Studie Deutscher Industrie 4.0 Index 2018

IN
DUS
TRIE
4.0
DEUTSCHER INDUSTRIE 4.0 INDEX 2018
Eine Studie der Staufen AG und der Staufen Digital Neonex GmbH

Inhalt
1
02 EDITORIAL
04 ÜBER DIE STUDIE
2
3
06 DIE ERGEBNISSE
10 4.1 Erfahrungen mit Smart-Factory-Projekten nehmen rasant zu
14 4.2 Smart Business steht erst am Anfang
18 4.3 Noch sind konservative Motive die Treiber
20 4.4 Industrie 4.0 erfüllt Erwartungen
24 4.5 Technologische Vision vs. ökonomische Realität
26 4.6 Big Data wird zum Qualitätsmanager
30 4.7 Plattformen mit erheblichem Zukunftspotenzial
34 4.8 Predictive Maintenance bleibt hinter den Möglichkeiten
36 4.9 Losgröße 1 ist bereits Realität
38 4.10 Die jeweils eigene Branche schürt die Disruptionsängste
40 4.11 Innovation wird von den Menschen getrieben
4
42 FAZIT
44 GLOSSAR INDUSTRIE 4.0
5

1
Editorial
Liebe Leserinnen und Leser,
Ein guter Index ist wie ein guter Wein – er reift mit dem Alter.
Das gilt auch für den „Deutschen Industrie 4.0 Index“, der nun
bereits das fünfte Jahr in Folge ermittelt wurde und somit viele
interessante Zeitreihen liefert. Sie machen die enorme
Dynamik der digitalen Transformation konkret sichtbar.
Ergänzt durch die zahlreichen Statements aus den im Laufe
der Jahre fast 1.500 für den Index befragten Unternehmen,
für die ich mich an dieser Stelle einmal ausdrücklich bedanken
möchte, ist aus der Studie mittlerweile ein spannendes Abbild
der jüngsten „Wirtschaftsgeschichte“ geworden.
Dem einen oder anderen mag das angesichts eines Zeitraumes
von bisher 48 Monaten vielleicht eine Nummer zu groß sein.
Doch hier lohnt ein Blick zurück auf unsere Analyse der Studienergebnisse
anno 2014:
»„Die deutliche Mehrheit der Unternehmen verharrt in einer
passiven Schockstarre oder staunt fasziniert,
wie Konkurrenten selbstbewusst nach vorn preschen.“
2 STUDIE: INDUSTRIE 4.0 2018 EDITORIAL

Aus der Sicht von heute ergänze ich da gedanklich entweder
positiv „Es war einmal“ oder negativ „Und wenn sie nicht
gestorben sind, dann staunen sie noch heute“.
Wenn ich Sie noch immer nicht davon überzeugt habe, in welch
epochaler und rasend schneller Phase der Veränderung wir
uns gerade befinden, ermitteln Sie doch einmal Ihren „Privat
4.0 Index“. Mögliche Fragen: Wann haben Sie zuletzt einen
Urlaub im Reisebüro gebucht? Lesen Sie noch eine gedruckte
Tageszeitung? Läuft Ihre Lieblings-Serie in der ARD oder bei
Netflix? Laden Sie Freunde in ein Restaurant ein, das im Netz
mit weniger als 4 Sternchen bewertet wird?
Klar, wie bei den Unternehmen gibt es auch im Privaten digitale
Pioniere und analoge Nostalgiker. Darüber, dass das nächste
Kapitel deutscher Industriegeschichte allerdings von Begriffen
wie Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Predictive
Analytics geprägt sein wird, herrscht unter den Teilnehmern
des „Deutschen Industrie 4.0 Index 2018“ große Einigkeit.
«
Martin Haas
CEO
STAUFEN.AG

2
Über
die Studie
4 STUDIE: INDUSTRIE 4.0 2018 ÜBER DIE STUDIE

HINTERGRUND
UND
RAHMEN
DER STUDIE
Für den „Deutschen Industrie 4.0 Index 2018“ befragte die Unternehmensberatung
Staufen AG zusammen mit der Staufen Digital
Neonex GmbH insgesamt 450 Unternehmen in Deutschland zum
Thema Industrie 4.0.
Die Befragung erfolgte zur Jahresmitte 2018. Gut zwei Drittel der
befragten Unternehmen entstammen dem Maschinen- und Anlagenbau,
der Elektro- und der Automobilindustrie.

3
Die
Ergebnisse
6 STUDIE: INDUSTRIE 4.0 2018 DIE ERGEBNISSE

DIE ERGEBNISSE
IM ÜBERBLICK
Die digitale Transformation ist 2018 in Deutschlands Industriebetrieben
angekommen. Auch wenn der konsequente Smart-
Factory-Ansatz bisher lediglich von einigen Vorreitern verwirklicht
wurde, hat erstmals seit der Erhebung des „Deutschen Industrie
4.0 Index“ die Mehrheit aller befragten Unternehmen praktische
Erfahrungen mit Industrie 4.0 vorzuweisen. Weitere Betriebe stehen
kurz davor, in den operativen Einsatz einzutreten. Nicht einmal
jedes zehnte Unternehmen verweigert sich noch dem Trend.
Das zeigt sich auch an der Entwicklung des Index: Seit 2014 hat
er von 16 Punkten kontinuierlich bis heute auf 42 Punkte zugelegt.
Der Industrie-4.0-Index steigt langsamer als in den Vorjahren
16 30 35 41 42
2014
2015
2016
2017
2018

Betrachtet nach Branchen steht die Elektroindustrie dabei mit 49
Punkten an der Spitze, gefolgt von der Automobilindustrie mit
46 und dem Maschinen- und Anlagenbau mit 45 Punkten. Bisher
liegt der Fokus aber noch ganz klar im eigenen Haus. Während
Produktionstechnik und langsam auch indirekte Bereiche von der
digitalen Transformation erfasst werden, kommt die neue Produktwelt
noch zögerlich in Fahrt. Nur knapp ein Viertel der Unternehmen
hat bereits Industrie-4.0-Anwendungen im Leistungsportfolio.
Entsprechend erreicht der 2018 erstmals erhobene
Smart Business Index der Staufen AG mit 35 Punkten einen deutlich
geringeren Wert als der Industrie-4.0-Index. Doch es zeichnet
sich Bewegung ab. Fast ein Drittel der Betriebe entwickelt gerade
Produkte mit digitalem Mehrwert, einige weitere testen bereits
beim Kunden. Ganz am Anfang steht dagegen noch die Suche
nach neuen Geschäftsmodellen.
Das Gefälle zwischen eigener Produktionstechnik und kundenseitigen
Angeboten wird auch in den Motiven der Unternehmen
deutlich. Dort liegt der Blick vorwiegend noch auf den eigenen
Produktionshallen: Die Effizienz soll gesteigert werden, mehr
Transparenz in den Abläufen wird verfolgt. Die wirklich revolutionären
Möglichkeiten der neuen Technologien werden erst langsam
zum Motor unternehmerischen Handelns. Das mag nicht zuletzt
an der aktuell hervorragenden wirtschaftlichen Verfassung
der deutschen Industrie liegen. Die Auftragsbücher sind weiterhin
prall gefüllt, daher konzentrieren sich die Betriebe darauf, das
Bestehende zu optimieren. Für tiefgreifende Neuansätze bleiben
2018 nur wenige Ressourcen. Sieben von zehn Unternehmen geben
an, dass sie vor allem fehlende Kapazitäten an der Verfolgung
von Industrie-4.0-Zielen gehindert haben.
Die Branchen im Vergleich
Maschinen- und Anlagenbau
Elektroindustrie
Automobilindustrie
45 49
46
8 STUDIE: INDUSTRIE 4.0 2018 DIE ERGEBNISSE

„Digitalisierung wird zur großen Chance für viele Unternehmen.
Die Herausforderung dabei wird sein, das Richtige zu
digitalisieren und Industrie 4.0 nicht nur als ‚Vorzeige-Objekt‘,
sondern als Instrument zur Optimierung zu nutzen.“
Daniela Schäffer, Murrelektronik GmbH
Dennoch, die digitale Transformation ist eine Success Story. Fast
zwei Drittel der Betriebe haben hier Erfolge zu verzeichnen. Maßgeblich
verdanken sie das dem gezielten Aufbau von Kompetenzen.
Die alte unternehmerische Weisheit, dass in das Personal
investierte Geld sich allemal rentiert, trifft also auch im Industrie-4.0-Zeitalter
zu. Woran es allerdings noch etwas mangelt, ist
die durchgehende Überzeugung bei den Mitarbeitern. Vor allem
die Angst, durch neue Technologien vom eigenen Arbeitsplatz
verdrängt zu werden, dürfte bei vielen Beschäftigten für Skepsis
sorgen. Hier sind Führungskräfte gefragt, die begeistert vorangehen
und die Bedürfnisse ihrer Mitarbeiter sowie deren Wissen
und Ideen ernst nehmen. Denn darin sind sich fast alle Befragten
einig: Industrie 4.0 entsteht weniger in den Maschinen als vielmehr
in den Köpfen. Dabei entwickelt sich ein harter Wettbewerb,
der bestehende Industrien revolutionieren könnte. Die Angst vor
der Disruption beschäftigt die Unternehmen mehr als je zuvor,
und den Angriff erwarten die meisten nicht aus der agilen Softwarebranche,
sondern aus den eigenen Reihen.
Was konkrete Technologien angeht, so liegt das Hauptaugenmerk
vor allem auf datengetriebenen Anwendungen, um Produktionsprozesse
zu überwachen oder zu verbessern. Die ersten Erfahrungen
sind positiv, doch viele Unternehmen glauben, dass Konzepte
wie Predictive Maintenance derzeit noch weit hinter ihren
Möglichkeiten zurückbleiben. Insgesamt sind die deutschen Betriebe
technologisch breit aufgestellt. Das Engagement, mit dem
verschiedene neue Technologien verfolgt werden, ist lediglich
graduell abgestuft. Eher geringe Bedeutung hat derzeit noch die
Plattformökonomie. Da hier allerdings ein großer Anteil auf Vertriebskanäle
entfällt, erstaunt das relativ geringe Interesse beim
derzeitigen Auftragsboom wenig. Wer am Rande der Kapazität arbeitet,
legt selten große Anstrengungen in die Akquise.
Das wird allerdings nicht so bleiben, denn schon für die nahe Zukunft
prognostizieren die Betriebe für industrielle Internetplattformen
einen gewaltigen Bedeutungszuwachs. Noch schneller
wird die Relevanz beim Thema künstliche Intelligenz zulegen,
so die Erwartung der Unternehmen. Dem weiteren Anstieg des
„Deutschen Industrie 4.0 Index“ steht also nichts im Wege.

