Industrie 4.0 Partnerschaft: Heitec und DMG Mori gründen Joint Venture

Heitec und DMG Mori haben auf der SPS IPC Drives die Gründung ihres Joint Venture DMG Mori Heitec bekannt gegeben.

Mit DMG schreiben die beiden Unternehmen ihre seit Jahren erfolgreiche Zusammenarbeit fort und stärken gegenseitig ihre Marktstellung in dem schnell wachsenden Geschäftsfeld der Automatisierung. Von den über 1.000 Mitarbeitern der Heitec Gruppe arbeiten rund 600 an Automatisierungslösungen. Jede vierte Neumaschine von DMG MORI verfügt bereits über eine Automationslösung. Künftig soll jede Maschine mit Automatisierung ausgestattet sein. Basis hierfür ist ein Baukastensystem. Mit modular aufeinander abgestimmten Lösungen liefert DMG MORI Heitec künftig insbesondere klein- und mittelständischen Unternehmen ein durchgängiges Automatisierungskonzept.

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Eningeering 2050: Der Innovationstreiber

Foto: privat
Matthias Barbian (Dritter von rechts) wirbt mit seinen Freunden aus dem Netzwerk „Engineering 2050“ für die gesellschaftliche Akzeptanz der Digitalisierung.

Neue digitale Geschäftsmodelle werden für den Unternehmenserfolg immer wichtiger. Cloud-Plattformen helfen Firmen dabei, solche neuen Businessideen zu entwickeln und zu realisieren. Über die Plattformen können Firmen ihre Maschinen verknüpfen, anfallende Daten zentral speichern und auswerten. Die Erkenntnisse, die sie Unternehmen aus den Daten gewinnen, helfen ihnen die Produktionsabläufe zu optimieren und ihren Kunden einen besseren Service anzubieten… Die Region Nordbayern versteht sich als „Automation Valley“, als ein Cluster, das den Austausch der Unternehmen untereinander fördert. „Hier gibt es viele innovative Ideen“, sagt der gestandene Ingenieur. Deswegen lebe er gerne dort und engagiere sich vor Ort für eine schnellere Umsetzung von Innovationen. „Das dauert in Deutschland in der Regel viel zu lange.“ In anderen Regionen der Welt gehe das wesentlich schneller. Um den Innovationsprozess in Deutschland zu befeuern, rief Barbian zusammen mit anderen Ingenieuren, Künstlern und Interessierten aus anderen Disziplinen das Netzwerk „Engineering 2050“ ins Leben. „Unser Ziel ist es, die Digitalisierung nicht nur technologisch voranzubringen, sondern auch gesellschaftlich.“ Das Kernteam trifft sich regelmäßig im Atelier von Ignazio Tola. Der in Deutschland lebende Künstler mit italienischen Wurzeln gewann einen Wettbewerb, den Engineering 2050 ausgeschrieben hatte….

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Geschäftsmodelle 4.0 – Projekt BigDieMo

Die digitale Welt eröffnet ungeahnte Möglichkeiten für neue, daten-basierte Geschäftsmodelle. Wie entwickelt man innovative Konzepte?Einen „Werkzeugkasten“ für die Entwicklung neuer digitaler Geschäftsideen haben Wissenschaftler vor Kurzem bei einer Informationsveranstaltung in der IHK Nürnberg für Mittelfranken vorgestellt. Der Methoden-Baukasten wird im Zuge des Projekts „BigDieMo – Geschäftsmodelle 4.0“ erarbeitet, das drei Jahre lang vom Bundesforschungsministerium gefördert wird. Beteiligt sind u. a. die Universität Erlangen-Nürnberg (FAU), die Universität Hamburg und das Karlsruher Service Research Institute (KSRI).
Weil immer größere Datenmengen verfügbar sind, sieht Prof. Dr. Kathrin Möslein vom Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik der FAU, große Chancen für datenbasierte Geschäftsmodelle. Bis 2020 soll sich die Datenmenge nochmals verdoppeln, sodass mehr als eine Billion Gigabyte erreicht werden dürften. Möslein unterstrich bei der IHK-Veranstaltung: „Der Wert der Daten entsteht erst aus der Verwendung.“ Im Geschäft mit Verbrauchern funktioniere diese Datenauswertung bereits sehr gut, die Marktpotenziale der Digitalisierung sollten auch im Geschäft zwischen Unternehmen noch stärker genutzt werden.

