Wie Industry 4.0 Back-Office-Operationen transformiert: Effizienz & Innovation freisetzen

Die vierte industrielle Revolution wird die Fertigung digital transformieren, aber dieses Mal könnten White-Collar-Mitarbeiter einen großen Teil der Auswirkungen spüren – und potenzielle neue Vorteile ernten.

Der Großteil des Buzz um digitale Fertigungsdurchbrüche wie 3D-Druck, Big-Data-Analytics und Human-Robot-Collaboration (HRC) fokussiert auf erwartete Auswirkungen auf dem Shopfloor. Während Werksoperationen und -arbeiter definitiv Disruptionen durch Industry 4.0 erleben werden, könnte diese industrielle Revolution tatsächlich ihre tiefgreifendsten Effekte in den Büros und Großraumbüros von White-Collar-Mitarbeitern haben.

Industry 4.0 integriert digitale Konnektivität mit Fertigungstechnologie, um Produkte schneller, besser und günstiger zu bauen. Bis 2030 wird das globale Wertschöpfungspotenzial dieser Innovationswelle 1,4 Billionen US-Dollar erreichen, basierend auf Forschung von Oliver Wyman, die verschiedene Fertigungsindustrien abdeckt. Durch Bereitstellung von Echtzeitinformationen über Kundennachfrage, Produktionskapazität, operative Performance und Produktqualität wird Industry 4.0 Entscheidungsfindung ermöglichen, die Prozesseffizienz dramatisch verbessert – von Pricing bis Produktionsplanung. Folglich wird der Shopfloor zwar enorm von Industry 4.0 profitieren, die größten Gewinne könnten tatsächlich in Nicht-Produktionsbereichen auftreten. Und da Industry-4.0-Digitalinnovationen wie algorithmusbasierte Entscheidungsfindung in Bereichen wie F&E, Produktlaunches, Pricing, Planning, Dispatching und Procurement Fuß fassen, werden Unternehmen wahrscheinlich viele Jobs automatisieren, die derzeit von Menschen erledigt werden. Gleichzeitig jedoch werden neue digital unterstützte Chancen für White-Collar-Mitarbeiter entstehen, die die erforderlichen Skills und Kapazitäten besitzen.

Eine funktionsübergreifende Effizienzrevolution

Die Veränderungen werden sowohl breit als auch tief sein, mit mehr der mühsamen und harten Aufgaben, die von Office-Automation und KI-Fähigkeiten übernommen werden. Die folgenden Beispiele illustrieren einige der anstehenden Veränderungen für Nicht-Fertigungsfunktionen.

• Nachfrageprognose und intelligentes Pricing: Führungskräfte verlassen sich auf Nachfrageprognosen für wichtige Geschäftsentscheidungen – von Sales und Produktionsplanung bis Pricing. Heute resultieren diese Prognosen aus Schätzungen von Sales- und Marketing-Führungskräften, Markterwartungen und gesamtem Wettbewerb. Unvollkommen und unresponsive gegenüber Entwicklungen jenseits des Wissensbasis von Sales und Marketing, fehlt solchen Prognosen typischerweise Rigorosität. Stattdessen haben einige Unternehmen begonnen, diesen Ansatz durch Big-Data-Techniken zu verbessern. Automatisch ziehend auf Daten aus einer breiten Quellenvielfalt, sagen zentralisierte analytische Algorithmen zukünftige Nachfrage aus verschiedenen Kundensegmenten und Geografien voraus. Letztlich wird Echtzeit-algorithmusbasierte Nachfrageprognose in viele verwandte Prozesse einspeisen – Marktforschung, Vertriebsplanung, Produktionsplanung und -terminierung – mit sehr wenig menschlicher Assistenz.
• Smartes Einkaufen und Outsourcing: Vorteile resultieren aus erhöhter Integrations-Transparenz mit Lieferanten, Zugang zu breiterem Lieferantenspektrum und größerer Flexibilität bei Make-or-Buy-Entscheidungen. Hersteller werden den Austausch voll digitalisierter Produkt- und Produktionsdaten mit Lieferanten standardisieren. Das wird ihnen ermöglichen, diverse aktuelle Mängel zu überwinden – wie inkonsistente Digitalisierung, die den Request-for-Proposal-Prozess behindern kann.
• F&E-Effizienz und Produktlaunch: Gewinne entstehen aus extensiver Simulation, Datenintegration, Big-Data-Pattern-Recognition und Echtzeit-Feedback-Loops. Digitale Innovationen machen F&E effizienter – z. B. durch strukturierte Analyse von Betriebsdaten und gleichzeitiges mechatronisches Engineering zwischen Herstellern und Lieferanten mittels digitaler Modelle. Mit verbesserten Simulationen werden F&E-Abteilungen weniger kostspielige, arbeitsintensive physische Prototypen benötigen, ersetzt durch digitales Modeling und virtuelle Testumgebungen.

