Gartner zu IoT-Digitalisierungsstrategien Nur individuelle Geschäftsmodelle führen zum Ziel

Für die Digitalisierungsstrategien der Unternehmen sind Industrie 4.0 und IoT ein wichtiges Thema. Denn Daten werden als „Rohstoff der Zukunft“ betrachtet und es gilt, etwas aus ihnen zu machen, um dieses Versprechen in greifbare Resultate umzuwandeln.

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Die Zahlen sind sattsam bekannt: Bis 2020 sollen laut Gartner etwa 20 Milliarden vernetzte „Dinge“ auf der Welt vorhanden sein, also mehrere pro Erdenbürger. Läuft alles wie von den Technologiespezialisten geplant, werden sie unaufhörlich Daten produzieren, die nur darauf warten, dass die in ihnen schlummernden Informationen genutzt werden – bis zudem dem Punkt, dass Dinge autonom miteinander kommunizieren und Entscheidungen treffen.

Doch wie können Unternehmen die zu erwartenden Datenmassen für sich nutzen? Die wichtigste Feststellung in diesem Zusammenhang lautet: Dafür gibt es keine Patentrezepte. „Jedes Unternehmen muss für sich selbst ein passendes Business-Model entwickeln“, erklärt Alexander Höppe, Research Director Gartner, anlässlich einer Informationsveranstaltung des Marktforschungsinstituts in München.

Fünf grundsätzliche Modelle kommen dafür laut Gartner in Frage:

• Die Überwachung und Optimierung eigener Assets bis hin zur vorbeugenden Wartung,

• das Aggregieren und der Vertrieb von Daten inklusive des Einsatzes von Daten, um andere Güter und Services besser an den Mann zu bringen,

• die kontinuierliche Ausstattung von vernetzten Dingen mit neuen Inhalten oder Upgrades, zum Beispiel mit dem Ziel, das Kundenerlebnis zu verbessern,

• die Umwandlung von Produkten in Dienste mit der Konsequenz, dass Kunden für Resultate statt Produkte zahlen sowie

• Remote Management bis hin zur Steuerung aus dem Hintergrund.

Neue Wettbewerber im eigenen Markt

Weiter ist zu berücksichtigen, dass das IoT die bisherige Wettbewerbslandschaft gründlich durcheinander wirbeln kann. So können aus ehemaligen Lieferanten oder Kunden plötzlich Wettbewerber im eigenen Markt werden, völlig neue Player können auftauchen und auch das eigene Unternehmen kann sich plötzlich vollkommen andere Marktsegmente erobern.

„Es gilt, Bereiche zu finden, in denen bisher noch nicht entdeckte Möglichkeiten schlummern – wir nennen das Business-Moment“, sagte Höppe und belegte das mit einem Beispiel: Einem Hersteller von Ventilen gelang es beispielsweise, seinen Produktionsprozess, unter anderem durch den Einsatz von Augmented Reality und neuartigen analytischen Algorithmen, so gut zu überwachen, dass er nun nicht mehr nur Ventile herstellt, sondern auch andere Hersteller dazu berät, wie sich Ventile besser produzieren lassen. Er hat sich also durch die Nutzung seines Spezialwissens ein neues, hochwertigeres Umsatzsegment erschlossen.

Das bedeutet die Digitalisierung einer komplexen Wertschöpfungskette. Sie gestaltet interne und externe Faktoren neu und bezieht Menschen, Dinge, Infrastruktur und Services mit ein. Erfolgreiche IoT-/Industrie-4.0-Projekte müssen deswegen alle Bereiche geschäftlichen Handelns im Auge behalten. Dabei gibt es einige Bereiche, die sehr gern vergessen werden. „Häufig wird das Thema Beschaffung bei der Umsetzung solcher Projekte unterschätzt“, meint Höppe. Dabei sei gerade die Umgestaltung der Beziehungen zu Lieferanten oft ein kniffliges Problem.

Denn das Charakteristische an Industrie-4.0-Projekten ist, dass sich Wertschöpfungsketten über die Grenzen des eigenen Unternehmens ausdehnen und damit vollkommen neue Kooperationsstrukturen erforderlich machen. Die Menge der an einem Geschäftsprozess Beteiligten, die natürlich sämtlich auch daran verdienen wollen, kann stark ansteigen. Das wirft das Thema der Verteilung der erwirtschafteten Profite, aber auch der rechtlichen Verantwortung gegenüber Endkunden und Dritten auf.

