Nach der Erfindung der Dampfmaschine (erste industrielle Revolution), der Entwicklung der Massenfertigung (zweite industrielle Revolution) und deren Automatisierung (dritte industrielle Revolution) werden nun die durch Vernetzung von Prozessen und Dingen im Überfluss vorhandenen Daten nutzbar gemacht. Unternehmen wie Facebook, Google, Amazon und viele andere haben die Verwertung von Daten zu ihrem Geschäftsmodell gemacht. Doch auch traditionelle Branchen wie Maschinenbau, Tourismus oder der Bankensektor können über datengetriebene Produkte und Services neue Geschäftsfelder erschließen und bestehende optimieren.
Fußabdruck auf Unternehmens-Webseiten; Maschinen und ganze Produktionsstraßen sind vernetzt und liefern über Sensoren Informationen zu ihrem Wartungsstand. Durch systematische Analyse all dieser Daten lassen sich wertvolle Erkenntnisse gewinnen: Sind eventuell auffällige Muster erkennbar, die auf eine Störung oder baldigen Ausfall der Maschine hindeuten? Oder für Marketer: Für welches Produkt interessiert sich der Kunde, und an welchem Punkt seiner Customer Journey steht er momentan? Welche Zusatzinformationen benötigt er für eine Kaufentscheidung?
Beispiele wie diese zeigen: Daten und ihre Analyse werden zunehmend dafür genutzt, zukünftige Entwicklungen vorwegzunehmen und das eigene unternehmerische Handeln darauf auszurichten – Stichwort Predictive Analytics. So können unter anderem sogenannte “Smart Factories” ihre Wartungsprozesse automatisieren (Predictive Maintenance). Unternehmen sind auf Basis der Datenmodelle unter Umständen sogar in der Lage, die Dynamik komplexer wirtschaftlicher Zusammenhänge zu prognostizieren – keine schlechte Ausgangslage in turbulenten Zeiten wie diesen. Sogar die Polizei profitiert von vorausschauenden Datenanalysen: Durch Auswertung historischer Daten lassen sich mit hoher Wahrscheinlichkeit Tatort und -zeitpunkt zukünftiger Verbrechen voraussehen (Predictive Policing).
Auf der Grundlage von Daten lassen sich jedoch nicht nur Prozesse optimieren und zukünftige Ereignisse vorwegnehmen, sondern auch Produkte und Geschäftsmodelle verbessern beziehungsweise neu entwickeln: Wenn beispielsweise ein Betreiber von Windkraftanlagen Sensoren an die Rotorblätter anbringt und die auf diese Weise generierten Daten kontinuierlich sammelt, kann er diese Daten anschließend an den Hersteller zurückverkaufen.
Und auch dieser profitiert von einem solchen “Deal”, denn er kann auf Grundlage der Daten seine Produkte optimieren.
Gerade Industrie 4.0 macht Daten zur zentralen Ressource für die zukünftige Geschäftsentwicklung – allerdings nur, wenn Unternehmen strategisch, organisatorisch und technisch in der Lage sind, mit den wachsenden Datenvolumina wirklich etwas anzufangen. Cloud-Technologien werden als skalierbare Plattform entscheidend dazu beitragen, Daten zu sammeln (Stichwort: Internet der Dinge) und auszuwerten. Wichtigste Voraussetzung hierfür ist eine enge Integration mit existierenden Back-Office Plattformen, um einfachen und effizienten Zugriff auf Unternehmensdaten zu gewährleisten, sowie die problemlose Zusammenarbeit mit den vor allem im IoT-Umfeld explosionsartig zunehmenden Endsystemen verschiedenster Hersteller.
Reibungslos zusammenarbeitende Compute Services sind die Voraussetzung für digitale Geschäftsmodelle und damit für Industrie 4.0 – und das erkennen natürlich auch die Anwender: Immerhin 60 Prozent der 1.200 Technologie-Entscheider in mittleren und großen Unternehmen, die Oracle für die Studie “Cloud: opening up the road to Industry 4.0” befragt hat, waren der Meinung, dass nur ein integrierter Cloud-Ansatz in der Lage ist, das Potenzial von Technologien wie Robotics oder Künstliche Intelligenz zu erschließen.
Der Schlüssel zum Fortschritt liegt wie schon bei den drei vorausgegangenen industriellen Revolutionen darin, durch neue Technologien aus bestehenden, bisher ungenutzten Ressourcen einen Wert zu generieren. Dafür müssen Unternehmen auch nicht gleich zum nächsten Facebook oder Uber werden: In einem ersten Schritt reicht es vollkommen, Daten intelligent zu nutzen und vorhandene Geschäftsmodelle um neue Dimensionen zu erweitern. Neue Potenziale nutzen, um bestehende Kompetenzen zu stärken – so bleiben auch traditionelle Unternehmen wettbewerbsfähig und brauchen die digitale Zukunft nicht zu fürchten.
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