Die Welt der Fertigung durchläuft derzeit einen Wandel – gemeinhin als „Industrie 4.0“ bezeichnet – der viele Unternehmen vor die Entscheidung stellt, in neue Technologien wie künstliche Intelligenz (KI), additive Fertigung und cloudbasierte Plattformen zu investieren . Die Ausgaben für intelligente Fertigungstechnologien werden bis 2023 voraussichtlich um fast 300 Milliarden US-Dollar steigen, mit einem jährlichen Wachstum von 12 %. Allerdings fällt es vielen Unternehmen schwer, diese Investitionen zu tätigen. Dieser Blog erklärt, warum dies bei äußerst erfolgreichen und innovativen Unternehmen der Fall ist.
1. Das Prinzip der technologischen Substitution lässt sich nicht auf eine Smart Factory übertragen.
In den letzten Jahrzehnten konnte man sich immer darauf verlassen, dass neue Maschinengenerationen immer effizienter werden und die Herstellungskosten immer gleich bleiben durch neue Verfahren und Materialien weiter reduziert.
Die Vor- und Nachteile neuer Technologien, die darauf abzielen, eine bestehende Technologie direkt zu ersetzen, lassen sich weitestgehend in technischen Kennzahlen vergleichen und abbilden. Die Ersparnis lässt sich in Euro beziffern. Was bleibt, ist das technische Risiko, das durch POCs und Kleinchargen Stück für Stück reduziert werden kann. Am Ende folgt oft die Serienproduktion in Originalgröße. Ein solcher Innovationsprozess kann mehrere Jahre dauern, bis die alten Technologien vollständig abgelöst sind.
Zum Beispiel könnten Automobilkomponenten aus technischen Kunststoffen statt aus Metall hergestellt werden. Ingenieure mussten Design und Produktion neu denken, da die unterschiedlichen Materialeigenschaften ausgeglichen werden mussten und völlig andere Maschinen und Prozesse zum Einsatz kamen. Demgegenüber standen günstige Rohstoffpreise und kürzere Entwicklungszyklen. Die äußere Geometrie und der Zusammenbau der Teile blieben jedoch zunächst sehr ähnlich. Damit stellten sie klassische Ersatzstoffe im Traggerüst dar. Die Erwartung war klar: Sie sollten die gleiche Leistung zu einem niedrigeren Preis erbringen. Das volle Potenzial neuer Technologien wird jedoch nicht bei der Einführung ausgeschöpft, sondern erst dann, wenn die unternehmenseigenen Fachabteilungen Know-how aufbauen und sich die anfängliche Skepsis und Schwierigkeiten gegenüber einer neuen Technologie langsam in die typische Freude an der Optimierung verwandeln. So konnten die Kunststoffteile nun durch eine flexiblere Bauweise eingeklipst statt geschraubt werden, was weitere Einsparungen bei der Montage ermöglichte.
Die schrittweise Einführung erster Produkte und die kontinuierliche Ausschöpfung von Potenzialen erfolgte nahezu Seit vielen Jahrzehnten ist es der Goldstandard für Innovationen im verarbeitenden Gewerbe und wird es auch weiterhin bleiben. Allerdings können die neuen Technologien (3D-Druck, KI und Cloud) auf diesem Weg nur bedingt eingeführt und dann Schritt für Schritt ausgerollt werden. Der Versuch, dies wie gewohnt zu tun, führt bei Unternehmen, die in dieser Vorgehensweise besonders erfahren sind, zu Problemen.
Während die additive Fertigung prinzipiell als Ersatzfertigungstechnologie angesehen werden kann, ist die Idee der „Losgröße 1“ mehr als Ersatz, weil es die Grundlagen der Idee der Massenproduktion angreift. Es stellt einen Umdenken in der Art und Weise dar, wie Fertigung gedacht wird. Allerdings suchen Unternehmen oft lange nach geeigneten Komponenten, die direkt substituiert werden können. Das ganzheitliche Potenzial der additiven Fertigung wird nicht oder nur sehr langsam ausgeschöpft.
