Seit nunmehr einem Jahrzehnt erfreuen sich „vernetzte“ Gegenstände – gemeinhin als „Internet of Things“ (IoT) bekannt – immer größerer Beliebtheit. Diese reichen von vernetzten Zahnbürsten, über in Turnschuhen eingebettete Sensoren bis hin zu Smartwatches, die das Verbraucherverhalten durch einen datengestützten, spielerischen Ansatz verändern. Die Technologie hat sich rasant weiterentwickelt, um große Datenmengen mit hoher Geschwindigkeit zu verarbeiten und Big-Data-Analysen durchzuführen. KI ist allgemeiner zugänglich. Mit der Einführung von 5G wird Streaming und Micro-Batching unterstützt. Und Fertigungsunternehmen beginnen, vernetzte Produkte zu monetarisieren. 

Die direkten Auswirkungen

Durch die Allgegenwärtigkeit von vernetzten Geräten und Sensoren erhalten Fertigungsunternehmen die große Chance, neue Einnahmequellen zu erschließen, Marktanteile zu erobern und das Wachstum voranzutreiben. Mit der Analyse von Sensordaten in der Cloud können sich Fertigungsunternehmen von der Konkurrenz absetzen, Kundenbindung stärken und Kunden entlang der B2B- und B2C-Kette einen Mehrwert bieten. 

  • Kraftfahrzeuge können ganz bequem zum nächsten Parkplatz, zur Tankstelle oder zum nächsten Ladepunkt navigiert werden. Sie unterstützen energiebewusstes Fahren und bieten gleichzeitig Unterhaltungs- und Sicherheitsfunktionen. Mit Apps im Fahrzeug wird nicht nur das Fahrerlebnis verbessert, sondern auch die Markentreue erhöht. Das wirkt sich auf den zukünftigen Umsatz aus – selbst wenn die Apps kostenlos sind. Andere Datendienste sind kostenpflichtige Zusatzleistungen und führen zu Gewinnspannen, die weit über denen der eigentlichen Fahrzeugproduktion liegen. Für die Fahrzeugkonfiguration und -nutzung können Erstausrüster Software per Funk übertragen oder die Lieferung von Ersatzteilen für eine anstehende Inspektion in einer Werkstatt rechtzeitig planen. Daher sind die führenden Akteure sehr daran interessiert, Themen wie Datenschutz, Souveränität und Sicherheit anzugehen, anstatt das Feld den Technologieunternehmen zu überlassen.
  • Insbesondere für Mobilitätsdienstleister sind anonymisierte Telematikdaten für ein effektives Flottenmanagement unverzichtbar. Damit können regionale Nachfragespitzen durch Anreize oder standortbezogene Preise ausgeglichen werden. Außerdem können saisonale Erweiterungen, wie z. B. Schneeausrüstung, besser geplant und fortschrittliche nutzungsabhängige Versicherungsverträge verhandelt werden. Anhand detaillierter Informationen zum Lebenszyklus eines Fahrzeugs lassen sich Restwerte genauer berechnen und Gebrauchtwagen beim Verkauf besser weitervermarkten. In einem wettbewerbsorientierten Mobilitätsmarkt sind vernetzte Fahrzeuge zu einem entscheidenden Hebel geworden.
  • Im Lkw-Segment ermöglichen datengestützte Dienste einen erfolgreichen Wechsel zu einem neuen Geschäftsmodell. Im Zuge der E-Mobilität wird der Besitz von Nutzfahrzeugen weniger attraktiv. Schon bald werden sich Leasing- und As-a-Service-Modelle durchsetzen – zusammen mit autonomen Fahrzeugen auf verschiedenen Ebenen. Infolgedessen verkaufen Lkw-Erstausrüster ihre Dienstleistungen zusätzlich im Rahmen von Produktnutzungsabonnements. Im Vordergrund stehen dabei Dienstleistungen, die das Flottenmanagement fördern, die Auslastung steigern, andere Verkehrsträger unterstützen oder die Ankunftszeiten in den Lagern mit den Zeitfenstern für die Entladung abgleichen. Vernetzte Lkw liefern Daten für modulare Servicekomponenten, die je nach Bedarf angepasst oder verkauft werden können.
  • Umsätze auf dem Ersatzteilmarkt für Maschinen und Anlagen verschaffen Fertigungsunternehmen über den gesamten Lebenszyklus eines Produkts attraktive Gewinnspannen. Vorbeugende Wartung und geplante Ausfallzeiten werden durch maschinelles Lernen beispielsweise noch präziser. Führende Fertigungsunternehmen bieten datengestützte Automatisierungslösungen an, die Bedienende bei ihrer täglichen Arbeit unterstützen, z. B. bei der Kalibrierung von Maschineneinstellungen auf die gesamte Produktionslinie oder -cluster, was wiederum die Gesamtleistung optimiert. Darüber hinaus erhalten Bedienende Warnmeldungen durch die Auswertung von internen Messungen, um eine Qualitätsabweichung zu erkennen und Kosten für Nacharbeit, Ausschuss und direktes oder indirektes Material zu sparen. Die Kundschaft beim Sparen zu unterstützen, zahlt sich aus. 
  • In letzter Zeit arbeiten einige Start-ups oder segmentspezifische Initiativen mit den Daten vernetzter Produkte, um einer Gruppe ähnlicher Kunden im Gegenzug für ihren Datenbeitrag Dienste und/oder Anwendungslogik bereitzustellen. Die Produkte, die in den Datenpool eingespeist werden, stammen jedoch möglicherweise nicht von demselben Fertigungsunternehmen. Wenn sich konkurrierende Anbieter darauf einigen, die Daten ihrer Produkte gemeinsam zu nutzen, muss das geistige Eigentum durch Anonymisierung der Daten geschützt werden, um einen sicheren Zugriff und Data Governance zu gewährleisten.

