IN DUS TRIE 4.0. DEUTSCHER INDUSTRIE 4.0 INDEX 2018 Eine Studie der Staufen AG und der Staufen Digital Neonex GmbH

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1 IN DUS TRIE 4.0 DEUTSCHER INDUSTRIE 4.0 INDEX 2018 Eine Studie der Staufen AG und der Staufen Digital Neonex GmbH

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3 Inhalt 1 02 EDITORIAL 04 ÜBER DIE STUDIE DIE ERGEBNISSE Erfahrungen mit Smart-Factory-Projekten nehmen rasant zu Smart Business steht erst am Anfang Noch sind konservative Motive die Treiber Industrie 4.0 erfüllt Erwartungen Technologische Vision vs. ökonomische Realität Big Data wird zum Qualitätsmanager Plattformen mit erheblichem Zukunftspotenzial Predictive Maintenance bleibt hinter den Möglichkeiten Losgröße 1 ist bereits Realität Die jeweils eigene Branche schürt die Disruptionsängste Innovation wird von den Menschen getrieben 4 42 FAZIT 44 GLOSSAR INDUSTRIE 4.0 5

4 1 Editorial Liebe Leserinnen und Leser, Ein guter Index ist wie ein guter Wein er reift mit dem Alter. Das gilt auch für den Deutschen Industrie 4.0 Index, der nun bereits das fünfte Jahr in Folge ermittelt wurde und somit viele interessante Zeitreihen liefert. Sie machen die enorme Dynamik der digitalen Transformation konkret sichtbar. Ergänzt durch die zahlreichen Statements aus den im Laufe der Jahre fast für den Index befragten Unternehmen, für die ich mich an dieser Stelle einmal ausdrücklich bedanken möchte, ist aus der Studie mittlerweile ein spannendes Abbild der jüngsten Wirtschaftsgeschichte geworden. Dem einen oder anderen mag das angesichts eines Zeitraumes von bisher 48 Monaten vielleicht eine Nummer zu groß sein. Doch hier lohnt ein Blick zurück auf unsere Analyse der Studienergebnisse anno 2014:» Die deutliche Mehrheit der Unternehmen verharrt in einer passiven Schockstarre oder staunt fasziniert, wie Konkurrenten selbstbewusst nach vorn preschen. 2 STUDIE: INDUSTRIE EDITORIAL

5 Aus der Sicht von heute ergänze ich da gedanklich entweder positiv Es war einmal oder negativ Und wenn sie nicht gestorben sind, dann staunen sie noch heute. Wenn ich Sie noch immer nicht davon überzeugt habe, in welch epochaler und rasend schneller Phase der Veränderung wir uns gerade befinden, ermitteln Sie doch einmal Ihren Privat 4.0 Index. Mögliche Fragen: Wann haben Sie zuletzt einen Urlaub im Reisebüro gebucht? Lesen Sie noch eine gedruckte Tageszeitung? Läuft Ihre Lieblings-Serie in der ARD oder bei Netflix? Laden Sie Freunde in ein Restaurant ein, das im Netz mit weniger als 4 Sternchen bewertet wird? Klar, wie bei den Unternehmen gibt es auch im Privaten digitale Pioniere und analoge Nostalgiker. Darüber, dass das nächste Kapitel deutscher Industriegeschichte allerdings von Begriffen wie Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Predictive Analytics geprägt sein wird, herrscht unter den Teilnehmern des Deutschen Industrie 4.0 Index 2018 große Einigkeit. «Martin Haas CEO STAUFEN.AG

6 2 Über die Studie 4 STUDIE: INDUSTRIE ÜBER DIE STUDIE

7 HINTERGRUND UND RAHMEN DER STUDIE Für den Deutschen Industrie 4.0 Index 2018 befragte die Unternehmensberatung Staufen AG zusammen mit der Staufen Digital Neonex GmbH insgesamt 450 Unternehmen in Deutschland zum Thema Industrie 4.0. Die Befragung erfolgte zur Jahresmitte Gut zwei Drittel der befragten Unternehmen entstammen dem Maschinen- und Anlagenbau, der Elektro- und der Automobilindustrie. STUDIE: INDUSTRIE ÜBER DIE STUDIE 5

8 3 Die Ergebnisse 6 STUDIE: INDUSTRIE DIE ERGEBNISSE

9 DIE ERGEBNISSE IM ÜBERBLICK Die digitale Transformation ist 2018 in Deutschlands Industriebetrieben angekommen. Auch wenn der konsequente Smart- Factory-Ansatz bisher lediglich von einigen Vorreitern verwirklicht wurde, hat erstmals seit der Erhebung des Deutschen Industrie 4.0 Index die Mehrheit aller befragten Unternehmen praktische Erfahrungen mit Industrie 4.0 vorzuweisen. Weitere Betriebe stehen kurz davor, in den operativen Einsatz einzutreten. Nicht einmal jedes zehnte Unternehmen verweigert sich noch dem Trend. Das zeigt sich auch an der Entwicklung des Index: Seit 2014 hat er von 16 Punkten kontinuierlich bis heute auf 42 Punkte zugelegt. Der Industrie-4.0-Index steigt langsamer als in den Vorjahren STUDIE: INDUSTRIE DIE ERGEBNISSE 7

10 Betrachtet nach Branchen steht die Elektroindustrie dabei mit 49 Punkten an der Spitze, gefolgt von der Automobilindustrie mit 46 und dem Maschinen- und Anlagenbau mit 45 Punkten. Bisher liegt der Fokus aber noch ganz klar im eigenen Haus. Während Produktionstechnik und langsam auch indirekte Bereiche von der digitalen Transformation erfasst werden, kommt die neue Produktwelt noch zögerlich in Fahrt. Nur knapp ein Viertel der Unternehmen hat bereits Industrie-4.0-Anwendungen im Leistungsportfolio. Entsprechend erreicht der 2018 erstmals erhobene Smart Business Index der Staufen AG mit 35 Punkten einen deutlich geringeren Wert als der Industrie-4.0-Index. Doch es zeichnet sich Bewegung ab. Fast ein Drittel der Betriebe entwickelt gerade Produkte mit digitalem Mehrwert, einige weitere testen bereits beim Kunden. Ganz am Anfang steht dagegen noch die Suche nach neuen Geschäftsmodellen. Das Gefälle zwischen eigener Produktionstechnik und kundenseitigen Angeboten wird auch in den Motiven der Unternehmen deutlich. Dort liegt der Blick vorwiegend noch auf den eigenen Produktionshallen: Die Effizienz soll gesteigert werden, mehr Transparenz in den Abläufen wird verfolgt. Die wirklich revolutionären Möglichkeiten der neuen Technologien werden erst langsam zum Motor unternehmerischen Handelns. Das mag nicht zuletzt an der aktuell hervorragenden wirtschaftlichen Verfassung der deutschen Industrie liegen. Die Auftragsbücher sind weiterhin prall gefüllt, daher konzentrieren sich die Betriebe darauf, das Bestehende zu optimieren. Für tiefgreifende Neuansätze bleiben 2018 nur wenige Ressourcen. Sieben von zehn Unternehmen geben an, dass sie vor allem fehlende Kapazitäten an der Verfolgung von Industrie-4.0-Zielen gehindert haben. Die Branchen im Vergleich Maschinen- und Anlagenbau Elektroindustrie Automobilindustrie STUDIE: INDUSTRIE DIE ERGEBNISSE

11 Digitalisierung wird zur großen Chance für viele Unternehmen. Die Herausforderung dabei wird sein, das Richtige zu digitalisieren und Industrie 4.0 nicht nur als Vorzeige-Objekt, sondern als Instrument zur Optimierung zu nutzen. Daniela Schäffer, Murrelektronik GmbH Dennoch, die digitale Transformation ist eine Success Story. Fast zwei Drittel der Betriebe haben hier Erfolge zu verzeichnen. Maßgeblich verdanken sie das dem gezielten Aufbau von Kompetenzen. Die alte unternehmerische Weisheit, dass in das Personal investierte Geld sich allemal rentiert, trifft also auch im Industrie-4.0-Zeitalter zu. Woran es allerdings noch etwas mangelt, ist die durchgehende Überzeugung bei den Mitarbeitern. Vor allem die Angst, durch neue Technologien vom eigenen Arbeitsplatz verdrängt zu werden, dürfte bei vielen Beschäftigten für Skepsis sorgen. Hier sind Führungskräfte gefragt, die begeistert vorangehen und die Bedürfnisse ihrer Mitarbeiter sowie deren Wissen und Ideen ernst nehmen. Denn darin sind sich fast alle Befragten einig: Industrie 4.0 entsteht weniger in den Maschinen als vielmehr in den Köpfen. Dabei entwickelt sich ein harter Wettbewerb, der bestehende Industrien revolutionieren könnte. Die Angst vor der Disruption beschäftigt die Unternehmen mehr als je zuvor, und den Angriff erwarten die meisten nicht aus der agilen Softwarebranche, sondern aus den eigenen Reihen. Was konkrete Technologien angeht, so liegt das Hauptaugenmerk vor allem auf datengetriebenen Anwendungen, um Produktionsprozesse zu überwachen oder zu verbessern. Die ersten Erfahrungen sind positiv, doch viele Unternehmen glauben, dass Konzepte wie Predictive Maintenance derzeit noch weit hinter ihren Möglichkeiten zurückbleiben. Insgesamt sind die deutschen Betriebe technologisch breit aufgestellt. Das Engagement, mit dem verschiedene neue Technologien verfolgt werden, ist lediglich graduell abgestuft. Eher geringe Bedeutung hat derzeit noch die Plattformökonomie. Da hier allerdings ein großer Anteil auf Vertriebskanäle entfällt, erstaunt das relativ geringe Interesse beim derzeitigen Auftragsboom wenig. Wer am Rande der Kapazität arbeitet, legt selten große Anstrengungen in die Akquise. Das wird allerdings nicht so bleiben, denn schon für die nahe Zukunft prognostizieren die Betriebe für industrielle Internetplattformen einen gewaltigen Bedeutungszuwachs. Noch schneller wird die Relevanz beim Thema künstliche Intelligenz zulegen, so die Erwartung der Unternehmen. Dem weiteren Anstieg des Deutschen Industrie 4.0 Index steht also nichts im Wege. STUDIE: INDUSTRIE DIE ERGEBNISSE 9

