Smart Services 2025: Die Dominanz der Maschinendaten

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    18-Feb-2017
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    Business ForesightsOktober 2015

    Smart Services 2025:Die Dominanz der MaschinendatenVerliert der deutsche Maschinen- und Anlagenbauden Wettlauf um die intelligenteste Service-Strategie?

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    Einfhrung 01 02 03 Quellen

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    Smart Services: Chancen

    und neue Geschftsmodelle

    Smart Assistance

    Internationalisierung

    Kooperationen

    Plattformen

    Alternative Preismodelle

    Herausforderungen

    und Bedrohungen im

    Service-Geschft

    Neue Wettbewerber

    IT-Kompetenz und Fachkrfte

    IT- und Datensicherheit

    Agilitt: Zunehmende

    Komplexitt und Beschleunigung

    2025: Smart Services im

    Maschinen- und Anlagenbau

    Industrie 4.0 und Smart Services

    als Wettbewerbsfaktor

    Condition Monitoring

    und Predictive Maintenance

    Assistenzsysteme

    Beratungsdienstleistungen

    Seite 9-20 Seite 21-27 Seite 28-39 Seite 40-41

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    Quick-Szenarien: Smart Services 2025

    Ihr Erwartungs-Szenario:

    ?(S. 16)

    Dominanz

    Maschinen- und Anlagenbau Neue WettbewerberP

    ote

    nzia

    l

    Smart Services als eigenstndiges Geschftsfeld

    Smart Services als Teil hybrider Lsungspakete

    Eventual-Szenario I:

    'Service-Plattformen'

    (S. 19)

    Eventual-Szenario II:

    'Production-as-a-Service'

    (S. 20)

    berraschungs-Szenario I:

    'IT-Unternehmen dominieren'

    (S. 26)

    berraschungs-Szenario II:

    'Unbeherrschbare Sicherheitsrisiken'

    (S. 27)

    Wildcard

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    Einfhrung

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    Die Digitalisierung industrieller Wertschpfungs-

    ketten wird den Produktionsstandort Deutschland in

    den nchsten zehn Jahren nachhaltig verndern.1

    Deutsche Industrieunternehmen planen zum Bei-

    spiel, allein in den nchsten fnf Jahren rund 40

    Milliarden Euro jhrlich in Industrie 4.0-Anwendun-

    gen zu investieren. Vier von fnf Unternehmen

    wollen ihre komplette Wertschpfungskette bis

    2020 digitalisieren.2 Dies wird auch Auswirkungen

    auf den technischen Service im Maschinen- und An-

    lagenbau haben. Durch die Analyse sowohl ma-

    schinen- als auch fertigungsbezogener Daten lassen

    sich innovative Service-Produkte entwickeln, die

    gleichzeitig aber auch etablierte Angebote kanniba-

    lisieren werden. Es kommt zu einem Wechsel, weg

    von der physischen Dienstleistung vor Ort (War-

    tung, Reparatur etc.) hin zu digitalen, datenbasier-

    ten Services (Condition Monitoring, Predictive

    Analytics etc.).

    Was das genau heit? Im technischen Service wird

    "knftig weniger repariert, sondern mehr kommu-

    niziert".3 Services werden smart und smarter und

    erfordern neue Wertschpfungs- und Geschfts-

    modelle. In diesem Business Foresight wollen wir

    nicht nur einen Blick auf die Trends, Themen und

    Technologien werfen, die das Angebot zuknftiger

    After-Sales-Dienstleistungen im Anlagen- und

    Maschinenbau mageblich prgen werden, sondern

    auch auf die Chancen und Herausforderungen, die

    sich fr Service-Anbieter aus der Transformation

    der deutschen Industrielandschaft zur 'Industrie

    4.0' ergeben.

    Welche Vorteile bietet die Digitalisierung der Pro-

    duktion sowie ihrer vor- und nachgelagerten Pro-

    zesse eigentlich? Das industrielle Internet der Dinge

    ermglicht die Kommunikation zwischen Maschine

    und Maschine. Ziel ist es, in einem ersten Schritt die

    Produktivitt, Effizienz und Sicherheit von Arbeits-

    ablufen und Prozessen zu erhhen. Sogenannte

    cyber-physische Systeme ermglichen die selbstor-

    ganisierende Produktion, indem sie mit Hilfe von

    Sensordaten Informations-, Material- und Gter-

    flsse regeln. Alles ist jederzeit berall lokalisierbar.

