Sieben Herausforderungen für den Maschinenbau
Die Zeiten für den Maschinenbau sind schwierig, und die niedrigen Gewinnspannen stellen die Branche vor Herausforderungen.
Die Digitalisierung bietet mehr Transparenz, Prozesssicherheit, Effizienz und neue Geschäftsmodelle, doch gerade mittelständischen Unternehmen fehlt oft noch eine Digitalisierungsstrategie.
Wir haben sieben Handlungsfelder zusammengefasst. Eine Digitalisierungsinitiative führt zu einer Innovationsoffensive, denn auch hier hapert es in vielen Unternehmen. Manche Unternehmen haben Ideen, aber es fehlt an der Umsetzung. Und manchen fehlt auch die Inspiration.
1. Mittelständische Maschinenbauer brauchen eine Datenstrategie – im vernetzten Maschinenpark, wenn es den gibt oder auch an den einzelnen Arbeitsplätzen. Die großen Mitspieler haben so eine Strategie. Viele große Maschinenbauer fahren mittlerweile einen Data Centric Approach und rücken die Daten in den Mittelpunkt ihrer Digitalisierungsstrategie. Die Wettbewerber denken von den Daten aus neue Prozesse oder Geschäftsmodelle. Dabei geht es unter anderem um das Verständnis von Daten, um die Bereitstellung dieser und die Qualität der Daten. Bei vielen fehlt dieser Ansatz aber noch. Mit wem teile ich die Daten, wann und wie? Welche Geschäftsmodelle kann ich damit neu aufsetzen?
2. Simulation in Echtzeit ist die zweite Herausforderung, die auf die Maschinenbauer zukommt. Hardware und Simulation müssen voll synchronisiert sein. Das beschleunigt Inbetriebnahmen, vermeidet Fehler, senkt Kosten und spart Zeit.
3. Chancen, die sich aus Regulierungen ergeben erkennen, um mit Daten Transparenz in den eigenen Prozessen zu schaffen – PCF. Anforderungen wie den Digitalen Produktpass aktiv angehen und Ideen für Effizienzgewinne damit entwickeln.
4. KI ist mehr als OpenAI und ChatGPT. Viele Unternehmen starten einen Proof of Concept, bleiben in der Phase aber oft stecken. Dazu kommt ein Problem des fehlenden Verständnisses: Vielen Unternehmen fällt es schwer zwischen Reinforcement Learning-Ansätzen (Beim Reinforcement Learning interagiert ein KI-Agent mit seiner Umwelt und erforscht diese durch Versuch und Irrtum. Er erlernt Regeln) und Optimierungsproblemen zu unterscheiden. Sie versuchen ein Optimierungsproblem mit Reinforcement Learning zu lösen. Sie machen aus einem einfachen Problem ein großes Problem und das oft nur, weil es Tools für komplexe Probleme gibt. Es fehlt die breite Industrialisierung von KI-Use-Cases. Eine neue Gattung von Dienstleistern wird deshalb entstehen: KI-Integratoren. Use Cases aufzuspüren fällt vielen Unternehmen aber sichtlich schwer.
5. Mit KI verändern sich Prozesse aber auch Organisationen. Menschen, die heute Tätigkeiten ohne KI erledigen werden in Zukunft die Technologie aktiv nutzen müssen. Das bedeutet, es fehlen Fachkräfte, die Bestandsmannschaft muss neue, andere Aufgaben übernehmen. Das erfordert bei den meisten Maschinenbauer eine umfassende Qualifikation der Belegschaft und die Entwicklung neuer Anforderungsprofile.
6. Digitalisierungs- oder AI-Talente fehlen. Es herrscht oft ein Missverständnis zwischen Maschinenbauern und AI-Talenten: Und: Wenn Unternehmen mit „AI-based solutions“ für ihre Produkte starten wollen, dann stellen sie erstmal drei PhD-Kandidaten ein. Die PhDs wollen aber forschen und nicht unbedingt ein marktreifes Produkt entwickeln. Ein Tipp: Maschinenbauer müssen kollaborativ über Unternehmensgrenzen entwickeln, wenn Ressourcen fehlen. Dazu kommt: Vielen Unternehmen fehlt eine Open Source-Strategie, um Software zu nutzen und gemeinsam an Entwicklungsprojekten zu arbeiten. Basis-Entwicklungen brauchen keine proprietären Systeme mehr.
7. OT und IT gehören zusammen. Die Grenzen verschwimmen und IT-Fähigkeiten müssen in den Unternehmen aufgebaut werden – dazu zählt auch eine Hardware-Infrastruktur, die state of the art IT-Anforderungen bedienen kann und ein Grundverständnis von Cybersecurity und deren Bedeutung für das eigene Geschäftsmodell. Maschinenbauer müssen eine Patch-Strategie entwickeln, neue Cyberregulierungen implementieren.
Die Aufgaben für den Maschinenbauer sind groß, aber nicht unlösbar. An Kollaboration mit Zulieferern und sogar Coopetition wird der Maschinenbau aber nicht vorbeikommen. Wichtig ist es, jetzt schon bei der Produktentwicklung die Digitalisierung des Geschäftsmodells mitzudenken und die Cybersecurity sowieso. Darüber hinaus hilft es, mit den Kunden gemeinsam Ideen zu entwickeln und Zulieferer mit ins Boot zu holen. Lenze setzt auf Kollaboration mit seinen Kunden und entwickelt gemeinsam mit ihnen Lösungen für den Maschinenbau.
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