Das Internet der Dinge („Internet of Things“, IoT) ist heute allgegenwärtig und beeinflusst die Art und Weise, wie wir arbeiten, reden und uns mit anderen Menschen austauschen.
Auch die Industrie ist und wird durch die Digitalisierung deutlich verändert. So stehen Industrie 4.0 und das industrielle Internet der Dinge (Industrial Internet of Things; IIoT) im Fokus vieler Strategiegespräche in Unternehmen.
Mit IoT gewappnet für die Zukunft
Das industrielle Internet der Dinge ist gekennzeichnet durch Technologien, die für sich allein genommen schon wichtige Innovationen für Unternehmen darstellen. In Kombination haben sie jedoch einen weitreichenden Einfluss darauf, wie Unternehmen
- wachsen,
- neue Geschäftsmodelle entwickeln,
- Erfolge sichern,
- als innovative Vorreiter schon heute von den Vorteilen der digitalen Zukunft profitieren und
- in den kommenden Jahren der Konkurrenz einen Schritt voraus sein können.
Aufgrund dieser Nutzeneffekte schätzt das World Economic Forum (WEF), dass sich die IoT-Investitionen in der produzierenden Industrie von 35 Mrd. US-Dollar im Jahr 2016 innerhalb von nur vier Jahren auf 71 Mrd. US-Dollar verdoppeln werden. Haupttreiber für diese Entwicklung sind technische Innovationen wie Predictive Maintenance, Künstliche Intelligenz, Edge Computing, hybride Clouds, 5G und vieles mehr.
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Vom Datensatz zum neuen Geschäftsmodell
Sensoren sind inzwischen täglicher Begleiter im Privat- und Berufsleben und liefern eine exponentiell wachsende Menge an Daten. „Tatsächlich wurden bis zu 90 Prozent aller Daten in den letzten zwei Jahren erstellt, und dies alles nach einer erheblichen Steigerung der Rechenleistung.“ Besonders in Unternehmen werden in großer Zahl Sensoren an verschiedensten Produktionssystemen angebracht, die Geräten, Bauteilen und Maschinen erlauben, in allen Phasen der Wertschöpfungskette untereinander sowie mit Menschen zu kommunizieren. Das Ziel ist zum Beispiel ein besseres Verständnis von Fertigungsprozessen, um unnötige Stillstandszeiten zu vermeiden und zur Bewertung von Maschinen- und Leistungsdaten oder der Mitarbeiterperformance kein langwieriges händisches Auswerten von Schichtplänen in Kauf nehmen zu müssen.
Darüber hinaus können die von Sensoren aufgenommenen Daten dazu genutzt werden, um durch Künstliche Intelligenz (KI) oder Machine und Deep Learning Muster, Gesetzmäßigkeiten und Trends innerhalb der riesigen Datenmengen zu identifizieren. Weichen beispielsweise die in Echtzeit von Leistungs-, Ultraschall- und Vibrationssensoren aufgenommenen Daten von bekannten Mustern ab, deutet dies auf (ungewünschte) Änderungen im Prozess oder dem Verfahren hin. Im Sinne von Predictive Maintenance ist damit eine proaktive Wartung und Instandhaltung von Anlagen, Maschinen und Prozessen möglich: so kann ein Mitarbeiter mit dem Austausch eines Bauteils beauftragt werden, wenn dieses verschlissen, aber noch nicht defekt ist. Ausfallzeiten können dadurch signifikant reduziert werden. Zudem bietet IoT neue Visualisierungsmöglichkeiten durch Virtual Reality (VR) und Augmented Reality (AR), welche zum Beispiel bei der Auswahl von Ausrüstungsteilen in einem Lagerhaus, der Schulung von Technikern und der Qualitätskontrolle unterstützen. Ein weiterer Vorteil, der sich aus der zunehmenden Datenflut ergibt, ist die Entstehung neuer Geschäftsmodelle, die auf dem Verkauf von Daten basieren und individuelle Kundenbedürfnisse in den Vordergrund stellen. In nicht mal 10 Jahren könnten bis zu 30 Prozent der neuen Einnahmen für Hersteller aus digitalen Einnahmequellen stammen. In der Tat könnten Industrieunternehmen eine 50/50-Aufteilung zwischen dem Verkauf von „Produkten“ und dem Verkauf von „Ergebnissen/Lösungen“ erleben.
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