4.1
Erfahrungen mit
Smart-Factory-Projekten
nehmen rasant zu
Der Megatrend Industrie 4.0 hält auch 2018 seinen Kurs. Die Unternehmen
treten zunehmend aus der strategischen Planungsphase
in den tatsächlichen Einsatz der neuen Technologien. Schon
43 Prozent der Betriebe gewinnen in operativen Einzelprojekten
wichtige Erfahrungen mit der digitalen Transformation, noch einmal
10 Prozentpunkte mehr als im Vorjahr. Entsprechend stark ist
die Zahl derjenigen, die noch beobachten und analysieren, fast im
gleichen Maß von 33 auf 24 Prozent gesunken.
Stabil ist der Anteil der Unternehmen in der Planungs- und Testphase,
der sich mit 8 Prozent nicht wesentlich verändert hat. Diejenigen,
die sich Industrie 4.0 komplett verweigern, entwickeln
sich zu einer deutlichen Minderheit. In nur einem Jahr sank ihr
Anteil von 15 auf 9 Prozent. Am anderen Ende des Spektrums
stagniert die Entwicklung derzeit leicht. Umfassend durchdrungen
hat die digitale Transformation weiterhin noch nicht einmal
jedes zehnte Unternehmen. Doch auch hier gibt es leichte Fortschritte
im Vergleich zu 2017. Erstaunlich ist dieser vergleichsweise
langsame Anstieg jedoch nicht, denn Industrie 4.0 entsteht in
den seltensten Fällen auf der grünen Wiese. Betriebe werden ihre
Produktionstechnik im Regelfall Stück für Stück anpassen, schon
allein aus Kostengründen.
Auffällig im Branchenvergleich ist vor allem der große Durchdringungsgrad
ganzheitlicher Industrie-4.0-Konzepte in der Automobilindustrie.
Fast ein Fünftel der Betriebe verzeichnet eine
umfassende operative Umsetzung. Vermutlich fällt es der seit
Jahrzehnten auf homogene Prozesse und störungsfreien Supply
Chains ausgerichteten Automobilindustrie vergleichsweise
leicht, durchgängige Industrie-4.0-Ansätze zu implementieren.
Diese Interpretation stützt auch der recht geringe Wert des Maschinen-
und Anlagebaus von 4 Prozent in dieser Kategorie. Im
Gegensatz zur Massenproduktion in der Automotive-Branche ist
diese Industrie weit mehr auf die Erfüllung individueller Kundenanforderungen
ausgerichtet. Entsprechend komplex sind auch
die Herausforderungen, wenn es darum geht, die eigene Produktionstechnik
auf ein neues Niveau zu heben. Der hohe Anteil
von Unternehmen in der Entwicklungsphase operativer Einzelprojekte
mit Industrie-4.0-Fokus legt jedoch nahe, dass auch
der Maschinen- und Anlagenbau zügig in Richtung Smart Factory
voranschreitet. Ganz ähnlich verhält es sich in der Elektroindustrie,
die beim umfassenden Einsatz von Industrie 4.0 sogar schon
ein Stück weiter ist.
10 STUDIE: INDUSTRIE 4.0 2018 DIE ERGEBNISSE

Industrie 4.0 / Digitalisierung ist nach wie vor das Topthema.
Wie weit ist Ihr Unternehmen auf dem Weg zur „Smart Factory”?
Vergleich nach Befragungsjahr
2018
2016
2014
Wir haben uns noch nicht konkret
damit beschäftigt.
9 %
15 %
34 %
Das Thema befindet sich bei uns in der
Beobachtungs- und Analysephase.
24 %
33 %
39 %
Das Thema befindet sich bei uns in der
Planungs- und Testphase.
8 %
6 %
9 %
Wir verfolgen operative Einzelprojekte
in Sachen Industrie 4.0.
14 %
33 %
43 %
Industrie 4.0 wird bei uns umfassend
operativ umgesetzt.
9 %
7 %
1 %
7 %
Keine Antwort
3 %
6 %
0 % 10 %
20 %
30 % 40 % 50 %
60 %

Industrie 4.0 / Digitalisierung ist nach wie vor das Topthema.
Wie weit ist Ihr Unternehmen auf dem Weg zur „Smart Factory”?
Vergleich nach Branchen
Maschinen- und Anlagenbau
Elektroindustrie
Automobilindustrie
Wir haben uns noch nicht konkret
damit beschäftigt.
3 %
7 %
9 %
Das Thema befindet sich bei uns in der
Beobachtungs- und Analysephase.
26 %
23 %
26 %
Das Thema befindet sich bei uns in der
Planungs- und Testphase.
4 %
11 %
16 %
Wir verfolgen operative Einzelprojekte
in Sachen Industrie 4.0.
30 %
52 %
55 %
Industrie 4.0 wird bei uns umfassend
operativ umgesetzt.
4 %
9 %
18 %
keine Antwort.
0 %
0 %
7 %
0 % 10 %
20 %
30 % 40 % 50 %
60 %
12 STUDIE: INDUSTRIE 4.0 2018 DIE ERGEBNISSE

»
„Die Automobilindustrie ist durch den sehr vielseitigen und sich
stetig weiterentwickelnden Megatrend Digitalisierung
umfänglich betroffen, sodass unser Unternehmen als Zulieferer
in dieser Branche sicherstellen muss, diese Entwicklungen
«
mitzugehen, um nach wie vor als zeitgemäßer und professioneller
Partner wahrgenommen zu werden.“
Dennis Künkel, CEO, Arnold Umformtechnik GmbH & Co. KG

4.2
Smart Business steht
erst am Anfang
Während zahlreiche Industrieunternehmen bereits nennenswerte
Erfahrungen mit der digitalen Transformation im eigenen
Haus gemacht haben, stehen die Firmen mit Industrie-4.0-
Lösungen für ihre Kunden vielfach noch am Anfang. 17 Prozent
bieten in diesem Bereich noch keinerlei Dienstleistungen oder
Produkte an. Rund ein Drittel entwickelt gerade erst entsprechende
Angebote. 14 Prozent sind immerhin so weit, dass sie ihre
Lösungen bereits beim Kunden testen.
Immer mehr Unternehmen digitalisieren ihre Produkte und
Dienstleistungen oder entwickeln 4.0-Geschäftsmodelle.
Wie sieht es damit in Ihrem Unternehmen aus?
Nur Teilnehmer, die sich bereits konkret mit Industrie 4.0 beschäftigen
Wir bieten keine Produkte/Dienstleistungen
mit 4.0-Eigenschaften an.
17 %
Wir entwickeln gerade Produkte/Dienstleistungen
mit 4.0-Eigenschaften.
30 %
Wir haben Produkte/Dienstleistungen
mit 4.0-Eigenschaften im Kundentest.
14 %
Wir haben Produkte/Dienstleistungen
mit 4.0-Eigenschaften fest im Angebot.
21 %
Wir haben neben einzelnen Produkten/Dienstleistungen
komplett neue Geschäftsmodelle auf 4.0-Basis.
5 %
Keine Antwort
13 %
0 % 10 % 20 %
30 % 40 %
16 14 STUDIE: BEST INDUSTRIE STRATEGY 4.0 2018 DIE ERGEBNISSE

Dem gegenüber steht immerhin schon ein Viertel der Unternehmen,
die Industrie 4.0 bereits fest in ihrem Produktportfolio
integriert haben. Dennoch, in weiten Teilen ist die digitale
Transformation ein unerschlossenes Terrain. Erst 5 Prozent der
Unternehmen haben auf ihrer Basis neue Geschäftsmodelle
entwickelt – dabei liegt doch gerade hier das große Wertschöpfungspotenzial
der vierten industriellen Revolution. Es scheint
den Unternehmen also schwerzufallen, die durchaus umfangreichen
Erfahrungen mit neuen Technologien im eigenen Betrieb
in innovative Konzepte für die Kundschaft umzumünzen. Hier
herrscht schlichtweg eine gewisse Verunsicherung, die sich auch
im großen Anteil (13 Prozent) von Betrieben zeigt, die sich derzeit
zu keiner Aussage fähig sehen.
Im Smart Business Index führt der Maschinen- und Anlagenbau
mit einem Wert von 45 Punkten. Nur 6 Prozent der Unternehmen
dieser Branche bieten noch überhaupt keine Industrie-4.0-
Lösungen an. Bei 26 Prozent hat dagegen die digitale Transfor-
mation in die Angebotspalette Einzug gehalten, ebenso wie in
der Elektroindustrie. Beide Branchen liegen auch bei den neuen
Geschäftsmodellen mit 5 Prozent gleichauf und zeigen insgesamt
ein vergleichbares, wenn auch in Entwicklungsgraden
abgestuftes Bild.
Seit 2014 ermittelt die Staufen AG den „Deutschen Industrie
4.0 Index“, um den Grad der Transformation der
deutschen Industrie auf dem Weg zur Smart Factory zu ermitteln.
Nachdem mittlerweile mehr als die Hälfte der Unternehmen
Industrie 4.0 operativ einsetzt, wird seit diesem
Jahr zusammen mit den Experten der Staufen Digital Neonex
GmbH zusätzlich abgefragt, wie viele Unternehmen
schon Smart Business betreiben, also bereits Produkte
und Dienstleistungen digitalisiert oder auf 4.0-Basis sogar
schon komplett neue Geschäftsmodelle aufgesetzt haben.
Die Branchen im Vergleich
Maschinen- und Anlagenbau
Elektroindustrie
Automobilindustrie
45
41 27

Neben der Steigerung der eigenen Effizienz durch Industrie 4.0 digitalisieren
immer mehr Unternehmen auch ihre Produkte und Dienstleistungen
oder entwickeln sogar komplette 4.0-Geschäftsmodelle.
Wie sieht es damit in Ihrem Unternehmen aus?
Vergleich nach Branchen; nur Teilnehmer, die sich schon konkret mit Industrie 4.0 beschäftigen
Maschinen- und Anlagenbau
Elektroindustrie
Automobilindustrie
Wir bieten keine
Produkte/Dienstleistungen
mit 4.0-Eigenschaften an.
6 %
19 %
33 %
Wir entwickeln gerade
Produkte/Diensttleistungen
mit 4.0-Eigenschaften.
17 %
26 %
33 %
Wir haben Produkte/Dienstleistungen
mit 4.0-Eigenschaften
im Kundentest.
3 %
19 %
24 %
Wir haben Produkte/Dienstleistungen
mit 4.0-Eigenschaften
fest im Angebot.
14 %
26 %
26 %
Wir haben neben einzelnen
Produkten/Dienstleistungen komplett
neue Geschäftsmodelle auf 4.0-Basis.
5 %
5 %
11 %
Keine Antwort
6 %
5 %
22 %
0 % 10 %
20 %
30 % 40 % 50 %
60 %
16 STUDIE: INDUSTRIE 4.0 2018 DIE ERGEBNISSE

Ganz anders wieder die Automobilindustrie. So setzen zwar die
OEMs und die großen Zulieferer bei Themen wie etwa Connected
Car oder autonomes Fahren stark auf digitale Geschäftsmodelle
in Richtung Endkunden, sind aber ansonsten genau wie
viele ihrer vorgelagerten Zulieferer eher Anwender von Industrie-
4.0-Angeboten.
Trotz dieser Gemeinsamkeit stehen im Automotive-Sektor stärker
als in anderen Branchen Hochtechnologie-Konzerne neben
kleinen, mittelständischen Betrieben, die in enger Verzahnung
mit den Abnehmern vergleichsweise einfache mechanische Teile
liefern. Solchen Zulieferern der unteren Ebenen fällt es aus
verschiedenen Gründen schwerer, High Potentials als Mitarbeiter
zu gewinnen und mit ihrer Hilfe technische Innovationen
voranzutreiben. Nicht zuletzt zeichnet viele dieser Unternehmen
ein Selbstverständnis als verlängerte Werkbank der OEMs
aus, die vor allem auf die direkten Anforderungen eines eingeschränkten
Kundenstammes reagieren, statt selbst den Markt
zu entwickeln.
22 Prozent der Unternehmen in der Automobilindustrie machen
keinerlei Angaben zu digitalen Produkten oder Dienstleistungen.
Neben den zuvor genannten Gründen spricht dies für eine
erhebliche Verunsicherung bei den Sublieferanten. Zusätzlich
spielt auch das in der Branche traditionell hohe Bedürfnis nach
Geheimhaltung eine nicht zu unterschätzende Rolle.
Denn während man im Maschinenbau beispielsweise eher frühzeitig
Begehrlichkeiten mit anstehenden Innovationen weckt
– nicht zuletzt aufgrund der viel längerfristigen Investitionsplanung
–, hält man sich in der auf den privaten Autofahrer ausgerichteten
Automobilindustrie im Vorfeld des Markteintritts
eines neuen Modells vergleichsweise bedeckt, um sich von der
Konkurrenz nicht in die Karten schauen zu lassen.