12 4.1 Erfahrungen mit Smart-Factory-Projekten nehmen rasant zu Der Megatrend Industrie 4.0 hält auch 2018 seinen Kurs. Die Unternehmen treten zunehmend aus der strategischen Planungsphase in den tatsächlichen Einsatz der neuen Technologien. Schon 43 Prozent der Betriebe gewinnen in operativen Einzelprojekten wichtige Erfahrungen mit der digitalen Transformation, noch einmal 10 Prozentpunkte mehr als im Vorjahr. Entsprechend stark ist die Zahl derjenigen, die noch beobachten und analysieren, fast im gleichen Maß von 33 auf 24 Prozent gesunken. Stabil ist der Anteil der Unternehmen in der Planungs- und Testphase, der sich mit 8 Prozent nicht wesentlich verändert hat. Diejenigen, die sich Industrie 4.0 komplett verweigern, entwickeln sich zu einer deutlichen Minderheit. In nur einem Jahr sank ihr Anteil von 15 auf 9 Prozent. Am anderen Ende des Spektrums stagniert die Entwicklung derzeit leicht. Umfassend durchdrungen hat die digitale Transformation weiterhin noch nicht einmal jedes zehnte Unternehmen. Doch auch hier gibt es leichte Fortschritte im Vergleich zu Erstaunlich ist dieser vergleichsweise langsame Anstieg jedoch nicht, denn Industrie 4.0 entsteht in den seltensten Fällen auf der grünen Wiese. Betriebe werden ihre Produktionstechnik im Regelfall Stück für Stück anpassen, schon allein aus Kostengründen. Auffällig im Branchenvergleich ist vor allem der große Durchdringungsgrad ganzheitlicher Industrie-4.0-Konzepte in der Automobilindustrie. Fast ein Fünftel der Betriebe verzeichnet eine umfassende operative Umsetzung. Vermutlich fällt es der seit Jahrzehnten auf homogene Prozesse und störungsfreien Supply Chains ausgerichteten Automobilindustrie vergleichsweise leicht, durchgängige Industrie-4.0-Ansätze zu implementieren. Diese Interpretation stützt auch der recht geringe Wert des Maschinen- und Anlagebaus von 4 Prozent in dieser Kategorie. Im Gegensatz zur Massenproduktion in der Automotive-Branche ist diese Industrie weit mehr auf die Erfüllung individueller Kundenanforderungen ausgerichtet. Entsprechend komplex sind auch die Herausforderungen, wenn es darum geht, die eigene Produktionstechnik auf ein neues Niveau zu heben. Der hohe Anteil von Unternehmen in der Entwicklungsphase operativer Einzelprojekte mit Industrie-4.0-Fokus legt jedoch nahe, dass auch der Maschinen- und Anlagenbau zügig in Richtung Smart Factory voranschreitet. Ganz ähnlich verhält es sich in der Elektroindustrie, die beim umfassenden Einsatz von Industrie 4.0 sogar schon ein Stück weiter ist. 10 STUDIE: INDUSTRIE DIE ERGEBNISSE

13 Industrie 4.0 / Digitalisierung ist nach wie vor das Topthema. Wie weit ist Ihr Unternehmen auf dem Weg zur Smart Factory? Vergleich nach Befragungsjahr Wir haben uns noch nicht konkret damit beschäftigt. 9 % 15 % 34 % Das Thema befindet sich bei uns in der Beobachtungs- und Analysephase. 24 % 33 % 39 % Das Thema befindet sich bei uns in der Planungs- und Testphase. 8 % 6 % 9 % Wir verfolgen operative Einzelprojekte in Sachen Industrie % 33 % 43 % Industrie 4.0 wird bei uns umfassend operativ umgesetzt. 9 % 7 % 1 % 7 % Keine Antwort 3 % 6 % 0 % 10 % 20 % 30 % 40 % 50 % 60 % STUDIE: INDUSTRIE DIE ERGEBNISSE 11

14 Industrie 4.0 / Digitalisierung ist nach wie vor das Topthema. Wie weit ist Ihr Unternehmen auf dem Weg zur Smart Factory? Vergleich nach Branchen Maschinen- und Anlagenbau Elektroindustrie Automobilindustrie Wir haben uns noch nicht konkret damit beschäftigt. 3 % 7 % 9 % Das Thema befindet sich bei uns in der Beobachtungs- und Analysephase. 26 % 23 % 26 % Das Thema befindet sich bei uns in der Planungs- und Testphase. 4 % 11 % 16 % Wir verfolgen operative Einzelprojekte in Sachen Industrie % 52 % 55 % Industrie 4.0 wird bei uns umfassend operativ umgesetzt. 4 % 9 % 18 % keine Antwort. 0 % 0 % 7 % 0 % 10 % 20 % 30 % 40 % 50 % 60 % 12 STUDIE: INDUSTRIE DIE ERGEBNISSE

15 » Die Automobilindustrie ist durch den sehr vielseitigen und sich stetig weiterentwickelnden Megatrend Digitalisierung umfänglich betroffen, sodass unser Unternehmen als Zulieferer in dieser Branche sicherstellen muss, diese Entwicklungen «mitzugehen, um nach wie vor als zeitgemäßer und professioneller Partner wahrgenommen zu werden. Dennis Künkel, CEO, Arnold Umformtechnik GmbH & Co. KG STUDIE: INDUSTRIE DIE ERGEBNISSE 13

16 4.2 Smart Business steht erst am Anfang Während zahlreiche Industrieunternehmen bereits nennenswerte Erfahrungen mit der digitalen Transformation im eigenen Haus gemacht haben, stehen die Firmen mit Industrie-4.0- Lösungen für ihre Kunden vielfach noch am Anfang. 17 Prozent bieten in diesem Bereich noch keinerlei Dienstleistungen oder Produkte an. Rund ein Drittel entwickelt gerade erst entsprechende Angebote. 14 Prozent sind immerhin so weit, dass sie ihre Lösungen bereits beim Kunden testen. Immer mehr Unternehmen digitalisieren ihre Produkte und Dienstleistungen oder entwickeln 4.0-Geschäftsmodelle. Wie sieht es damit in Ihrem Unternehmen aus? Nur Teilnehmer, die sich bereits konkret mit Industrie 4.0 beschäftigen Wir bieten keine Produkte/Dienstleistungen mit 4.0-Eigenschaften an. 17 % Wir entwickeln gerade Produkte/Dienstleistungen mit 4.0-Eigenschaften. 30 % Wir haben Produkte/Dienstleistungen mit 4.0-Eigenschaften im Kundentest. 14 % Wir haben Produkte/Dienstleistungen mit 4.0-Eigenschaften fest im Angebot. 21 % Wir haben neben einzelnen Produkten/Dienstleistungen komplett neue Geschäftsmodelle auf 4.0-Basis. 5 % Keine Antwort 13 % 0 % 10 % 20 % 30 % 40 % STUDIE: BEST INDUSTRIE STRATEGY DIE ERGEBNISSE

17 Dem gegenüber steht immerhin schon ein Viertel der Unternehmen, die Industrie 4.0 bereits fest in ihrem Produktportfolio integriert haben. Dennoch, in weiten Teilen ist die digitale Transformation ein unerschlossenes Terrain. Erst 5 Prozent der Unternehmen haben auf ihrer Basis neue Geschäftsmodelle entwickelt dabei liegt doch gerade hier das große Wertschöpfungspotenzial der vierten industriellen Revolution. Es scheint den Unternehmen also schwerzufallen, die durchaus umfangreichen Erfahrungen mit neuen Technologien im eigenen Betrieb in innovative Konzepte für die Kundschaft umzumünzen. Hier herrscht schlichtweg eine gewisse Verunsicherung, die sich auch im großen Anteil (13 Prozent) von Betrieben zeigt, die sich derzeit zu keiner Aussage fähig sehen. Im Smart Business Index führt der Maschinen- und Anlagenbau mit einem Wert von 45 Punkten. Nur 6 Prozent der Unternehmen dieser Branche bieten noch überhaupt keine Industrie-4.0- Lösungen an. Bei 26 Prozent hat dagegen die digitale Transfor- mation in die Angebotspalette Einzug gehalten, ebenso wie in der Elektroindustrie. Beide Branchen liegen auch bei den neuen Geschäftsmodellen mit 5 Prozent gleichauf und zeigen insgesamt ein vergleichbares, wenn auch in Entwicklungsgraden abgestuftes Bild. Seit 2014 ermittelt die Staufen AG den Deutschen Industrie 4.0 Index, um den Grad der Transformation der deutschen Industrie auf dem Weg zur Smart Factory zu ermitteln. Nachdem mittlerweile mehr als die Hälfte der Unternehmen Industrie 4.0 operativ einsetzt, wird seit diesem Jahr zusammen mit den Experten der Staufen Digital Neonex GmbH zusätzlich abgefragt, wie viele Unternehmen schon Smart Business betreiben, also bereits Produkte und Dienstleistungen digitalisiert oder auf 4.0-Basis sogar schon komplett neue Geschäftsmodelle aufgesetzt haben. Die Branchen im Vergleich Maschinen- und Anlagenbau Elektroindustrie Automobilindustrie STUDIE: INDUSTRIE DIE ERGEBNISSE 15

18 Neben der Steigerung der eigenen Effizienz durch Industrie 4.0 digitalisieren immer mehr Unternehmen auch ihre Produkte und Dienstleistungen oder entwickeln sogar komplette 4.0-Geschäftsmodelle. Wie sieht es damit in Ihrem Unternehmen aus? Vergleich nach Branchen; nur Teilnehmer, die sich schon konkret mit Industrie 4.0 beschäftigen Maschinen- und Anlagenbau Elektroindustrie Automobilindustrie Wir bieten keine Produkte/Dienstleistungen mit 4.0-Eigenschaften an. 6 % 19 % 33 % Wir entwickeln gerade Produkte/Diensttleistungen mit 4.0-Eigenschaften. 17 % 26 % 33 % Wir haben Produkte/Dienstleistungen mit 4.0-Eigenschaften im Kundentest. 3 % 19 % 24 % Wir haben Produkte/Dienstleistungen mit 4.0-Eigenschaften fest im Angebot. 14 % 26 % 26 % Wir haben neben einzelnen Produkten/Dienstleistungen komplett neue Geschäftsmodelle auf 4.0-Basis. 5 % 5 % 11 % Keine Antwort 6 % 5 % 22 % 0 % 10 % 20 % 30 % 40 % 50 % 60 % 16 STUDIE: INDUSTRIE DIE ERGEBNISSE

