Wert aus datengetriebenen Geschäftsmodellen schöpfen

2025 acatech Industrie 4.0 Basis neuer Geschaeftsmodelle
Ein Wandel in verschiedenen Schritten. Dazu ein Literaturtipp: Darstellung des Forschungsbeirats Industrie 4.0/Acatech nach Kett, H./Evcenko, D./Falkner, J./Schneider, M./Nebauer, N./Schöllhammer, O./Neuhüttler, J./Borges, G.: Equipment-as-a-Service (EaaS). Methodenleitfaden zur praktischen Anwendung des EaaS-Canvas, Stuttgart: Fraunhofer IRB Verlag 2022. – Forschungsbeirat Industrie 4.0 / Acatech

Seit dem Start des Zukunftsprojekts Industrie 4.0 im Jahr 2010 hat sich einiges getan: Viele Unternehmen haben durch fortschreitende Digitalisierung bereits wichtige Voraussetzungen für eine erfolgreiche Transformation geschaffen und verschiedene Elemente von Industrie 4.0 umgesetzt. Dennoch ist die flächendeckende Implementierung von Industrie 4.0 noch nicht hinreichend in der deutschen Industrie verankert. Um in Zeiten wirtschaftlicher Unsicherheit, volatiler Handelsketten und geopolitischer Spannungen international wettbewerbsfähig und souverän zu bleiben, muss Deutschland die eigene Produktion zukunftssicher aufstellen. Digitale und datengetriebene Geschäftsmodelle bieten ein erhebliches Potenzial, die Wettbewerbsfähigkeit zu sichern und auszubauen.

Geschäftsmodelle der Zukunft

Bei der Umsetzung von Industrie 4.0 werden viele produktions- und produktbezogene Daten erhoben, gespeichert und verarbeitet. Diese können die Grundlage innovativer Dienstleistungen und Geschäftsmodelle bilden. Beispielhaft für den Sektor des Maschinen- und Anlagenbaus könnte diese Entwicklung so aussehen:

Produkthersteller bieten zunächst zusätzlich zum Verkauf von Maschinen und Anlagen produktionsnahe Dienstleistungen wie technischen Service und Wartung oder Prozessberatung an. Im nächsten Schritt kommen digitalbasierte Produkte und Funktionen dazu. Auf Basis von digital vernetzten Smart Products werden schließlich produkt- und produktionsspezifische Daten generiert, die sogenannte Smart Services ermöglichen. Das kann eine zustandsbasierte oder vorausschauende Fernwartung für Produktionssysteme auf Grundlage von Datenanalysen in Echtzeit sein. Als Full-Service-Anbieter können Produkthersteller auf Basis einer Datenintegration Dienstleistungen zu Produktions-, Wartungs-, Analyse- und Geschäftsprozessen vernetzen und als Paket anbieten. Auf diese Weise können Erlöse über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg generiert werden.

Auch ganz neue Wertschöpfungsarchitekturen sind möglich. Das Konzept Pay-per-Part beispielsweise, in dem der Maschinenbetreiber nach den tatsächlich produzierten Teilen bezahlt. Hier trägt der Maschinen- und Anlagenbauer das Ausfallrisiko und bleibt gleichzeitig Eigentümer der technischen Ausstattung.

Darstellung des Forschungsbeirats Industrie 4.0/Acatech.
Darstellung des Forschungsbeirats Industrie 4.0/Acatech.Bild: Forschungsbeirat Industrie 4.0 / Acatech

Die Herausforderungen

Um digitale Geschäftsmodelle zu etablieren, müssen die Maschinen- und Anlagenbauer die individuellen Bedürfnisse der produzierenden Unternehmen möglichst genau verstehen und den Nutzen ihrer Angebote für die Kunden greif- und messbar machen. Sie erfordern zudem oft einen organisatorischen Wandel zum Software- und Systemanbieter, technologische Entwicklungen sowie die Zusammenarbeit in Wertschöpfungsnetzwerken. Insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) muss es niedrigschwellig sein, an Ökosystemen der Industrie 4.0 teilzunehmen. Dafür brauchen sie passende Standards für Schnittstellen und Prozesse. Zudem muss es den Akteuren im Ökosystem möglich sein, Daten auszutauschen, ohne die Hoheit über diese und damit über ihr Kern-Knowhow zu verlieren.