Auch bei Cloud-Systemen ist die Situation anders. Fast alle digitalen Startups setzen auf Cloud-Lösungen, wenn sie Software vertreiben wollen, denn Software in der Cloud erfordert deutlich weniger Wartung und Softwarelösungen sind viel einfacher zu skalieren. Auch die Anbindung an andere Systeme ist einfacher als bei einer On-Premise-Lösung. Wenn Sie selbst Softwarelösungen verkaufen, ist die Cloud daher äußerst relevant. Doch auch wenn Sie ausschließlich Software nutzen, müssen Sie sich darauf einstellen, dass es aus diesem Grund bald nur noch Lösungen in der Cloud geben wird, was zwangsläufige Folgen für die eigene IT haben wird. Die testweise Umsetzung einzelner Anwendungsfälle in der Cloud hilft nicht, dem allgemeinen Trend zur Cloud gerecht zu werden, der in Zukunft mit sehr hohen Kosten enden wird, wenn die On-Premise-Lösung eines Anbieters das End-of-Life erreicht. Das volle Potenzial der Cloud-Idee kann nicht kontinuierlich ausgeschöpft werden. Das Entscheidende ist einfach, Software so zu entwerfen, dass sie „jederzeit“ läuft. Dies kann je nach aktueller Wirtschaftslage in einer dedizierten Cloud, einer Cloud eines Drittanbieters oder vor Ort/vor Ort erfolgen, aber das Wichtigste: die exakt gleiche Software. Wer nicht seine gesamte Software vollständig umstellt, wird künftig erhebliche Wettbewerbsnachteile, aber keine Vorteile haben. Teilweise Anwendungsfälle in die Cloud zu bringen, bietet heute für viele industrielle Anwendungen keine wirtschaftlichen Vorteile. Wie bei der additiven Fertigung gibt es keinen natürlichen Rollout und das Finden einzelner Anwendungsfälle bringt nicht automatisch den Stein ins Rollen für weitere Substitutionen in die Cloud.
Mit KI werden keine physischen Gegenstände ersetzt, sondern Intelligenz und unterstützende Prozesse, wodurch nicht die variablen Herstellungskosten, sondern die Fixkosten optimiert werden und somit KI in die Kategorie einer Investition in ein ERP oder MES fällt.
Wenn nur ein Teilanwendungsfall umgesetzt wird, B. eine Computer-Vision-Anwendung, und dies erfolgt im Einzelfall, es entsteht schnell eine IT-Wildnis und der Wartungs- und Supportaufwand ist erheblich. Egal, ob Sie Schweißnähte oder Früchte mit KI überwachen möchten, es ist sinnvoll, nicht nur den konkreten Anwendungsfall zu spezifizieren, sondern beispielsweise auch den Objekterkennungsalgorithmus von Anfang an als eigenständiges Asset zu betrachten und über seinen Lebenszyklus zu verwalten . Wer in Sachen KI für seine Fabrik auf Insellösungen setzt, ist im Grunde zum Scheitern verurteilt. Nur die Nutzung von Synergieeffekten führt langfristig zu Profitabilität. Dies muss auch bei einer teilweisen Einführung berücksichtigt werden.
Das Fehlen eines direkten Stellvertreters erschwert jedoch nicht nur die Entscheidungsfindung im Unternehmen.
2. Geschäfts- und Betriebsleiter agieren zum Zwecke der Digitalisierung innerhalb verschiedener Anbieter-Ökosysteme.
In Bezug auf die Strategie erhält das Top-Management Ratschläge von Beratern und anderen professionellen Dienstleistungsunternehmen mit wenig empirischer Erfahrung mit Filialtechnologien. Operative Führungskräfte hingegen haben es mit Anbietern spezifischer Branchenlösungen und deren Empfehlungen zu tun. Dabei handelt es sich jedoch meist um verbesserte Lösungen, die dem Gedanken der kontinuierlichen Verbesserung und Innovation folgen.
Während das Management beispielsweise Themen rund um die Cloud mit namhaften Cloud-Anbietern bespricht und bereit ist, mit ihnen Geschäfte zu machen Neue Partner verfügen zwar über starke Technologie, verfügen aber weder über spezielles Fachwissen noch über geschäftsrelevante Anwendungsfälle. Die Betriebsleiter neigen dazu, sich auf verbesserte, bekannte Lösungen ihrer vertrauenswürdigen Lieferanten zu verlassen, die dies wiederum kaum glaubhaft nachweisen können vergleichbare Lösungen zum Thema Software anbieten können.
Zwischen dem strategisch denkenden Management und dem operativ denkenden Werksmanagement enden diese Herstellerpräferenzen in langen, politischen Konzeptphasen und verzögern wichtige Investitionsentscheidungen.
