Mehr Umsatz mit Maschinendaten

Moderne Maschinen erzeugen massenhaft Daten. Diese zu monetarisieren wird für Maschinenbauer zum wichtigen, aber auch komplexen Geschäftsfeld.

Für Maschinen- und Anlagenbauer ist es geradezu zwingend, künftig auch Dienstleistungen anzubieten, die auf jenen Daten basieren, die ihre Maschinen im Betrieb beim Kunden erzeugen. Experten heben hervor, das sei ein wichtiges Differenzierungsmerkmal oder Zusatzangebot für die Kunden im schärfer werdenden Wettbewerb. Zudem können solche Services den Kunden großen Mehrwert bieten, indem sie deren Produktion optimieren. Entsprechend groß sei die Erwartungshaltung der Kunden.

Schließlich erzwingen derartige Angebote auch eine viel engere und über die ganze Betriebszeit einer Maschine laufende Zusammenarbeit. So werden aus Maschinenlieferanten Partner und die Kundenbindung wird erheblich enger. Auch sollen solche Services zusätzliche Umsätze bringen. Die Potenziale sind also so offensichtlich, dass ins Hintertreffen zu geraten droht, wer in diesem Feld nicht mitmischt.

Neue Umsatzpotenziale – starke Kundenbindung

"Digitale Geschäftsmodelle eröffnen neue Umsatzpotenziale und stärken die Kundenbindung, indem sie physische Produkte mit digitalen Services kombinieren und zu integrierten Gesamtlösungen weiterentwickeln", betonen die Autoren einer Studie der Impuls-Stiftung, die sich als Think Tank des VDMA versteht.

Dabei geht es um grundsätzlich andere Geschäftsmodelle als bisher. "Theorie, Praxis und Use Cases zeigen übereinstimmend, dass die Zukunft industrieller Wertschöpfung nicht im Besitz von Daten oder Produkten liegt – sondern im geteilten Nutzen aus vernetzten, datengetriebenen Services", heißt es in einer Studie von "Factory-X", einem vom Bundeswirtschaftsministerium ins Leben gerufenen Förderprojekt.

Solche Angebote können beispielsweise die Zustandsüberwachung von Maschinen durch vernetzte Sensoren sein, die vorausschauende Wartung durch KI-gestützte Auswertung von Maschinendaten oder die automatisierte Steuerung von Prozessen.

Ergebnisse "weit hinter den Erwartungen"

Tatsächlich haben bereits viele Unternehmen solche oder ähnliche Dienstleistungen auf Basis von Daten entwickelt. Allerdings konstatieren Fachleute nur sehr überschaubaren Erfolg. Die Factory-X-Experten sehen nur "zaghafte Schritte in die Digitalisierung", wobei "der Erfolg der oftmals proprietären Lösungen weit hinter den Erwartungen" zurückbleibe. Zwar sei bei den Fabrikausrüstern "ein Paradigmenwechsel vom Fokus auf das Produkt hin zu nutzenbasierten Mehrwerten bereits initiiert". Digitale Lösungen und Geschäftsmodelle seien entwickelt und implementiert worden. Doch die Investitionen überstiegen "bislang in der Regel noch immer bei Weitem die erzielten Ergebnisse".

Dafür dürften vor allem zwei Kategorien von Herausforderungen verantwortlich sein: technische und solche, die aus der Umsetzung ganz neuer Geschäftsmodelle resultieren.

Recht einfach lassen sich die technischen Probleme auf den Punkt bringen: Es mangelt an der Nutzung von Standards und Kompatibilität. "Interoperabilität, Kompatibilität und Datendurchgängigkeit sind der Schlüssel zur Skalierung digitaler Lösungen. Allerdings sind heutige Lösungen noch weitestgehend unzureichend integrationsfähig und Standard-Schnittstellen sind unzureichend definiert beziehungsweise praktisch angewendet", heißt es bei der Factory-X-Initiative.

