Idee von Industrie 4.0 verknüpft sind, etwa den additiven Produktionsverfahren (3D-Druck) oder der Analyse großer Datenmengen (Data Mining, Big Data).

Produktiver Nutzen noch unklar

Die Experten der Managementberatung Oliver Wyman sehen das ähnlich. Die Autoren der Studie „Digitale Industrie – der wahre Wert von Industrie 4.0“ haben die Art und Weise untersucht, wie sich die deutsche Wirtschaft dem Thema nähert und erkannt, dass vieles nicht richtig läuft. „Die Diskussion um Industrie 4.0 greift zu kurz, weil sie auf die in den Werkshallen genutzte Technologie fokussiert“, heißt es in der Studie.

Danach setzen die Produzenten bei die Digitalisierung vor allem auf Kostensenkungseffekte: Straffung der Prozesse, intelligente Steuerung der Produktion und damit Reduzierung von Rüstzeiten, flexiblere Fertigung und als Folge ein geringerer Overhead für die Umstellung von Produktvariante A auf Variante B – das sind die Effekte, auf die das etablierte Verständnis von Industrie 4.0 in erster Linie abzielt.

Die Daten sind der wahre Schatz

Die wesentlicheren Quellen der Wertschöpfung durch die Digitalisierung verortet die Studie woanders: Wer die Daten, die im Zuge der Digitalisierung entlang der Wertschöpfungskette anfallen, auf intelligente Weise zu nutzen weiß, kann in der Zukunft satte Zusatzgewinne einfahren. Ein Beispiel nennt die Studie: etwa Daten, die aus den Fertigungsprozessen gewonnen werden, in die Preisgestaltung einarbeitet und damit Nachfragespitzen monetarisieren.

Im Jahr 2030 wird die Digitalisierung der Industrie in der diskreten Fertigung weltweit ein Wertpotential von 1,4 Billionen Dollar erschließen, so die Studie. Ein großer Teil davon ist aber eben nur erreichbar, wenn die angefallenen Daten auch außerhalb der Fertigungssteuerung genutzt werden. „Die größten Werthebel liegen gar nicht in der Flexibilisierung der Fertigung, sondern in Bereichen wie Vertrieb, Preissetzung, Controlling oder Einkauf“, sagt Thomas Kautzsch, einer der Verfasser der Studie.

Klarer Fokus bei der Einführung

Auch die erwähnte McKinsey-Studie legt die Diagnose nahe, dass die Unternehmen den Wert der Daten noch nicht so recht erkannt haben. Der Mangel eines klar erkennbaren Business Case, der Investitionen in die Unternehmens-IT rechtfertigen würde, ist einer der häufigsten Gründe, warum sich Unternehmen mit Industrie 4.0 schwer tun. Um diese Einstiegshürde zu überwinden, empfiehlt McKinsey den mit den Mühen der Digitalisierung kämpfenden Anwenderunternehmen, sich zunächst auf wenige, klar umrissene Anwendungen zu konzentrieren. Ein Beispiel ist Predictive Maintenance. Die vorausschauende Instandhaltung, die auf der Analyse der Maschinendaten aufbaut und dadurch einen Mehrwert schafft, dass sie ungeplante Ausfälle weitestgehend verhindert. Weitere Anwendungen für Einsteiger sind Performance Management und das Management der Datenqualität.

Verkauf vs. Dienstleistung

Damit ließen sich die Startschwierigkeiten überwinden. Um aber den Fortgeschrittenen-Status zu erreichen, ist ein tieferes Verständnis vom Wert der im digitalen Unternehmen zirkulierenden Daten erforderlich. Beispielsweise indem sie Nachfragemuster erkennen und für eine intelligente Preisgestaltung zu nutzen, wie das die Mineralölgesellschaften in ihren Tankstellennetzen schon lange vorführen. Oder im Aufbau datengetriebener Geschäftsmodelle: Statt einem Fertigungsunternehmen eine Roboterstraße zu verkaufen, diese Straße als Dienstleister zu betreiben. Solche Kombinationen sind laut der Oliver-Wyman-Studie sogar der größte Teich mit den fettesten Wertschöpfungsfischen. In ihm schwimmt ein Potential von 600 Milliarden Dollar. Das etablierte Industrie-4.0-Denkmodell, die digital flexibilisierte Produktion und individualisierte Massenfertigung, trägt die Hälfte davon, 300 Milliarden Dollar, zu dem gesamten Wertschöpfungspotential von 1,4 Billionen Dollar bei, das in der umfassenden Digitalisierung schlummert.

Angesichts der Unsicherheiten der klassischen fertigungsorientierten Unternehmen bei der Digitalisierung ihrer Abläufe und Geschäftsmodelle ist es keineswegs sicher, dass sie diejenigen sind, die letztendlich von der Einführung datengetriebener Prozessketten profitieren werden, warnt Kautzsch. Denn „Industrie 4.0 verändert potentiell in hohem Maß das Machtgefüge zwischen den Unternehmen entlang der Wertschöpfungskette.“ Im Klartext: Es gewinnt der, der in der Lage ist, aus den Daten Nutzen zu ziehen.