Digitale Transformation Finden Sie Ihr Geschäftsmodell mit Maschinendaten

Autor / Redakteur: Herbert Grab / Simone Käfer

Hat bislang die Qualität und Funktionalität von Maschinen deren Wertschöpfungspotenzial bestimmt, sind vernetzte Systeme die künftigen Treiber. Solche digitalen Ökosysteme eröffnen auch dem Mittelstand neue Potenziale.

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Aus den Daten von Maschinen und Komponenten ergeben sich neue Geschäftsmodelle. Lassen Sie sich von den Beispielen inspierieren.
Aus den Daten von Maschinen und Komponenten ergeben sich neue Geschäftsmodelle. Lassen Sie sich von den Beispielen inspierieren.
(Bild: ©pickup - stock.adobe.com)
  • Aus Maschinendaten entstehen digitale Zwillinge, mit denen sich Leistung und Zustand der Anlagen überwachen und Änderungen vorhersehen lassen.
  • Ein Druckmaschinenhersteller verkauft bereits aus Daten gewonnenes Wissen. Davon profitieren auch seine Kunden.
  • Neben dem den Verkauf der aufbereiteten Daten hat ein Unternehmen noch einen weiteren Nutzen: Es hält die Informationsfäden in der Hand und festigt seine Kontakte zu Kunden und anderen Mitspielern.

Die Zielsetzung hat sich verändert: Zu Beginn der digitalen Revolution ging es vor allem darum, bestehende Funktionen und Prozesse mit digitalen Mitteln zu optimieren. Einzelne Maschinen wurden „intelligenter“, ihre Arbeit dadurch effizienter. Inzwischen befinden wir uns in einer neuen Phase. Sie ist geprägt durch Vernetzung, Stichwort „IoT“. Ihr wesentliches Merkmal ist der Zugriff auf Daten und Maschinen zu jeder Zeit an jedem Ort. Das ermöglicht neuartige Geschäftsmodelle und eröffnet bislang ungeahnte Wertschöpfungshorizonte.

Der Schlüssel dazu ist das perfekte Zusammenspiel der Software zwischen dem Endgerät und dem Backend. So gibt es Systeme, die Daten aus Maschinen oder ganzen industriellen Anlagen während des Betriebs abgreifen. Aus diesen Daten entstehen im Backend virtuelle beziehungsweise digitale Zwillinge der Maschinen vor Ort, anhand derer sich Leistung und Zustand der Anlagen überwachen und Änderungen vorhersehen lassen. Dazu muss das im Hintergrund agierende System große Datenmengen parallel verwalten, analysieren und gegebenenfalls mit verschiedenen Handlungsoptionen bedarfsgerecht für jede einzelne Maschine oder jedes Gerät ausliefern können. Die Herausforderung besteht vor allem darin, die Datenströme zu strukturieren, zu skalieren und softwarebasierte Funktionen aus der Cloud anzubieten.

Benchmarking für den Mittelstand – Beispiele

Auch mittelständische Unternehmen entwickeln innovative Services auf der Basis digitaler Vernetzung. Zum Beispiel der weltweit agierende Druckmaschinenhersteller, der den digitalen Zugriff auf seine Maschinen im Feld zunächst ausschließlich nutzte, um mittels Predictive Maintenance neues Wertschöpfungspotenzial zu erschließen. Mittlerweile hat sich daraus ein zusätzliches, völlig neuartiges Geschäftsmodell ergeben: Die ohnehin von den vernetzten Maschinen gewonnenen Daten werden statistisch ausgewertet und anonymisiert an jeden interessierten Kunden ausgegeben. Daraus lassen sich Benchmarking-Szenarien entwickeln. Etwa: Wie stark sind die Maschinen im Durchschnitt ausgelastet, wie sind die üblichen Rüstzeiten – und wie gut ist mein Unternehmen demgegenüber aufgestellt? Diesen Service lässt sich der Hersteller übrigens schon bezahlen und generiert so mit seinen Maschinendaten bereits nennenswerte Umsätze. Seine Kunden wiederum haben eine Basis, um die eigene Performance im Detail zu bewerten und zu verbessern.

Oder der Hersteller von Windturbinengetrieben, ein etablierter Zulieferer nicht nur für die Windkraftindustrie: Er erfasst Daten aus den Antriebssträngen laufender Windräder und füttert damit virtuelle Zwillinge der Maschinen. Damit lassen sich die Anlagen aus der Ferne überwachen und Änderungen in der Performance analysieren. Der Hersteller kann Wartungsarbeiten genauer terminieren und im Vorfeld feststellen, wann welche Komponente getauscht werden sollte. Und wenn kein Service erforderlich ist, weil die Maschine stabil läuft und nichts ausgetauscht werden muss, kann sich der Wartungsingenieur anderen Aufgaben widmen. Hinzu kommt, dass sich die Lebenszeit der Windturbinengetriebe verlängert, was die Kosten für die Gewinnung von Windenergie senkt. Denn je länger die Maschine läuft, desto höher der Ertrag für ihren Betreiber. Der Getriebehersteller kann diesen Vorteil auch für sich monetarisieren, indem er sich eine Garantieverlängerung vom Kunden bezahlen lässt. Außerdem profitiert er von einem Imagegewinn und kann seine Produkte besser als „High End“ im Markt positionieren und gegebenenfalls höhere Preise durchsetzen. Auch ein nutzenbasiertes Geschäftsmodell ist auf Basis einer solch guten Datenlage realisierbar.