Datendurchgängigkeit ist erfolgsentscheidend

Darin sehen die Autoren der Impuls-Studie auch einen der Gründe für das Scheitern einer von renommierten Unternehmen aufgebauten Online-Plattform, auf der Anwender Industrie-4.0-Lösungen unterschiedlicher Anbieter testen und kaufen konnten. Ein Problem sei gewesen, "dass die Lösungen der verschiedenen Hersteller kaum Schnittstellen zueinander hatten, also nicht ineinander integrierbar waren. Für die Lösung komplexer Fertigungsprobleme ist jedoch eine hohe Datendurchgängigkeit zwischen unterschiedlichen Lösungen entscheidend."

Die Nutzung von gemeinsamen Standards und die Interoperabilität sind zwar technische Aufgaben, weisen aber auch schon auf den zweiten Problemkreis hin: mangelnde Erfahrung mit den Erfolgsfaktoren im Markt für datenbasierte Dienstleistungen. Vereinfacht gesagt, dürfen Unternehmen dort nicht mehr in Ego-Systemen denken, sondern müssen sich in Eco-Systeme integrieren, in denen Daten nahtlos zwischen Lösungen unterschiedlicher Anbieter ausgetauscht werden können.

Datengeschäft erfordert komplettes Umdenken

Wenn Unternehmen datenbasierte Geschäftsmodelle aufbauen wollen, haben sie einen Berg von Aufgaben vor sich. Es geht nicht nur darum, ein neues "Produkt" zu integrieren, sondern einen neuen Geschäftszweig aufzubauen, in dem ganz andere Regeln gelten und andere Fähigkeiten gefordert sind, als im klassischen Produktgeschäft.

Bislang war das Geschäft für einen Maschinenbauer mit der Lieferung und Inbetriebnahme einer Anlage weitgehend abgeschlossen – abgesehen von Wartungs- und Reparaturaufträgen. Das Geschäft mit datenbasierten Geschäftsmodellen hingegen fängt mit der Inbetriebnahme erst richtig an. Kern des neuen Produkts ist nicht mehr Hardware, sondern Dienstleistung, Datenintegration und Dateninterpretation.

Statt in einer linearen Wertschöpfungskette auf ein materielles Produkt hinzuarbeiten, müssen nun verschiedene Unternehmen in Wertschöpfungsnetzwerken zusammenarbeiten und dabei sehr offen miteinander kooperieren.

"Nahezu alle mit den digitalen Produkten und den Kunden befassten Mitarbeitenden müssen komplett umdenken", schreiben Experten der Factory-X-Initiative. Nicht ohne Grund beinhaltet dieses Förderprojekt des Bundeswirtschaftsministeriums ein eigenes Teilprojekt, das sich allein mit Geschäftsmodellen für das Datenökosystem befasst. Denn bislang liefere "die Wissenschaft zu dem Thema daten- und serviceorientierte Geschäftsmodelle, vor allem deren Besonderheiten in Datenökosystemen, noch keine fundierten und weitreichenden Erkenntnisse".

Ganzheitliche Lösungen statt diskreter Produkte

"Produkte werden nicht mehr isoliert betrachtet, sondern in ganzheitliche, plattformbasierte Lösungsangebote überführt, bei denen Services und Datenintegration zum zentralen Werttreiber werden", schreiben die Studienautoren über eine wichtige Besonderheit des neuen Geschäfts.

Der Mehrwert für den Kunden entsteht, indem Maschinenbauer – oft mit Partnern –sich ergänzende Lösungen entwickeln, die in Kombination für eine Optimierung des Maschinenbetriebs sorgen. Nicht zuletzt infolge der dadurch entstehenden Komplexität seien für den Erfolg digitaler Geschäftsmodelle "Offenheit, Vertrauen und ein ökosystemisches Denken – jenseits von kurzfristiger Monetarisierung hin zu gemeinsamem, skalierbarem Nutzen" erforderlich.

Schon bei der Entwicklung datenbasierter Dienstleistungen helfen die bisherigen auf das Produkt Maschine ausgerichteten Denkweisen wenig. Was eine Maschine können muss, ist Konstrukteuren gut bekannt. Doch um mit digitalen Dienstleistungen exakt den Bedarf der Kunden zu treffen, ist viel mehr Wissen über die internen Prozesse der Kunden nötig, und es kann hilfreich sein, die Kunden schon früh in die Entwicklung einzubinden. 

