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23.09.2015

Daten und Software als entscheidender Wettbewerbsfaktor

Im Kern aller industriellen Revolutionen steht die Steigerung der Produktivität von Wertschöpfungssystemen. Während alle bisherigen industriellen Revolutionen – die Mechanisierung, die arbeitsteilige Massenproduktion und die Automatisierung der Produktion – jeweils auf Produktivitätssteigerungen in den Leistungssystemen fokussierten, verfolgt die vierte industrielle Revolution das Ziel, eine integrative Produktivitätssteigerung von Management- und Leistungssystem herbeizuführen und dadurch ebenso die in den vergangenen Jahrzehnten relativ konstant gebliebenen, indirekten Wertschöpfungskosten zu optimieren.

Im Rahmen ihrer Hightech-Strategie adressiert die deutsche Bundesregierung mit dem Zukunftsprojekt Industrie 4.0 die genannten Bestrebungen in Richtung der vierten industriellen Revolution. Innerhalb des Projektes Industrie 4.0 werden derzeit eine Vielzahl an Forschungsvorhaben, technologischen Entwicklungen, Studien und Umsetzungsprojekten rund um die Zukunft der Produktion und Logistik zusammengefasst. Im Zentrum all jener Aktivitäten stehen sogenannte cyber-physische Systeme, welche die virtuelle Datenwelt mit physischen Objekten verknüpfen und durch gegenseitige Vernetzung dazu befähigt werden, Informationen untereinander auszutauschen und auf dieser Basis Entscheidungen dezentral vorzunehmen.

Im Zentrum aller Industrie 4.0-Aktivitäten muss der betriebswirtschaftliche Nutzen stehen

Eine wesentliche Charakteristik aller Industrie 4.0-Bemühungen ist das nutzenzentrierte Vorgehensprinzip, d. h. bei allen Anwendungen rund um Industrie 4.0 gilt es jeweils den ökonomischen Nutzen für den Anwender voran zu stellen und zu adressieren, beispielsweise durch ROI-Betrachtungen. Dies ist ein deutliches Differenzierungskriterium gegenüber der Industrial Internet-Bewegung in den USA, wo oftmals der technologische Selbstzweck (Technology-Push) überwiegt. So werden neue Technologien und deren Einsatzpotenzial in den Vordergrund gestellt und ein quantifiziertes Nutzenpotenzial, beispielweise anhand von Business Cases, häufig vernachlässigt. Als Zwischenfazit lässt sich festhalten, dass dem Zukunftsprojekt Industrie 4.0 die Erkenntnis zu Grunde liegt, dass das Ziel einer signifikanten Produktivitätssteigerung nur durch eine ganzheitliche Perspektive auf die Organisation und deren Lenkung realisiert werden kann. Erst wenn die Aufbau- und Ablaufstrukturen (Auftragsabwicklungsprozesse, Produktionsplanung und -steuerung, direkte Wertschöpfungsprozesse) aufeinander abgestimmt, die unterstützenden IT-Systeme bestmöglich integriert und der jeweilig zielführende Autonomiegrad der Entscheidungssysteme bestimmt wurde, können Weiterentwicklungen bestehender Basistechnologien ihr volles Nutzenpotenzial in der Organisation entfalten.

Daten und deren intelligente Nutzung werden zukünftig zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor
Mit der Erweiterung der Produktivitätsperspektive im Kontext von Industrie 4.0 kommt den Informationstechnologien eine signifikant hohe Bedeutung zu. So wird die Hochautomatisierung der Produktionsanlagen und die effiziente Shop-Floor-Organisation nicht mehr als alleinige Erfolgsfaktoren zur Produktivitätssteigerung gesehen – vielmehr sind es die betriebliche Daten und deren intelligente Nutzung welche zukünftig den entscheidenden Unterschied in den Leistungs- und Kostendimensionen produzierender Unternehmen machen werden. Im Fokus hierbei stehen vor allem solche Informationstechnologien, welche die Generierung, die Verarbeitung, die Auswertung und den Austausch betrieblicher Daten erlauben und damit die Basis für digitalisierte und hochvernetzte Produktionssysteme schaffen. Neben AutoID-Technologien sind dies insbesondere die betrieblichen Anwendungssysteme. Der Integrationsgedanke inner- und überbetrieblicher Daten- und Informationsflüsse verdeutlicht sich insbesondere an den verschiedenen Interoperabilitätsebenen betrieblicher Wertschöpfung. Die Nutzenpotenziale, die aus den Daten und der damit einhergehenden Digitalisierung resultieren, werden überwiegend auf der Funktions-, der Geschäftsprozess- und der Geschäftsmodellebene von Unternehmen realisiert. Betriebliche Daten allein haben noch keinen Nutzen – diese gilt es zunächst durch intelligente Transformation zu Mehrwert-Informationen zu qualifizieren, die Rückschlüsse und Erkenntnisse zur besseren Entscheidungsfindung zulassen und mit Hilfe selbstlernender Systeme Betriebsroutinen bestmöglich unterstützen. Mit Hilfe der betrieblichen Daten sowie deren Analyse und Auswertung lässt sich folglich eine nahezu vollständige Transparenz über die Prozesskette herstellen (Informationen bzgl. Auftragsfortschritt, Materialverfügbarkeiten etc.), die Planungsgenauigkeit in der Produktionsplanung und -steuerung signifikant steigern (Produktionsprognostik), und die Qualität unternehmerischer Entscheidungen anhand simulationsbasierter Assistenzsysteme erhöhen.
Zur Entwicklung und Umsetzung von Entscheidungsunterstützungssystemen dienen Methoden und Modelle der Datenanalytik, welche auf den Anwendungskontext von Produktion und Logistik übertragen werden. Das Vorgehen entspricht hierbei einem 4-Stufen-Konzept, in dem die verschiedenen IT-Systeme unterschiedliche Rollen einnehmen.
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