65 Prozent der mittelständischen Industrieunternehmen in Deutschland prüfen Ansätze zum Monetarisieren ihrer Produktionsdaten. In 60 Prozent der Betriebe mangelt es allerdings an Konzepten für das Datenmanagement und ebenso vielen fehlt das passende Geschäftsmodell und die interne Expertise. Dies geht aus dem ‚Branchenkompass Manufacturing 2020‘ von Sopra Steria und dem F.A.Z.-Institut hervor. Der industrielle Mittelstand will mehr Kapital aus Maschinendaten sowie Produktions- und Wertschöpfungsdaten schlagen. Nur elf Prozent der Entscheider geben an, Unternehmensdaten nicht systematisch zu analysieren und dies auch nicht zu planen, so die Studie. Insgesamt wurden für die Studie 100 Entscheider aus 100 mittelständischen Unternehmen befragt.
Kleine Unternehmen gehen voran
Bei der Kommerzialisierung gehen vor allem die kleinen Unternehmen voran, so die Studie. Fast drei Viertel (71 Prozent) von ihnen prüfen, wie sich die Daten verwerten lassen. Bei großen Unternehmen gilt dies für gut die Hälfte (54 Prozent), jedes dritte befindet sich in der Planungsphase. Dabei würden die Ansätze vom reinen Handel mit den eigenen Daten über die Optimierung der eigenen Prozesse und Maschinen bis hin zur Entwicklung völlig neuer Produkte wie der Vermietung führen, so die Autoren.
Wertvolle Daten
Die Daten der Industrieunternehmen gelten als besonders wertvoll. Sie dienen der Optimierung von Maschinen und Prozessen und bilden die Grundlage für vernetzte Produktionsanlagen und den Aufbau einer Industrie 4.0. Wie aus der Studie hervorgeht, scheitert eine Monetarisierung der Daten allerdings häufig an der fehlenden internen Expertise. 38 Prozent der Unternehmen im verarbeitenden Gewerbe wollen dringend Kompetenz in der statistischen Datenanalyse aufbauen. Fast jedes zweite kleine oder mittlere Unternehmen kann seinen Bedarf an Datenanalysten jedoch nur teilweise oder gar nicht decken. Das ergeben Zahlen von KfW Research.
Ein modernes Datenmanagement, das den gesamten Lebenszyklus von Daten abdeckt und neben Datenerhebung und Datenschutz auch die Datenqualität im Blick hat, sei so nur schwer umsetzbar, so die Autoren. „Viele Unternehmen, die mit dem Datenmanagement derzeit nicht weiterkommen, werden sich Partner ins Boot holen und auf Plattformen zusammenarbeiten. Notwendig ist dafür jedoch, dass ich meine IT-Infrastruktur so aufstelle, dass Daten und Systeme kompatibel sind“, sagt Kris Steinberg, Head of Strategy Consulting bei Sopra Steria Next.
Ungeeignete Infrastruktur
Bei der IT hapert es jedoch ebenfalls: Jedes zweite Unternehmen (57 Prozent) klagt über eine für datengetriebenes Geschäft ungeeignete IT-Infrastruktur, so der ‚Branchenkompass‘. Im mittelständischen Maschinenbau fehlt es häufig an notwendigen Standards und Schnittstellen, um Maschinendaten zu sammeln, auszuwerten und auf Plattformen zu teilen. Beim Thema Standards hat mittlerweile ein Umbruch eingesetzt: Mit bspw. OPC Unified Architecture existiert eine von mehreren Sammlungen so genannter Machine-to-Machine-Kommunikationsstandard. Sie sollen es Unternehmen erleichtern, Messwerte, Sensordaten, Regelgrößen oder Steueranweisungen zu vereinheitlichen und in Analysesoftware weiterzuverarbeiten. „Die externen Voraussetzungen für datengetriebene Geschäftsmodelle sind im Prinzip vorhanden. Der Knackpunkt bleibt die interne Know-how-Lücke. Diese schließen mittelständische Industrieunternehmen langfristig am besten, indem sie stärker in die Qualifizierung ihrer Ingenieure und IT-Fachkräfte investieren, beide Seiten konsequent in gemischten Teams zusammenarbeiten lassen und im Wettbewerb um Nachwuchs unternehmenskulturelle Veränderungen anstoßen“, sagt Steinberg.