Kundennutzen in den Mittelpunkt rücken

Manche der bislang angebotenen Dienstleistungen seien viel zu stark daran ausgerichtet, was für den Anbieter technisch möglich sei, als daran, was dem Kunden wirklich nutzt, monieren Experten denn auch. Und wenn klar wird, dass ein Maschinenbauer den optimalen Kundennutzen nicht allein realisieren kann, müssen Partner gesucht, gefunden und die Zusammenarbeit und die Erlösaufteilung gemanagt werden. Auch für die Preisbildung digitaler Dienstleistungen gegenüber dem Kunden haben Maschinenbauer meist keine Erfahrungswerte.

Schließlich ist der Vertrieb von Maschinenbauern bislang darauf ausgerichtet, den Kunden die Vorteile von Maschinen-Hardware überzeugend zu vermitteln – er hat aber keine Erfahrung darin, den Mehrwert digitaler Produkte zu vermitteln. Eine völlig neue Aufgabe für den Vertrieb besteht auch darin, den Kunden die – nicht unberechtigte – Angst vor dem Teilen ihrer Daten zu nehmen. Forschende des Fraunhofer IOSB stellten dazu in einer Bestandsaufnahme fest: "Die Sorge, Daten mit Kunden, Zulieferern oder Ausrüstern zu teilen, hat Überlegungen überwogen, welche Potenziale sich ergäben, wenn innerhalb der Wertschöpfungsnetzwerke Daten ausgetauscht würden."

De facto bedeutet all das, dass Maschinenbauer, die ins Digitalgeschäft expandieren wollen, zwei Geschäftsmodelle parallel betreiben müssen. Die Autoren der Impuls-Studie sprechen hier von "Ambidextrie" in zwei Formen: der strukturellen Ambidextrie, bei der die Geschäftsmodelle in getrennten Abteilungen oder Unternehmensbereichen angesiedelt werden oder der kontextuellen Ambidextrie, bei der die Mitarbeitenden beide Geschäftsmodelle beherrschen müssen.

Herausforderndes Change-Management

Gerade die internen Veränderungen werden möglicherweise von Unternehmen unterschätzt. So sahen bei einer Befragung von 112 Unternehmen durch das FIR (Forschungsinstitut für Rationalisierung) an der RWTH Aachen die "Top-Performer", die bereits digitale Geschäftsmodelle entwickelt haben, das interne Change-Management deutlich häufiger als Hürde (55 %), als die weniger erfahrenen "Follower" (33 %). Das könnte darauf hindeuten, dass diese Probleme zunächst unterschätzt werden und dann erst bei der Umsetzung deutlich hervortreten. Umgekehrt sieht es bei der Entwicklung des Geschäftsmodells für die Monetarisierung von smarten Produkten aus: Die zählte für 56 % der Follower zu den größten Hürden, aber nur für 45 % der Top-Performer. 

Angesichts der erforderlichen umfangreichen Veränderungen ist es für Maschinenbauer eine kleine Erleichterung, dass "die Entwicklung zum intelligenten Lösungsanbieter nicht über Nacht geschehen" kann, wie die Autoren der Impuls-Studie betonen. Sie sehen hier einen vierstufigen Prozess: 

Vier Stufen zur Digitaltransformation

Zunächst schaffen smarte Maschinen durch Vernetzung und Datenverarbeitung die Grundlage für digitale Angebote. 

Darauf aufbauend werden mithilfe spezifischer Maßnahmen und datenbasierter Ansätze wie der prädiktiven Wartung bestehende Serviceprozesse optimiert, um ein exzellentes Serviceangebot zu erreichen. 

Die dritte Stufe umfasst digitale Produkte, die als eigenständige Lösungen physische Produkte ergänzen und zusätzliche Umsatzpotenziale erschließen. 

