Solche As-a-Service-Modelle werden weiterhin ganze Industriesektoren von Grund auf verändern. Die Kunden profitieren, weil sie geringere Anschaffungs- und Wartungskosten sowie bessere Planbarkeit haben; der Anbieter hat umso höhere Einnahmen, je zuverlässiger eine Maschine bestimmte Leistungen erbringt. Zudem hat er Zugriff auf die Nutzungsdaten und kann sein Angebot ganz individuell auf die Bedürfnisse des Kunden zuschneiden und das Produkt weiter optimieren.
Auch diese Stufe ist heute bereits vielerorts Realität und Praxis – auch wenn viele Unternehmen noch mit Pilotprojekten und Feldversuchen experimentieren, die jeweiligen Technologien also noch nicht überall in der eigenen Organisation oder für neue Produkte und Dienstleistungen nutzen. Letzteres hat auch damit zu tun, dass die Daten meist noch nicht aus ihren „Silos“ befreit wurden; zudem denken Hersteller häufig noch immer zu stark in Produkten und zu wenig in übergreifenden Lösungen. Aber der Wandel ist angestoßen, die Richtung ist klar, und der geschäftliche Nutzen eindeutig.
Viele sehen die ‚Industrie 4.0‘ mit der zweiten Stufe erreicht – und vergessen dabei, dass die eigentliche Verheißung der Digitalisierung noch aussteht: die Daten zum Aufbau ganz neuer Geschäftsmodelle zu nutzen sowie Abläufe, Produkte und Dienstleistungen mittels Künstlicher Intelligenz wirklich ‚intelligent‘ zu machen. Ein häufig genanntes Stichwort sind in diesem Zusammenhang digitale Plattformen: Sie sind der zentrale Dreh- und Angelpunkt für die Daten aus der Industrie.
Wer seine Maschinen und Produkte an Plattformen anbindet, profitiert von einem vielfältigen Ökosystem aus Lösungen, Diensten und Technologien, die die Veredlung der eigenen Daten erst ermöglichen. Im Wettrennen um die Industrie 4.0 sind Plattformen die entscheidenden Bausteine, denn sie sind die Grundlage neuer digitaler Geschäftsmodelle, die nicht allein auf Effizienzsteigerung vorhandener Prozesse abzielen. Vielmehr geht es darum, aus der Kombination unterschiedlichster Daten ganz neue Zusammenhänge zu erschließen und diese in Lösungen für den Kunden zu vermarkten.
Daten sind auch entscheidend für die weitere Verbesserung der Künstlichen Intelligenz, seien es nun Industrieroboter oder selbstlernende Algorithmen. Machine Learning benötigt möglichst vielen Daten, die intelligenten Maschinen immer autonomere Entscheidungen ermöglichen und sie eine im jeweiligen Kontext gewünschte Handlung ausführen lassen. Dafür sind übrigens weniger die Algorithmen entscheidend: Die Intelligenz einer Maschine hängt vor allem von einer möglichst breiten Datengrundlage ab. Der Algorithmus selber besitzt keinen Wert, die Daten dagegen schon.
Zusammengefasst, bedeutet das: Die Datenrevolution rollt – und die deutsche Industrie kann zu den Gewinnern dieses Umsturzes gehören. Mit hervorragenden Produkten, der einzigartigen Forschungslandschaft und dem neuen ‚digitalen Spirit‘ sind wir für die Zukunft bestens gerüstet. Der Anfang ist bereits gemacht. Jetzt gilt es, die digitalen Geschäftsmodelle von morgen aus den Pilotprojekten in echte Anwendungen zu überführen.
