Die zunehmende Vernetzung auf der Basis des digitalen Wandels und der damit einhergehenden digitalen Kommunikationsmöglichkeiten, nicht nur zwischen Menschen und Organisationen, sondern auch zwischen Maschinen untereinander, durchdringt immer mehr unser Leben, privat wie auch beruflich. Menschen, aber auch Unternehmen benötigen daher zunehmend Kompetenzen, um die sich ergebenden neuen technischen Möglichkeiten zu ihrem Vorteil nutzen zu können, wie bspw. Effizienzsteigerungen, und um daraus abgeleitet z.B. neue Geschäftsmodelle zu entwickeln.
Die ebenfalls zunehmende Vernetzung von Unternehmen untereinander geht einher mit entsprechenden Veränderungen der Unternehmenskultur, hin zu mehr Offenheit und Vertrauen mit den Kooperationspartnern. Agile Organisationsformen mit flachen Hierarchien eignen sich tendenziell besser, um sich rasch und dynamisch auch an solche Veränderungen anzupassen und um erfolgreich in Netzwerkstrukturen zu operieren.
Neben Kunden und Lieferanten werden zunehmen z.B. auch Start-ups oder Universitäten mit ihrer hohen Innovationskraft in Unternehmensnetzwerke integriert. Das Ziel solcher oft durch Kreativität und eine zeitliche Begrenzung geprägten Kollaborationen in Unternehmensnetzwerken ist oftmals die Identifikation neuer Ideen, Problemlösungen, Produkte, Geschäftsmodelle etc. durch das Einbringen gänzlich neuer Sichtweisen.
V.a. für produzierende Unternehmen manifestiert sich das Potenzial der Vernetzung in den Möglichkeiten, die der Industrie 4.0 zugeschrieben werden, weshalb dieser Aspekt des Megatrends der Vernetzung exemplarisch detaillierter beschrieben wird, auch da er viele Zukunftstechnologien im Kontext des Megatrends der Vernetzung umfasst, wie z.B. Künstliche Intelligenz (KI), Big Data, Data Analytics oder Predictive Analytics.
Hinter dem Schlagwort „Industrie 4.0“ steckt das Potenzial für neue Dienste und Geschäftsmodelle. Flexibilität, Effizienz und Produktivität werden auf der Basis vernetzter Systeme steigen, wodurch Vorteile realisierbar sind, die im globalen Wettbewerb von entscheidender Bedeutung sein werden. Die Abgrenzung zum angelsächsisch geprägten Internet of Things (IoT) erfolgt dadurch, dass Industrie 4.0 explizit auf Lösungen für die Industrie fokussiert, während das Internet der Dinge z.B. auch Lösungen für Endverbraucher inkludiert, wie etwa den Kühlschrank, der dem Smartphone meldet, dass die Milch ausgegangen ist oder diese direkt online nachbestellt, oder andere Smart Devices wie Smart Watches im Bereich der Wearables, Smart Phones per se etc.
Anders als bei der Erfindung der Dampfmaschine, der Einführung von Fließbandarbeit und Massenproduktion mittels elektrischer Energie oder der Verwendung von speicherprogrammierbaren Steuerungen als Schritt zur dritten industriellen Revolution lässt sich der bevorstehende Wandel in der industriellen Fertigung nicht an nur einem oder wenigen Innovationsschritten festmachen. Deshalb kann weniger von einer Revolution, als vielmehr von einer Evolution gesprochen werden, von der wir heute bereits erste Schritte auf der Reise zur Ausschöpfung der Möglichkeiten von Technologien gemacht haben, die sich sehr rasant weiterentwickeln und deren Potenzial wir deshalb nur erahnen können. Das Tempo ist dabei von Branche zu Branche unterschiedlich, wobei etwa die Automobilindustrie bereits einen sehr hohen Automatisierungsgrad aufweist und Technologien, die heute der Industrie 4.0 zugerechnet werden, z.T. schon in Fertigungsprozessen integriert hat.
Wir befinden uns also erst relativ am Anfang eines Prozesses, dessen volle Ausprägung sich aus heutiger Sicht nur in groben Zügen erahnen lässt. Der wichtigste Meilenstein wird dabei darin liegen, ein herstellerübergreifendes Zusammenwachsen moderner Informationstechnik mit klassischen industriellen Prozessen zu erzielen, wodurch reale Produktionsmittel mit z.B. Webanbindung direkt miteinander interagieren können. Durch flexiblere Produktionsmöglichkeiten kann die Auslastung gesteigert werden, während gleichzeitig individuellere Fertigungsmöglichkeiten realisiert werden können. Benutzerfreundliche Bedienkonzepte, zielgerichteter Service und Energieeinsparpotenziale sind Kernthemen dieser Entwicklung, die in Summe eine signifikante Produktivitätssteigerung ermöglicht.