4.3
Noch sind konservative
Motive die Treiber
Unternehmen, die sich bereits konkret mit Industrie 4.0 beschäftigen,
wurden im Rahmen der Studie nach ihren Motiven und
Erfahrungen befragt. Dabei zeigt sich, dass weiterhin noch die
„klassischen“ Erwartungen dominieren. Deutlich an der Spitze
steht die Effizienzsteigerung infolge weiterer Automatisierung
und Autonomisierung der eigenen Produktionstechnik. 80 Prozent
der Unternehmen erhoffen sich von der neuen Technologie
eine bessere Effizienz, dicht gefolgt von der Transparenz der Prozesse,
etwa in der Produktion, die durch die digitale Verfolgung
der Abläufe erreicht werden kann. Das Ziel geringerer Kosten
treibt dagegen schon nur noch 54 Prozent der Unternehmen an.
Hier stehen vermutlich die Einsparungen durch Effizienzsteigerung
den nicht zu vermeidenden hohen Investitionen für neue
Maschinen und Anlagen gegenüber.
Die weitere Hierarchie der Motive zeigt deutlich, in welchem
Spannungsfeld sich Smart Factory und Smart Business derzeit
noch bewegen. Während die Unternehmen Industrie 4.0 als Weiterentwicklung
der Automatisierungstechnik mit offenen Armen
begrüßen, stehen sie ihrem Potenzial als technologischem Paradigmenwechsel
vielerorts vergleichsweise ratlos gegenüber. Ein
Wettbewerbsvorsprung durch innovative Produkte ist gerade
einmal für die Hälfte der Unternehmen ein schlagendes Argument.
Noch etwas weniger können sich für eine bessere Vernetzung
mit den Kunden begeistern. Weniger als 40 Prozent der
Unternehmen lassen sich vom Wertschöpfungspotenzial neuer
Geschäftsmodelle und Services oder der individualisierten Fertigung
überzeugen – und noch einmal deutlich weniger von einer
neuen Dynamik in Forschung und Entwicklung, etwa durch den
digitalen Zwilling.
18 STUDIE: INDUSTRIE 4.0 2018 DIE ERGEBNISSE

Insgesamt setzt die deutsche Industrie derzeit also noch auf
das Naheliegendste: die eigene Produktion mit neuen technologischen
Möglichkeiten weiter zu optimieren. Dies ist vermutlich
auch der derzeitigen Wirtschaftslage geschuldet. Bei vollen Auftragsbüchern
arbeiten die Betriebe nun bereits über Jahre am
Rande ihrer Kapazitäten. Effizienz ist damit das Gebot der Stunde,
für einen umfassenden technologischen Paradigmenwechsel und
eine grundlegende strategische Neuausrichtung fehlen vielerorts
schlichtweg freie Ressourcen.
Was sind die Motive für Industrie-4.0- / Digitalisierungsmaßnahmen
in Ihrem Unternehmen?
Nur Teilnehmer, die sich bereits konkret mit Industrie 4.0 beschäftigen
Steigerung der internen Effizienz
80 %
Transparenz in den Abläufen,
z. B. in der Produktion
71 %
Kostensenkungen
54 %
Wettbewerbsvorsprung durch
moderne Produkte
Stärkung der Schnittstelle
zum Kunden
Umsatzsteigerung durch neue
Geschäftsmodelle
Umsatzsteigerung durch zusätzliche
Services (z. B. Predictive Maintenance)
Möglichkeit zur wirtschaftlichen
individualisierten Fertigung
(Stichwort Losgröße 1)
Verkürzung der Entwicklungszeiten
(z. B. durch digitale Zwillinge)
48 %
44 %
39 %
38 %
37 %
28 %
Anforderungen von Geschäftspartnern
(z. B. OEM)
15 %
0 % 20 % 40 %
60 % 80 %
100 %

4.4
Industrie 4.0 erfüllt
Erwartungen
Die Erfahrungen mit der digitalen Transformation verlaufen in
der Industrie überwiegend positiv. Fast zwei Drittel berichten,
dass die neuen Technologien ihre Erwartungen erfüllt oder sogar
übertroffen haben. Mit 23 Prozent ist die Anzahl der Unschlüssigen
vergleichsweise hoch, was sich zum Teil aber daraus erklärt,
dass technologische Umbrüche eine gewisse Zeit benötigen, bis
ihre Auswirkungen für die Unternehmen greifbar werden. Eindeutig
negative Erfahrungen mit Industrie 4.0 verzeichneten bisher
nur 14 Prozent der Befragten.
Wie erfolgreich sind Ihre Industrie-4.0- / Digitalisierungsaktivitäten
bisher verlaufen?
Nur Teilnehmer, die sich bereits konkret mit Industrie 4.0 beschäftigen
Positiv (∑ 63 %)
Ergebnisse …
23 %
1 %
10 %
… liegen deutlich über den Erwartungen
… liegen über den Erwartungen
… entsprechen den Erwartungen
14 %
0 %
52 %
Negativ (∑ 14 %)
Ergebnisse …
… liegen unter den Erwartungen
… liegen deutlich unter den Erwartungen
Neutral (∑ 23 %)
Kann ich nicht beurteilen
20 STUDIE: INDUSTRIE 4.0 2018 DIE ERGEBNISSE

Was sind aus Ihrer Sicht die Gründe dafür, dass Sie Ihre Ziele
erreicht oder sogar übertroffen haben?
Nur Teilnehmer, die sich schon konkret mit Industrie 4.0 beschäftigen
und Industrie-4.0- / Digitalisierungsaktivitäten positiv bewerten
Gezielter Know-how-Aufbau
61 %
Strukturiertes Vorgehen mit
klaren Prozessen
59 %
Hohe Akzeptanz bei den Mitarbeitern
36 %
Moderne Führungsmethoden
29 %
Zusätzliche Kapazitäten aufgebaut
28 %
Leistungsstarke IT-Infrastruktur
26 %
Starke externe Partner
20 %
Keine Antwort
9 %
0 % 20 % 40 %
60 % 80 %
100 %
Erfolgsfaktor Nummer eins ist nach Überzeugung der Befragten
der gezielte Aufbau von Kompetenzen. Das lässt vermuten, dass
sich die Technologiespirale in Zukunft sogar noch schneller
drehen könnte. Auf der Basis des neu gewonnenen Know-hows
werden sich konkrete Industrie-4.0-Ansätze deutlich schneller implementieren
lassen als in der bisherigen Phase der Erprobung
und Auswertung.
Die Mehrheit von 59 Prozent der Betriebe verlässt sich zudem
auf eine bewährte Stärke: Auch im Industrie-4.0-Zeitalter ist die
Grundlage für unternehmerischen Erfolg ein strukturiertes Vorgehen
mit klaren Prozessen. Unternehmen, die sich in den vergangenen
Jahren bereits in Lean Enterprises transformierten,
dürften sich damit auch für den digitalen Wandel eine hervorragende
Startposition gesichert haben. Für alle anderen drängt
die Zeit, schlanke und belastbare Organisationsstrukturen aufzubauen,
andernfalls wird sich eine homogene IT-Landschaft mit
reibungslosen Schnittstellen – eine entscheidende Voraussetzungen
für ganzheitliche Industrie-4.0-Ansätze – nur mit äußersten
Anstrengungen erreichen lassen.

Weitgehend skeptisch geben sich derzeit noch die Mitarbeiter gegenüber
der digitalen Transformation. Eine hohe Akzeptanz zeigt
nur rund ein Drittel. Tiefgreifende Veränderungen führen generell
zur Verunsicherung beim Personal, zumal durchaus die Befürchtung
verbreitet ist, Arbeitsplätze könnten verloren gehen.
Hier ist es an den Führungskräften, die Chancen des digitalen
Wandels in die Unternehmen zu tragen – und die Erkenntnis zu
vermitteln, dass es ohne ein Umdenken nicht gehen wird. Im
Wettbewerb der nahen Zukunft wird derjenige, der sich Industrie
4.0 verweigert, nur äußerst schwer bestehen können.
Doch gerade die Führungskräfte haben noch an sich zu arbeiten.
Nicht einmal ein Drittel der Unternehmen punktet in der
digitalen Transformation mit zeitgemäßen Führungsmethoden.
Doch so volatile und komplexe Veränderungen, wie sie Industrie
4.0 mit sich bringt, lassen sich nicht vom einsamen Entscheider
im Chefbüro meistern. Vielmehr müssen alle Mitarbeiter mit
ihren Kompetenzen, Ideen und ihrem Engagement eingebunden
werden. Ein klassisches Hierarchieverständnis gerät damit rasant
ins Hintertreffen.
28 Prozent der Unternehmen haben zusätzliche Kapazitäten aufgebaut
und waren damit erfolgreich, fast ebenso viele führen
ihre positiven Erfahrungen auf eine leistungsstarke IT zurück.
Insgesamt liegen die Erfolgsfaktoren also weitgehend im eigenen
Haus. Die Zusammenarbeit mit externen Partnern hält nur ein
Fünftel der Befragten für eine entscheidende Säule bei der digitalen
Transformation ihres Unternehmens.
Diejenigen, die bei ihren Industrie-4.0-Aktivitäten bisher eher
Misserfolge zu verzeichnen hatten, führen das vor allem auf fehlende
Kapazitäten zurück. 68 Prozent dieser Betriebe mangelt es
an Ressourcen – nicht zuletzt durch die bereits früher genannte
hervorragende Auftragslage, die alle verfügbaren Mittel im Hier
und Jetzt bindet. So erstaunt es nicht, dass es den Betrieben in
dieser Phase nicht gelingt, ihre IT-Infrastruktur neu auszurichten.
Fast die Hälfte sieht sich in diesem Bereich schlecht aufgestellt.
22 STUDIE: INDUSTRIE 4.0 2018 DIE ERGEBNISSE