19 Ganz anders wieder die Automobilindustrie. So setzen zwar die OEMs und die großen Zulieferer bei Themen wie etwa Connected Car oder autonomes Fahren stark auf digitale Geschäftsmodelle in Richtung Endkunden, sind aber ansonsten genau wie viele ihrer vorgelagerten Zulieferer eher Anwender von Industrie- 4.0-Angeboten. Trotz dieser Gemeinsamkeit stehen im Automotive-Sektor stärker als in anderen Branchen Hochtechnologie-Konzerne neben kleinen, mittelständischen Betrieben, die in enger Verzahnung mit den Abnehmern vergleichsweise einfache mechanische Teile liefern. Solchen Zulieferern der unteren Ebenen fällt es aus verschiedenen Gründen schwerer, High Potentials als Mitarbeiter zu gewinnen und mit ihrer Hilfe technische Innovationen voranzutreiben. Nicht zuletzt zeichnet viele dieser Unternehmen ein Selbstverständnis als verlängerte Werkbank der OEMs aus, die vor allem auf die direkten Anforderungen eines eingeschränkten Kundenstammes reagieren, statt selbst den Markt zu entwickeln. 22 Prozent der Unternehmen in der Automobilindustrie machen keinerlei Angaben zu digitalen Produkten oder Dienstleistungen. Neben den zuvor genannten Gründen spricht dies für eine erhebliche Verunsicherung bei den Sublieferanten. Zusätzlich spielt auch das in der Branche traditionell hohe Bedürfnis nach Geheimhaltung eine nicht zu unterschätzende Rolle. Denn während man im Maschinenbau beispielsweise eher frühzeitig Begehrlichkeiten mit anstehenden Innovationen weckt nicht zuletzt aufgrund der viel längerfristigen Investitionsplanung, hält man sich in der auf den privaten Autofahrer ausgerichteten Automobilindustrie im Vorfeld des Markteintritts eines neuen Modells vergleichsweise bedeckt, um sich von der Konkurrenz nicht in die Karten schauen zu lassen. STUDIE: INDUSTRIE DIE ERGEBNISSE 17

20 4.3 Noch sind konservative Motive die Treiber Unternehmen, die sich bereits konkret mit Industrie 4.0 beschäftigen, wurden im Rahmen der Studie nach ihren Motiven und Erfahrungen befragt. Dabei zeigt sich, dass weiterhin noch die klassischen Erwartungen dominieren. Deutlich an der Spitze steht die Effizienzsteigerung infolge weiterer Automatisierung und Autonomisierung der eigenen Produktionstechnik. 80 Prozent der Unternehmen erhoffen sich von der neuen Technologie eine bessere Effizienz, dicht gefolgt von der Transparenz der Prozesse, etwa in der Produktion, die durch die digitale Verfolgung der Abläufe erreicht werden kann. Das Ziel geringerer Kosten treibt dagegen schon nur noch 54 Prozent der Unternehmen an. Hier stehen vermutlich die Einsparungen durch Effizienzsteigerung den nicht zu vermeidenden hohen Investitionen für neue Maschinen und Anlagen gegenüber. Die weitere Hierarchie der Motive zeigt deutlich, in welchem Spannungsfeld sich Smart Factory und Smart Business derzeit noch bewegen. Während die Unternehmen Industrie 4.0 als Weiterentwicklung der Automatisierungstechnik mit offenen Armen begrüßen, stehen sie ihrem Potenzial als technologischem Paradigmenwechsel vielerorts vergleichsweise ratlos gegenüber. Ein Wettbewerbsvorsprung durch innovative Produkte ist gerade einmal für die Hälfte der Unternehmen ein schlagendes Argument. Noch etwas weniger können sich für eine bessere Vernetzung mit den Kunden begeistern. Weniger als 40 Prozent der Unternehmen lassen sich vom Wertschöpfungspotenzial neuer Geschäftsmodelle und Services oder der individualisierten Fertigung überzeugen und noch einmal deutlich weniger von einer neuen Dynamik in Forschung und Entwicklung, etwa durch den digitalen Zwilling. 18 STUDIE: INDUSTRIE DIE ERGEBNISSE

21 Insgesamt setzt die deutsche Industrie derzeit also noch auf das Naheliegendste: die eigene Produktion mit neuen technologischen Möglichkeiten weiter zu optimieren. Dies ist vermutlich auch der derzeitigen Wirtschaftslage geschuldet. Bei vollen Auftragsbüchern arbeiten die Betriebe nun bereits über Jahre am Rande ihrer Kapazitäten. Effizienz ist damit das Gebot der Stunde, für einen umfassenden technologischen Paradigmenwechsel und eine grundlegende strategische Neuausrichtung fehlen vielerorts schlichtweg freie Ressourcen. Was sind die Motive für Industrie-4.0- / Digitalisierungsmaßnahmen in Ihrem Unternehmen? Nur Teilnehmer, die sich bereits konkret mit Industrie 4.0 beschäftigen Steigerung der internen Effizienz 80 % Transparenz in den Abläufen, z. B. in der Produktion 71 % Kostensenkungen 54 % Wettbewerbsvorsprung durch moderne Produkte Stärkung der Schnittstelle zum Kunden Umsatzsteigerung durch neue Geschäftsmodelle Umsatzsteigerung durch zusätzliche Services (z. B. Predictive Maintenance) Möglichkeit zur wirtschaftlichen individualisierten Fertigung (Stichwort Losgröße 1) Verkürzung der Entwicklungszeiten (z. B. durch digitale Zwillinge) 48 % 44 % 39 % 38 % 37 % 28 % Anforderungen von Geschäftspartnern (z. B. OEM) 15 % 0 % 20 % 40 % 60 % 80 % 100 % STUDIE: INDUSTRIE DIE ERGEBNISSE 19

22 4.4 Industrie 4.0 erfüllt Erwartungen Die Erfahrungen mit der digitalen Transformation verlaufen in der Industrie überwiegend positiv. Fast zwei Drittel berichten, dass die neuen Technologien ihre Erwartungen erfüllt oder sogar übertroffen haben. Mit 23 Prozent ist die Anzahl der Unschlüssigen vergleichsweise hoch, was sich zum Teil aber daraus erklärt, dass technologische Umbrüche eine gewisse Zeit benötigen, bis ihre Auswirkungen für die Unternehmen greifbar werden. Eindeutig negative Erfahrungen mit Industrie 4.0 verzeichneten bisher nur 14 Prozent der Befragten. Wie erfolgreich sind Ihre Industrie-4.0- / Digitalisierungsaktivitäten bisher verlaufen? Nur Teilnehmer, die sich bereits konkret mit Industrie 4.0 beschäftigen Positiv ( 63 %) Ergebnisse 23 % 1 % 10 % liegen deutlich über den Erwartungen liegen über den Erwartungen entsprechen den Erwartungen 14 % 0 % 52 % Negativ ( 14 %) Ergebnisse liegen unter den Erwartungen liegen deutlich unter den Erwartungen Neutral ( 23 %) Kann ich nicht beurteilen 20 STUDIE: INDUSTRIE DIE ERGEBNISSE

23 Was sind aus Ihrer Sicht die Gründe dafür, dass Sie Ihre Ziele erreicht oder sogar übertroffen haben? Nur Teilnehmer, die sich schon konkret mit Industrie 4.0 beschäftigen und Industrie-4.0- / Digitalisierungsaktivitäten positiv bewerten Gezielter Know-how-Aufbau 61 % Strukturiertes Vorgehen mit klaren Prozessen 59 % Hohe Akzeptanz bei den Mitarbeitern 36 % Moderne Führungsmethoden 29 % Zusätzliche Kapazitäten aufgebaut 28 % Leistungsstarke IT-Infrastruktur 26 % Starke externe Partner 20 % Keine Antwort 9 % 0 % 20 % 40 % 60 % 80 % 100 % Erfolgsfaktor Nummer eins ist nach Überzeugung der Befragten der gezielte Aufbau von Kompetenzen. Das lässt vermuten, dass sich die Technologiespirale in Zukunft sogar noch schneller drehen könnte. Auf der Basis des neu gewonnenen Know-hows werden sich konkrete Industrie-4.0-Ansätze deutlich schneller implementieren lassen als in der bisherigen Phase der Erprobung und Auswertung. Die Mehrheit von 59 Prozent der Betriebe verlässt sich zudem auf eine bewährte Stärke: Auch im Industrie-4.0-Zeitalter ist die Grundlage für unternehmerischen Erfolg ein strukturiertes Vorgehen mit klaren Prozessen. Unternehmen, die sich in den vergangenen Jahren bereits in Lean Enterprises transformierten, dürften sich damit auch für den digitalen Wandel eine hervorragende Startposition gesichert haben. Für alle anderen drängt die Zeit, schlanke und belastbare Organisationsstrukturen aufzubauen, andernfalls wird sich eine homogene IT-Landschaft mit reibungslosen Schnittstellen eine entscheidende Voraussetzungen für ganzheitliche Industrie-4.0-Ansätze nur mit äußersten Anstrengungen erreichen lassen. STUDIE: INDUSTRIE DIE ERGEBNISSE 21

24 Weitgehend skeptisch geben sich derzeit noch die Mitarbeiter gegenüber der digitalen Transformation. Eine hohe Akzeptanz zeigt nur rund ein Drittel. Tiefgreifende Veränderungen führen generell zur Verunsicherung beim Personal, zumal durchaus die Befürchtung verbreitet ist, Arbeitsplätze könnten verloren gehen. Hier ist es an den Führungskräften, die Chancen des digitalen Wandels in die Unternehmen zu tragen und die Erkenntnis zu vermitteln, dass es ohne ein Umdenken nicht gehen wird. Im Wettbewerb der nahen Zukunft wird derjenige, der sich Industrie 4.0 verweigert, nur äußerst schwer bestehen können. Doch gerade die Führungskräfte haben noch an sich zu arbeiten. Nicht einmal ein Drittel der Unternehmen punktet in der digitalen Transformation mit zeitgemäßen Führungsmethoden. Doch so volatile und komplexe Veränderungen, wie sie Industrie 4.0 mit sich bringt, lassen sich nicht vom einsamen Entscheider im Chefbüro meistern. Vielmehr müssen alle Mitarbeiter mit ihren Kompetenzen, Ideen und ihrem Engagement eingebunden werden. Ein klassisches Hierarchieverständnis gerät damit rasant ins Hintertreffen. 28 Prozent der Unternehmen haben zusätzliche Kapazitäten aufgebaut und waren damit erfolgreich, fast ebenso viele führen ihre positiven Erfahrungen auf eine leistungsstarke IT zurück. Insgesamt liegen die Erfolgsfaktoren also weitgehend im eigenen Haus. Die Zusammenarbeit mit externen Partnern hält nur ein Fünftel der Befragten für eine entscheidende Säule bei der digitalen Transformation ihres Unternehmens. Diejenigen, die bei ihren Industrie-4.0-Aktivitäten bisher eher Misserfolge zu verzeichnen hatten, führen das vor allem auf fehlende Kapazitäten zurück. 68 Prozent dieser Betriebe mangelt es an Ressourcen nicht zuletzt durch die bereits früher genannte hervorragende Auftragslage, die alle verfügbaren Mittel im Hier und Jetzt bindet. So erstaunt es nicht, dass es den Betrieben in dieser Phase nicht gelingt, ihre IT-Infrastruktur neu auszurichten. Fast die Hälfte sieht sich in diesem Bereich schlecht aufgestellt. 22 STUDIE: INDUSTRIE DIE ERGEBNISSE