3. Mit der modernen ROI-Erwartung sind KI, Cloud und additive Fertigung automatisch immer nur ein F&E-Thema.
Entscheidungsträger müssen eine ROI-Berechnung für Investitionen durchführen. Wenn dies nicht möglich ist, handelt es sich automatisch höchstens um ein F&E-Thema, so dass es auch aus diesem Budget bewältigt werden muss.
Nun ist es jedoch so, dass es keine Forschung oder Entwicklung mehr gibt Die für alle drei Technologien und Lösungen notwendigen Kompetenzen können erworben und Experten engagiert werden. Das F&E-Budget dient jedoch in der Regel dazu, durch Vorentwicklung genügend Wissen zu erlangen, um im Sinne des Unternehmens eine Bau- oder Kaufentscheidung treffen zu können. Allerdings ist F&E immer dann gut, wenn es um kleinere und abgegrenzte Technologiethemen geht.
Nur jedes fünfte bis jedes zehnte solcher F&E-Projekte schafft es in Serie. Und das ist gut so. Das gehört zu einem guten Innovationskonzept. Aber gilt das auch für die drei Technologien? Besteht für jede der Technologien nur eine 10-prozentige Chance, in Serie zu gelangen? Wenn die Wahrscheinlichkeit größer als 10 % ist, dass man in Zukunft nicht darauf verzichten kann, wenn man keine wirtschaftlichen Nachteile erleiden will, dann sind Investitionen in KI, Cloud und additive Fertigung keine F&E-Angelegenheiten, sondern unternehmerische Entscheidungen . Die Entscheidung, diese Technologien auf einen Schlag in völlig neuen Fabriken einzuführen, ist zwar offensichtlich, schafft aber ein weiteres Problem für besonders erfolgreiche Fertigungsunternehmen.
4. Eine „Greenfield“-Strategie verhindert oder verzögert das natürliche Lernen mit neuen digitalen Technologien.
Die Idee, dass eine intelligente Fabrik allein durch den Einsatz dieser Technologien erreicht werden kann, ist zu einfach. Produzierende Unternehmen fangen nicht bei Null an und bauen auch nicht ständig neue Fabriken auf der sogenannten „grünen Wiese“. Zu warten, bis ein solches Unternehmen zustande kommt, und diese Fabrik dann auf besonders intelligente Weise zu implementieren, bedeutet, Gelegenheiten zu verpassen, im Brown Field zu lernen. Gerade sehr erfolgreiche Unternehmen sind es gewohnt, neue Technologien schrittweise einzuführen, damit die notwendigen, empirischen Erfahrungen und das neu zu erwerbende Know-how Zeit haben, sich auf natürliche Weise zu entwickeln.
5. Die letzten großen Innovationsprojekte sind noch nicht abgeschlossen.
Im Fertigungssektor gab es seit den 1990er Jahren keine radikalen Innovationen, wie sie sich jetzt nur noch mit KI, Cloud und additiver Fertigung abzeichnen inkrementelle Optimierungen. Allerdings haben Unternehmen in den letzten Jahrzehnten Milliarden in die Implementierung agiler Methoden, Enterprise Resource Management und anderer Arten von IT-Systemen wie MES und digitale Zwillinge investiert, auf der Suche nach dem nächsten großen Schritt, um Prozessabläufe zu verbessern, die Sichtbarkeit zu erhöhen und On-Demand-Lösungen bereitzustellen Herstellung machbar und profitabel. Doch viele Hersteller haben es nicht geschafft, den vollen Nutzen aus diesen Investitionen zu ziehen oder haben einfach nicht die grundlegenden Probleme gelöst, die angegangen werden mussten. Dies führt zu einer Innovationsmüdigkeit, insbesondere bei erfolgreichen Unternehmen, die in letzter Zeit besonders stark in diesen Bereich investiert haben. Schließlich erwartet man von großen Anstrengungen großen Erfolg. Jetzt plötzlich drei neue oder weitere Revolutionen gleichzeitig angehen zu müssen, die scheinbar aus heiterem Himmel entstanden sind, ist für viele etwas entmutigend. Schließlich beschäftigen sie sich immer noch mit den bereits angepackten Themen und die notwendigen Ressourcen und klugen Köpfe sind daher noch gebunden.