Was sind aus Ihrer Sicht die Gründe dafür, dass Sie Ihre Ziele
bisher nicht erreicht haben?
Nur Teilnehmer, die sich schon konkret mit Industrie 4.0 beschäftigen
und Industrie-4.0- / Digitalisierungsaktivitäten negativ bewerten
Fehlende Kapazitäten
68 %
Leistungsschwache IT-Infrastruktur
46 %
Fehlendes Know-how
38 %
Unstrukturiertes Vorgehen
mit mangelhaften Prozessen
35 %
Veraltete Führungsmethoden
30 %
Fehlende Akzeptanz bei
den Mitarbeitern
27 %
Fehlende externe Partner
14 %
Keine Antwort
8 %
0 % 20 % 40 %
60 % 80 %
100 %
Allerdings sind es nicht nur die fehlenden Ressourcen, die Betriebe
auf dem Weg zur Industrie 4.0 ausbremsen. Die eigentliche
Herausforderung bei der Bewältigung von komplexen Digitalisierungsprojekten
sind sehr häufig die strukturellen und organisatorischen
Rahmenbedingungen. Oft sind es die über Jahrzehnte
gewachsene Heterogenität und Schnittstellenprobleme an den
Bereichsgrenzen, die jetzt einem Zusammenwachsen und einer
Vernetzung im Wege stehen.
Laut Industrie-4.0-Index mangelt es in vier von zehn Unternehmen
am passenden Know-how und bei 27 Prozent hemmt fehlende
Akzeptanz in der Belegschaft die Innovationskraft. Noch
mehr leiden unter schlechter Strukturierung und mangelhaften
Prozessen. Insgesamt zeigt sich, dass nicht allein Technologien
die Eckpfeiler der digitalen Transformation sind, sondern vielfach
menschliche Faktoren.
Fehlende Kapazitäten, schlechte Strukturierung und der Umgang
mit menschlichen Faktoren sind klare Führungsthemen.
Doch auch hier sind 30 Prozent der Betriebe nicht auf der Höhe
der Zeit. Fehlt es an der richtigen Führung und an Strukturen,
die Beschäftigte in ihrer Arbeit zu unterstützen, statt sie zu behindern,
dann ist die gewaltige Innovationsherausforderung
nicht zu stemmen.

4.5
Technologische Vision vs.
ökonomische
Realität
Unter den zahlreichen neuen oder sich gerade etablierenden
Technologien werden Predictive Analytics und Smart Data als
die wichtigsten betrachtet. Jeweils 49 Prozent der Befragten
messen diesen datengetriebenen Ansätzen eine große Bedeutung
zu. Dicht dahinter folgen künstliche Intelligenz und Machine
Learning, die durchaus als Weiterentwicklung der genannten
Datentechnologien verstanden werden können.
Geringere Bedeutung haben dagegen noch Technologien, die vor
allem auf neue Produktformen abzielen: digitale Produktmerkmale
oder komplett digitale Produkte sowie Augmented oder Virtual
Reality. Für 35 bis 37 Prozent spielen diese Konzepte schon
heute eine wichtige Rolle. Auch das spiegelt den derzeitigen
Stand der deutschen Industrie-4.0-Entwicklung wider. Noch wird
vor allem im Bestand verbessert, und das zumeist bezogen auf
die eigenen Produktionslinien.
Auch die unter dem Stichwort 3D-Druck bekannt gewordene
additive Fertigung, neben der digitalen Transformation vielfach
als die industrielle Revolution gepriesen, erreicht mit 37 Prozent
einen vergleichsweise geringen Wert. Hier trifft technologische
Vision auf ökonomische Realität: Bei Weitem nicht für jeden Betrieb
rentiert es sich bereits, von den klassischen Bearbeitungsverfahren
auf die additive Fertigung umzustellen.
Immerhin verfügen die meisten Firmen nicht nur über erhebliche
Investitionsbestände, sondern auch in Jahrzehnten gewonnene
Kompetenzen in anderen Produktionsverfahren. Ein rapider
Wechsel zur additiven Fertigung dürfte daher in den wenigsten
Branchen der Standard werden, selbst in den kommenden Jahren
nicht. Vielfach beschränken die Betriebe die additive Fertigung
auf spezielle Produkte. In der Massenproduktion sind diejenigen
die Vorreiter, die ihre bisherige Technologiekompetenz
in der additiven Fertigung einbringen können, beispielsweise die
Hersteller von Lasermaschinen in der Metallbearbeitung.
Nicht einmal jedes fünfte Unternehmen hält es für wichtig, Softwareservices
auf Internetplattformen zu platzieren, noch geringere
Bedeutung hat die Entwicklung eigener Plattformangebote.
Ein klarer Widerspruch zum oft propagierten Trend? Oder wiederum
eine Folge der prall gefüllten Auftragsbücher: Digitale
Industrieplattformen sind nicht zuletzt Vertriebskanäle und an
neuen Aufträgen und Kundenanfragen mangelt es den Industrien
in Deutschland im Moment wahrlich nicht. Im Gegenteil,
viele Betriebe arbeiten am Rande der Belastungsgrenze, um ihre
Verbindlichkeiten zu erfüllen.
24 STUDIE: INDUSTRIE 4.0 2018 DIE ERGEBNISSE

Rapid Prototyping ist für 25 Prozent der Befragten relevant, auch
hier zeigt sich ein klarer Bezug zu den Motiven der Betriebe: Neue
Technologien in der Forschung und Entwicklung spielen derzeit
eine untergeordnete Rolle. Die geringste Zustimmung erfährt jedoch
die Blockchain. Das mag nicht zuletzt daran liegen, dass die
Vorstellungen zu dieser Technologie selbst bei Industrieinsidern
noch eher nebulös zu nennen sind.
Über folgende Technologien wird viel diskutiert.
Welche sind die aus Ihrer Sicht wichtigsten?
Nur Teilnehmer, die sich bereits konkret mit Industrie 4.0 beschäftigen
Predictive Analytics
49 %
Smart Data
49 %
Künstliche Intelligenz oder
Machine Learning
43 %
Digitale Produktmerkmale*
38 %
Additive Fertigung
37 %
Augmented and Virtual Reality
37 %
Digitale Produkte**
35 %
Rapid Prototyping
Platzierung eigener Softwareservices
auf bereits existierenden
Internetplattformen
Entwicklung einer eigenen
Internetplattform
18 %
16 %
25 %
Blockchain
12 %
0 % 20 % 40 %
60 % 80 %
100 %
* z. B. elektronisches Typenschild, eindeutige Produkt-ID, Connectivity-Modul, Remote Service, ...
** z. B. Softwaredienste, Softwareplattformen, „As-a-Service“-Produkte

4.6
Big Data wird zum
Qualitätsmanager
Konkrete Anwendung finden vor allem Technologien, die mit
naheliegenden Möglichkeiten umsetzbar sind und sich vergleichsweise
einfach in den laufenden Betrieb integrieren lassen.
Rund vier von zehn Unternehmen versehen Produkte mit
digitalem Mehrwert oder bieten komplett digitale Produkte,
beispielsweise Serviceplattformen im Umfeld vorhandener
Maschinen und anderer Güter. Sie optimieren ihre Produktion
oder ihre Angebote mit Smart-Data-Lösungen und Predictive
Analytics. Entsprechend ist das Qualitätsmanagement in der
eigenen Datenauswertung mit 69 Prozent die zentrale Nutzung.
Zur Produktentwicklung greifen dagegen nur 44 Prozent auf
Big-Data-Analysen zurück, 29 Prozent optimieren auf dieser
Grundlage den Vertrieb und 18 Prozent verbessern die Verknüpfung
mit den Zulieferern. Big-Data-Auswertungen zeichnen
sich dabei nicht nur durch die Geschwindigkeit der gleichzeitigen
Verarbeitung sehr großer Datensätze aus, sondern
auch durch die Möglichkeit der Analyse sehr unterschiedlicher
Arten von Informationen.
Wofür nutzen Sie in Ihrem Unternehmen
Big-Data-Auswertungen?
Nur Teilnehmer, die sich bereits konkret mit Industrie 4.0 beschäftigen
69 % 44 % 29 % 18 %
Qualitätsmanagement
Produktentwicklung
Zur Optimierung
des Vertriebs
Bereichsübergreifende
Verknüpfung mit
Zulieferern
26 STUDIE: INDUSTRIE 4.0 2018 DIE ERGEBNISSE

Welche Bedeutung hat das Thema Künstliche Intelligenz für
die Industrie – heute und in drei Jahren?
Nur Teilnehmer, die sich bereits konkret mit Industrie 4.0 beschäftigen
2021 88 %
sehr große, große, eher große Bedeutung
2018
40 %
sehr große, große, eher große Bedeutung
Eine geringere Rolle spielen noch künstliche Intelligenz und
Machine Learning, an denen 19 Prozent arbeiten. Wenig überraschend,
denn zumindest im Bereich des industriellen Alltags
steckt die intelligente Maschine noch in den Kinderschuhen.
Einige Kritiker bezweifeln sogar, dass man die hochkomplexe Erfahrungswirklichkeit
in der industriellen Produktion überhaupt
in naher Zukunft digital ausreichend abbilden kann. Ohne Frage
wird künstliche Intelligenz aber ihren Platz in den Fabriken finden.
Das erwarten auch die Befragten: Während dem Thema in der
Gegenwart 40 Prozent eine große Bedeutung zumessen, sind es
für das Jahr 2021 bereits 88 Prozent.

Technologien, die komplett neue Ansätze benötigen oder in
Konkurrenz zum Bestand treten, werden weniger stark bearbeitet.
Augmented und Virtual Reality sind darunter mit 30 Prozent
noch am stärksten vertreten – wobei zu beachten ist, dass es sich
hier um ein weites Anwendungsfeld handelt. Es reicht von der
einfachen Serviceunterstützung per Smartphone bis hin zur anspruchsvollen
Entwicklung virtueller Realitäten. In konkreter Anwendung
dürften sich vor allem Erstere befinden, was die starke
Positionierung des Themas bei den Befragten zum Teil erklärt.
Die additive Fertigung wird von etwa gleich vielen Unternehmen
vorangetrieben. Bestehende Maschinenparks traditioneller Fertigung
dürften diese Technologie noch einige Zeit auf Distanz
halten. Doch mit den nächsten Investitionszyklen ist durchaus
zu erwarten, dass der Anteil steigt. Mit zunehmender praktischer
Erfahrung dürfte dann auch das Thema Rapid Prototyping anziehen,
das derzeit nur von 23 Prozent verfolgt wird.
Zu welchen dieser Technologien gibt es in Ihrem Unternehmen
bereits konkrete Projekte?
Nur Teilnehmer, die sich bereits konkret mit Industrie 4.0 beschäftigen
Digitale Produktmerkmale*
39 %
Smart Data
38 %
Digitale Produkte**
38 %
Predictive Analytics
37 %
Augmented and Virtual Reality
30 %
Additive Fertigung
29 %
Rapid Prototyping
23 %
Künstliche Intelligenz oder
Machine Learning
Entwicklung einer eigenen
Internetplattform
Platzierung eigener Softwareservices
auf bereits existierenden
Internetplattformen
19 %
19 %
17 %
Blockchain
7 %
0 % 20 % 40 %
60 % 80 %
100 %
* z. B. elektronisches Typenschild, eindeutige Produkt-ID, Connectivity-Modul, Remote Service, ...
** z. B. Softwaredienste, Softwareplattformen, „As-a-Service“-Produkte
28 STUDIE: INDUSTRIE 4.0 2018 DIE ERGEBNISSE