Maschinen, Roboter, Sensoren, Steuerungen und Software sind bereits seit langer Zeit ein integrativer Bestandteil von Fertigungsprozessen und damit essentieller Bestandteil bzw. Voraussetzung für die Umsetzung von Industrial Internet bzw. Industrie 4.0. Erst durch die Kombination mit Technologien aus Bereichen wie Mobile Communication oder Cloud Computing, welche die Kommunikation zwischen Produktionskomponenten ermöglichen, wird der Weg zu neuen Lösungen geebnet.
Ein wesentlicher Baustein dieses Konzepts sind cyber-physische Systeme, die virtuellen Abbildern von realen Objekten entsprechen. Am Beispiel von Tankstellen-Apps lässt sich dies veranschaulichen: Jede Tankstelle existiert dort auch als virtuelles Objekt, das etwa Echtzeitpreisinformationen übermittelt, mit denen der User mit seinem Mobile Device dann die für ihn günstigste Tankstelle ansteuern kann. Neu daran sind dabei nicht die Technologien, sondern die Kombination dieser unter dem Einbezug mehrerer Systeme und Akteure. Virtuelles Engineering und virtuelle Inbetriebnahmen wären relevante industrielle Nutzungsmöglichkeiten und konkrete Beispiele, die signifikante Zeit- und Kosteneinsparungen ermöglichen.
Dienste, v.a. im Bereich der Datenanalyse, die durch die drastisch steigenden Datenmengen immer umfassendere Möglichkeiten bieten werden, können eine wertvolle Basis für Handlungs- und Optimierungsempfehlungen liefern. Im industriellen Kontext könnten z.B. die Messdaten eines Sensors für die Öltemperatur mit Analysedaten des Herstellers und Erfahrungsdaten aus gleichen Maschinen bei anderen Unternehmen verglichen werden, um einem Service-Techniker in Echtzeit treffsichere Prognosen für präventive Wartungsmaßnahmen zu geben, die service- oder gar schadensbedingte Ausfälle verhindern können. Dabei werden die Herausforderungen, welche die Big-Data-Thematik mit sich bringt, wie Datenstrukturen, User-Verwaltungen, Datenmengen etc., zu meistern sein. Durch den Einsatz von bspw. Datenbrillen oder Apps für mobile Geräte können die jeweils spezifischen Daten und relevanten Informationen bei z.B. Service-Einsätzen oder Inbetriebnahmen optimal zur Verfügung gestellt werden.
Der Mensch wird bei diesen Entwicklungen weiterhin die zentrale Rolle in solchen Systemen innehaben und die Prozesse definieren, programmieren, überwachen und die Entscheidungskompetenz haben, dabei aber durch Technologien wie z.B. Augmented-Reality-Brillen, Datenanalyse-Tools etc. unterstützt werden. Monotone und repetitive Aufgaben werden dadurch zunehmend automatisiert und Menschen durch zielgerichtete Echtzeitinformationen besser in Abläufe eingebunden.
Wie bei allen vorangegangenen industriellen Revolutionen auch, werden sich in den relevanten Branchen schrittweise die Anforderungen an Aus- und Weiterbildung und an die entsprechenden Jobprofile verändern. Auch an das Thema „Sicherheit“, einerseits natürlich der Menschen in den Produktionsanlagen, andererseits bezüglich der zunehmend größer werdenden Datenmengen und entsprechend notwendiger Schnittstellen, deren Definition erst relativ am Anfang steht, die aber ein zentrales Element dieser Entwicklung darstellen, werden zukünftig noch wesentlich höhere Anforderungen gestellt.
Für Europa bedeuten diese Entwicklungen eine Möglichkeit, die Wettbewerbsfähigkeit zu stärken, da der Faktor der Lohnstückkosten in der Produktion zunehmend an Bedeutung verliert. Um diese Chance nutzen zu können, müssen allerdings schon jetzt die notwendigen Vorbereitungen getroffen werden, auf Unternehmensseite mit der Einführung entsprechender Standards, die eine herstellerübergreifende Kompatibilität, Datenverarbeitung etc. ermöglichen und damit letztlich auch Investitionssicherheit bieten, ebenso wie auf staatlicher Seite, um rechtzeitig die notwendigen Anpassungen im Schul- und Bildungswesen einzuleiten.
Folgende Entwicklungen sind für Industrie-4.0-Anwendungen sowie generell im Kontext des Megatrends der Vernetzung für Unternehmen besonders relevant:
KI: Menschenähnliches „Denkvermögen“ ermöglicht es Maschinen, aus Erfahrungen zu lernen, sich auf neue Situationen einzustellen und Aufgaben selbständig zu lösen, z.B. indem große Datenmengen analysiert werden, in denen die Maschinen dann Muster erkennen und dadurch „lernen“ können (Deep Learning). Mit Watson bietet z.B. IBM bereits seit einigen Jahren Unternehmen unterschiedlichster Branchen Zugang zu KI und Machine Learning.
Big Data: Einerseits werden immer mehr Daten generiert, andererseits können immer leistungsfähigere Computer diese Datenmengen zunehmend besser und schneller verarbeiten und auswerten, um aus ihnen relevante Erkenntnisse zu gewinnen, auf deren Basis bessere und