Die Auswirkungen insgesamt

 Zusätzliche Einnahmen sind die eine Seite der Medaille, Kostensenkungen (und damit Gewinnsteigerungen) die andere. Bei Maßnahmen zur Verbesserung der Produktqualität in allen Segmenten der Fertigung kommen Sensordaten zum Einsatz, um Kosteneinsparungen im Zusammenhang mit der fertigungsgerechten Konstruktion und dem End-to-End-Qualitätsmanagement erzielen zu können. Daten aus Praxistests in Verbindung mit digitalen Tests verkürzen die Zykluszeiten bei Produkteinführungen. Ausgelagerte Werke und das Feedback von Techniker:innen liefern zusätzlichen, externen Input von außerhalb der eigenen vier Wände, ebenso wie installierte Sensoren. Für Mustererkennung, Ursachenanalyse und Vorhersagen ist häufig eine Zusammenarbeit von Forschung und Entwicklung mit den Lieferanten erforderlich, um Probleme zu vermeiden. Je kürzer die Zeit von der Erkennung bis zur Behebung, desto besser. 

Anwendungsfälle zu vernetzten Produkten in der Fertigungsbranche sind vielfältig und differenziert. Schätzungen von Precedence Research zufolge werden die Gesamteinnahmen bis 2030 1,52 Billionen US-Dollar erreichen, mit einer jährlichen Wachstumsrate von fast 25 %. Um mit der Konkurrenz Schritt zu halten und das enorme Potenzial von Sensordaten zu nutzen, wollen kleine und große Fertigungsunternehmen veraltete Datenmanagementinfrastrukturen und -prozesse modernisieren und ihre Data-Science-Teams vergrößern.

Hier arbeiten Fertigungsunternehmen und Snowflake zusammen

Mit Snowflake können Datenanalyst:innen wertvolle Zeit sparen – nach Angaben von Anwender:innen zwischen 20 und 25 %. Diese Zeit können sie dann in weitere Anwendungsfälle investieren, welche die Messlatte für datengestützte Innovationen höher legen. Es ist möglich, die Zykluszeit für sich sonst wiederholende, lästige Schritte zur Datenaufbereitung zu verkürzen, wie Datenerhebung, -visualisierung und -transformation. Kunden von Snowflake profitieren von der nahezu unbegrenzten Skalierbarkeit und Effizienz einer Multi-Cluster Shared Datenarchitektur, mit der Fertigungsunternehmen in ihrem eigenen Tempo skalieren können. Aufgrund des verbrauchsabhängigen Preismodells von Snowflake zahlen Fertigungsunternehmen nur für die tatsächlich genutzten Rechenressourcen. 

Wenn Datenanalyst:innen mit anderen Expert:innen an den Daten vernetzter Produkte zusammenarbeiten – egal, ob sich diese Expert:innen in anderen Abteilungen oder außerhalb des Unternehmens befinden –, können sie über präzise eingerichtete Snowflake-Berechtigungen sofortigen Zugriff auf die Data Cloud gewähren. Dadurch werden Datensilos oder -duplikate beseitigt und kostspielige, risikoreiche und manchmal umständliche Methoden ersetzt. Die „Clean Room“-Funktion von Snowflake ermöglicht die gemeinsame Nutzung von Daten, ohne dass personenbezogene Informationen oder andere sensible Daten preisgegeben werden. Dadurch können Unternehmen datenschutzrechtliche Anforderungen erfüllen. 

Weitere Informationen zur Datenerfassung in Snowflake finden Sie in diesem Blogbeitrag.