»„Die Chancen, die sich mit Industrie 4.0 ergeben,
müssen wir frühzeitig in unsere Strategien der
nächsten zwei bis fünf Jahre integrieren.“
Katja Berghahn, Global Lean Manufacturing Manager, Kiekert AG
«

4.7
Plattformen mit erheblichem
Zukunftspotenzial
Auch wenn eigene Softwarelösungen auf Plattformen in der
Industrie im Moment noch eine vergleichsweise geringe Bedeutung
haben, entwickeln sich Internetplattformen insgesamt stark.
52 Prozent der Befragten sind in diesen Kanälen vertreten, vor
allem, um Güter einzukaufen oder zu vertreiben.
Nutzen Sie im Rahmen Ihrer 4.0-Aktivitäten industrielle
Internetplattformen?
(Z. B. zum Verkauf von Hardware, von softwarebasierten Dienstleistungen oder zur
digitalen Unterstützung einer Wertschöpfungskette)
Nur Teilnehmer, die sich bereits konkret mit Industrie 4.0 beschäftigen
24 %
19 %
10 %
Ja (∑ 52 %)
Ja, wir nutzen eigene und fremde Plattformen.
Ja, wir nutzen eine fremde Plattform.
Ja, wir nutzen unsere eigene Plattform.
Nein (∑ 48 %)
24 %
23 %
Noch nicht, aber wir denken aktuell darüber nach.
Nein, und es steht auch aktuell nicht zur Diskussion.
30 STUDIE: INDUSTRIE 4.0 2018 DIE ERGEBNISSE

Im Jahr 2018 haben industrielle Internetplattformen allerdings
noch nicht ihr volles Potenzial entwickelt. 38 Prozent der Unternehmen
halten die Angebote für ausbaufähig, 13 Prozent trauen
sich keine Einschätzung zu. Im Vergleich zum Vorjahr gibt es
damit nur eine geringe Entwicklung.
Wie beurteilen Sie allgemein die Relevanz industrieller
Internetplattformen für die Einsparung von Kosten
(z. B. im Einkauf) oder für die Hebung neuer Erlöspotenziale
(z. B. als neuen Vertriebskanal)?
Vergleich nach Befragungsjahr
2018 2017
10 %
Sehr hoch
9 %
33 %
Hoch
35 %
38 %
Noch ausbaufähig
38 %
5 %
Eher gering
5 %
1 % Gering
2 %
13 %
Traue mir eine Einschätzung
nicht zu
11 %
40 % 30 % 20 % 10 % 0 %
0 % 10 % 20 % 30 % 40 %

Welche Bedeutung werden solche industriellen Internetplattformen
für Ihre Branche künftig haben?
Abgefragt auf einer 6-Punkte-Skala von „sehr große“ bis „gar keine“
Sehr große / große Bedeutung
in den Jahren ...
2028
74 %
2023
56 %
2020
20 %
2018
Was die Zukunft angeht, nimmt die Plattformökonomie allerdings
eine gewichtige Position ein. Glauben für 2020 nur 20 Prozent an
eine entscheidende Bedeutung für die eigene Branche, sind es
für drei Jahre später bereits 56 Prozent. Für 2028 prognostizieren
dies sogar 74 Prozent der Befragten.
32 STUDIE: INDUSTRIE 4.0 2018 DIE ERGEBNISSE

Welche Bedeutung werden solche industriellen Internetplattformen
für Ihre Branche künftig haben?
Vergleich nach Branchen. Abgefragt auf einer 6-Punkte-Skala von „sehr große“ bis „gar keine“
Sehr große / große Bedeutung
für folgende Branchen
in den Jahren ...
Maschinen- und
Anlagenbau
Elektroindustrie
Automobilindustrie
2028
80 % 81 % 68 %
2023
59 % 66 % 51 %
2020
16 % 32 % 18 %
2018
Vor allem Maschinen- und Anlagenbau und Elektroindustrie erwarten,
dass Plattformen zunehmend relevant werden. Für sie
sind die Chancen dort vielfältig: Neben Vertrieb und Einkauf dürften
in Zukunft vor allem datengetriebene Geschäftsmodelle zur
Optimierung ihrer Produkte eine große Rolle spielen. Weit skeptischer
ist dagegen die Automobilindustrie. Die Überwachung
und Echtzeitoptimierung der gefertigten Fahrzeuge dürfte sich im
Endkundensegment erheblich schwieriger gestalten, schon allein
aus den beim Verbraucher schwerwiegenden Datenschutzgründen.
Möglicherweise ist die Automobilbranche aufgrund aktueller
Diskussionen, nicht zuletzt rund um die Motorensteuerung, auch
besonders vorsichtig mit Prognosen geworden.

4.8
Predictive Maintenance
bleibt hinter den
Möglichkeiten zurück
Predicitive Maintenance ist stets eine der ersten Anwendungen,
die genannt werden, wenn es um konkrete Industrie-4.0-Anwendungen
geht. Doch tatsächliche Erfahrungen im realen Einsatz
haben damit bisher noch längst nicht alle Unternehmen vorzuweisen:
42 Prozent der Befragten hatten bisher keine Berührung
mit Predictive Maintenance. Bei den Anwendern überwiegt ganz
klar der positive Eindruck. 84 Prozent dieser Unternehmen sind
zufrieden mit der vorausschauenden Wartung, nur 16 Prozent
sehen einen Grund zur Klage.
Die recht hohe Zufriedenheit bezüglich der vorausschauenden
Wartung basiert allerdings auf einem noch eher niedrigen
Leistungsvermögen. Derzeit wird dieses nur von 7 Prozent als
hoch bewertet. 40 Prozent hingegen sehen noch Entwicklungsbedarf.
Eine häufig genannte Anwendung von Industrie 4.0 ist Predictive
Maintenance – also die vorausschauende Instandhaltung.
Haben Sie bereits
Erfahrungen damit?
Wie sind Ihre Erfahrungen
mit Predictive Maintenance?
14 %
15 %
Ja (∑ 84 %)
Nein
42 %
Ja
2 %
Sehr gut
Gut
58 %
Nein (∑ 16 %)
69 %
Weniger gut
Schlecht
34 STUDIE: INDUSTRIE 4.0 2018 DIE ERGEBNISSE

Wie beurteilen Sie allgemein das Leistungsvermögen der aktuell
am Markt verfügbaren Predictive-Maintenance-Angebote?
Hoch (∑ 7 %)
39 %
1 %
6 %
Sehr hoch
Hoch
Noch ausbaufähig (42 %)
42 %
Gering (∑ 12 %)
4 %
8 %
Eher gering
Gering
Traue mir eine Einschätzung nicht zu (39 %)
Die vorausschauende Wartung leistet also vielfach, was sie verspricht,
doch das scheint noch zu wenig zu sein. Dafür gibt es
verschiedene Erklärungen. Zum einen sind viele Produktionsausfälle
nach wie vor oft auf Bedienfehler zurückzuführen, die
Wartungssysteme nicht ausschließen können. Zum anderen
haben die Unternehmen umfassende Erfahrungen mit der Abnutzung
und dem Verschleiß ihrer Maschinen sowie geeigneten
Wartungsintervallen vor Ort, sodass der Mehrwert von Predictive
Maintenance weit geringer sein dürfte als vielfach behauptet.
Solche Systeme müssen also mehr bieten. Hier ist beispielsweise
die Kombination mit Assistenzprogrammen für Bediener
denkbar, die gleichzeitig Anwendungsfehler reduzieren können,
es werden Lösungen entwickelt zur gleichzeitigen Optimierung
auf der Grundlage von Maschinendaten. Grundsätzlich bleibt
die Entwicklung aber relevant für Betriebe: 74 Prozent bewerten
Predictive Maintenance, betrachtet im Hinblick auf die
kommenden drei Jahre, für den eigenen Maschinenpark als
wichtiges Thema.
Welche Bedeutung wird Predictive Maintenance für Ihr
Unternehmen in drei Jahren voraussichtlich haben?
Antworten „sehr große“ + „große“ + „eher große“, abgefragt auf einer 6-Punkte-Skala von „sehr große“ bis „gar keine“
Zur Wartung des eigenen Maschinenparks
Als Servicekomponente für Kundenprodukte
74 %
65 %

4.9
Losgröße 1 ist bereits
Realität
Die individualisierte Fertigung kann von Industrie 4.0 profitieren,
wenn Prozesse aus Einkauf, Verkauf, Logistik und Produktion eng
verzahnt und autonomisiert werden. Gleichzeitig eröffnet die additive
Fertigung eine bisher nicht gekannte Flexibilität ohne langwierige
Rüstzeiten. Die Zeichen für die Losgröße 1 stehen also
gut. Bereits jetzt sind 16 Prozent der Betriebe in der Lage, die Losgröße
1 zu den Kosten einer Serienfertigung herzustellen. In den
kommenden Jahren wollen hier zahlreiche Betriebe aufschließen:
rund jeder vierte in den kommenden zwei bis fünf Jahren, weitere
17 Prozent in einem Zeitraum von fünf bis zehn Jahren. Nur 13
Prozent glauben, dieses Ziel nie verwirklichen zu können.
Den ersten Unternehmen gelingt es bereits, Produkte mit
der Losgröße 1 zu Kosten einer Serienfertigung herzustellen.
Wann wird Ihr Unternehmen dazu in der Lage sein?
Ist bereits der Fall
16 %
Noch in diesem Jahr
1 %
In 2 bis 5 Jahren
23 %
In 5 bis 10 Jahren
17 %
Nie
Bei unseren derzeitigen
Produkten/Leistungen ist das Thema
Losgröße 1 nicht relevant.
13 %
30 %
0 %
20 % 40 %
60 % 80 %
100 %
36 STUDIE: INDUSTRIE 4.0 2018 DIE ERGEBNISSE

Für 30 Prozent der Befragten hat die Losgröße 1 keine Bedeutung.
Vielfach dürfte es sich dabei um Zulieferer einfacherer Teile und
Komponenten handeln. In diesem Bereich wird sicherlich die Massenfertigung
in statischen Produktionslinien noch lange Zeit das
Kerngeschäft bleiben. Doch ganz vernachlässigen sollten auch
solche Unternehmen das Thema nicht, zumindest mit Blick auf die
fernere Zukunft. Je ausgeklügelter, je autonomer die Industrie-4.0-
getriebene Steuerung der Prozesse in Einkauf und Logistik werden,
umso höher und spezifischer werden auch die Anforderungen an
die Supply Chain. Jedenfalls definiert eine deutliche Mehrheit der
Befragten die Losgröße 1 als strategisches Thema.
Ist das Thema individualisierte Fertigung für Ihr Unternehmen
bzw. in Ihrer Branche bereits ein wichtiges strategisches Thema?
Vergleich nach Unternehmen/Branche
Für das eigene Unternehmen
Für die eigene Branche
42 %
Ja
35 %
36 %
Eher ja
41 %
17 % Eher nein
19 %
5 %
Nein
5 %
50 % 40 % 30 % 20 % 10 % 0 % 0 % 10 % 20 % 30 % 40 % 50 %