Wem gehören die Daten?

Dieses Thema ist eng verknüpft mit einer anderen Problemzone bei der Umsetzung von IoT-Vorhaben: Wem gehören die Daten eigentlich und wie sieht ihr rechtskonformer Einsatz aus? Hier gelten in Europa in Zukunft weit striktere Regeln als in vielen anderen Weltgegenden, zum Beispiel müssen die Eigentümer von Daten jeden Gebrauch der Daten durch Dritte gesondert genehmigen. Sie können Auskunft über alle über sie gespeicherten Daten verlangen und auch, dass diese gelöscht werden – selbst wenn sie inzwischen mehrmals weiterverkauft wurden. Verstöße gegen die Regeln werden mit kräftigen Geldbußen geahndet. „In Europa wird einiges nicht gehen, was möglicherweise in anderen Regionen möglich ist“, sagte Axel Jacobs, Vice President und Executive Partner von Gartner, diesbezüglich.

Auch technisch stehen den kooperativen Modellen einige Hürden im Weg – so fehlt es an einer übergreifenden Standardisierung. Zwar werkeln viele Gruppen und Gremien daran, Normen zu schaffen, doch steht wie häufig beim Entstehen einer neuen Industrie gelegentlich das Interesse einer einzelnen Branche oder gar eines einzelnen Herstellers im Mittelpunkt. „Es kommt nun darauf an, Durchgängigkeit zwischen unterschiedlichen Standards zu schaffen“, sagt Höppe – erste Bemühungen in diese Richtung gebe es bereits, allerdings seien sie noch nicht abgeschlossen. Vorläufig bleibt also nur, die Thematik frühzeitig mit möglichen Kooperationspartnern zu diskutieren.

Internes Fachwissen nutzen

Wichtig ist auch, woher die Datenanalysten kommen sollen, die aus den Datenfluten die Erkenntnisse generieren. Hier rät Gartner, sich nicht nur auf Uniabsolventen der bisher sehr wenigen Studiengänge zu verlassen, sondern auch die eigenen Mitarbeiter im Auge zu behalten – oft ist es gerade das vertiefte Fachwissen, das den Mitarbeitern dazu verhilft, mit einer zusätzlichen analytischen Ausbildung neue Ideen auszubrüten. Als Herausforderung dürfte es sich, so Höppe, auch gelegentlich erweisen, die nötigen Veränderungen bei den etablierten Mitarbeitern anzustoßen: „Schließlich werden hier Prozesse, die manchmal die Mitarbeiter selbst mit entwickelt und die bisher vielleicht gut funktioniert haben, durch Industrie 4.0 von Grund auf verändert.“

Natürlich gibt es trotz aller Individualität prototypische Anwendungsfälle für jede Industrie, die dort besonders wahrscheinlich oder sinnvoll sind, sofern man sie ausreichend an die individuellen Gegebenheiten anpasst. Einige Beispiele:

• Produzierende Industrie: Automatisierung, Bestandserfassung, Herstellung von Gegenständen, Management der Assets

• Versorger: Smart Meters, automatische Rechnungserstellung, Energiemanagement

• Gesundheit: Patientenüberwachung aus dem Hintergrund, Visualisierung, Lokalisierung von Gegenständen

• Versicherungen: Feuerschutz, Sicherheitssysteme, Überflutungssensoren, Risikoeinschätzung des Fahrverhaltens

• Einzelhandel: Echtzeitbepreisung, Diebstahls- und Betrugsschutz

• Endverbraucher: Smart Home, intelligente Geräte, Energiemanagement

• Verwaltung: Drohnen, intelligente Abfallbehälter, Verkehrsüberwachung, Überwachung der Umweltverschmutzung

Umgesetzt werden sollten die Ideen Schritt für Schritt: Beginnend mit kleineren Pilotprojekten, die modular aufgebaut sind. Dabei sollte man darauf achten, dass die verwendeten Produkte und Methoden sich eventuell in späteren IoT-Projekten weiter verwenden lassen, um nicht Doppelarbeit zu leisten und den Überblick zu verlieren. Dann entsteht auf die Dauer ein Baukasten, der den späteren Aufbau neuer Services und Referenzmodelle erheblich vereinfacht.

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