Industrie 4.0 ist zu einem Buzzword geworden. Jeder kann sich lebhaft vorstellen, wie sein Unternehmen dank neuer Technologien und Datenanalyse floriert. Doch nicht jeder traut sich, die damit verbundenen Risiken einzugehen: Die Modernisierung erfordert Investitionen, und die Amortisation kann Jahre dauern.
Gleichzeitig bietet die datengesteuerte Fertigung neue digitale Geschäftsmodelle und Gewinnchancen. In diesem Artikel zeigen wir drei Szenarien, wie Hersteller Daten monetarisieren, neue Einnahmequellen durch datengesteuerte Dienste erschließen und Investitionsrisiken reduzieren können.
Industrie 4.0 erklärt
Industrie 4.0 steht für die vierte industrielle Revolution. Ein weiterer Meilenstein in der industriellen Entwicklung. Erinnern Sie sich noch an die großen Schritte der industriellen Entwicklung?
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Die Innovation in der Industrie 4.0 ist die Nutzung von IoT-Daten für die Produktion. Mit anderen Worten: Maschinen werden mit Sensoren ausgestattet, die Daten erzeugen und an die Cloud senden. Dort interpretiert die künstliche Intelligenz die Daten, erkennt und prognostiziert Abweichungen und benachrichtigt die Verantwortlichen rechtzeitig. Die fortschrittlichsten Lösungen können sogar Fertigungsprozesse ohne Beteiligung von Menschen optimieren.
Doch Effizienz erfordert in der Regel hohe Investitionen. Deshalb trauen sich nur wenige Unternehmen, Industrie 4.0 in ihren Betrieben einzuführen. Aber bei einer solchen Modernisierung geht es nicht nur um Ausgaben, sondern auch um neue Umsatzquellen.
Industrie 4.0 Geschäftsmodelle = Neue Geschäftsmöglichkeiten
Datentechnologien bringen neue Business Models für die Industrie 4.0 hervor. Diese Modelle bieten eine datengesteuerte Wertschöpfung, neue Partnerschaften in der Wertschöpfungskette, neue Wege der Zusammenarbeit zwischen Unternehmen und neue Möglichkeiten, Umsatz zu steigern. Schauen wir uns drei neue Modelle genauer an und wie sie in der Praxis umgesetzt wurden.
Szenario 1: Zusätzliche Dienstleistungen mit neuen Partnern in der Wertschöpfungskette
Wenn Sie Ihre Produkte mit Sensoren ausstatten, können Sie verfolgen, wie Ihre Produkte genutzt werden. Über die von diesen Sensoren erzeugten Daten erhalten Ihre Kunden neue Einblicke und sie bieten das Potenzial für weitere datengesteuerte Dienste. Mithilfe dieser datengesteuerten Dienste wird zum Beispiel der Status von Produkten verfolgt; der Bediener wird benachrichtigt, sobald etwas schief läuft; die Lebensdauer der Produkte wird durch rechtzeitige Wartung verlängert und die Produktionsprozesse werden optimiert. Alles, was erforderlich ist, IIoT-Plattformen in Ihre Wertschöpfungskette einzuführen.
Wie funktioniert das?
- Der Produkthersteller stattet sein Produkt mit Sensoren aus und verbindet es mit einer IIoT-Plattform. So erhält die IIoT-Plattform alle Daten über die Produktnutzung. Nach der Analyse stellt der Hersteller seinen Kunden datengesteuerte Dienste zur Verfügung.
- Der IIoT-Plattformanbieter betreibt eine IIoT-Plattform mit KI-Funktionen, auf der Sensordaten gespeichert, verarbeitet und analysiert werden. Für die Nutzung der Plattform stellt er dem Hersteller eine Gebühr in Rechnung. Der Preis hängt von der Anzahl der angeschlossenen Sensoren und dem Datenvolumen ab.
- Der Kunde zahlt dem Hersteller eine Gebühr, die sich aus der tatsächlichen Nutzung des Dienstes ergibt.
