Wie Industrial-IoT-Plattformen die Transformation in Industrie 4.0 antreiben

Das Geheimnis hinter digitaler Transformation ist, dass viele Initiativen scheitern, ein Fakt, den die Harvard Business Review hervorhebt. Doch Unternehmen wie Airbnb, Amazon, Netflix und Uber haben erfolgreich Plattformen gestartet, die ganze Märkte neu gestalten.

In diesem Kontext versprechen hunderte Industrial-IoT-Plattformen, Herstellern, Versorgern und Facility-Managern zu helfen, ihre Geschäfte neu zu erfinden. Die Industrie-4.0-Vision nutzt IoT, digitale Zwillinge und Machine Learning, um die nächste industrielle Revolution anzutreiben.

Schneider Electrics Chief Digital Officer Hervé Coureil bringt eine einzigartige Perspektive ein. Mit Erfahrung als CFO und CIO betont Coureil, dass Schneider nicht daran interessiert ist, Plattformen um ihrer selbst willen zu bauen oder zu verkaufen. Es geht nicht so sehr um die Plattform. Es geht darum, wie man die Welt mit digitaler Technologie beeinflusst. In der Industrie passiert die Magie, wenn man die Kraft von Plattformen nutzt und sie mit spezifischer Fachkompetenz anwendet.

Martin Davis, Managing Partner bei DUNELM Associates Ltd., bekräftigt diese Sicht und betont Menschen und Prozesse über reine Technologie. Er sagt, Industrieunternehmen sollten sich auf wie man Dinge tut und wie sie anders getan werden können konzentrieren. Während Technologie neue Möglichkeiten eröffnet, geht es nicht um die Technologie. Es geht darum, wie Sie mit Ihren Kunden interagieren. Davis warnt, dass der Kauf einer neuen IoT-Plattform kein Allheilmittel ist.

Viele Industrieunternehmen streben digitale Verbesserung statt vollständiger Transformation an. Die meisten fügen bestehenden Produkten digitales Monitoring hinzu, wie Jet-Triebwerkshersteller, die Flugstunden statt Triebwerke verkaufen – eine bemerkenswerte Ausnahme. Viele dieser Initiativen zielen darauf ab, digitale Produkte und Services zu einem bestehenden Business hinzuzufügen, z. B. digitales Monitoring eines physischen Assets.

Schneiders digitale Strategie fokussiert auf das Lösen von Kundenproblemen, nicht auf das Anbieten einer generischen IoT-Plattform. Das Unternehmen bleibt bewusst eng, konzentriert sich auf Energieeffizienz und Nachhaltigkeit across Rechenzentren, Stromverteilung, Gebäude und industrielle Prozesse.

Ressourcenallokation wird in der digitalen Transformation oft übersehen. Coureil betont die Notwendigkeit eines klaren Entscheidungsprozesses und transparenter Kostenrechnung. Schneiders 3.000-Mitarbeiter-starke digitale Organisation operiert als globales Cost Center ohne Chargebacks, was die Erfolgsbewertung von Initiativen vereinfacht und Priorisierung schärft.

Skalierung ist die echte Herausforderung. Eine Demo mag beeindrucken, aber wie führt man das in 80 Ländern aus? Wie skaliert man das auf so viele Werke und hält Performance 24/7?

Es gibt einen wachsenden Trend, Legacy-Ausrüstung zu ergänzen statt zu ersetzen. Unternehmen werden vorsichtiger bei ambitionierten Projekten, die umfassende Ersetzungen suggerieren, und bevorzugen inkrementellen Kapazitätsaufbau.

Prädiktive Wartung wurde gehypt, aber Bains Report Beyond Proofs of Concept: Scaling the Industrial IoT zeigt, dass sie härter als erwartet ist, mit Herausforderungen beim Extrahieren actionabler Insights aus Daten.

Trotz der Schwierigkeit merkt Davis an, dass der Payoff substanziell ist. Viele Organisationen fokussieren noch auf präventive Wartung, während der Übergang zu zustandsbasierter Wartung einen erreichbareren Pfad bietet. Da gibt es viele Chancen, die Unternehmen nicht realisieren.

Eine große Hürde ist Datenintegration. Eine IoT-Plattform allein schafft Datensilos; um Ergebnisse zu erzielen, müssen alle relevanten Daten an einem Ort zusammenfließen. Der bestehende Historian oder das Einspeisen von Legacy-Quellen in die Plattform kann diese vereinheitlichte Sicht bieten.

Prädiktive Wartungsinitiativen müssen auf solider Geschäftsrationalität ruhen. Wenn Null-Ausfallzeit kritisch ist, können neuronal-netz-basierte Vorhersagen die Investition rechtfertigen. Für weniger kritische, diskrete Prozesse mag ein phasenweiser Ansatz angemessener sein. Letztlich sollte die Investitionsentscheidung am besten Return on Resources hängen.