4.10
Die jeweils eigene Branche
schürt die Disruptionsängste
Industrie 4.0 bietet nicht nur eine Chance für Unternehmen, sondern
kann sich ohne Frage auch zur Bedrohung entwickeln. Jedem
technologischen Umbruch ist gemein, dass es Verlierer gibt –
nicht selten sind es die etablierten Betriebe ihrer Branche, die
sich zu lange an ihre Erfolgskonzepte der Vergangenheit klammern.
Und gerade in der digitalen Transformation entscheidet
die passende Idee zur richtigen Zeit weit mehr als verfügbare
Ressourcen über die Zukunft einer Industrie. Die Angst vor der
Disruption bewegt daher viele Betriebe – und zwar jährlich mehr.
Noch 2016 glaubte nur jedes zehnte Industrieunternehmen, dass
innerhalb der kommenden zwei Jahre disruptive Angreifer in den
Wettbewerb eintreten würden. Mittlerweile hat sich dieser Wert
auf 27 Prozent erhöht.
Stichwort Disruption: Für wie groß halten Sie die
Wahrscheinlichkeit, dass neue Wettbewerber mit Industrie-4.0-/
Digitalisierungsinnovationen Ihr Geschäft angreifen werden?
Vergleich nach Befragungsjahr; Antworten „groß“ + „eher groß“*
2018 2017 2016
63 %
58 %
53 %
47 %
42 %
27 %
32 %
16 %
10 %
Kurzfristig innerhalb der
nächsten 2 Jahre
Mittelfristig innerhalb der
nächsten 5 Jahre
Langfristig innerhalb der
nächsten 10 Jahre
* abgefragt auf einer 4-Punkte-Skala von „groß“ bis „gering“
38 STUDIE: INDUSTRIE 4.0 2018 DIE ERGEBNISSE

„Digitalisierung geschieht. Es ist nicht die Frage, wann ein
Unternehmen die Digitalisierung nutzen soll, sondern ob und wie
lange ein Unternehmen ohne die Nutzung der Digitalisierung
wirtschaftlich überleben kann.“
Manfred Sieger, Siemens AG
Von wem erwarten Sie disruptive Angriffe auf Ihr Geschäftsmodell?
Vergleich nach Befragungsjahr; nur Teilnehmer, die in der Vorfrage „groß“ oder „eher groß“ geantwortet haben
2018 2017
Von direkten Marktbegleitern
59 %
70 %
Von komplett Branchenfremden
33 %
32 %
Von Teilnehmern unserer
Wertschöpfungskette
32 %
30 %
Wir werden unser Geschäftsmodell
durch disruptive Digitalisierungsansätze
selbst angreifen.
19 %
29 %
0 % 20 % 40 %
60 % 80 %
100 %
Auch mit Blick auf die abgefragten Zeiträume von fünf und zehn
Jahren zeigt sich eine steigende Verunsicherung. Das hat sicher
damit zu tun, dass die theoretische Bedrohung zunehmend durch
praktische Erfahrungen konkretisiert wird. Und zwar vor allem aus
der eigenen Branche: 70 Prozent sehen die Bedrohung 2018 aus
den eigenen Reihen, das sind 11 Prozentpunkte mehr als noch im
Vorjahr. Der technologische Umbruch wird also spürbar. Einzelne
Vorreiter der verschiedenen Branchen preschen mit disruptiven
Modellen vor und bringen ihre Wettbewerber in Bedrängnis. Vor
allem im Maschinenbau erwartet man den Angriff aus Richtung
der direkten Marktbegleiter, 80 Prozent der Befragten folgen dort
dieser Einschätzung.

4.11
Innovation wird von
den Menschen
getrieben
Bei allen neuen technischen Möglichkeiten ist das Credo in
der Industrie: Der Mensch treibt die digitale Transformation
voran, nicht die Technik. 94 Prozent der Befragten teilen diese
Meinung. Vor allem sind es die Führungskräfte, die sich von
Industrie 4.0 begeistern lassen. Neun von zehn sehen den
Wandel als Chance. Bei den Mitarbeitern dagegen herrscht
größere Skepsis. Ein Drittel betrachtet die technologische
Revolution eher argwöhnisch. Vor allem die Angst um den eigenen
Arbeitsplatz dürfte dabei ins Gewicht fallen. Es ist also
eine Aufgabe der Führungskräfte, diesen Befürchtungen zu
begegnen und Mitarbeiter für die kommenden Innovationen
zu begeistern. Wem es nicht gelingt, seine Belegschaft motiviert
in das neue Zeitalter zu führen, der wird es im Wettbewerb
der Ideen sehr schwer haben.
Dass Führungskräfte generell umdenken und sich einer neuen
Unternehmenskultur stellen müssen, haben die meisten
Unternehmen bereits verinnerlicht. 72 Prozent glauben, dass
dies Hand in Hand mit der Digitalisierung verlaufen wird –
quasi automatisch. Sicherlich werden neue Anforderungen
viele Führungskräfte im Alltag zum Umdenken bringen, doch
bei diesem Thema vollkommen auf die Eigendynamik der Betriebe
zu setzen, das könnte zu kurz greifen.
40 STUDIE: INDUSTRIE 4.0 2018 DIE ERGEBNISSE

Wie beurteilen Ihre Mitarbeiter und Führungskräfte das Thema
Industrie 4.0 / Digitalisierung? Wie ist Ihr Unternehmen insgesamt
bei diesem Thema aufgestellt?
Nur Antworten „trifft zu“ + „trifft eher zu“*
Letztendlich entscheidet nicht die
Technik bzw. die Technologie, sondern
der Mensch über den Erfolg der
digitalen Transformation.
Unsere Führungskräfte sehen
Industrie 4.0 / Digitalisierung eher als
Chance denn als Bedrohung.
94 %
90 %
Die Digitalisierung verändert ganz
automatisch auch die Unternehmensund
Führungskultur.
72 %
Unsere Mitarbeiter sehen Industrie 4.0 /
Digitalisierung eher als Chance
denn als Bedrohung.
67 %
Bei uns wird die Digitalisierung ganz
bewusst mit einer Veränderung der
Führungskultur verbunden.
49 %
Das Thema Digitalisierung ist
bereits fester Bestandteil unserer
Unternehmenskultur.
45 %
0 % 20 % 40 %
60 % 80 %
100 %
* abgefragt auf einer 4-Punkte-Skala von „trifft zu“ bis „trifft nicht zu“
Tiefgreifende Lernprozesse werden nicht zuletzt von Misserfolgen
angestoßen und nur wenige Unternehmen werden sich
solche schmerzhaften Erfahrungen leisten wollen. Besser ist es,
Führungskräfte gezielt zu Mentoren und Multiplikatoren zu entwickeln.
Fast die Hälfte der Unternehmen strebt diese gezielte
Veränderung bereits bewusst an.
Wie auch immer Führungskräfte in ihre neue Rolle finden, sicher
ist, sie haben noch einiges zu tun. Bisher haben erst 45 Prozent
der Betriebe die Digitalisierung als Bestandteil der Unternehmenskultur
begriffen – und das steht klar im Widerspruch zur
fast generellen Erkenntnis, der Mensch werde im Zentrum der
Industrie-4.0-Bewegung stehen.

4
Fazit
»
„Die Digitalisierung ist eine große Herausforderung für
ein Unternehmen und für die Menschen, die in den
bekannten Prozessen und Abläufen bis heute arbeiten.
Sie ist jedoch keine Bedrohung, wenn sie richtig und
vernünftig eingesetzt wird. Wir sollten uns alle mit
Augenmaß dieser neuen Technik stellen und
«
deren
Vorteile für uns nutzen.“
Reinhard Jenne, Director Customer Service, HF Mixing Group
42 STUDIE: INDUSTRIE 4.0 2018 FAZIT

Industrie 4.0 ist ohne Zweifel in den deutschen Unternehmen
angekommen. Deutlich mehr als die Hälfte hat bereits praktische
Erfahrungen gesammelt, zahlreiche weitere werden in
absehbarer Zeit folgen.
Etwas langsamer entwickelt sich die digitale Transformation
im Bereich des Kundengeschäfts. Auch 2018 liegt der Fokus
der Betriebe auf den eigenen Abläufen und Prozessen. Die Effizienz
soll mit neuen technologischen Ansätzen gesteigert und
die Transparenz verbessert werden. Doch nach und nach steigt
das Bewusstsein für die echten Möglichkeiten von Industrie
4.0. Produkte werden zunehmend mit digitalem Zusatznutzen
versehen und Softwarelösungen treten neben den physischen
Gütern ins Portfolio.
Am Ziel angelangt ist man aber noch lange nicht. Nach wie vor
sind nur wenige Betriebe echte Smart Enterprises. Auch bei der
Suche nach neuen Geschäftsmodellen auf der Basis der digitalen
Transformation gibt es noch viel zu tun – gerade dort liegt
das große Wertschöpfungspotenzial. Die Zeit drängt, denn einzelne
Vorreiter beginnen bereits damit, sich diese attraktiven
Geschäftsfelder zu erschließen. Dabei sind es nicht nur neue
Wettbewerber aus dem IT-Umfeld, sondern auch Vertreter aus
den eigenen Reihen, die vorpreschen.
Es liegt vor allem an den Führungskräften, ihre Unternehmen
für diesen Technologiewettlauf zu rüsten. Sie müssen ihre Mitarbeiter
für die digitale Transformation begeistern und ihnen
die Ängste nehmen, denn klar ist: Letztlich werden die Menschen
den Wandel vorantreiben, nicht Maschinen. Das hat auch
die Mehrheit der Unternehmen bereits verinnerlicht.

5
Glossar
Industrie 4.0
A
Additive Fertigung
Auch 3D-Druck genannt. Darunter wird ein automatisch ablaufender Prozess verstanden,
bei dem auf der Basis von digitalen 3D-Konstruktionsdaten ein Bauteil durch
schichtweises Ablagern von Material aufgebaut wird. Das dafür notwendige Material
sind verschiedene Kunststoffe, aber auch Metalle und Verbundwerkstoffe. Durch die
additive Fertigung ist >> Rapid Prototyping möglich, aber auch die Anfertigung von Einzelstücken
in der >> Losgröße 1.
Mit additiven Verfahren können Bauteile mit Binnenstrukturen aufgebaut werden, die
mit den üblichen subtraktiven Verfahren wie Fräsen oder Bohren nicht erreicht werden
können. So nutzt beispielsweise die Flugzeugindustrie die additive Fertigung für
die Produktion von neuartigen Leichtbauteilen, die Materialersparnis und gesteigerte
Formfestigkeit vereinen.
Aktoren
Kleingeräte im >> Internet der Dinge, die über den Rückkanal einer Netzverbindung
angesprochen werden. Sie lösen bestimmte Aktionen aus, beispielsweise schließen
oder öffnen sie Stromkreise oder verändern Regelwerte. Sie sind üblicherweise über
ein >> Gateway vernetzt.
Augmented Reality
Englisch für erweiterte Realität, die computergestützte Erweiterung der Umgebungswahrnehmung.
Darunter wird im Wesentlichen das Einblenden von zusätzlichen Informationen
in Form von Texten oder Bildern in eine Abbildung der Umgebung verstanden.
Augmented Reality (AR) auf dem Smartphone besteht beispielsweise darin, dass Apps
touristische Informationen zu Gebäuden einblenden, die mit der Kamera anvisiert
werden. In der Industrie 4.0 werden AR-Datenbrillen eingesetzt, die beispielsweise
Servicetechniker bei ihrer Arbeit unterstützen. Über eine in die Brille integrierte Kamera
wird die Maschine oder Anlage aufgenommen und per Software werden in das
Sichtfeld Handlungsanweisungen oder Erläuterungen eingeblendet.
44 STUDIE: INDUSTRIE 4.0 2018 GLOSSAR