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Praxisbeispiel
HELLER ist ein weltweit tätiger Hersteller von Werkzeugmaschinen und Fertigungssystemen für die spanende Bearbeitung. Das Unternehmen hat eine Lösung entwickelt, die es seinen Kunden ermöglicht, Verluste durch ungeplante Ausfallzeiten zu vermeiden. Die Lösung nutzt MindSphere, eine IIoT-Plattform von Siemens, die Maschinendaten aggregiert und verarbeitet. Alle Betriebs- und Wartungsdaten sind in einer mobilen App sowohl für den Hersteller als auch für den Kunden sichtbar. Wenn Wartungsarbeiten erforderlich sind oder eine unerwartete Überlastung der Maschine auftritt, kann HELLER sofort reagieren, um die Situation zu verbessern.
Vorteile für Kunden
Ihre Kunden profitieren von der verlängerten Lebensdauer der Geräte und davon, dass Ausfallzeiten vermieden werden. Sie müssen nicht mehr nach einem Anbieter für diese Dienstleistungen suchen und können sich voll und ganz auf ihr Kerngeschäft konzentrieren.
Vorteile für Hersteller
Neben einer zusätzlichen Einnahmequelle erhalten Sie auch Zugang zu Echtzeitdaten darüber, wie Ihre Kunden Ihre Produkte nutzen. Auf der Grundlage dieses direkten Feedbacks können Sie die Produktfunktionen und den Betrieb verbessern.
Szenario 2: Product-as-a-Service, ohne finanzielle Risiken für den Hersteller
Das nächste Modell bietet nicht nur zusätzliche datengesteuerte Dienste, sondern bezieht auch ein Finanzunternehmen mit ein. Dieses kauft das mit einer IIoT-Plattform verbundene Produkt vom Hersteller und verschafft dem Kunden Zugang dazu. Der Kunde kauft nicht das Gerät, sondern zahlt für dessen Nutzung. Das Finanzunternehmen ist also Eigentümer des Produkts und trägt das daraus entstehende Investitionsrisiko.
Wie funktioniert das?
- Der Hersteller verkauft ein Produkt und erzielt damit eine einmalige Einnahme für ein Finanzunternehmen.
- Das Finanzunternehmen kauft das Produkt und stellt es einem Kunden gegen eine Gebühr zur Verfügung.
- Der IoT-Plattformanbieter kontrolliert die Nutzung und die Preisgestaltung gemäß Vertrag. Er stellt die Daten über die Produktnutzung dem Hersteller und dem Finanzunternehmen zur Verfügung.
- Der Hersteller stellt sicher, dass ein Kunde das Produkt jederzeit nutzen kann. Er stellt dem Finanzunternehmen Integrations- und Wartungsdienste in Rechnung.
- Der Kunde zahlt eine Gebühr an das Finanzunternehmen, die sich in Abhängigkeit zur Nutzung des Produkts berechnet. Die Nutzung kann man über Sensoren, die mit der IIoT-Plattform verbunden sind, kontrollieren.
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Praxisbeispiel
Der Maschinenhersteller TRUMPF und die Munich Re Group kooperieren, um innovative Dienstleistungen rund um Laserschneidmaschinen anzubieten. Sie haben ein Pay-per-part-Modell entwickelt, das es produzierenden Unternehmen ermöglicht, eine Full-Service-Lasermaschine zu nutzen, ohne dass sie eine Anlage kaufen oder leasen müssen. Stattdessen zahlen die Kunden einen vereinbarten Preis für jedes geschnittene Blechteil – nur für das, was sie benötigen.
Die Munich Re finanziert bei diesem Modell die Maschine und trägt das daraus entstehende Investitionsrisiko. Relayr, ein Tochterunternehmen von Munich Re, stellt eine IoT-Datenanalyseplattform zur Verfügung. TRUMPF liefert den Kunden die benötigten Maschinen, Software und Dienstleistungen für die Herstellung von Blechteilen.
Vorteile für Kunden
- Einfacher Start. Die Kunden zahlen für das Produkt auf der Grundlage der tatsächlichen Nutzung und benötigen keine großen Anfangsinvestitionen, um das Produkt zu nutzen.
