Veränderte Geschäftsmodelle

Cloud: Voll im Alltag angekommen?

Die Cloud ist vielerorts im Alltag angekommen, doch ihre Potentiale für Innovationen schöpfen noch lange nicht alle Unternehmen aus. Verschiedene Beispiele zeigen, wie die Cloud Geschäftsmodelle verändern kann.

Vielerorts ist die Cloud bereits im Alltag angekommen.

Vielerorts ist die Cloud bereits im Alltag angekommen.

Dass die Cloud für Innovationsthemen so wichtig geworden ist, liegt aus Sicht von KPMG-Partner Michael Niederée daran, dass sie das schnelle Ausprobieren von neuen Dingen ermöglicht. „Im Kontext von Daten, Machine Learning und Künstlicher Intelligenz (KI) gibt es teilweise recht exotische Hardware-Bedarfe. Wenn eine solche Anfrage den IT-Governance-Prozess durchläuft, dauert es in der Regel mehrere Monate – nur um dann vielleicht festzustellen, dass es nicht so funktioniert, wie man sich das vorgestellt hatte“, erklärt Niederée. Bei Strukturen, die Start-ups ähneln, und agileren Entwicklungskonzepten sei Cloud deshalb das Mittel der Wahl. „Wir sehen, dass Cloud Computing zum Standard in der Infrastruktur wird, der einerseits auf Innovationen einzahlt, aber auch in Kern­applikationen weiterbringt“, erklärt Max Hille, Senior Analyst bei den Marktforschern von Crisp Research. Die Public-Cloud-Anbieter seien am weitesten dabei, neue Geschäftsmodelle voranzubringen. „Wir sehen das als Vorbild für modernes Infrastrukturdesign, dem man auch on-premise folgen kann“, so Hille.

Geschäftsmodelle verbinden IoT und Cloud


Teil der neuen, datengetriebenen Geschäftsmodelle sind häufig Internet-of-Things-Plattformen (IoT). Bei solchen Plattformen, wie Lightelligence von Osram, gibt es unterschiedliche Lastspitzen, deshalb eignet sich hier Cloud Computing besonders gut, sagt Max Hille. Das bislang als Glühbirnenhersteller bekannte Unternehmen offeriert auf seiner anbieterübergreifenden Plattform die Aggregation von Gebäudedaten über Sensoren, die Analysen sollen Hinweise für eine optimierte Gebäudesteuerung liefern. Vor allem bei großen IoT-Plattformen sei die mit Cloud verbundene Geo­redundanz wichtig, so der Experte. Auch die hohe Veränderlichkeit einer Plattform, die immer wieder neue Daten, Sensoren und andere Hardware im Zugriff haben muss, spreche für die Cloud. Bei der Einbindung anderer Systeme in solche Plattformen helfen Cloud-Tools wie Docker.

„Cloud-Technologien und -Dienste sind die Basis der Digitalisierung – egal ob als Public Cloud in weltweit verteilten Rechenzentren, als Private Cloud in den Firmen oder als hybride Clouds, die beide Welten miteinander verbinden“, konstatiert Sebastian Seutter, Director Strategy Manufacturing Industries bei Microsoft Deutschland. Der Anbieter hat sich in den letzten Jahren in gemeinsamen Projekten mit Industriekunden tief in die Produktionslandschaft vorgearbeitet, dabei war vielleicht auch die Verbreitung des Betriebssystems Windows auf Industrie-PCs hilfreich. Cloud Computing hält im Zusammenspiel mit IoT-Ansätzen und Edge Computing jedenfalls immer stärkeren Einzug in bisher stark abgeschirmte und sicherheitskritische Fertigungsumgebungen. Dazu will Microsoft mit Anwendungen wie Azure Confidential Computing und Sphere beitragen, die eine Verar­beitung von verschlüsselten Daten in Public-Cloud-Diensten und die Entwicklung von hoch sicheren und vernetzten Mikrocontroller-Geräten ermöglichen. „Verschlüsselte, sensible Daten können etwa für Machine-Learning-Analysen verwendet werden, ohne dass diese für die Verarbeitung entschlüsselt werden müssen“, erklärt Seutter. Die sichere Übertragung und Analyse von Daten sei Teil eines Ansatzes, der den Schutz von Geräten, Identitäten, Apps, Daten sowie der Infrastruktur umfasst. Beim Edge Computing müssen Geräte und Maschinen nicht dauerhaft mit der Cloud verbunden sein, nur bestimmte Daten wandern für übergreifende Analysen in die Cloud.

