Big Data allein macht noch keine Digitalisierung

Alle sprechen über Digitalisierung. Industrie 4.0 scheint keine Beschreibung der Zukunft zu sein, sondern die Gegenwart. Und während inzwischen Big Data und Industrie 4.0 als Buzzwords von Künstlicher Intelligenz und Industrie 5.0 abgelöst werden, ist es Zeit für eine kurze Reflektion des tatsächlichen Status quo.

Daten gibt es mittlerweile in kaum vorstellbarem Maße im Produktionsumfeld. Aber Daten allein machen noch keine Digitalisierung. Sich zukunftsgerichtet aufzustellen, bedeutet inzwischen, eine Unternehmensstrategie zu verfolgen, welche die tatsächlich entscheidenden Aspekte der Digitalisierung adressieren. Das gilt sowohl für Anlagen- und Maschinenbauer als auch für Produktionsunternehmen. Angebot und Nachfrage müssen Hand in Hand gehen, um Digitalisierung zu ermöglichen.

Das Ziel im Blick

Produktionsunternehmen müssen dafür eine fundierte Analyse vornehmen und ein realistisches Bild des Zielszenarios zeichnen. Kein einfaches Unterfangen, da Digitalisierung nicht nur Technologie bedeutet. In gleichem Atemzug müssen sich Anlagen- und Maschinenbauer auf die neuen Anforderungen ihrer Kunden einstellen. Das fundierte Fachwissen der Unternehmen bietet eine perfekte Grundlage, um kundenorientiert Hilfestellung für die Digitalisierung in der Produktion zu bieten. Daraus ergibt sich für Anlagen- und Maschinenbauer ein digitales Geschäftsmodell, welches umfänglich gedacht auf drei Säulen beruhen kann:

1. Bereitstellung von Maschinen, welche das Sammeln von Daten direkt ermöglichen, oder die Bereitstellung von zusätzlichen Devices, welche die Daten der Maschinen sichtbar machen
2. Bereitstellung von spezifischen Software-Lösungen, die maschinenagnostisch sind und zur Lösung konkreter Probleme in der Produktion beitragen
3. Hilfestellung für die Kunden beim Auf- und Umsetzen einer individuellen Digitalisierungsstrategie durch Beratung

Den entscheidenden Unterschied macht jedoch die Frage, an welchem Punkt der Digitalisierungsgedanke stoppt. Bis vor einigen Jahren war es üblich, Daten zu sammeln und auf Plattformen zur Verfügung zu stellen. Das Ergebnis war eine reine Übersicht – kein zukunftsträchtiger Ansatz.

Heutzutage geht es vielmehr darum, diese Daten zu nutzen, um eine bessere Entscheidungsfindung zu ermöglichen. Dies kann beispielsweise über eine tiefgreifende Analyse und daraus abgeleiteten Handlungsempfehlungen durch einen lernenden Algorithmus geschehen. Oder aber durch Deep-Learning-Lösungen, welche mit Erfahrungswerten von menschlichen Fachexperten so trainiert werden, dass sie einen entscheidenden Unterschied im Produktionsalltag machen können, wie beispielsweise in der optischen Inspektion im Pharmabereich.

Das Vorhandensein und Sichtbarmachen von Daten machen keine mehrwertschaffende Digitalisierung. Das Verständnis von Industrie 4.0 hat sich entscheidend weiterentwickelt – mit einer Menge Potenzial für neue Geschäftsmodelle seitens der Maschinenbauer und für Produktionsoptimierungen der Produktionsunternehmen.

Bildquelle: Viktor Strasse