Dafür gibt es bereits viel versprechende Beispiele, ergänzte Dr. Julia Jonas, wissenschaftliche Mitarbeiterin am Lehrstuhl von Prof. Möslein: Saarstahl nutzt die digitalen Möglichkeiten, um durch ein großes Netzwerk an Sensoren im gesamten Herstellungsprozess Materialdefekte in den einzelnen Produktionsschritten in Echtzeit erkennen zu können. Dadurch wurde die Ausschussquote von zuvor fast einem Drittel wesentlich gesenkt. Eine andere Anwendung bietet Fleetboard mit seinen Analysemodellen, um Daten von Fahrzeugen ganzer Unternehmensflotten hinsichtlich Verschleiß, Kraftstoffverbrauch und Unfallrisiko zu erfassen und zu optimieren. Auf diese Weise lässt sich das individuelle Verbrauchsverhalten optimieren und bis zu 15 Prozent Sprit einsparen.

Zu den bekannten Beispielen zählt der Ansatz des Triebwerkbauers Rolls Royce, der statt auf den Verkauf der Produkte auf die Dienstleistung „Triebwerk“ setzt – der Kunde bezahlt nur für die Laufzeit. Wartung oder gar Ersatz gehen zu Lasten von Rolls-Royce. Dafür sammelt der Hersteller jede Menge Betriebsdaten, um Verschleiß oder Defekte frühzeitig zu erkennen. Ein anderes datenbasiertes Angebot hat die US-Firma Verizon entwickelt: Sie erfasst beispielsweise anonyme Geodaten (z. B. wer bewegt sich wann wohin) und reichert sie mit demografischen Informationen (z. B. Alter und Geschlecht) an. Dadurch lässt sich feststellen, wie sich Kunden in Städten verhalten – Informationen, die etwa für den Handel sehr interessant sind.
Dem Geschäft mit den Daten stehen allerdings in der Praxis drei Hauptbarrieren im Weg: Wer ist erstens der Eigentümer von anfallenden Daten? Das kann in einer Pkw-Produktion etwa der Hersteller der genutzten Maschinen sein, der zuliefernde Betreiber einer Fertigungsstraße, der Autohersteller oder gar der Autokäufer. Als zweite Hürde hat Möslein in den Unternehmen eine „Grundangst vor Know-how-Abfluss“ durch die Datennutzung festgestellt. Und drittens wird der Datenaustausch durch fehlende einheitliche Standards erschwert.
Der Baukasten von „BigDieMo“ beinhaltet wissenschaftlich fundierte Werkzeuge und Methoden sowie Anleitungen für deren Einsatz, die auch bei der IHK-Veranstaltung getestet wurden. Strukturierte Vorlagen sollen insbesondere kleinen und mittleren Unternehmen den Weg weisen zu datenbasierten Dienstleistungen. Sie behandeln beispielsweise folgende Aspekte: Welchen Zielgruppen könnten welche datenbasierten Lösungen angeboten werden? Welche Daten sind verfügbar, generierbar oder können von außen generiert werden? Wie können Organisation, Selektion und Aufbereitung der Daten bewerkstelligt werden? Welche Kanäle bieten sich für die Vermarktung an? Welche Erlösmodelle sind denkbar?

Wie der Umgang mit Daten und die Entwicklung datenbasierter Geschäftsmodelle in der Unternehmenspraxis vonstatten gehen kann, berichtete Bastian Bansemir vom Bereich „IT Innovation Management and Scouting“ der BMW Group. Heute sei jeder BMW eine „Datenmaschine“, also ein gigantischer Datenproduzent. Es wäre jedoch für seinen Konzern fatal, alle Schnittstellen offenzulegen und damit Dritten das Geschäftspotenzial zu überlassen. Die Herausforderung für BMW mit seiner klassischen „Produktions-DNA“ sei es deshalb, den Konzern über das reine Produkt Auto hinaus stärker als Mobilitätsanbieter zu positionieren. Der IT-Experte skizzierte methodische Ansätze, um dieses Feld erfolgreich durch neue Angebote zu besetzen. So werden durch eine Simulations-Software („Simulation Cockpit“) verschiedene Szenarien und deren Auswirkungen (z. B. bezüglich der Preissensitivität) simuliert. Auch mögliche „Kannibalisierungseffekte“ neuer Dienstleistungen können untersucht werden. Beispiel: Würden neue Mobilitätsdienstleistungen die konzerneigenen, schon bestehenden Angebote des BMW-Carsharing-Unternehmens Drive Now negativ beeinflussen?

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