Automatisierung
Bezeichnung für das Übertragen einer Handlung oder eines Prozesses an ein selbsttätig
ablaufendes System, etwa eine Maschine oder eine Software. In frühen Formen
der Automatisierung wurden lediglich monotone, immer wieder gleich auszuführende
Handlungen an Maschinen übertragen. Die aktuellen Formen der Automatisierung
übertragen auch komplexere Handlungen aus organisatorischen und kaufmännischen
Berechnungen an Software (Prozessautomatisierung) oder Roboter.
B
Autonomisierung
Allgemein eine Bezeichnung für die Entwicklung eines Systems aus Regelkreisen, das
unabhängig von Bedienereingriffen arbeiten kann. Im Speziellen die Bezeichnung für
die vollständige >> Automatisierung von Handlungen oder Prozessen mit Methoden der
>> künstlichen Intelligenz. Hierbei entstehen im Idealfall autonom agierende Systeme
(Softwareagenten, Roboter), die Aufgaben mit hoher Flexibilität und Eigenintelligenz
erledigen. Ein Beispiel ist ein autonomes Fahrzeug, das selbsttätig im Straßenverkehr
agiert und ohne Fahrereingriffe den Weg von einem Ausgangsort zu einem Ziel findet.
Big Data
Die Bezeichnung für große Mengen heterogener Daten, die von Unternehmen ausgewertet
werden. Dazu gehören in der Industrieproduktion Sensordaten, die in großer
Menge von vernetzten, smarten Produkten geliefert werden. Das Marketing versteht
unter Big Data unstrukturierte Konglomerate aus Social-Media-Beiträgen, E-Mails,
Aufzeichnungen in CRM-Systemen und anderen kundenrelevanten Daten.
Diese heterogenen Datensammlungen können mit herkömmlichen Methoden nur
schwer ausgewertet werden. Unternehmen setzen deshalb verschiedene statistische
Analyseverfahren, >> Machine Learning und ähnliche Verfahren ein, um Big Data in >>
Smart Data zu verwandeln.
Blockchain
Ein neuartiges Datenbankformat, bei dem die Nutzdaten blockweise gespeichert werden
und jeder neue Block über Signaturen mit dem vorhergehenden verknüpft ist.
Dadurch können in der Datenbank die einzelnen Blöcke nicht mehr verändert werden,
ohne dass dies einen Einfluss auf die verketteten Signaturen hat.
Um die Integrität der Daten noch stärker zu gewährleisten, sind Blockchain-Datenbanken
auf mehrere Server verteilt. Dabei gilt die Regel, dass jeder Datenblock von
einer Mehrheit der beteiligten Server bestätigt werden muss. Hierdurch werden nachträgliche
Veränderungen eines Datenblocks unmöglich, da alle anderen Instanzen der
Blockchain-Datenbank noch den originalen Datenblock enthalten.
Die Blockchain-Technologie besitzt vielfältige Anwendungsmöglichkeiten auch in der
Industrie. So ist es möglich, in der >> Supply Chain Warentransporte über eine Blockchain-Datenbank
zu überwachen. Dank der Fälschungssicherheit kann die Integrität
von Waren oder die Übereinstimmung der Lieferwege mit vertraglichen Vereinbarungen
leicht überwacht werden.

D
Deep Learning
Eine besondere Form des >> Machine Learning. Es basiert auf dem Einsatz von neuronalen
Netzen, die in ihrem Aufbau dem menschlichen Gehirn nachgebildet sind. Ein
neuronales Netz besteht außer aus Oberflächenschichten für die Eingabe und Ausgabe
von Daten aus mehreren Tiefenschichten – daher die Bezeichnung „Deep“.
Neuronale Netze sind lernfähig, weil Eingabedaten die Binnenstruktur der Netze verändern
und somit nach einiger Zeit zu angepassten Ausgabedaten führen. Zu diesem
Zweck werden neuronale Netze mit historischen oder vorgegebenen Daten trainiert.
Ein Beispiel: Neuronale Netze werden erfolgreich für die Beschreibung von Bildinhalten
eingesetzt. Das Training geschieht mit gekennzeichneten Beispielbildern. Sie erkennen
dann die trainierten Inhalte auf neuen Bildern wieder.
Digitale Transformation
Die digitale Transformation ist ein fortlaufender, auf digitale Technologien gegründeter
Veränderungsprozess, der die Arbeitsweise und das Marktumfeld der Unternehmen
verändert. Dabei lösen automatisierbare digitale Prozesse die herkömmlichen,
oft auf Handarbeit basierenden Prozesse ab. Da digitale Technologien auch von Kunden
genutzt werden, verändern sich dessen Erwartungen („alles, und zwar sofort“).
Hierdurch entsteht eine enorme Marktdynamik, die auch neue, effizientere und agilere
Organisationsformen von Unternehmen erfordert.
Digitaler Zwilling
Allgemein bezeichnet der Begriff die digitale Repräsentation eines Objektes aus der
Realwelt. In der >> Industrie 4.0 wird mit dem digitalen Zwilling eine Maschine oder
Anlage durch eine virtuelle Softwarerepräsentation simuliert. Sie dient dazu, vor Inbetriebnahme
die Abläufe zu optimieren oder während des laufenden Betriebs weitere
Optimierungen umzusetzen. Dafür werden alle Systemzustände des digitalen Zwillings
in Echtzeit an die realweltlichen Vorgänge angepasst.
Digitalisierung
Dieser Begriff wird häufig synonym mit >> digitaler Transformation gebraucht. Er bedeutet
aber eher einen in der gesamten Wirtschaft und Gesellschaft ablaufenden Prozess,
bei dem digitale Technologien eine größere Bedeutung erhalten. So wirkt sich die
Digitalisierung nicht nur in einzelnen Unternehmen aus, sondern auch im Privatleben
der Menschen, im Bildungssystem, in den Medien und anderen Bereichen.
Disruption
Englisch für Störung oder Bruch. Dieser Begriff wird üblicherweise für radikale Innovationen
genutzt, die als technologischer Umbruch ganze Märkte und Branchen verändern.
Ein Beispiel: Das Auto war eine Disruption für die Branche der Kutschenhersteller.
Autofirmen sind überwiegend von Technikern gegründet worden, da nur sie das
notwendige Know-how hatten. In der Folge sind die fast alle Kutschenhersteller vom
Markt verschwunden.
46 STUDIE: INDUSTRIE 4.0 2018 GLOSSAR

E
G
I
Disruptive Geschäftsmodelle
Ein disruptives Geschäftsmodell setzt eine radikale Innovation (>> Disruption) im Bereich
der Geschäftsmodelle durch. So hat beispielsweise Uber durch sein digital basiertes
Plattformmodell ein disruptives Geschäftsmodell in der Taxibranche entwickelt.
Edge Computing
Als Edge wird im >> Internet der Dinge der Übergang zwischen einem internen Netzwerk,
etwa in einer >> Smart Factory, und dem öffentlichen Internet bezeichnet. Edge
Computing ist eine Bezeichnung für die Möglichkeit, >> Gateways mit eigenen Rechenkapazitäten
auszustatten und bestimmte Aufgaben bereits vor Ort zu erledigen.
Hiermit können beispielsweise Daten gefiltert werden, sodass sie weder die Netzverbindung
noch das Rechenzentrum stark belasten. Darüber hinaus erlaubt Edge Computing
auch schnelle Reaktionen auf kritische Zustände in den vernetzten Maschinen
und Anlagen.
Gateway
Ein Gateway ist in vielen Installationen im >> Internet der Dinge, vor allem im Rahmen
der >> Industrie 4.0, die Schnittstelle zum Internet. Es bündelt die Daten von mehreren
>> Sensoren und öffnet Rückkanäle zu mehreren >> Aktoren, sodass nicht jedes einzelne
Gerät vernetzt ist, sondern nur das Gateway. Es sorgt für eine sichere Übertragung der
Daten und für einen Schutz von Maschinen und Anlagen vor Cyberangriffen. Wenn ein
Gateway mit eigener Rechenkapazität ausgerüstet ist, spricht man von Edge Device
bzw. >> Edge Computing.
Industrie 4.0
Der Begriff für ein Zukunftsprojekt zur umfassenden >> Digitalisierung der industriellen
Produktion. Er verweist darauf, dass eine vierte industrielle Revolution bevorsteht.
Die erste bestand in der Mechanisierung mit Dampfkraft, die zweite in der Massenfertigung
an Fließbändern und die dritte in der Automatisierung mit Elektronik.
In der vierten industriellen Revolution (Industrie 4.0) geht es um die intelligente Vernetzung
von Maschinen und Abläufen in der Industrie mithilfe von Informations- und
Kommunikationstechnologie. Ziel ist dabei unter anderem eine flexible Produktion in
einer wandelbaren Fabrik, die kundenzentrierte Lösungen über den Einsatz von Daten
herstellt und mit optimierter Logistik im Rahmen einer ressourcenschonenden Kreislaufwirtschaft
ausliefert.
Industrielle Internetplattformen
Eine Sammelbezeichnung für unterschiedliche internetbasierte Plattformmodelle in
der Industrie. Dazu gehören beispielsweise Handelsplattformen, Sharing-Plattformen,
IoT-Plattformen und andere. Sie bieten ihren Nutzern Möglichkeiten zur zusätzlichen
Wertschöpfung. Über Sharing-Plattformen können beispielsweise Unternehmen im
Moment nicht benötigte Maschinen und Anlagen vermieten oder für andere Nutzer
öffnen, etwa um Stillstandszeiten zu verringern.