25 Was sind aus Ihrer Sicht die Gründe dafür, dass Sie Ihre Ziele bisher nicht erreicht haben? Nur Teilnehmer, die sich schon konkret mit Industrie 4.0 beschäftigen und Industrie-4.0- / Digitalisierungsaktivitäten negativ bewerten Fehlende Kapazitäten 68 % Leistungsschwache IT-Infrastruktur 46 % Fehlendes Know-how 38 % Unstrukturiertes Vorgehen mit mangelhaften Prozessen 35 % Veraltete Führungsmethoden 30 % Fehlende Akzeptanz bei den Mitarbeitern 27 % Fehlende externe Partner 14 % Keine Antwort 8 % 0 % 20 % 40 % 60 % 80 % 100 % Allerdings sind es nicht nur die fehlenden Ressourcen, die Betriebe auf dem Weg zur Industrie 4.0 ausbremsen. Die eigentliche Herausforderung bei der Bewältigung von komplexen Digitalisierungsprojekten sind sehr häufig die strukturellen und organisatorischen Rahmenbedingungen. Oft sind es die über Jahrzehnte gewachsene Heterogenität und Schnittstellenprobleme an den Bereichsgrenzen, die jetzt einem Zusammenwachsen und einer Vernetzung im Wege stehen. Laut Industrie-4.0-Index mangelt es in vier von zehn Unternehmen am passenden Know-how und bei 27 Prozent hemmt fehlende Akzeptanz in der Belegschaft die Innovationskraft. Noch mehr leiden unter schlechter Strukturierung und mangelhaften Prozessen. Insgesamt zeigt sich, dass nicht allein Technologien die Eckpfeiler der digitalen Transformation sind, sondern vielfach menschliche Faktoren. Fehlende Kapazitäten, schlechte Strukturierung und der Umgang mit menschlichen Faktoren sind klare Führungsthemen. Doch auch hier sind 30 Prozent der Betriebe nicht auf der Höhe der Zeit. Fehlt es an der richtigen Führung und an Strukturen, die Beschäftigte in ihrer Arbeit zu unterstützen, statt sie zu behindern, dann ist die gewaltige Innovationsherausforderung nicht zu stemmen. STUDIE: INDUSTRIE DIE ERGEBNISSE 23

26 4.5 Technologische Vision vs. ökonomische Realität Unter den zahlreichen neuen oder sich gerade etablierenden Technologien werden Predictive Analytics und Smart Data als die wichtigsten betrachtet. Jeweils 49 Prozent der Befragten messen diesen datengetriebenen Ansätzen eine große Bedeutung zu. Dicht dahinter folgen künstliche Intelligenz und Machine Learning, die durchaus als Weiterentwicklung der genannten Datentechnologien verstanden werden können. Geringere Bedeutung haben dagegen noch Technologien, die vor allem auf neue Produktformen abzielen: digitale Produktmerkmale oder komplett digitale Produkte sowie Augmented oder Virtual Reality. Für 35 bis 37 Prozent spielen diese Konzepte schon heute eine wichtige Rolle. Auch das spiegelt den derzeitigen Stand der deutschen Industrie-4.0-Entwicklung wider. Noch wird vor allem im Bestand verbessert, und das zumeist bezogen auf die eigenen Produktionslinien. Auch die unter dem Stichwort 3D-Druck bekannt gewordene additive Fertigung, neben der digitalen Transformation vielfach als die industrielle Revolution gepriesen, erreicht mit 37 Prozent einen vergleichsweise geringen Wert. Hier trifft technologische Vision auf ökonomische Realität: Bei Weitem nicht für jeden Betrieb rentiert es sich bereits, von den klassischen Bearbeitungsverfahren auf die additive Fertigung umzustellen. Immerhin verfügen die meisten Firmen nicht nur über erhebliche Investitionsbestände, sondern auch in Jahrzehnten gewonnene Kompetenzen in anderen Produktionsverfahren. Ein rapider Wechsel zur additiven Fertigung dürfte daher in den wenigsten Branchen der Standard werden, selbst in den kommenden Jahren nicht. Vielfach beschränken die Betriebe die additive Fertigung auf spezielle Produkte. In der Massenproduktion sind diejenigen die Vorreiter, die ihre bisherige Technologiekompetenz in der additiven Fertigung einbringen können, beispielsweise die Hersteller von Lasermaschinen in der Metallbearbeitung. Nicht einmal jedes fünfte Unternehmen hält es für wichtig, Softwareservices auf Internetplattformen zu platzieren, noch geringere Bedeutung hat die Entwicklung eigener Plattformangebote. Ein klarer Widerspruch zum oft propagierten Trend? Oder wiederum eine Folge der prall gefüllten Auftragsbücher: Digitale Industrieplattformen sind nicht zuletzt Vertriebskanäle und an neuen Aufträgen und Kundenanfragen mangelt es den Industrien in Deutschland im Moment wahrlich nicht. Im Gegenteil, viele Betriebe arbeiten am Rande der Belastungsgrenze, um ihre Verbindlichkeiten zu erfüllen. 24 STUDIE: INDUSTRIE DIE ERGEBNISSE

27 Rapid Prototyping ist für 25 Prozent der Befragten relevant, auch hier zeigt sich ein klarer Bezug zu den Motiven der Betriebe: Neue Technologien in der Forschung und Entwicklung spielen derzeit eine untergeordnete Rolle. Die geringste Zustimmung erfährt jedoch die Blockchain. Das mag nicht zuletzt daran liegen, dass die Vorstellungen zu dieser Technologie selbst bei Industrieinsidern noch eher nebulös zu nennen sind. Über folgende Technologien wird viel diskutiert. Welche sind die aus Ihrer Sicht wichtigsten? Nur Teilnehmer, die sich bereits konkret mit Industrie 4.0 beschäftigen Predictive Analytics 49 % Smart Data 49 % Künstliche Intelligenz oder Machine Learning 43 % Digitale Produktmerkmale* 38 % Additive Fertigung 37 % Augmented and Virtual Reality 37 % Digitale Produkte** 35 % Rapid Prototyping Platzierung eigener Softwareservices auf bereits existierenden Internetplattformen Entwicklung einer eigenen Internetplattform 18 % 16 % 25 % Blockchain 12 % 0 % 20 % 40 % 60 % 80 % 100 % * z. B. elektronisches Typenschild, eindeutige Produkt-ID, Connectivity-Modul, Remote Service,... ** z. B. Softwaredienste, Softwareplattformen, As-a-Service -Produkte STUDIE: INDUSTRIE DIE ERGEBNISSE 25

28 4.6 Big Data wird zum Qualitätsmanager Konkrete Anwendung finden vor allem Technologien, die mit naheliegenden Möglichkeiten umsetzbar sind und sich vergleichsweise einfach in den laufenden Betrieb integrieren lassen. Rund vier von zehn Unternehmen versehen Produkte mit digitalem Mehrwert oder bieten komplett digitale Produkte, beispielsweise Serviceplattformen im Umfeld vorhandener Maschinen und anderer Güter. Sie optimieren ihre Produktion oder ihre Angebote mit Smart-Data-Lösungen und Predictive Analytics. Entsprechend ist das Qualitätsmanagement in der eigenen Datenauswertung mit 69 Prozent die zentrale Nutzung. Zur Produktentwicklung greifen dagegen nur 44 Prozent auf Big-Data-Analysen zurück, 29 Prozent optimieren auf dieser Grundlage den Vertrieb und 18 Prozent verbessern die Verknüpfung mit den Zulieferern. Big-Data-Auswertungen zeichnen sich dabei nicht nur durch die Geschwindigkeit der gleichzeitigen Verarbeitung sehr großer Datensätze aus, sondern auch durch die Möglichkeit der Analyse sehr unterschiedlicher Arten von Informationen. Wofür nutzen Sie in Ihrem Unternehmen Big-Data-Auswertungen? Nur Teilnehmer, die sich bereits konkret mit Industrie 4.0 beschäftigen 69 % 44 % 29 % 18 % Qualitätsmanagement Produktentwicklung Zur Optimierung des Vertriebs Bereichsübergreifende Verknüpfung mit Zulieferern 26 STUDIE: INDUSTRIE DIE ERGEBNISSE

29 Welche Bedeutung hat das Thema Künstliche Intelligenz für die Industrie heute und in drei Jahren? Nur Teilnehmer, die sich bereits konkret mit Industrie 4.0 beschäftigen % sehr große, große, eher große Bedeutung % sehr große, große, eher große Bedeutung Eine geringere Rolle spielen noch künstliche Intelligenz und Machine Learning, an denen 19 Prozent arbeiten. Wenig überraschend, denn zumindest im Bereich des industriellen Alltags steckt die intelligente Maschine noch in den Kinderschuhen. Einige Kritiker bezweifeln sogar, dass man die hochkomplexe Erfahrungswirklichkeit in der industriellen Produktion überhaupt in naher Zukunft digital ausreichend abbilden kann. Ohne Frage wird künstliche Intelligenz aber ihren Platz in den Fabriken finden. Das erwarten auch die Befragten: Während dem Thema in der Gegenwart 40 Prozent eine große Bedeutung zumessen, sind es für das Jahr 2021 bereits 88 Prozent. STUDIE: INDUSTRIE DIE ERGEBNISSE 27

30 Technologien, die komplett neue Ansätze benötigen oder in Konkurrenz zum Bestand treten, werden weniger stark bearbeitet. Augmented und Virtual Reality sind darunter mit 30 Prozent noch am stärksten vertreten wobei zu beachten ist, dass es sich hier um ein weites Anwendungsfeld handelt. Es reicht von der einfachen Serviceunterstützung per Smartphone bis hin zur anspruchsvollen Entwicklung virtueller Realitäten. In konkreter Anwendung dürften sich vor allem Erstere befinden, was die starke Positionierung des Themas bei den Befragten zum Teil erklärt. Die additive Fertigung wird von etwa gleich vielen Unternehmen vorangetrieben. Bestehende Maschinenparks traditioneller Fertigung dürften diese Technologie noch einige Zeit auf Distanz halten. Doch mit den nächsten Investitionszyklen ist durchaus zu erwarten, dass der Anteil steigt. Mit zunehmender praktischer Erfahrung dürfte dann auch das Thema Rapid Prototyping anziehen, das derzeit nur von 23 Prozent verfolgt wird. Zu welchen dieser Technologien gibt es in Ihrem Unternehmen bereits konkrete Projekte? Nur Teilnehmer, die sich bereits konkret mit Industrie 4.0 beschäftigen Digitale Produktmerkmale* 39 % Smart Data 38 % Digitale Produkte** 38 % Predictive Analytics 37 % Augmented and Virtual Reality 30 % Additive Fertigung 29 % Rapid Prototyping 23 % Künstliche Intelligenz oder Machine Learning Entwicklung einer eigenen Internetplattform Platzierung eigener Softwareservices auf bereits existierenden Internetplattformen 19 % 19 % 17 % Blockchain 7 % 0 % 20 % 40 % 60 % 80 % 100 % * z. B. elektronisches Typenschild, eindeutige Produkt-ID, Connectivity-Modul, Remote Service,... ** z. B. Softwaredienste, Softwareplattformen, As-a-Service -Produkte 28 STUDIE: INDUSTRIE DIE ERGEBNISSE