Als ein Hemmschuh für Cloud-Anwendungen erweisen sich bestehende Richtlinien und Betriebsratsvorgaben, die für On-Premise und eigene Rechenzentren ausgelegt sind. „Da muss man sich neu aufstellen, denn Cloud-Anbieter haben ganz andere Betriebsmodelle. Alte Richtlinien zu Zutritts- oder Brandschutz müssen dafür verändert werden“, sagt Michael Niederée. Problematisch wird es dort, wo man aus Sorge vor der Digitalisierung an diesen alten Konzepten festhält und sie dann für innovative Ansätze regelrecht zur Blockade werden. Klar ist zudem die Entzauberung des Arguments, mit dem die Cloud-Provider ursprünglich einmal angetreten sind: dass die Cloud kostengünstiger sei. Niederée empfiehlt, genau hinzuschauen, weil Cloud Computing nicht immer die günstigere Wahl ist. Cloud-Prinzipien ließen sich auch gut mit Container-Lösungen wie Docker umsetzen, um flexiblel zu skalieren und Betriebskosten zu reduzieren.

„Die Public Cloud ist teils kostenintensiver, aber wenn es darum geht, aktuelle Tools und Services zu nutzen, lohnt es sich, das in Kauf zu nehmen, um bestimmte Geschäftsprozesse digital abbilden zu können“, argumentiert Hille. Er ist überzeugt: „Die Public-Cloud-Anbieter müssen sich jetzt darauf konzentrieren, wie sich traditionelle Anwendungen, etwa im ERP-Umfeld, in die Cloud bringen lassen.“ Hier gebe es eine Innovationslücke. „Grundsätzlich muss die Cloud zur Basis für die gesamte IT werden können – da müssen die Plattformanbieter noch nachziehen, die sich zunächst auf Innovationsthemen konzentriert haben“, so der Experte. Die neue Partnerschaft von VMware und AWS sieht Hille als ein Indiz, dass es in diese Richtung geht. Die Public Cloud werde langfristig den Löwenanteil der Infrastruktur abdecken, prognostiziert Hille.

Mehr Schub für Machine Learning


Besonders wichtig ist die Cloud-Technologie als Treiber für Anwendungen der Künstlichen Intelligenz. „Bei Machine und Deep Learning entstehen die Spitzenlasten dann, wenn ein Modell antrainiert wird, die nötige Rechenpower braucht man nicht durchgehend. Das lässt sich so in der On-Premise-Welt nicht abbilden: Spitzenlasten und verteilte Lasten zu bestimmten Zeitpunkten zur Verfügung zu stellen, ist der wichtigste Treiber“, erläutert Niederée. Ein Bereich, in dem Unternehmen derzeit stark auf KI setzen, sei die Kundenschnittstelle. Spracherkennung soll dabei helfen, die Anliegen der Kunden in Mails oder am Telefon besser zuzuordnen und fundiertere, schnellere Antworten zu geben als bisherige Systeme. KPMG arbeitet hierfür gemeinsam mit Google an einem Portfolio von Branchenlösungen auf Basis der Google-Cloud-Plattform, u.a. für Versicherungen, Gesundheitswesen, Fertigung und Handel. Damit soll KI in Bereiche wie Kundenservice, Vertragsmanagement, Cybersicherheit und Governance gebracht werden.

Der Maschinenbauer Trumpf aus Ditzingen mit über 13.000 Mitarbeitern gehörte zu den ersten der Branche, die Apps für ihre Werkzeugmaschinen entwickelten. Wie in vielen produzierenden Firmen gibt es auch bei Trumpf eine zentrale IT-Abteilung und die IT der Produktbteilungen, z. B. im Bereich Lasertechnik. „Wir setzen die Cloud sowohl im Infrastrukturumfeld als auch in der Produktentwicklung ein. Für uns zahlt die Cloud auf Time to Market ein: Dabei ist die Geschwindigkeit der Treiber, es sind nicht die Kosten“, so Dr. Rüdiger Hein, Leiter IT Operations bei Trumpf. Denn günstiger als On-Premise, wie in der Vergangenheit oft von den Anbietern angepriesen, ist die Cloud in der Regel nicht.