Gemeinsam Transformation gestalten

Eine weitere Herausforderung in den produzierenden Unternehmen besteht darin, die Beschäftigten dazu zu motivieren und zu befähigen, an der Transformation mitzuwirken. Die menschzentrierte System- und Arbeitsgestaltung von Industrie 4.0 trägt dazu bei, den Industriestandort wettbewerbsfähig zu halten. Technologien können gezielt so eingesetzt werden, dass die Mitarbeitenden physisch und psychisch entlastet werden, beispielsweise von ermüdenden, monotonen Aufgaben. In vielen kleinen und mittleren Unternehmen fehlen Mitarbeitende mit ausreichenden Kompetenzen in Datentechnologien und hybriden Leistungsbündeln, die digitale und datengetriebene Geschäftsmodelle planen und umsetzen können. Aufgrund der begrenzten Ressourcen ist es entscheidend, dass Produkte einfach, pragmatisch und mit geringem Aufwand umsetzbar sind. Nicht nur im Hinblick auf den akuten und künftigen Fachkräftemangel in Deutschland ist es wichtig, die Arbeit in der Industrie dauerhaft attraktiver zu machen.

Neue Erlösmodelle finden

Wenn produzierende Unternehmen zukünftig nur noch für die tatsächliche Nutzung von Industrie 4.0-Systemen bezahlen, die Maschinen und Anlagen aber nicht mehr erwerben, müssen von den Systemanbietern neue Erlösmodelle wie Pay-per-Use oder Pay-per-Part entwickelt werden. Die Anbieter haben jedoch oftmals wenig Erfahrung bei der Regelung des Preises für einen dauerhaften Service oder für die Übertragung des Ausfallrisikos vom Kunden zum Anbieter, aber auch hinsichtlich rechtlicher Erfordernisse. Zwar generieren Leasing- oder Pay-per-Use-Modelle kontinuierliche Einnahmen und erhöhen die Kundenbindung, sind aber relativ kompliziert umzusetzen. Es bleibt oft noch unklar, zu welchen Preisen servicebasierte Geschäftsmodelle profitabel angeboten werden können. Im Hinblick auf Ansätze und Methoden zur Preisgestaltung besteht weiterhin Forschungs- und Entwicklungsbedarf. Doch dieser Wandel könnte entscheidend werden für die Zukunft des Maschinen- und Anlagenbaus im internationalen Wettbewerb. Wenn die Monetarisierung und Skalierung von digitalen und datengetriebenen Geschäftsmodellen gelingt, könnte dies einen wichtigen Beitrag zur Wettbewerbsfähigkeit von Deutschland und Europa leisten.

Drei Fragen an Dr. Ursula Frank von Beckhoff Automation

Wie ermöglicht Industrie 4.0-Technik neue Geschäftsmodelle?
Ursula Frank: Durch Industrie 4.0 und die Digitalisierung steht den Unternehmen eine zunehmende Menge an Daten zur Verfügung. Diese können z.B. als Basis für eine automatisierte oder zumindest unterstützende Entscheidungsfindung,
die Entwicklung oder Erweiterung neuer und bestehender Produkte und Dienstleistungen bzw. zur Optimierung bestehender Prozessabläufe genutzt werden.


Können Sie uns Beispiele nennen?
Ursula Frank: Möglichkeiten sind der Einsatz KI-gestützter Datenanalyse-Tools und Smart Services. Z.B. lässt sich mit einem ‘Health Index’ der Zustand einer Maschinen-Komponente erfassen, um diese vorausschauend zu warten. Außerdem ist es beispielsweise möglich, Expertenwissen situativ direkt per Remote-Zugriff bereitzustellen, unterstützt durch Augmented-Reality- oder Virtual-Reality-Technologien. Mit Hilfe dieser Anwendungen lassen sich die Produktivität steigern und Ausfallzeiten reduzieren.


Was könnte beim Aufbau für die oft notwendigen übergreifenden Wertschöpfungsnetzwerke helfen?
Ursula Frank: Viele Unternehmen scheuen davor zurück, sich an Projekten mit großem Investment und für sie nicht unmittelbar erkennbarem Nutzen zu beteiligen – insbesondere in wirtschaftlich herausfordernden Zeiten. Um dem entgegenzuwirken, ist es wichtig, die Einstiegshürden zu senken. Hilfreich sind kleinere, klar abgegrenzte, zeitlich kurze Projekte mit einer überschaubaren Anzahl an Partnern. Diese können zu Leuchtturmprojekten werden und zum Nachahmen ermuntern, gegebenenfalls unterstützt durch niedrigschwellige Förderformate.



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