31 » Die Chancen, die sich mit Industrie 4.0 ergeben, müssen wir frühzeitig in unsere Strategien der nächsten zwei bis fünf Jahre integrieren. Katja Berghahn, Global Lean Manufacturing Manager, Kiekert AG «STUDIE: INDUSTRIE DIE ERGEBNISSE 29

32 4.7 Plattformen mit erheblichem Zukunftspotenzial Auch wenn eigene Softwarelösungen auf Plattformen in der Industrie im Moment noch eine vergleichsweise geringe Bedeutung haben, entwickeln sich Internetplattformen insgesamt stark. 52 Prozent der Befragten sind in diesen Kanälen vertreten, vor allem, um Güter einzukaufen oder zu vertreiben. Nutzen Sie im Rahmen Ihrer 4.0-Aktivitäten industrielle Internetplattformen? (Z. B. zum Verkauf von Hardware, von softwarebasierten Dienstleistungen oder zur digitalen Unterstützung einer Wertschöpfungskette) Nur Teilnehmer, die sich bereits konkret mit Industrie 4.0 beschäftigen 24 % 19 % 10 % Ja ( 52 %) Ja, wir nutzen eigene und fremde Plattformen. Ja, wir nutzen eine fremde Plattform. Ja, wir nutzen unsere eigene Plattform. Nein ( 48 %) 24 % 23 % Noch nicht, aber wir denken aktuell darüber nach. Nein, und es steht auch aktuell nicht zur Diskussion. 30 STUDIE: INDUSTRIE DIE ERGEBNISSE

33 Im Jahr 2018 haben industrielle Internetplattformen allerdings noch nicht ihr volles Potenzial entwickelt. 38 Prozent der Unternehmen halten die Angebote für ausbaufähig, 13 Prozent trauen sich keine Einschätzung zu. Im Vergleich zum Vorjahr gibt es damit nur eine geringe Entwicklung. Wie beurteilen Sie allgemein die Relevanz industrieller Internetplattformen für die Einsparung von Kosten (z. B. im Einkauf) oder für die Hebung neuer Erlöspotenziale (z. B. als neuen Vertriebskanal)? Vergleich nach Befragungsjahr % Sehr hoch 9 % 33 % Hoch 35 % 38 % Noch ausbaufähig 38 % 5 % Eher gering 5 % 1 % Gering 2 % 13 % Traue mir eine Einschätzung nicht zu 11 % 40 % 30 % 20 % 10 % 0 % 0 % 10 % 20 % 30 % 40 % STUDIE: INDUSTRIE DIE ERGEBNISSE 31

34 Welche Bedeutung werden solche industriellen Internetplattformen für Ihre Branche künftig haben? Abgefragt auf einer 6-Punkte-Skala von sehr große bis gar keine Sehr große / große Bedeutung in den Jahren % % % 2018 Was die Zukunft angeht, nimmt die Plattformökonomie allerdings eine gewichtige Position ein. Glauben für 2020 nur 20 Prozent an eine entscheidende Bedeutung für die eigene Branche, sind es für drei Jahre später bereits 56 Prozent. Für 2028 prognostizieren dies sogar 74 Prozent der Befragten. 32 STUDIE: INDUSTRIE DIE ERGEBNISSE

35 Welche Bedeutung werden solche industriellen Internetplattformen für Ihre Branche künftig haben? Vergleich nach Branchen. Abgefragt auf einer 6-Punkte-Skala von sehr große bis gar keine Sehr große / große Bedeutung für folgende Branchen in den Jahren... Maschinen- und Anlagenbau Elektroindustrie Automobilindustrie % 81 % 68 % % 66 % 51 % % 32 % 18 % 2018 Vor allem Maschinen- und Anlagenbau und Elektroindustrie erwarten, dass Plattformen zunehmend relevant werden. Für sie sind die Chancen dort vielfältig: Neben Vertrieb und Einkauf dürften in Zukunft vor allem datengetriebene Geschäftsmodelle zur Optimierung ihrer Produkte eine große Rolle spielen. Weit skeptischer ist dagegen die Automobilindustrie. Die Überwachung und Echtzeitoptimierung der gefertigten Fahrzeuge dürfte sich im Endkundensegment erheblich schwieriger gestalten, schon allein aus den beim Verbraucher schwerwiegenden Datenschutzgründen. Möglicherweise ist die Automobilbranche aufgrund aktueller Diskussionen, nicht zuletzt rund um die Motorensteuerung, auch besonders vorsichtig mit Prognosen geworden. STUDIE: INDUSTRIE DIE ERGEBNISSE 33

36 4.8 Predictive Maintenance bleibt hinter den Möglichkeiten zurück Predicitive Maintenance ist stets eine der ersten Anwendungen, die genannt werden, wenn es um konkrete Industrie-4.0-Anwendungen geht. Doch tatsächliche Erfahrungen im realen Einsatz haben damit bisher noch längst nicht alle Unternehmen vorzuweisen: 42 Prozent der Befragten hatten bisher keine Berührung mit Predictive Maintenance. Bei den Anwendern überwiegt ganz klar der positive Eindruck. 84 Prozent dieser Unternehmen sind zufrieden mit der vorausschauenden Wartung, nur 16 Prozent sehen einen Grund zur Klage. Die recht hohe Zufriedenheit bezüglich der vorausschauenden Wartung basiert allerdings auf einem noch eher niedrigen Leistungsvermögen. Derzeit wird dieses nur von 7 Prozent als hoch bewertet. 40 Prozent hingegen sehen noch Entwicklungsbedarf. Eine häufig genannte Anwendung von Industrie 4.0 ist Predictive Maintenance also die vorausschauende Instandhaltung. Haben Sie bereits Erfahrungen damit? Wie sind Ihre Erfahrungen mit Predictive Maintenance? 14 % 15 % Ja ( 84 %) Nein 42 % Ja 2 % Sehr gut Gut 58 % Nein ( 16 %) 69 % Weniger gut Schlecht 34 STUDIE: INDUSTRIE DIE ERGEBNISSE

37 Wie beurteilen Sie allgemein das Leistungsvermögen der aktuell am Markt verfügbaren Predictive-Maintenance-Angebote? Hoch ( 7 %) 39 % 1 % 6 % Sehr hoch Hoch Noch ausbaufähig (42 %) 42 % Gering ( 12 %) 4 % 8 % Eher gering Gering Traue mir eine Einschätzung nicht zu (39 %) Die vorausschauende Wartung leistet also vielfach, was sie verspricht, doch das scheint noch zu wenig zu sein. Dafür gibt es verschiedene Erklärungen. Zum einen sind viele Produktionsausfälle nach wie vor oft auf Bedienfehler zurückzuführen, die Wartungssysteme nicht ausschließen können. Zum anderen haben die Unternehmen umfassende Erfahrungen mit der Abnutzung und dem Verschleiß ihrer Maschinen sowie geeigneten Wartungsintervallen vor Ort, sodass der Mehrwert von Predictive Maintenance weit geringer sein dürfte als vielfach behauptet. Solche Systeme müssen also mehr bieten. Hier ist beispielsweise die Kombination mit Assistenzprogrammen für Bediener denkbar, die gleichzeitig Anwendungsfehler reduzieren können, es werden Lösungen entwickelt zur gleichzeitigen Optimierung auf der Grundlage von Maschinendaten. Grundsätzlich bleibt die Entwicklung aber relevant für Betriebe: 74 Prozent bewerten Predictive Maintenance, betrachtet im Hinblick auf die kommenden drei Jahre, für den eigenen Maschinenpark als wichtiges Thema. Welche Bedeutung wird Predictive Maintenance für Ihr Unternehmen in drei Jahren voraussichtlich haben? Antworten sehr große + große + eher große, abgefragt auf einer 6-Punkte-Skala von sehr große bis gar keine Zur Wartung des eigenen Maschinenparks Als Servicekomponente für Kundenprodukte 74 % 65 % STUDIE: INDUSTRIE DIE ERGEBNISSE 35

38 4.9 Losgröße 1 ist bereits Realität Die individualisierte Fertigung kann von Industrie 4.0 profitieren, wenn Prozesse aus Einkauf, Verkauf, Logistik und Produktion eng verzahnt und autonomisiert werden. Gleichzeitig eröffnet die additive Fertigung eine bisher nicht gekannte Flexibilität ohne langwierige Rüstzeiten. Die Zeichen für die Losgröße 1 stehen also gut. Bereits jetzt sind 16 Prozent der Betriebe in der Lage, die Losgröße 1 zu den Kosten einer Serienfertigung herzustellen. In den kommenden Jahren wollen hier zahlreiche Betriebe aufschließen: rund jeder vierte in den kommenden zwei bis fünf Jahren, weitere 17 Prozent in einem Zeitraum von fünf bis zehn Jahren. Nur 13 Prozent glauben, dieses Ziel nie verwirklichen zu können. Den ersten Unternehmen gelingt es bereits, Produkte mit der Losgröße 1 zu Kosten einer Serienfertigung herzustellen. Wann wird Ihr Unternehmen dazu in der Lage sein? Ist bereits der Fall 16 % Noch in diesem Jahr 1 % In 2 bis 5 Jahren 23 % In 5 bis 10 Jahren 17 % Nie Bei unseren derzeitigen Produkten/Leistungen ist das Thema Losgröße 1 nicht relevant. 13 % 30 % 0 % 20 % 40 % 60 % 80 % 100 % 36 STUDIE: INDUSTRIE DIE ERGEBNISSE

39 Für 30 Prozent der Befragten hat die Losgröße 1 keine Bedeutung. Vielfach dürfte es sich dabei um Zulieferer einfacherer Teile und Komponenten handeln. In diesem Bereich wird sicherlich die Massenfertigung in statischen Produktionslinien noch lange Zeit das Kerngeschäft bleiben. Doch ganz vernachlässigen sollten auch solche Unternehmen das Thema nicht, zumindest mit Blick auf die fernere Zukunft. Je ausgeklügelter, je autonomer die Industrie-4.0- getriebene Steuerung der Prozesse in Einkauf und Logistik werden, umso höher und spezifischer werden auch die Anforderungen an die Supply Chain. Jedenfalls definiert eine deutliche Mehrheit der Befragten die Losgröße 1 als strategisches Thema. Ist das Thema individualisierte Fertigung für Ihr Unternehmen bzw. in Ihrer Branche bereits ein wichtiges strategisches Thema? Vergleich nach Unternehmen/Branche Für das eigene Unternehmen Für die eigene Branche 42 % Ja 35 % 36 % Eher ja 41 % 17 % Eher nein 19 % 5 % Nein 5 % 50 % 40 % 30 % 20 % 10 % 0 % 0 % 10 % 20 % 30 % 40 % 50 % STUDIE: INDUSTRIE DIE ERGEBNISSE 37