Anforderungen, bei denen Rechenleistungen nur zeitweise für hohe Workloads wie beim Kampagnenmanagement skaliert werden müssen, haben sich in klassischen Infrastructure-as-a-Service-Szenarien für Trumpf zwar eher als Ausnahme erwiesen. Dennoch gibt es gute Gründe für Cloud Computing. „Wir brauchen schnell Storage, Compute- oder komplexere Cloud-Native-Services wie KI. Die Geschwindigkeit, mit der das in der Cloud möglich ist, bekommen wir mit einem herkömmlichen Rechenzentrum nicht abgebildet“, so Hein. Immer wieder werde heiß diskutiert, ob man etwas in der Cloud oder On-Premise löst, auch deshalb setzt man auf eine hybride Architektur. „Die Cloud werden wir künftig so nahtlos in unsere Rechenzentren integrieren, dass die Anwender nicht merken, wo sie unterwegs sind. Wegen der größeren Flexibilität und Performance gilt aber: Cloud first“, erklärt Hein. Dabei spielt auch die Sicherheit eine Rolle: Ganz klar hätten die großen Anbieter, die in Cloud Security investieren und entsprechend zertifiziert sind, bei der Sicherheit die Nase vorn.

Auch beim Thema IoT-Plattformen gehörte Trumpf zu den frühen Vorreitern. Mit der Tochter Axoom baute man eine branchenübergreifende Plattform auf, die man auch für die eigenen Produkte nutzt. So werden über Axoom mit Opt-in-Zustimmung der Kunden die Daten der Maschinen im Betrieb gezogen, aggregiert, analysiert und in Cloud-Anwendungen in Form von Dashboards verarbeitet. „Die Cloud nutzen wir als Plattform, um unseren Kunden Informationen über ihren Maschinenpark zur Verfügung zu stellen. Ohne Cloud wäre das kompliziert und nur mit einer aufwendigen Integration im Rechenzentrum des Kunden realisierbar – oder indem wir den Kunden in unsere Infrastruktur integrieren“, berichtet Hein. Auch die Konfiguration von Maschinen erfolgt cloud-basiert.

Immer wichtiger wird in diesem Zusammenhang der Einsatz von Anwendungen der Künstlichen Intelligenz, die in Cloud-Szenarien zur Verfügung stehen, meint der Trumpf-Experte. Mögliche Anwendungsfälle könnten die Bilderkennung und -verarbeitung sowie die Geräuscherkennung sein. Etwa, indem Kunden ihr Werkstück unter eine Kamera halten, um so das passende Werkzeugprogramm zu finden. Anhand einer Geräuschanalyse lässt sich erkennen, ob ein Werkzeug in näherer Zukunft verschleißt, sodass noch vor dem Ausfall das Teil nachbestellt und ausgetauscht werden kann.

Dies ist ein Artikel aus unserer Print-Ausgabe 4/2019. Bestellen Sie ein kostenfreies Probe-Abo.

Es zeichnet sich ein Trend ab, dass gerade Maschinenbauer künftig nicht mehr nur ihre Maschinen selbst, sondern den Herstellungsprozess verkaufen könnten. So hat man sich bei Heidelberger Druckmaschinen vorgenommen, das bedruckte Blatt zu verkaufen. Auch Trumpf orientiert sich in diese Richtung. Ein Hadoop-basierter Data Lake in ­einer Public-Cloud-Infrastruktur sammelt bereits Daten aus SAP und dem Serviceinformationssystem. Damit realisiert das Unternehmen die „digitale Maschinenakte“ als einen wesentlichen Anwendungsfall. In einer nächsten Ausbaustufe werden diese Daten mit Maschinendaten abgeglichen, um daraus vorausschauende Analysen für Vertrieb und technischen Kundenservice zu generieren. „Wir beschäftigen uns natürlich damit, ob und wie man auf der Basis von Daten, die man sammelt, aggregiert und analysiert, Nutzen und neue Geschäftsmodelle generieren kann“, sagt Hein. In den nächsten fünf Jahren werde man noch mehr Klarheit bekommen, unter welchen Voraussetzungen solche Geschäftsmodelle funktionieren. Doch Hein ist sicher: „Die Veredelung von Daten aus den Maschinen werden wir über kurz oder lang monetarisieren können.“ Man positioniert sich klar für die Plattformökonomie.