- Keine unerwarteten Ausgaben. Die Kunden vermeiden unerwartete Ausgaben, wie z. B. Kosten für Reparaturen und Wartung.
- Keine Mindestnutzung, aber Skalierbarkeit. Wenn der Kunde das Produkt nicht benötigt, braucht er auch nicht dafür zu bezahlen. Wenn der Kunde sein Unternehmen expandiert, kann er die Nutzung der Anlage problemlos skalieren.
Vorteile für Hersteller
Mit diesem Modell können Hersteller ihren Umsatz um das Fünffache steigern. Außerdem können sie die Beziehungen zu ihren Käufern verbessern, ihre Kunden noch besser betreuen und deren Loyalität erhöhen – alles auf der Grundlage der gesammelten Daten.
Szenario 3: Datenverkauf
Neben der Nutzung der Daten durch die Hersteller selbst gibt es eine andere, direktere Methode, Daten zu Geld zu machen und Investitionen in die Modernisierung zu amortisieren. Sie können Ihre Fertigungsdaten auf einem Datenmarktplatz verkaufen – einer Plattform für den Handel mit verschiedenen Kategorien von Daten.
Wie funktioniert das?
- Der Datenmarktplatz bietet eine Plattform, auf der Unternehmen anonymisierte Daten kaufen und verkaufen. Diese Unternehmen bewerten die Qualität der Daten, sorgen für die Datensicherheit und garantieren die Einhaltung der Bedingungen für die Datennutzung.
- Der Hersteller verkauft Daten über Fertigungsprozesse, die von IoT-Geräten in seinen Anlagen gesammelt wurden.
- Der Datenkäufer kauft diese Daten, um neue Lösungen zu entwickeln, bestehende Produkte zu verbessern oder zusätzliche Dienstleistungen anzubieten. In der Regel sind die Käufer Systemintegratoren, Anbieter intelligenter Sensoren oder Erstausrüster.
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Praxisbeispiel
Das Schweizer Start-up Steamr hat eine Plattform entwickelt, die Herstellern hilft, ihre Echtzeitdaten zu Geld zu machen. Der Marktplatz nutzt die Blockchain-Technologie, sodass Hersteller verfolgen können, wie ihre Daten genutzt werden. Käufer verwenden die Kryptowährung von Streamr, um für die Datennutzung zu bezahlen.
Vorteile für Kunden
Datenkäufer erhalten Zugang zu Datenquellen, die ihnen helfen, die Leistung ihrer eigenen Geräte zu optimieren, KI-Systeme zu trainieren, die Produktion zu optimieren, neue Dienstleistungen anzubieten und/oder kosteneffiziente F&E zu betreiben.
Vorteile für Hersteller
Der Verkauf von Sensordaten ist eine zusätzliche und schnelle Möglichkeit, Daten zu Geld zu machen. Neben der Bezahlung für Ihre Daten bieten einige Marktplätze auch andere Optionen an, z. B. Zugang zu umfangreicheren Datenbanken mit voranalysierten Daten oder Datenaustausch mit anderen Unternehmen.
Unterm Strich
Die datengesteuerte Fertigung erfordert hohe Investitionen. Gleichzeitig eröffnet sie aber auch neue Einnahmequellen. Durch die geschickte Nutzung von Sensordaten können Unternehmen Mehrwertdienste anbieten, ihre Produkte mit Echtzeit-Feedback verbessern, ihre Daten verkaufen oder andere Wege für eine gewinnbringende Zusammenarbeit finden, die Investitionen rentabel macht und finanzielle Risiken reduziert.
Wenn Sie die Vorteile dieser neuen industriellen IoT-Geschäftsmodelle nutzen möchten und Hilfe bei der technischen Implementierung benötigen, stehen Ihnen die Experten von Softeq zur Verfügung. Wir statten Ihre Maschinen mit Sensoren aus, erstellen eine Cloud-basierte Plattform für die Datenanalyse oder verbessern die Leistung Ihrer Anlagen durch eine reibungslose Datenübertragung.