40 4.10 Die jeweils eigene Branche schürt die Disruptionsängste Industrie 4.0 bietet nicht nur eine Chance für Unternehmen, sondern kann sich ohne Frage auch zur Bedrohung entwickeln. Jedem technologischen Umbruch ist gemein, dass es Verlierer gibt nicht selten sind es die etablierten Betriebe ihrer Branche, die sich zu lange an ihre Erfolgskonzepte der Vergangenheit klammern. Und gerade in der digitalen Transformation entscheidet die passende Idee zur richtigen Zeit weit mehr als verfügbare Ressourcen über die Zukunft einer Industrie. Die Angst vor der Disruption bewegt daher viele Betriebe und zwar jährlich mehr. Noch 2016 glaubte nur jedes zehnte Industrieunternehmen, dass innerhalb der kommenden zwei Jahre disruptive Angreifer in den Wettbewerb eintreten würden. Mittlerweile hat sich dieser Wert auf 27 Prozent erhöht. Stichwort Disruption: Für wie groß halten Sie die Wahrscheinlichkeit, dass neue Wettbewerber mit Industrie-4.0-/ Digitalisierungsinnovationen Ihr Geschäft angreifen werden? Vergleich nach Befragungsjahr; Antworten groß + eher groß * % 58 % 53 % 47 % 42 % 27 % 32 % 16 % 10 % Kurzfristig innerhalb der nächsten 2 Jahre Mittelfristig innerhalb der nächsten 5 Jahre Langfristig innerhalb der nächsten 10 Jahre * abgefragt auf einer 4-Punkte-Skala von groß bis gering 38 STUDIE: INDUSTRIE DIE ERGEBNISSE

41 Digitalisierung geschieht. Es ist nicht die Frage, wann ein Unternehmen die Digitalisierung nutzen soll, sondern ob und wie lange ein Unternehmen ohne die Nutzung der Digitalisierung wirtschaftlich überleben kann. Manfred Sieger, Siemens AG Von wem erwarten Sie disruptive Angriffe auf Ihr Geschäftsmodell? Vergleich nach Befragungsjahr; nur Teilnehmer, die in der Vorfrage groß oder eher groß geantwortet haben Von direkten Marktbegleitern 59 % 70 % Von komplett Branchenfremden 33 % 32 % Von Teilnehmern unserer Wertschöpfungskette 32 % 30 % Wir werden unser Geschäftsmodell durch disruptive Digitalisierungsansätze selbst angreifen. 19 % 29 % 0 % 20 % 40 % 60 % 80 % 100 % Auch mit Blick auf die abgefragten Zeiträume von fünf und zehn Jahren zeigt sich eine steigende Verunsicherung. Das hat sicher damit zu tun, dass die theoretische Bedrohung zunehmend durch praktische Erfahrungen konkretisiert wird. Und zwar vor allem aus der eigenen Branche: 70 Prozent sehen die Bedrohung 2018 aus den eigenen Reihen, das sind 11 Prozentpunkte mehr als noch im Vorjahr. Der technologische Umbruch wird also spürbar. Einzelne Vorreiter der verschiedenen Branchen preschen mit disruptiven Modellen vor und bringen ihre Wettbewerber in Bedrängnis. Vor allem im Maschinenbau erwartet man den Angriff aus Richtung der direkten Marktbegleiter, 80 Prozent der Befragten folgen dort dieser Einschätzung. STUDIE: INDUSTRIE DIE ERGEBNISSE 39

42 4.11 Innovation wird von den Menschen getrieben Bei allen neuen technischen Möglichkeiten ist das Credo in der Industrie: Der Mensch treibt die digitale Transformation voran, nicht die Technik. 94 Prozent der Befragten teilen diese Meinung. Vor allem sind es die Führungskräfte, die sich von Industrie 4.0 begeistern lassen. Neun von zehn sehen den Wandel als Chance. Bei den Mitarbeitern dagegen herrscht größere Skepsis. Ein Drittel betrachtet die technologische Revolution eher argwöhnisch. Vor allem die Angst um den eigenen Arbeitsplatz dürfte dabei ins Gewicht fallen. Es ist also eine Aufgabe der Führungskräfte, diesen Befürchtungen zu begegnen und Mitarbeiter für die kommenden Innovationen zu begeistern. Wem es nicht gelingt, seine Belegschaft motiviert in das neue Zeitalter zu führen, der wird es im Wettbewerb der Ideen sehr schwer haben. Dass Führungskräfte generell umdenken und sich einer neuen Unternehmenskultur stellen müssen, haben die meisten Unternehmen bereits verinnerlicht. 72 Prozent glauben, dass dies Hand in Hand mit der Digitalisierung verlaufen wird quasi automatisch. Sicherlich werden neue Anforderungen viele Führungskräfte im Alltag zum Umdenken bringen, doch bei diesem Thema vollkommen auf die Eigendynamik der Betriebe zu setzen, das könnte zu kurz greifen. 40 STUDIE: INDUSTRIE DIE ERGEBNISSE

43 Wie beurteilen Ihre Mitarbeiter und Führungskräfte das Thema Industrie 4.0 / Digitalisierung? Wie ist Ihr Unternehmen insgesamt bei diesem Thema aufgestellt? Nur Antworten trifft zu + trifft eher zu * Letztendlich entscheidet nicht die Technik bzw. die Technologie, sondern der Mensch über den Erfolg der digitalen Transformation. Unsere Führungskräfte sehen Industrie 4.0 / Digitalisierung eher als Chance denn als Bedrohung. 94 % 90 % Die Digitalisierung verändert ganz automatisch auch die Unternehmensund Führungskultur. 72 % Unsere Mitarbeiter sehen Industrie 4.0 / Digitalisierung eher als Chance denn als Bedrohung. 67 % Bei uns wird die Digitalisierung ganz bewusst mit einer Veränderung der Führungskultur verbunden. 49 % Das Thema Digitalisierung ist bereits fester Bestandteil unserer Unternehmenskultur. 45 % 0 % 20 % 40 % 60 % 80 % 100 % * abgefragt auf einer 4-Punkte-Skala von trifft zu bis trifft nicht zu Tiefgreifende Lernprozesse werden nicht zuletzt von Misserfolgen angestoßen und nur wenige Unternehmen werden sich solche schmerzhaften Erfahrungen leisten wollen. Besser ist es, Führungskräfte gezielt zu Mentoren und Multiplikatoren zu entwickeln. Fast die Hälfte der Unternehmen strebt diese gezielte Veränderung bereits bewusst an. Wie auch immer Führungskräfte in ihre neue Rolle finden, sicher ist, sie haben noch einiges zu tun. Bisher haben erst 45 Prozent der Betriebe die Digitalisierung als Bestandteil der Unternehmenskultur begriffen und das steht klar im Widerspruch zur fast generellen Erkenntnis, der Mensch werde im Zentrum der Industrie-4.0-Bewegung stehen. STUDIE: INDUSTRIE DIE ERGEBNISSE 41

44 4 Fazit» Die Digitalisierung ist eine große Herausforderung für ein Unternehmen und für die Menschen, die in den bekannten Prozessen und Abläufen bis heute arbeiten. Sie ist jedoch keine Bedrohung, wenn sie richtig und vernünftig eingesetzt wird. Wir sollten uns alle mit Augenmaß dieser neuen Technik stellen und deren Vorteile für uns nutzen. Reinhard Jenne, Director Customer Service, HF Mixing Group 42 STUDIE: INDUSTRIE FAZIT «

45 Industrie 4.0 ist ohne Zweifel in den deutschen Unternehmen angekommen. Deutlich mehr als die Hälfte hat bereits praktische Erfahrungen gesammelt, zahlreiche weitere werden in absehbarer Zeit folgen. Etwas langsamer entwickelt sich die digitale Transformation im Bereich des Kundengeschäfts. Auch 2018 liegt der Fokus der Betriebe auf den eigenen Abläufen und Prozessen. Die Effizienz soll mit neuen technologischen Ansätzen gesteigert und die Transparenz verbessert werden. Doch nach und nach steigt das Bewusstsein für die echten Möglichkeiten von Industrie 4.0. Produkte werden zunehmend mit digitalem Zusatznutzen versehen und Softwarelösungen treten neben den physischen Gütern ins Portfolio. Am Ziel angelangt ist man aber noch lange nicht. Nach wie vor sind nur wenige Betriebe echte Smart Enterprises. Auch bei der Suche nach neuen Geschäftsmodellen auf der Basis der digitalen Transformation gibt es noch viel zu tun gerade dort liegt das große Wertschöpfungspotenzial. Die Zeit drängt, denn einzelne Vorreiter beginnen bereits damit, sich diese attraktiven Geschäftsfelder zu erschließen. Dabei sind es nicht nur neue Wettbewerber aus dem IT-Umfeld, sondern auch Vertreter aus den eigenen Reihen, die vorpreschen. Es liegt vor allem an den Führungskräften, ihre Unternehmen für diesen Technologiewettlauf zu rüsten. Sie müssen ihre Mitarbeiter für die digitale Transformation begeistern und ihnen die Ängste nehmen, denn klar ist: Letztlich werden die Menschen den Wandel vorantreiben, nicht Maschinen. Das hat auch die Mehrheit der Unternehmen bereits verinnerlicht. STUDIE: INDUSTRIE FAZIT 43

46 5 Glossar Industrie 4.0 A Additive Fertigung Auch 3D-Druck genannt. Darunter wird ein automatisch ablaufender Prozess verstanden, bei dem auf der Basis von digitalen 3D-Konstruktionsdaten ein Bauteil durch schichtweises Ablagern von Material aufgebaut wird. Das dafür notwendige Material sind verschiedene Kunststoffe, aber auch Metalle und Verbundwerkstoffe. Durch die additive Fertigung ist >> Rapid Prototyping möglich, aber auch die Anfertigung von Einzelstücken in der >> Losgröße 1. Mit additiven Verfahren können Bauteile mit Binnenstrukturen aufgebaut werden, die mit den üblichen subtraktiven Verfahren wie Fräsen oder Bohren nicht erreicht werden können. So nutzt beispielsweise die Flugzeugindustrie die additive Fertigung für die Produktion von neuartigen Leichtbauteilen, die Materialersparnis und gesteigerte Formfestigkeit vereinen. Aktoren Kleingeräte im >> Internet der Dinge, die über den Rückkanal einer Netzverbindung angesprochen werden. Sie lösen bestimmte Aktionen aus, beispielsweise schließen oder öffnen sie Stromkreise oder verändern Regelwerte. Sie sind üblicherweise über ein >> Gateway vernetzt. Augmented Reality Englisch für erweiterte Realität, die computergestützte Erweiterung der Umgebungswahrnehmung. Darunter wird im Wesentlichen das Einblenden von zusätzlichen Informationen in Form von Texten oder Bildern in eine Abbildung der Umgebung verstanden. Augmented Reality (AR) auf dem Smartphone besteht beispielsweise darin, dass Apps touristische Informationen zu Gebäuden einblenden, die mit der Kamera anvisiert werden. In der Industrie 4.0 werden AR-Datenbrillen eingesetzt, die beispielsweise Servicetechniker bei ihrer Arbeit unterstützen. Über eine in die Brille integrierte Kamera wird die Maschine oder Anlage aufgenommen und per Software werden in das Sichtfeld Handlungsanweisungen oder Erläuterungen eingeblendet. 44 STUDIE: INDUSTRIE GLOSSAR