Abschließend integriert das Subskriptionsgeschäft die vorangegangenen Stufen, um ein umfassendes Lösungsangebot zu schaffen. Allerdings sehen es die Autoren der Impuls-Studie nicht als zwingend an, dass jedes Unternehmen sich im Subskriptionsgeschäft engagiert. Bei dieser Variante kommen neben dem Digitalgeschäft auch geänderte Eigentumsverhältnisse und eventuell auch eine Beteiligung am Geschäftsrisiko des Kunden ins Spiel. Maschinen oder Anlagen bleiben hier immer im Eigentum des Fabrikausrüsters. 

Der Kunde zahlt quasi Abo-Gebühren, die sich prinzipiell an vier verschiedenen Kriterien orientieren können: an der Verfügbarkeit der Anlage, an der tatsächlichen Betriebszeit der Anlage, an der Zahl der produzierten Gutteile oder sogar an Zahl der letztlich vom Kunden verkauften Teile. Damit übernimmt der Maschinenhersteller teilweise auch Geschäftsrisiken von seinem Kunden. Aber weil er die Risiken aus vielen bei unterschiedlichen Kunden installierten Anlagen bündelt, kann er für den Einzelfall relativ günstig kalkulieren.

Zustandsüberwachung als Nachrüstlösung

Bereits realisierte Beispiele für datenbasierte Dienstleistungen sind in der Impuls-Studie und anderen Quellen einige zu finden. So hat Schaeffler etwa die Condition-Monitoring-Lösung Optime entwickelt. Die dafür nötigen drahtlosen Schwingungssensoren zur Nachrüstung von Anlagen können Anwender selbst einfach anbringen. Eine Auswertung in der Cloud zeigt den Verschleiß und eventuell bevorstehende Störungen. Als Ergänzung bietet Schaeffler auch eine Lösung zur automatischen zustandsbasierten Schmierung an.

Der Pumpenspezialist KSB hat mit KSB Guard ein Überwachungssystem für Pumpen und andere rotierende Maschinen entwickelt, das die vorausschauende Instandhaltung ermöglicht. Bei Abweichungen vom Normalbetrieb werden die Betreiber der Anlagen informiert und bei Bedarf KSB-Experten eingeschaltet.
Daten bleiben auf deutschen Servern

Das unter anderem auf Schaltschränke und Stromverteilungen spezialisierte Unternehmen Rittal verspricht, dass mit seinem System zur vorausschauenden Instandhaltung (Predictive Maintenance) 70 % der ungeplanten Ausfallzeiten vermieden werden können. Dazu werden die von Sensoren laufend erfassten Daten intelligenter Geräte an eine IoT-Plattform übermittelt und mit den Daten Digitaler Zwillinge der Geräte verglichen. Daraus werden entsprechende Wartungsinformationen abgeleitet. Dabei bleiben die Daten auf Servern in Deutschland. 

Mit der sogenannten Prescriptive Maintenance liefert das System bei einem vorausgesehenen Problem die passende Lösung gleich mit. Wird zum Beispiel eine sich abzeichnende Maschinenstörung erkannt, gibt das System selbstständig die richtigen Maßnahmen zur Problembehebung an.

Auch im Transportbereich finden sich Einsatzfelder. Über das schon seit 2018 in Trailer von Schmitz Cargobull integrierte Telematiksystem können nun die Daten der Reifendruckkontrollsysteme zentral ausgewertet werden. Fahrer und Disponenten werden auf dieser Basis in Echtzeit über Druckverluste oder zu hohen Druck informiert. Auch digitale Produkte zur Überwachung und Dokumentation der Kühlkette, etwa beim Arzneimitteltransport, bietet Schmitz Cargobull seinen Kunden an.

Komplette Produktionsanlage im Abo

Ein relativ einfaches Subskriptionsmodell – Component as a Service – hat die SMS Group für den Bereich der Hütten- und Walztechnik entwickelt. Dabei übernimmt SMS nicht nur die Lieferung und Wartung der Komponenten, sondern bietet auch zusätzliche digitale Dienstleistungen an, die eine kontinuierliche Überwachung und Optimierung der Anlagenleistung ermöglichen.

Auf die Spitze getrieben führt dieser Ansatz zum Equipment-as-a-Service-Modell, bei dem ein Ausrüster seinem Kunden eine komplette Produktionsanlage zur Verfügung stellt und für deren optimalen Betrieb sorgt.