Auf der Suche nach neuen Umsatzmöglichkeiten? Immer mehr Hersteller nutzen IoT-Konzepte und bieten Dienstleistungen an

Wie sehen die Maschinen der Zukunft aus? Sie werden immer noch aus Bauteilen, Getrieben und Elektronik bestehen – und aus vielem mehr. Die Maschine der Zukunft ist auch eine integrierte Einheit aus Sensoren und Stellantrieben mit Software-Schnittstellen (Tesla macht es vor).

So sieht es Dr. Timothy Chou, der Verfasser von „Precision: Principles, Practices, and Solutions for the Internet of Things“(Crowdstory, 2016). Dr. Chou ist seit knapp 35 Jahren Dozent an der renommierten Stanford University in Kalifornien und bekleidete zahlreiche Führungspositionen in Software-Unternehmen, u. a. als Leiter des Geschäftsbereichs Oracle On Demand (1999–2005). Mit Software und den entsprechenden Geschäftsmodellen kennt sich dieser Mann auf jeden Fall aus – vor allem versteht er, wie sich Unternehmen vom reinen Verkauf ihrer Produkte zum Verkauf zugehöriger Serviceverträge weiterentwickeln. Oracle zum Beispiel erwirtschaftete vor dem Erwerb von Sun Microsystems 80 Prozent des Gesamtumsatzes von 15 Milliarden US-Dollar aus Serviceverträgen.

Nun, da das industrielle Internet der Dinge (IIoT) auf dem Vormarsch ist, prognostiziert Dr. Chou eine ähnliche Transformation für Maschinenbauunternehmen. General Electric ist schon dabei: 2016 belief sich der Konzernumsatz auf 120 Milliarden Dollar: 70 Milliarden wurden mit dem Verkauf von Triebwerken, Kernspintomographen und Ähnlichem generiert – und 50 Milliarden mit Serviceverträgen. Aktuell erwirtschaften die meisten Hersteller von Maschinen und Geräten für Gesundheitswesen, Landwirtschaft, Energieerzeugung, Öl- und Gas-Anwendungen oder Bauwesen allerdings keinerlei Umsätze durch Serviceangebote. Dr. Chou drängt diese Hersteller, die sich bietenden Chancen zu erkennen: „Umsatz aus Service bietet margenstarke und regelmäßig wiederkehrende Einnahmen“, erläutert er. Aber bevor Dienstleistungen dieser Art angeboten und somit das Potential des industriellen IoT genutzt werden soll, müssen die Geschäftsführungen traditioneller Fertigungsunternehmen die Softwarefrage in Angriff nehmen.

„Alles, worüber wir gerade sprechen, hat mit Software zu tun. Damit haben sich die meisten traditionellen Hersteller nur nie befasst“, so Dr. Chou. „In ihrer Welt spielt sie eine untergeordnete Rolle. Aber durch Software wird sich vieles ändern: zum Beispiel wie ihre Maschinen hergestellt werden, wie die Schnittstellen dieser Maschinen ausfallen und welche Erkenntnisse sie durch ihre Maschinen gewinnen können. Hersteller sollten sich also rasch und intensiv mit dem Thema Software auseinandersetzen.“

Dieses Know-how wird Hersteller in die Lage versetzen, Anlagen zu fertigen, die Dr. Chou als „Präzisionsmaschinen“ bezeichnet: mit dem Internet vernetzte Geräte, die Daten erfassen und daraus lernen. „Wir entwickeln ein Service-orientiertes Ertragsmodell für ihre Unternehmen“, sagt Dr. Chou, wobei er auf eine Motivation der Kategorie „Zuckerbrot und Peitsche“ verweist: Das Zuckerbrot ist die Aussicht auf steigende Einnahmen und verbesserte Kundenzufriedenheit; die Peitsche ist das Schreckgespenst, bei der Einführung eines Service-Modells – die häufig mit jahrelanger Entwicklungsarbeit verbunden sein kann – den Anschluss an die Konkurrenz zu verlieren.

Die Implementierung neuer Technologien im Rahmen einer umfassenden Neuausrichtung des Geschäftsmodells stellt Unternehmer vor enorme Herausforderungen. Nähert man sich der neuen Technologie im Kontext einer umfassenden Neuausrichtung seines Geschäftsmodells, ist die Informationsflut geradezu überwältigend. Genau deshalb hat Chou das Buch „Precision“ verfasst und (gemeinsam mit Autodesk, Industry Week und dem IoT Institute) die kostenlose Online-Schulung IoT Fundamentals & Examples of Business Transformation ins Leben gerufen. Sein Buch und seine Schulung behandeln ein fünfstufiges IoT-Konzept, das die Technologie in leicht verdauliche Häppchen gliedert. „Was bedeutet IoT eigentlich genau?“, fragt Chou. „Manche Menschen glauben, das Kürzel beziehe sich auf die Veränderung der Software, mit der die Maschine läuft. Andere glauben, es habe mit den Schnittstellen der Maschine zu tun. Und wieder andere glauben, es beziehe sich auf die neuen Geschäftsmodelle. Ich habe das Konzept erstellt, um zu verdeutlichen, dass es all das beinhaltet.“

n Buch und Schulung erläutert Dr. Chou die fünf Stufen seines IoT-Konzepts, wobei er sich auf die beiden Säulen Grundsätze und Verfahren stützt. Noch wertvoller für den Leser sind möglicherweise die 14 Fallstudien zu echten Unternehmen aus verschiedenen Branchen, die ihre Geschäftsmodelle mittels IoT transformiert haben. Eingangs stellt Dr. Chou die fünf Stufen seines Konzepts vor:

1. Dinge

Mit „Dingen“ meint Dr. Chou die Maschinen selbst, wobei er die Begriffe Ding, Maschine und Anlagen austauschbar verwendet. Und ganz gleich, was ein Hersteller produziert (im Buch werden Gen-Sequenzer, Lokomotiven und Wasserkühler als Beispiele genannt): Um ein Produkt IoT-fähig zu machen, muss sich ein Unternehmer zuvor Gedanken über Sensoren, Rechnerarchitekturen, Betriebssysteme und vieles mehr machen.