47 Automatisierung Bezeichnung für das Übertragen einer Handlung oder eines Prozesses an ein selbsttätig ablaufendes System, etwa eine Maschine oder eine Software. In frühen Formen der Automatisierung wurden lediglich monotone, immer wieder gleich auszuführende Handlungen an Maschinen übertragen. Die aktuellen Formen der Automatisierung übertragen auch komplexere Handlungen aus organisatorischen und kaufmännischen Berechnungen an Software (Prozessautomatisierung) oder Roboter. B Autonomisierung Allgemein eine Bezeichnung für die Entwicklung eines Systems aus Regelkreisen, das unabhängig von Bedienereingriffen arbeiten kann. Im Speziellen die Bezeichnung für die vollständige >> Automatisierung von Handlungen oder Prozessen mit Methoden der >> künstlichen Intelligenz. Hierbei entstehen im Idealfall autonom agierende Systeme (Softwareagenten, Roboter), die Aufgaben mit hoher Flexibilität und Eigenintelligenz erledigen. Ein Beispiel ist ein autonomes Fahrzeug, das selbsttätig im Straßenverkehr agiert und ohne Fahrereingriffe den Weg von einem Ausgangsort zu einem Ziel findet. Big Data Die Bezeichnung für große Mengen heterogener Daten, die von Unternehmen ausgewertet werden. Dazu gehören in der Industrieproduktion Sensordaten, die in großer Menge von vernetzten, smarten Produkten geliefert werden. Das Marketing versteht unter Big Data unstrukturierte Konglomerate aus Social-Media-Beiträgen, s, Aufzeichnungen in CRM-Systemen und anderen kundenrelevanten Daten. Diese heterogenen Datensammlungen können mit herkömmlichen Methoden nur schwer ausgewertet werden. Unternehmen setzen deshalb verschiedene statistische Analyseverfahren, >> Machine Learning und ähnliche Verfahren ein, um Big Data in >> Smart Data zu verwandeln. Blockchain Ein neuartiges Datenbankformat, bei dem die Nutzdaten blockweise gespeichert werden und jeder neue Block über Signaturen mit dem vorhergehenden verknüpft ist. Dadurch können in der Datenbank die einzelnen Blöcke nicht mehr verändert werden, ohne dass dies einen Einfluss auf die verketteten Signaturen hat. Um die Integrität der Daten noch stärker zu gewährleisten, sind Blockchain-Datenbanken auf mehrere Server verteilt. Dabei gilt die Regel, dass jeder Datenblock von einer Mehrheit der beteiligten Server bestätigt werden muss. Hierdurch werden nachträgliche Veränderungen eines Datenblocks unmöglich, da alle anderen Instanzen der Blockchain-Datenbank noch den originalen Datenblock enthalten. Die Blockchain-Technologie besitzt vielfältige Anwendungsmöglichkeiten auch in der Industrie. So ist es möglich, in der >> Supply Chain Warentransporte über eine Blockchain-Datenbank zu überwachen. Dank der Fälschungssicherheit kann die Integrität von Waren oder die Übereinstimmung der Lieferwege mit vertraglichen Vereinbarungen leicht überwacht werden. STUDIE: INDUSTRIE GLOSSAR 45

48 D Deep Learning Eine besondere Form des >> Machine Learning. Es basiert auf dem Einsatz von neuronalen Netzen, die in ihrem Aufbau dem menschlichen Gehirn nachgebildet sind. Ein neuronales Netz besteht außer aus Oberflächenschichten für die Eingabe und Ausgabe von Daten aus mehreren Tiefenschichten daher die Bezeichnung Deep. Neuronale Netze sind lernfähig, weil Eingabedaten die Binnenstruktur der Netze verändern und somit nach einiger Zeit zu angepassten Ausgabedaten führen. Zu diesem Zweck werden neuronale Netze mit historischen oder vorgegebenen Daten trainiert. Ein Beispiel: Neuronale Netze werden erfolgreich für die Beschreibung von Bildinhalten eingesetzt. Das Training geschieht mit gekennzeichneten Beispielbildern. Sie erkennen dann die trainierten Inhalte auf neuen Bildern wieder. Digitale Transformation Die digitale Transformation ist ein fortlaufender, auf digitale Technologien gegründeter Veränderungsprozess, der die Arbeitsweise und das Marktumfeld der Unternehmen verändert. Dabei lösen automatisierbare digitale Prozesse die herkömmlichen, oft auf Handarbeit basierenden Prozesse ab. Da digitale Technologien auch von Kunden genutzt werden, verändern sich dessen Erwartungen ( alles, und zwar sofort ). Hierdurch entsteht eine enorme Marktdynamik, die auch neue, effizientere und agilere Organisationsformen von Unternehmen erfordert. Digitaler Zwilling Allgemein bezeichnet der Begriff die digitale Repräsentation eines Objektes aus der Realwelt. In der >> Industrie 4.0 wird mit dem digitalen Zwilling eine Maschine oder Anlage durch eine virtuelle Softwarerepräsentation simuliert. Sie dient dazu, vor Inbetriebnahme die Abläufe zu optimieren oder während des laufenden Betriebs weitere Optimierungen umzusetzen. Dafür werden alle Systemzustände des digitalen Zwillings in Echtzeit an die realweltlichen Vorgänge angepasst. Digitalisierung Dieser Begriff wird häufig synonym mit >> digitaler Transformation gebraucht. Er bedeutet aber eher einen in der gesamten Wirtschaft und Gesellschaft ablaufenden Prozess, bei dem digitale Technologien eine größere Bedeutung erhalten. So wirkt sich die Digitalisierung nicht nur in einzelnen Unternehmen aus, sondern auch im Privatleben der Menschen, im Bildungssystem, in den Medien und anderen Bereichen. Disruption Englisch für Störung oder Bruch. Dieser Begriff wird üblicherweise für radikale Innovationen genutzt, die als technologischer Umbruch ganze Märkte und Branchen verändern. Ein Beispiel: Das Auto war eine Disruption für die Branche der Kutschenhersteller. Autofirmen sind überwiegend von Technikern gegründet worden, da nur sie das notwendige Know-how hatten. In der Folge sind die fast alle Kutschenhersteller vom Markt verschwunden. 46 STUDIE: INDUSTRIE GLOSSAR

49 E G I Disruptive Geschäftsmodelle Ein disruptives Geschäftsmodell setzt eine radikale Innovation (>> Disruption) im Bereich der Geschäftsmodelle durch. So hat beispielsweise Uber durch sein digital basiertes Plattformmodell ein disruptives Geschäftsmodell in der Taxibranche entwickelt. Edge Computing Als Edge wird im >> Internet der Dinge der Übergang zwischen einem internen Netzwerk, etwa in einer >> Smart Factory, und dem öffentlichen Internet bezeichnet. Edge Computing ist eine Bezeichnung für die Möglichkeit, >> Gateways mit eigenen Rechenkapazitäten auszustatten und bestimmte Aufgaben bereits vor Ort zu erledigen. Hiermit können beispielsweise Daten gefiltert werden, sodass sie weder die Netzverbindung noch das Rechenzentrum stark belasten. Darüber hinaus erlaubt Edge Computing auch schnelle Reaktionen auf kritische Zustände in den vernetzten Maschinen und Anlagen. Gateway Ein Gateway ist in vielen Installationen im >> Internet der Dinge, vor allem im Rahmen der >> Industrie 4.0, die Schnittstelle zum Internet. Es bündelt die Daten von mehreren >> Sensoren und öffnet Rückkanäle zu mehreren >> Aktoren, sodass nicht jedes einzelne Gerät vernetzt ist, sondern nur das Gateway. Es sorgt für eine sichere Übertragung der Daten und für einen Schutz von Maschinen und Anlagen vor Cyberangriffen. Wenn ein Gateway mit eigener Rechenkapazität ausgerüstet ist, spricht man von Edge Device bzw. >> Edge Computing. Industrie 4.0 Der Begriff für ein Zukunftsprojekt zur umfassenden >> Digitalisierung der industriellen Produktion. Er verweist darauf, dass eine vierte industrielle Revolution bevorsteht. Die erste bestand in der Mechanisierung mit Dampfkraft, die zweite in der Massenfertigung an Fließbändern und die dritte in der Automatisierung mit Elektronik. In der vierten industriellen Revolution (Industrie 4.0) geht es um die intelligente Vernetzung von Maschinen und Abläufen in der Industrie mithilfe von Informations- und Kommunikationstechnologie. Ziel ist dabei unter anderem eine flexible Produktion in einer wandelbaren Fabrik, die kundenzentrierte Lösungen über den Einsatz von Daten herstellt und mit optimierter Logistik im Rahmen einer ressourcenschonenden Kreislaufwirtschaft ausliefert. Industrielle Internetplattformen Eine Sammelbezeichnung für unterschiedliche internetbasierte Plattformmodelle in der Industrie. Dazu gehören beispielsweise Handelsplattformen, Sharing-Plattformen, IoT-Plattformen und andere. Sie bieten ihren Nutzern Möglichkeiten zur zusätzlichen Wertschöpfung. Über Sharing-Plattformen können beispielsweise Unternehmen im Moment nicht benötigte Maschinen und Anlagen vermieten oder für andere Nutzer öffnen, etwa um Stillstandszeiten zu verringern. STUDIE: INDUSTRIE GLOSSAR 47