Checkliste

Sieben Schritte zum neuen Wertschöpfungsmodell

WUnternehmen, die mit vernetzten Systemen neue Wertschöpfungsmodelle aufsetzen wollen, sollten die folgenden Schritte beachten:

  • Beziehen Sie IoT- und Vernetzungsspezialisten von Anfang an in die Planungen mit ein.
  • Erfassen und analysieren Sie den Ist-Stand von Maschinen, verfügbaren Daten und Backend.
  • Falls noch nicht geschehen, rüsten Sie Maschinen mit Sensoren und Kommunikationsschnittstellen aus.
  • Erstellen Sie einen digitalen Zwilling jeder Maschine im Backend.
  • Beginnen Sie mit Condition-Based-Monitoring- und Predictive-Maintenance-Szenarien, die das höchste Wertschöpfungs- beziehungsweise Einsparungspotenzial bieten.
  • Erarbeiten Sie gemeinsam mit IoT-Spezialisten und Fachabteilungen weitere sinnvolle Einsatzmöglichkeiten und bringen Sie diese mit der bestehenden Datenlage in Einklang.
  • Entwickeln Sie neue Services und Vermarktungsmodelle.

Mit Rohdaten zum Geschäftsmodell

Auch der Predictive-Maintenance-­Ansatz trägt inzwischen ungeahnte Früchte. Eine Windturbine ist eine ausgesprochen komplexe Maschine, die sich aus Komponenten mehrerer Zulieferer zusammensetzt. Der Getriebehersteller greift für seine Applikation sämtliche verfügbaren Daten ab, speichert, verarbeitet und visualisiert sie. Diese Daten stellt er anderen Zulieferern zur Verfügung. Bislang geschieht das noch nicht gegen Entgelt, aber auch das ist – vor allem für einen Premiumhersteller – durchaus möglich. Denn für die anderen Lieferanten ist dieser datengetriebene Service aus mehreren Gründen interessant: Sie können die Daten mit ihrer Logik in ihre Anwendungen einbinden und müssen nicht selbst vernetzen. Außerdem behalten sie ihr spezifisches IT-Wissen wie die Algorithmen zur Vorhersage im Hause. Sie erhalten lediglich die Rohdaten, die sie für ihre Zwecke benötigen, verarbeiten diese und versorgen ihren Kunden mit den Informationen, die sich daraus ergeben. Der Zulieferer gibt kein Wissen preis, und der Kunde erhält trotzdem seine Ergebnisse.

Neben der direkten Wertschöpfung durch den Verkauf der aufbereiteten Daten zieht der Lieferant noch weiteren Nutzen: Er hält die Informationsfäden in der Hand und festigt seine Kontakte zu Kunden und anderen Mitspielern. Darüber hinaus positioniert er sich als zentrale Anlaufstelle und Pionier im gesamten Ökosystem rund um Windturbinen. Nicht zu vergessen: Mit diesem digitalen Service hat das Unternehmen einen unschätzbaren Wettbewerbsvorteil gegenüber seinen weltweiten Konkurrenten – das hilft ihm letztlich auch, höhere Preise durchzusetzen.

Basis für neue Produkte und Konkurrentenvergleich

„Durch digitale Vernetzung erweitere ich mein Unternehmen bis in die Maschinen hinein, die beim Kunden stehen. Ich überblicke Prozessketten, die sich sonst außerhalb des Unternehmens befinden, kann daran angedockte Services entwickeln und monetarisieren“, führt Stefan Meyer weitere Vorteile an. Er ist Spezialist für IoT und Machine Learning beim Software-Unternehmen Double­slash. Die Maschinen stellen quasi die Verlängerung des digitalen Unternehmens dar. Das damit erschließbare Wertschöpfungspotenzial ist umso höher, je besser die Maschinen in die Prozessketten integriert sind. „Wenn ich das digital mache, dann ist das auf Dauer einfach effizienter und schneller“, fügt Meyer an. „Durch Vernetzung weiß ich immer genau, was los ist. Und mit digitalen Zwillingen kann ich Maschinen, Komponenten und Services sehr genau analysieren und neue Produkte zielgruppengenau entwickeln – oder bestehende optimieren.“

So lässt sich auch das Verhalten einzelner Bauteile tracken. Wenn man beispielsweise ein Kugellager von zwei verschiedenen Zulieferern bezieht, sieht man durch digitales Tracking genau, welches Lager besser performt. Das ist ohne Vernetzung so gut wie nicht feststellbar.

Vor allem im Bereich Predictive Maintenance lassen sich laut Meyer relativ schnell erhebliche Wertschöpfungspotenziale ausheben. „Deshalb beginnen praktisch alle Unternehmen, die mit IoT- und Vernetzungs­szenarien arbeiten, mit Predictive Maintenance“, so Meyer. „Ich kann meine first time fixed rate, also die Quote sofort erfolgreicher Fehlerbehebung, signifikant verbessern. Und wenn ich meine Wartungsintervalle durch eine statusgetriebene Wartung von vier- auf dreimal im Jahr verringere, bedeutet das 25 Prozent Effizienzgewinn beziehungsweise Einsparung.“ Ganz zu schweigen von einem reduzierten, weil exakt am Bedarf orientierten Einsatz an Verbrauchsmaterialien und Ersatzteilen. Und der gesteigerten Kundenzufriedenheit.

* Herbert Grab, Freier Journalist und Autor in Reutlingen Weitere Informationen: doubleSlash Net-Business GmbH in 88046 Friedrichshafen, Tel: +49 (75 41) 7 00 78-0, info@doubleSlash.de

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