Neue Herausforderungen, aber auch neue Chancen

In jedem der obigen Beispiele wird Industry 4.0 neue Effizienzlevel über die White-Collar-Funktionen eines Herstellers treiben, Unternehmen ermöglichen, viel mehr zu tun – oft mit weniger Backoffice-Mitarbeitern. Gleichzeitig jedoch werden diese digitalen Lösungen neue Geschäftschancen generieren, indem sie z. B. Herstellern ermöglichen, ihren B2B-Kunden Kosten zu senken, deren eigene Kundenangebote zu verbessern und sowohl Wert als auch Jobs zu schaffen. Mehrere Beispiele dieses Phänomens sind bereits entstanden:

• Ein führender Tier-1-Automobilzulieferer, der stark auf Industry-4.0-Technologien fokussiert, bietet seine Expertise in diesem Bereich anderen Herstellern an. Das Unternehmen offeriert Connectivity-Lösungssoftware und -hardware für industrielle Fertigung. Der Hauptfokus: größere Produktivität und verbesserte Energieeffizienz.
• Ein Schienenfahrzeug-OEM bietet eine Cloud-basierte Software-Suite, die Asset Management und operative Effizienz für Schienenbetreiber verbessert. Kunden profitieren von reduzierten Wartungs- und Energiekosten sowie reduzierter Streckenauslastung. Durch Erhöhung der Asset-Nutzung können Schienenbetreiber Kapitalausgaben langfristig senken.
• Ein Papiermaschinenhersteller bietet Kunden Software, die Input-Verbrauch optimiert und Papierproduktionserträge steigert. Die Lösung sammelt und analysiert Daten, macht Echtzeitschätzungen des Optimierungspotenzials eines Prozesses und passt Prozessparameter automatisch an. Der OEM berechnet eine monatliche Fixgebühr für Installation und kann erfolgsbasierte Revenue-Streams erhalten, wenn der Kunde vereinbarte Einsparungen bei Produktionskosten erzielt. Zusätzlich hat das Unternehmen die Option, ein Produktionsberatungsgeschäft auf Basis von Insights aus Daten und Algorithmen aufzubauen.
• Flugzeugkomponenten-Zulieferer und OEMs können neue wiederkehrende Revenue-Quellen schaffen, indem sie innovative datengetriebene Maintenance, Repair and Overhaul (MRO) Lösungen für Airline-Kunden anbieten. Heute generiert ein großes Flugzeug über 500 Gigabyte Daten aus 600.000 Parametern pro Flug. Fortschritte in MRO kommen durch bessere Analyse dieser Daten für vorausschauende Wartung. Durch Tracking von Flugzeuggesundheitsparametern in Echtzeit während des Betriebs können Unternehmen effiziente MRO-Pläne formulieren, bevor Equipment kritische Betriebsschwellen erreicht.

Profilierung von morgen's White-Collar-Worker

Disruptiv ja, aber diese Veränderungen können auch Chancen für Firmen und White-Collar-Arbeiter schaffen, die sie annehmen. Das erfordert Flexibilität und Willingness, digital savvy zu werden – Mitarbeiter zwingt, unterschiedliche Arbeitsweisen zu lernen und neue Verantwortungen zu übernehmen. Während kaufmännische und administrative White-Collar-Positionen anfällig für Industry-4.0-Disruptionen sind, können Menschen in diesen Jobs mit richtigem Training und Erfahrung beginnen, zu Rollen zu transitionieren, die auf menschliche Problemlösungsfähigkeiten und Kreativität setzen – menschliche Talente, die Algorithmen noch nicht matchen können. Professionelle Staff wie Ingenieure, Buchhalter, Anwälte und Wissenschaftler könnten auch Konkurrenz durch Disruptionen wie virtuelle Simulationen, automatisierte Kostenkontrollen und fortschrittliche Entscheidungsalgorithmen erfahren. Aber hier wieder: Während Office-Automation die Rote-Elemente dieser Jobs übernimmt, werden Unternehmen ihre sich entwickelnden digitalen Fähigkeiten aggressiv nutzen, um neue Geschäftsmodelle und Revenue-Streams zu schaffen – Chancen, die qualifizierte menschliche Partizipation zum Erfolg brauchen. Die vernetzte Natur von Industry 4.0 wird auch Menschen mit gefragten Skills erlauben, Unternehmen global zu bedienen, ohne das Haus zu verlassen, oder an Crowdsourcing-Initiativen teilzunehmen – was ihre Marktfähigkeit signifikant erweitert.

Wie oben angedeutet, wird morgen's White-Collar-Worker ein anderes Skillset brauchen, um erfolgreich zu sein. Genau wie Blue-Collar-Worker der Zukunft besseres Training und Bildung brauchen – mit Fokus auf rudimentäre STEM-Disziplinen –, brauchen White-Collar-Worker ihre eigenen Auffrischungskurse. Neben STEM-Training umfassen andere Disziplinen Fokus auf Big-Data-Analytics, Kybernetik, Data Mining und -Management. Unternehmen selbst werden wahrscheinlich auf Innovationen wie Crowdsourcing fokussieren und vetted globale Expertennetzwerke schaffen, um ihre härtesten Probleme zu lösen. Gleichzeitig bedeuten die massiv erweiterten Angriffsflächen durch Industry-4.0-Netzwerke, dass Unternehmen Digital Security aus einer viel stärker integrierten Perspektive angehen müssen – mit Business-Staff, die Verantwortung für Datenschutz übernehmen, statt sich allein auf das Security-Team zu verlassen.

Industry 4.0 verspricht, die Fertigung zu revitalisieren, aber wie bei jeder industriellen Revolution wird es auch Worker verdrängen, die die Skills und Training fehlen, um in der neuen Umgebung zu operieren. Es gibt jedoch eine helle Seite: Die Kräfte hinter Industry 4.0 werden auch neue Chancen für White-Collar-Arbeiter öffnen, die sich an ihre neue vernetzte Umgebung anpassen können.

Michelle Hill ist Vice President, Automotive, bei Oliver Wyman