K
L
M
P
Internet der Dinge
Ganz allgemein ist das Internet der Dinge eine Infrastruktur zur Vernetzung von Geräten
und basiert auf dem Internetprotokoll. Im Rahmen der >> Industrie 4.0 handelt es
sich um ein Netzwerk smarter Geräte, die mit >> Sensoren und >> Aktoren ausgerüstet
sind. Sie ermitteln Daten und senden sie über ein >> Gateway an eine >> industrielle
Internetplattform.
Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz (KI) oder Artificial Intelligence (AI) ist ein Teilgebiet der Informatik,
das sich mit der >> Automatisierung intelligenten Verhaltens und der >> Autonomisierung
von Systemen beschäftigt. Zu den Teilgebieten der KI gehören wissensbasierte
Systeme, Mustererkennung, Spracherkennung und -generierung, prädikative Algorithmen,
Robotik, >> Machine Learning, >> Deep Learning und einiges mehr.
KI gilt als eines der wichtigsten Zukunftsthemen der Wirtschaft, da sie neben der weitergehenden
Automatisierung von Geschäftsprozessen auch zahlreiche neue Möglichkeiten
zur Wertschöpfung bietet. So gehören beispielsweise autonome Fahrzeuge,
intelligente Assistenten in Softwareform, medizinische Diagnosesoftware oder Haushaltsroboter
zu den Zukunftsmärkten der nächsten Jahrzehnte.
Losgröße 1
Losgröße bezeichnet normalerweise die Menge an Produkten, die im Rahmen eines
Fertigungsauftrages hergestellt werden. Bei der Losgröße 1 handelt es sich also um
ein Einzelstück, das nicht in Handarbeit hergestellt wird, sondern innerhalb von Prozessen
der Massenfertigung. Dafür werden entweder speziell dafür eingerichtete
Produktionsstraßen oder Verfahren der >> additiven Fertigung genutzt.
Machine Learning
Ein Sammelbegriff für Verfahren und Algorithmen, mit denen Wissen aus Erfahrung (in
Form von Daten) erzeugt werden kann. Machine Learning gehört zum großen Bereich
der >> künstlichen Intelligenz und nutzt mathematisch-statistische Verfahren sowie
neuronale Netzwerke (>> Deep Learning). Ein typischer Anwendungsfall von Machine
Learning in der >> Industrie 4.0 ist >> Predictive Maintenance.
Plattformökonomie
Mit dem Begriff Plattformökonomie werden digital basierte zweiseitige Märkte bezeichnet,
in denen ein Vermittler (die Plattform) geschäftliche Transaktionen zwischen
verschiedenen Akteuren in die Wege leitet – gewöhnlich Anbieter und Nachfrager von
Produkten und Services. Dazu wird eine Internetplattform eingesetzt, die die Transaktionen
durch digitale Technologien erleichtert bzw. überhaupt erst möglich macht.
Solche Plattformen gibt es in unterschiedlichen Branchen und für verschiedene Zwecke.
Ein Beispiel für eine Plattform in der Handelsbranche ist der Amazon Marketplace.
Amazon stellt seine anfangs nur für eigene Zwecke aufgebaute Webshop-Infrastruktur
Händlern zur Verfügung, die darauf eigene Waren anbieten.
48 STUDIE: INDUSTRIE 4.0 2018 GLOSSAR

Sie finden dort leichter und in größerer Zahl Kunden als über einen eigenen Webshop,
da sie auf die enorme Zahl der Amazon-Kunden zugreifen können. Andere bekannte
und erfolgreiche Plattformgeschäftsmodelle sind die Vermittlung von Zimmern (Airbnb,
Booking), Taxi-Fahrten (Uber) oder Mitfahrgelegenheiten (BlablaCar).
Predictive Analytics
Ein Verfahren, um Vorhersagen anhand von Datenanalysen zu treffen. Dafür werden
normalerweise historische Daten aus der zu beobachtenden Domäne (Kundenverhalten,
Marktbewegungen, Kundenströme in einem Webshop o. Ä.) gesammelt und
analysiert. Für die Analyse werden statistische Verfahren und >> Machine Learning
eingesetzt. Das Ergebnis ist ein prädikatives Modell, dass die Vorhersage zukünftiger
Ereignisse anhand von aktuellen Daten aus derselben Domäne erlaubt. Damit können
Unternehmen beispielsweise aus dem aktuellen Kundenverhalten Kaufwahrscheinlichkeiten
berechnen.
R
S
Predictive Maintenance
Auch vorausschauende Wartung genannt. Dabei wird die regelmäßige, in zeitlichen
Intervallen stattfindende Wartung von Maschinen und Anlagen durch eine verschleißabhängige
Wartung ersetzt, bei der Wartungszeitpunkte durch eine Datenanalyse ermittelt
werden. Hierzu wird üblicherweise >> Machine Learning eingesetzt.
Die für Predictive Maintenance notwendigen Daten sind beispielsweise Temperaturverläufe,
Vibrationen, Stromschwankungen und ähnliche Daten, die über >> Sensoren
an den Maschinen ermittelt werden. Die Machine-Learning-Software muss zunächst
über einen längeren Zeitraum Daten sammeln, um ein Nutzungsprofil der Maschine zu
ermitteln. Anhand dieses Profils kann sie zwischen normalen und anormalen Zuständen
unterscheiden. Sobald dieser Trainingsprozess abgeschlossen ist, kann die Software
frühzeitig Warnzeichen für Fehler, Verschleiß und Ausfälle erkennen und melden.
Rapid Prototyping
Ein Oberbegriff für die schnelle Herstellung von Baumustern anhand von Konstruktionsdaten.
Dafür werden Verfahren aus der >> additiven Fertigung eingesetzt. Mit Rapid
Prototyping können sowohl Modelle als auch funktionsfähige Prototypen hergestellt
werden.
Sensoren
Kleingeräte im >> Internet der Dinge, die Daten und Umweltbedingungen ermitteln,
beispielsweise Temperatur, Druck, Helligkeit, Feuchtigkeit, Vibrationen, Stromstärke,
Spannung, Klangsignale und vieles mehr. Sie sind üblicherweise über ein >> Gateway
vernetzt.
Smart Business
Oberbegriff für alle datenbasierten Geschäftsmodelle im Umfeld der >> Industrie 4.0
und des >> Internets der Dinge. Das Smart Business entsteht, wenn ein Unternehmen
innovative, smarte Produkte und Services in sein Produktportfolio integriert hat und
sein Geschäftsmodell auf der Auswertung von >> Smart Data basiert.

Smart Data
Datenbestände, die mit Analysesoftware aus großen Mengen von Rohdaten (>> Big
Data) extrahiert wurden und sinnvolle Informationen enthalten. Sie zeichnen sich
außer durch einen hohen Informationswert auch durch eine hohe Datenqualität aus,
enthalten also beispielsweise weder Dubletten noch Fehler. Der Nutzen von Smart
Data liegt beispielsweise in der Entwicklung neuer Geschäftsmodelle durch eine zielgerichtete
Analyse.
Smart Enterprise
Die Bezeichnung für ein Unternehmen mit drei Merkmalen: 1. nutzt es Daten zur Optimierung
seiner Geschäftsprozesse, 2. nutzt es ein alle Fachbereiche übergreifendes
Wissensmanagement, 3. ermöglicht es die bereichsübergreifende Zusammenarbeit
aller Mitarbeiter.
Smart Factory
Eine Fabrik, die eine weitgehende Selbstorganisation in der Produktion und allen
damit verbundenen Geschäftsprozessen ermöglicht. Voraussetzung ist eine >> Automatisierung
und >> Digitalisierung mit dem Ziel einer effizienten und anpassungsfähigen
Produktion, die zu jedem Zeitpunkt die optimale Wertschöpfung erzielt.
Smart Product
Ein Produkt, das im Gegensatz zu traditionellen Produkten mit eingebauter Intelligenz
und der Fähigkeit zur Vernetzung ausgestattet ist. Dadurch besitzt es digitale Zusatzfunktionen,
die seinen direkten Nutzen erhöhen oder bestimmte Services automatisieren,
beispielsweise das Nachbestellen von Rohmaterial.
Software Services
Sammelbegriff für die Abwicklung von Unternehmensfunktionen mithilfe von Software.
Zu unterscheiden sind interne Software Services wie Controlling-Dashboards
oder >> Predictive Analytics und kundenorientierte Software Services wie Schnittstellen
zu >> industriellen Plattformen oder >> Predictive Maintenance.
Supply Chain
Die Lieferkette eines Unternehmens, in der einfachsten Form die Triade „Zulieferer –
Produzent – Abnehmer/Kunde“. Bei den meisten Unternehmen ist die Supply Chain
allerdings ein komplexes und dynamisches Lieferanten- und Kundennetzwerk. Unternehmen
können sich auf verschiedenen Stufen dieser Lieferkette befinden, etwa als
Hersteller von Rohmaterial oder Vorprodukten, aber auch als Weiterverarbeiter oder
Systemintegrator.
50 STUDIE: INDUSTRIE 4.0 2018 GLOSSAR

V Virtual Reality
Unter virtueller Realität (VR) wird die Darstellung einer vollständig computergenerierten,
interaktiven virtuellen Umgebung verstanden. Dafür werden häufig sogenannte
VR-Brillen benutzt. Dabei handelt es sich um eine Kombination aus geschlossener
Brille, geschlossenem Kopfhörer und Mikrofon. Der Träger ist optisch und akustisch
von der Umgebung abgeschirmt und nimmt im Idealfall nur noch die virtuelle Realität
wahr. Hinzu kommen gelegentlich Datenhandschuhe, die auch ein Greifen in der virtuellen
Realität erlauben.
Industrielle Anwendungen sind noch selten, doch es gibt erste Versuche mit Flugsimulatoren,
virtuellem Training für Arbeitsabläufe und der Konstruktion von virtuellen
Prototypen in einer VR-Umgebung. Etwas verbreiteter sind sogenannte Mixed-Reality-
Brillen, die virtuelle Elemente in die Anzeige der Umgebung einblenden und beispielsweise
Servicetechniker unterstützen sollen. Allerdings sind hier die Übergänge zu AR
(>> Augmented Reality) fließend.

Über uns
Wir glauben daran,
dass in jedem Unternehmen
ein noch besseres steckt.
Die Staufen AG ist eine Lean Management-Beratung und Akademie.
Seit über 20 Jahren beraten und qualifizieren wir Unternehmen und Mitarbeiter.
Weltweit.
Unser Ziel ist es, jedes Unternehmen besser zu machen und unsere Kunden
voranzubringen. Unser besonderer Ansatz ist es, schnell die richtigen
Veränderungen in Gang zu setzten und eine nachhaltige Veränderungskultur
zu etablieren.
und regelmäßig:
Unsere Auszeichnungen
52 STUDIE: INDUSTRIE 4.0 2018 ÜBER UNS

Zahlen. Daten. Fakten.
> 20
Jahre Erfahrung
56
Mio. € Umsatz
50
verschiedene
Lean und Six Sigma
Trainings
> 500
BestPractice-Besuche p. a.
280
Mitarbeitende
> 70
BestPractice-
Partner
> 5.000
Seminarteilnehmer p. a.
> 90
aktive Trainer und
Coaching-Experten
13
Niederlassungen
in 10 Ländern
14
Sprachen
ISO 9001
ISO 29990
nach AZAV zertifiziert

54 STUDIE: INDUSTRIE 4.0

Studien
Alle Studien der Staufen AG finden Sie auch online unter www.staufen.ag/studien

Impressum
HERAUSGEBER:
STAUFEN.AG
Beratung.Akademie.Beteiligung
Blumenstraße 5
D-73257 Köngen
BILDNACHWEIS
iStockphoto / Staufen AG
GRAFIKDESIGN
www.weberfink.de

ANSPRECHPARTNER
ANSPRECHPARTNERIN
FÜR MEDIEN
Martin Haas
CEO
m.haas@staufen.ag
+49 7024 8056 0
Kathrin Negele
Marketing Managerin
k.negele@staufen.ag
+49 7024 8056 155
HERAUSGEBER
STAUFEN.AG
Beratung.Akademie.Beteiligung
Blumenstraße 5
D-73257 Köngen
+49 7024 8056 0
www.staufen.ag
kontakt@staufen.ag
IN KOOPERATION MIT
STAUFEN.DIGITAL NEONEX GmbH
Königsstraße 2
D-70173 Stuttgart
+49 711 933 55 84 0
www.staufen-neonex.de
info@staufen-neonex.de
IN JEDEM UNTERNEHMEN
STECKT EIN NOCH BESSERES.