50 K L M P Internet der Dinge Ganz allgemein ist das Internet der Dinge eine Infrastruktur zur Vernetzung von Geräten und basiert auf dem Internetprotokoll. Im Rahmen der >> Industrie 4.0 handelt es sich um ein Netzwerk smarter Geräte, die mit >> Sensoren und >> Aktoren ausgerüstet sind. Sie ermitteln Daten und senden sie über ein >> Gateway an eine >> industrielle Internetplattform. Künstliche Intelligenz Künstliche Intelligenz (KI) oder Artificial Intelligence (AI) ist ein Teilgebiet der Informatik, das sich mit der >> Automatisierung intelligenten Verhaltens und der >> Autonomisierung von Systemen beschäftigt. Zu den Teilgebieten der KI gehören wissensbasierte Systeme, Mustererkennung, Spracherkennung und -generierung, prädikative Algorithmen, Robotik, >> Machine Learning, >> Deep Learning und einiges mehr. KI gilt als eines der wichtigsten Zukunftsthemen der Wirtschaft, da sie neben der weitergehenden Automatisierung von Geschäftsprozessen auch zahlreiche neue Möglichkeiten zur Wertschöpfung bietet. So gehören beispielsweise autonome Fahrzeuge, intelligente Assistenten in Softwareform, medizinische Diagnosesoftware oder Haushaltsroboter zu den Zukunftsmärkten der nächsten Jahrzehnte. Losgröße 1 Losgröße bezeichnet normalerweise die Menge an Produkten, die im Rahmen eines Fertigungsauftrages hergestellt werden. Bei der Losgröße 1 handelt es sich also um ein Einzelstück, das nicht in Handarbeit hergestellt wird, sondern innerhalb von Prozessen der Massenfertigung. Dafür werden entweder speziell dafür eingerichtete Produktionsstraßen oder Verfahren der >> additiven Fertigung genutzt. Machine Learning Ein Sammelbegriff für Verfahren und Algorithmen, mit denen Wissen aus Erfahrung (in Form von Daten) erzeugt werden kann. Machine Learning gehört zum großen Bereich der >> künstlichen Intelligenz und nutzt mathematisch-statistische Verfahren sowie neuronale Netzwerke (>> Deep Learning). Ein typischer Anwendungsfall von Machine Learning in der >> Industrie 4.0 ist >> Predictive Maintenance. Plattformökonomie Mit dem Begriff Plattformökonomie werden digital basierte zweiseitige Märkte bezeichnet, in denen ein Vermittler (die Plattform) geschäftliche Transaktionen zwischen verschiedenen Akteuren in die Wege leitet gewöhnlich Anbieter und Nachfrager von Produkten und Services. Dazu wird eine Internetplattform eingesetzt, die die Transaktionen durch digitale Technologien erleichtert bzw. überhaupt erst möglich macht. Solche Plattformen gibt es in unterschiedlichen Branchen und für verschiedene Zwecke. Ein Beispiel für eine Plattform in der Handelsbranche ist der Amazon Marketplace. Amazon stellt seine anfangs nur für eigene Zwecke aufgebaute Webshop-Infrastruktur Händlern zur Verfügung, die darauf eigene Waren anbieten. 48 STUDIE: INDUSTRIE GLOSSAR

51 Sie finden dort leichter und in größerer Zahl Kunden als über einen eigenen Webshop, da sie auf die enorme Zahl der Amazon-Kunden zugreifen können. Andere bekannte und erfolgreiche Plattformgeschäftsmodelle sind die Vermittlung von Zimmern (Airbnb, Booking), Taxi-Fahrten (Uber) oder Mitfahrgelegenheiten (BlablaCar). Predictive Analytics Ein Verfahren, um Vorhersagen anhand von Datenanalysen zu treffen. Dafür werden normalerweise historische Daten aus der zu beobachtenden Domäne (Kundenverhalten, Marktbewegungen, Kundenströme in einem Webshop o. Ä.) gesammelt und analysiert. Für die Analyse werden statistische Verfahren und >> Machine Learning eingesetzt. Das Ergebnis ist ein prädikatives Modell, dass die Vorhersage zukünftiger Ereignisse anhand von aktuellen Daten aus derselben Domäne erlaubt. Damit können Unternehmen beispielsweise aus dem aktuellen Kundenverhalten Kaufwahrscheinlichkeiten berechnen. R S Predictive Maintenance Auch vorausschauende Wartung genannt. Dabei wird die regelmäßige, in zeitlichen Intervallen stattfindende Wartung von Maschinen und Anlagen durch eine verschleißabhängige Wartung ersetzt, bei der Wartungszeitpunkte durch eine Datenanalyse ermittelt werden. Hierzu wird üblicherweise >> Machine Learning eingesetzt. Die für Predictive Maintenance notwendigen Daten sind beispielsweise Temperaturverläufe, Vibrationen, Stromschwankungen und ähnliche Daten, die über >> Sensoren an den Maschinen ermittelt werden. Die Machine-Learning-Software muss zunächst über einen längeren Zeitraum Daten sammeln, um ein Nutzungsprofil der Maschine zu ermitteln. Anhand dieses Profils kann sie zwischen normalen und anormalen Zuständen unterscheiden. Sobald dieser Trainingsprozess abgeschlossen ist, kann die Software frühzeitig Warnzeichen für Fehler, Verschleiß und Ausfälle erkennen und melden. Rapid Prototyping Ein Oberbegriff für die schnelle Herstellung von Baumustern anhand von Konstruktionsdaten. Dafür werden Verfahren aus der >> additiven Fertigung eingesetzt. Mit Rapid Prototyping können sowohl Modelle als auch funktionsfähige Prototypen hergestellt werden. Sensoren Kleingeräte im >> Internet der Dinge, die Daten und Umweltbedingungen ermitteln, beispielsweise Temperatur, Druck, Helligkeit, Feuchtigkeit, Vibrationen, Stromstärke, Spannung, Klangsignale und vieles mehr. Sie sind üblicherweise über ein >> Gateway vernetzt. Smart Business Oberbegriff für alle datenbasierten Geschäftsmodelle im Umfeld der >> Industrie 4.0 und des >> Internets der Dinge. Das Smart Business entsteht, wenn ein Unternehmen innovative, smarte Produkte und Services in sein Produktportfolio integriert hat und sein Geschäftsmodell auf der Auswertung von >> Smart Data basiert. STUDIE: INDUSTRIE GLOSSAR 49

52 Smart Data Datenbestände, die mit Analysesoftware aus großen Mengen von Rohdaten (>> Big Data) extrahiert wurden und sinnvolle Informationen enthalten. Sie zeichnen sich außer durch einen hohen Informationswert auch durch eine hohe Datenqualität aus, enthalten also beispielsweise weder Dubletten noch Fehler. Der Nutzen von Smart Data liegt beispielsweise in der Entwicklung neuer Geschäftsmodelle durch eine zielgerichtete Analyse. Smart Enterprise Die Bezeichnung für ein Unternehmen mit drei Merkmalen: 1. nutzt es Daten zur Optimierung seiner Geschäftsprozesse, 2. nutzt es ein alle Fachbereiche übergreifendes Wissensmanagement, 3. ermöglicht es die bereichsübergreifende Zusammenarbeit aller Mitarbeiter. Smart Factory Eine Fabrik, die eine weitgehende Selbstorganisation in der Produktion und allen damit verbundenen Geschäftsprozessen ermöglicht. Voraussetzung ist eine >> Automatisierung und >> Digitalisierung mit dem Ziel einer effizienten und anpassungsfähigen Produktion, die zu jedem Zeitpunkt die optimale Wertschöpfung erzielt. Smart Product Ein Produkt, das im Gegensatz zu traditionellen Produkten mit eingebauter Intelligenz und der Fähigkeit zur Vernetzung ausgestattet ist. Dadurch besitzt es digitale Zusatzfunktionen, die seinen direkten Nutzen erhöhen oder bestimmte Services automatisieren, beispielsweise das Nachbestellen von Rohmaterial. Software Services Sammelbegriff für die Abwicklung von Unternehmensfunktionen mithilfe von Software. Zu unterscheiden sind interne Software Services wie Controlling-Dashboards oder >> Predictive Analytics und kundenorientierte Software Services wie Schnittstellen zu >> industriellen Plattformen oder >> Predictive Maintenance. Supply Chain Die Lieferkette eines Unternehmens, in der einfachsten Form die Triade Zulieferer Produzent Abnehmer/Kunde. Bei den meisten Unternehmen ist die Supply Chain allerdings ein komplexes und dynamisches Lieferanten- und Kundennetzwerk. Unternehmen können sich auf verschiedenen Stufen dieser Lieferkette befinden, etwa als Hersteller von Rohmaterial oder Vorprodukten, aber auch als Weiterverarbeiter oder Systemintegrator. 50 STUDIE: INDUSTRIE GLOSSAR

53 V Virtual Reality Unter virtueller Realität (VR) wird die Darstellung einer vollständig computergenerierten, interaktiven virtuellen Umgebung verstanden. Dafür werden häufig sogenannte VR-Brillen benutzt. Dabei handelt es sich um eine Kombination aus geschlossener Brille, geschlossenem Kopfhörer und Mikrofon. Der Träger ist optisch und akustisch von der Umgebung abgeschirmt und nimmt im Idealfall nur noch die virtuelle Realität wahr. Hinzu kommen gelegentlich Datenhandschuhe, die auch ein Greifen in der virtuellen Realität erlauben. Industrielle Anwendungen sind noch selten, doch es gibt erste Versuche mit Flugsimulatoren, virtuellem Training für Arbeitsabläufe und der Konstruktion von virtuellen Prototypen in einer VR-Umgebung. Etwas verbreiteter sind sogenannte Mixed-Reality- Brillen, die virtuelle Elemente in die Anzeige der Umgebung einblenden und beispielsweise Servicetechniker unterstützen sollen. Allerdings sind hier die Übergänge zu AR (>> Augmented Reality) fließend. STUDIE: INDUSTRIE GLOSSAR 51

54 Über uns Wir glauben daran, dass in jedem Unternehmen ein noch besseres steckt. Die Staufen AG ist eine Lean Management-Beratung und Akademie. Seit über 20 Jahren beraten und qualifizieren wir Unternehmen und Mitarbeiter. Weltweit. Unser Ziel ist es, jedes Unternehmen besser zu machen und unsere Kunden voranzubringen. Unser besonderer Ansatz ist es, schnell die richtigen Veränderungen in Gang zu setzten und eine nachhaltige Veränderungskultur zu etablieren. und regelmäßig: Unsere Auszeichnungen 52 STUDIE: INDUSTRIE ÜBER UNS

55 Zahlen. Daten. Fakten. > Jahre Erfahrung verschiedene Lean und Six Sigma Trainings Mio. Umsatz 280 > 500 Mitarbeitende BestPractice-Besuche p. a. > Seminarteilnehmer p. a Sprachen Niederlassungen in 10 Ländern > 70 BestPracticePartner > 90 aktive Trainer und Coaching-Experten ISO 9001 ISO nach AZAV zertifiziert STUDIE: INDUSTRIE 4.0 ÜBER UNS 53

56 54 STUDIE: INDUSTRIE 4.0

57 Studien Alle Studien der Staufen AG finden Sie auch online unter STUDIE: INDUSTRIE

58 Impressum HERAUSGEBER: STAUFEN.AG Beratung.Akademie.Beteiligung Blumenstraße 5 D Köngen BILDNACHWEIS istockphoto / Staufen AG GRAFIKDESIGN

59 ANSPRECHPARTNER ANSPRECHPARTNERIN FÜR MEDIEN Martin Haas CEO Kathrin Negele Marketing Managerin k.negele@staufen.ag HERAUSGEBER STAUFEN.AG Beratung.Akademie.Beteiligung Blumenstraße 5 D Köngen kontakt@staufen.ag IN KOOPERATION MIT STAUFEN.DIGITAL NEONEX GmbH Königsstraße 2 D Stuttgart info@staufen-neonex.de IN JEDEM UNTERNEHMEN STECKT EIN NOCH BESSERES.