2. Verbindung

In diesem Abschnitt beschreibt Dr. Chou die unterschiedlichen Technologien, die benötigt werden, um ein Ding mit dem Internet zu verbinden. Dabei wird auch berücksichtigt, welche Datenmengen eine Maschine übertragen können muss, welche Entfernungen diese Daten beim Transfer zurücklegen und wie viel Energie dafür erforderlich ist. Für Neueinsteiger bietet das Buch einige Grundlagen zum Thema Computernetzwerke, alle anderen können einfach weiterblättern.

3. Erfassung

Sobald die Dinge mit dem Internet verbunden sind, können sie mit der Datenerfassung beginnen. Und je nach Anzahl der Onboard-Sensoren können Maschinen eine Menge Daten erfassen. In diesen Kapiteln werden also verschiedene Technologien vorgestellt, mit denen Daten erfasst, verarbeitet und gespeichert werden können – dabei reicht die Bandbreite von SQL-Datenbanken am Unternehmensstandort bis hin zu Servern in der Cloud.

4. Erkenntnisgewinn

Warum eigentlich wollen wir Dinge vernetzen und damit Daten erfassen? Um so viel wie möglich über die Maschine zu lernen. Nur ist die unüberschaubare Menge der erfassten Daten mit großer Wahrscheinlichkeit kaum mehr zu bewältigen. Dazu Dr. Chou: „Nehmen wir mal an, ich hätte 15.000 Maschinen mit jeweils 400 Sensoren, die alle fünf Sekunden Daten generieren – wer könnte diese schiere Datenmenge noch steuern? Ich halte es für nicht menschenmöglich.“ Die im Buch erläuterte Lösung für die Problematik der Datenanalyse beinhaltet die Nutzung von Abfragetechnologie, maschinellem Lernen und Clustering.

5. Umsetzung

Die letzte Stufe des Konzepts – und der eigentliche Zweck der Entwicklung von IoT-fähigen Maschinen – behandelt die Nutzung der gewonnenen Informationen und schlussendlich die Verbesserung des Produkts. Diese Maschine der Zukunft kann exakter arbeiten, die Kosten für Verbrauchsmaterialien senken und hochwertigere Serviceangebote ermöglichen. Maschinenbauunternehmen können anfangs Dienstleistungen für vom Netz getrennte Maschinen anbieten, dann auch Unterstützungsdienstleistungen für ans Netz angeschlossene Maschinen in ihr Angebotsportfolio aufnehmen und ihre Maschinen schließlich im Rahmen von Serviceverträgen bereitstellen. General Electric ist den ersten Schritt bereits gegangen.

Laut Dr. Chou schließt sich nun der Kreis: „Ihre Ingenieure haben eine bessere Maschine gebaut. Sie können die Sicherheit, die Verfügbarkeit und die Zuverlässigkeit dieser Maschine wahren und die Leistung sowie die Verfügbarkeit noch optimieren. Und wenn Sie das alles als Dienstleistung anbieten, erfolgen Ihre Optimierungsabläufe in einem geschlossenen Kreislauf. Das wird jede Branche revolutionieren, die Software bislang nie auf der Agenda hatte.“

Das IoT-Konzept zu verstehen, ist eine Sache, seine praktische Umsetzung bei der Umgestaltung eines kompletten Geschäftsmodells eine völlig andere. Chou ermutigt Maschinenhersteller dazu, anhand seines Konzepts zunächst die aktuelle Position ihres Unternehmens zu analysieren. Erst im zweiten Schritt sollten sie über Geschäftsmodelle sprechen. „Ermitteln Sie zuerst, wie Sie Ihr bestehendes Unternehmen um einen Servicebereich erweitern können“, so Dr. Chou. „Gehen Sie also von folgenden Fragen aus: ‚Wie groß ist unser Servicesektor und wie wollen wir ihn ausbauen?‘“

Der dritte Schritt für die Hersteller folgt, wenn die Maschinen vernetzt sind und Informationen sammeln: Jetzt gilt es, aus den erfassten Daten zu lernen. „Dieser Lernprozess vollzieht sich insbesondere für drei Hauptgruppen eines Unternehmens und wird sie vermutlich verändern“, führt Dr. Chou aus. „Zum einen betrifft er jene Mitarbeiter, die für die kontinuierliche Leistungsfähigkeit und Verfügbarkeit der Maschine zuständig sind. Bei der zweiten Gruppe handelt es sich um die Personen, die mit der Optimierung von Leistung und Verfügbarkeit befasst sind. Die dritte Gruppe, das sind alle Mitarbeiter, die auf der Grundlage der Daten Veränderungen für die nächste Maschinengeneration vornehmen können – und zwar insbesondere an der Software.“

Für Fertigungsunternehmen könnten sich daraus weitreichende Vorteile ergeben. Das gilt allerdings nur, wenn ein Fertigungsunternehmen die Veränderungen im unternehmerischen Umfeld versteht und darauf reagiert. „Für den erfolgreichen Verlauf einer solchen Transformation sollten Sie mindestens zwei bis drei Jahre einplanen“, so Dr. Chou. „Wenn Ihre Konkurrenz also schon dabei ist, ihre Produkte auch im Rahmen von Dienstleistungen auf den Markt zu bringen, müssen Sie jetzt zur Aufholjagd durchstarten.“