    Die Kommunikation zwischen Produkt und Maschine

    wird in Zukunft zudem eine hhere Flexibilitt der

    Produktionsprozesse ermglichen. ndern sich bei-

    spielsweise die Design-Daten der Produkte, passen

    sich die Parameter der Anlagen automatisch an. Auf

    diesen intelligent vernetzten Umgebungen auf-

    bauend knnen Unternehmen mit Hilfe von Big

    Big Data

    Industrie 4.0

    Condition Monitoring

    Predictive Analytics

    Service Apps

    Machine-to-Machine-Communication

    Augmented RealityRemote Services

    Cloud Platform

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    Data Analytics, also der Auswertung groer, selbst

    unstrukturierter Datenmengen in Echtzeit, neue,

    datenbasierte Geschftsmodelle entwickeln und

    ihren Kunden Zusatzdienstleistungen bieten, die

    einen echten Mehrwert liefern. Beispiele sind

    kontinuierliche Prozessoptimierungen oder Fern-

    diagnosesysteme mit individuell festgelegten War-

    tungsintervallen.

    Die zunehmende Vernetzung von Maschinen, Sys-

    temen, Produkten und Menschen macht es not-

    wendig, ganzheitlich zu denken. Wertschpfungs-

    ketten entwickeln sich zu kompletten Wertschp-

    fungskosystemen. Proprietren Smart-Service-

    Lsungen einzelner Hersteller knnte daher mittel-

    bis langfristig wenig Erfolg beschieden sein. Ohne

    Kooperationen, offene Standards und modular auf-

    gebaute Angebote kann das tatschliche Potenzial

    von Industrie 4.0-Services nicht gehoben werden.

    Dies steht allerdings im Widerspruch zu der hohen

    Kundenorientierung und ausgeprgten Nischen-

    strategie im Maschinen- und Anlagenbau, wo Hard-

    ware-Produkte in der Regel an sehr spezifische

    Kundenanforderungen angepasst werden mssen.

    Gerade einmal 15 Prozent der deutschen Maschi-

    nen- und Anlagenbauer beschftigen sich mit der

    Erweiterung ihrer aktuellen Geschftsmodelle durch

    digitale Veredelung. Eine bergreifende Vernetzung

    und/oder Optimierung ganzer Produktionssysteme

    steht nicht im Fokus.4 Gerade hierin lge aber auch

    eine Chance, die Wettbewerbsfhigkeit des deut-

    schen Maschinen- und Anlagenbaus durch hochwer-

    tige Services langfristig zu sichern, vor allem da

    internationale Wettbewerber die Qualitt ihrer Pro-

    dukte weiter steigern werden.5 Gleichzeitig droht

    mit dem mglichen Markteintritt groer, global auf-

    gestellter Telekommunikations- und Softwareunter-

    nehmen, die offene Industrie 4.0-Standards und -

    Schnittstellen anbieten, in Zukunft verstrkt Kon-

    kurrenz von branchenfremden Anbietern.6

    Ein Risikofaktor stellt die Nachfrageseite dar: Wie

    sieht es mit den Industrie 4.0-Einfhrungsstrategien

    der deutschen Unternehmen aus? In welchem Aus-

    ma werden entsprechende Lsungen bis zum Jahr

    2025, auch vor dem Hintergrund der noch langen

    Lebensdauer vorhandener Maschinen und Anlagen,

    implementiert werden? Vor allem die kleinen und

    mittelstndischen Unternehmen lsst das meist

    negativ bewertete Verhltnis zwischen dem als

    hoch eingeschtzten Investitionsbedarf und dem

    daraus resultierenden Umsatzwachstum zgern.7

    Das Internet der Dinge, Cloud-Plattformen und Big Data Analytics werden technische Wartungsmodelle von fehlerbehebend zu vorausschauend/vorbeugend trans-formieren.8

    Einfhrung

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    Bereich I (9,8) Bereich II (9,8) Bereich III (9,8)0,5 0,5 0,80,8

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    Lsungen stellen das Upgrade lterer Maschinen

    und Anlagen zum Beispiel der Austausch von

    Komponenten durch Industrie 4.0-fhige Ersatz-

    teile , das Nachrsten von Produktionsanlagen mit

    Sensor- und cyber-physischen Systemen (Retrofit)

    sowie die Implementierung von Cloud-Schnittstellen

    dar. Doch ein Upgrade quasi zum Nulltarif gibt es

    nicht, zumindest dann nicht, wenn die deutschen

    Unternehmen im anbrechenden neuen Industrie-

    zeitalter international wettbewerbsfhig bleiben

    wollen.9 Den Maschinen- und Anlagenbauern bietet

    sich hier die Chance, mit neuen Preis- und Ge-

    schftsmodellen ('Pay per Use' etc.) attraktive An-

    reize zu setzen.

    Die Informatisi