Multi-Cloud ist die Basis


Dabei setzt Trumpf auf eine Multi-Cloud-Umgebung aus Angeboten großer Player. Zwar lässt sich ein nativer Cloud-Ansatz oft relativ einfach implementieren, doch die alten Infrastrukturen im Backbone machen mehr Arbeit, meint der Cloud-Verantwortliche: „Alle Systeme müssen mit der Cloud verbunden sein, damit in einer hybriden Umgebung alle Systeme kommunizieren können. Das ist ein Punkt, der technologisch herausfordernd ist.“ Dennoch lohne sich der Aufwand. Es brauche jedoch ein Governance-Modell, zudem sollte das Nutzungsmodell kostenoptimiert werden, weil das Nutzungsverhalten in der Cloud ein komplett anderes ist als innerhalb von On-Premise-Szenarien. Cloud-Automation sieht Rüdiger Hein als wichtigen Anwendungsbereich. „Solange man nativ in der Cloud entwickelt, kann man per se deren Automatisierungsmechanismen wie Konfigurations- und Versionsmanagement nutzen“, so Hein. Nicht zuletzt könne man auch bei der Migration bestehender Systeme in die Cloud Automatisierung nutzen.

 

Cloud-Automation

„Analysten schätzen, dass 60 bis 70 Prozent der IT-Kosten großer Unternehmen heute Wartungskosten sind. Durch Nutzung von Cloud-Services lassen sich diese Kosten nachweislich deutlich reduzieren“, sagt Gerhard Schlabschi, Director Technology und Cloud Computing bei Oracle. Potential gibt es hier vor allem für den Umgang mit überalterten Anwendungslandschaften. Der Experte ist sich sicher: Herkömmliche Rechenzentren sind keine tragfähige Plattform für die notwendigen Innovationen der Zukunft. Doch viele Unternehmen sehen es als Hürde, ihre alte Infrastruktur und Systeme in die Cloud zu bringen. Anders als die Cloud der ersten Generation, die im Wesentlichen virtualisierte IaaS-Umgebungen umfasst, soll die Second-Generation-Cloud den Umzug existierender IT-Landschaften ohne große Veränderung ermöglichen, sagt Schlabschi. Dann könnte sich die aufwendige Auseinandersetzung mit Altsystemen verringern und Platz für mehr Innovationskraft in der IT-Abteilung entstehen.

 

Das können Cloud Robotics

Auch für den Bereich der kooperierenden Roboter (Cobots) rückt die Cloud immer stärker in den Vordergrund. Große Player wie Google und Microsoft arbeiten derzeit daran, die neuen Leichtbauroboter, die direkt mit dem Menschen zusammenarbeiten, besser programmier- und einsetzbar zu machen. Cloud Robotics wird im Zusammenspiel mit Künstlicher Intelligenz die zunehmend einfache Steuerbarkeit von Cobots in Fabriken vorantreiben, glauben Robotik-Experten. Google will in 2019 die Cloud Robotics Platform für Entwickler vorstellen, auf der neue Services für Robotics und KI die flexible Automatisierung in dynamischen Umfeldern unterstützen sollen – darunter Kartografie, räumliche und Objektintelligenz. Die ersten Beispiele drehen sich um die Logistik, in der immer mehr autonome Transportsysteme zum Einsatz kommen. Microsoft wird einer Ankündigung zufolge eine experimentelle Version des Frameworks Robot Operating System (ROS) aus der Open-Source-Welt für Windows 10 IoT Enterprise vorstellen.


Bildquelle: Getty Images/iStock

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