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- Herausgeber: Schäffer Poeschel
- Kategorie: Fachliteratur
- Serie: Keine Reihe
- Sprache: Deutsch
- Veröffentlichungsjahr: 2017
Eintritt der Industrie in eine zweite Phase der Digitalisierung: Produktion und modernste Informations- und Kommunikationstechnik verzahnen sich. Die Art und Weise, wie zukünftig produziert und gearbeitet wird, verändert sich nachhaltig: intelligente Fabriken bestimmen die vierte industrielle Revolution. Das Buch liefert eine Rundum-Schau: es beleuchtet Herausforderungen von Industrie 4.0 und Big Data für die verschiedenen Branchen und zeigt Entwicklungen und Perspektiven für die Einzelunternehmen auf. Zahlreiche Lösungsbeispiele führender Unternehmen zeigen wie die Digitalisierung der industriellen Produktion praktisch und erfolgreich gemeistert werden kann.
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Seitenzahl: 1235
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Inhaltsverzeichnis
Hinweis zum UrheberrechtImpressumVorwortTeil I: Einführung1 Grundlagen und Definitionen einer Industrie 4.01.1 Zur Geschichte der industriellen Entwicklung1.2 Meilensteine der technisch-industriellen Entwicklung von 1750 bis 19601.2.1 Die erste industrielle Revolution1.2.2 Die zweite industrielle Revolution1.2.3 Die dritte industrielle Revolution1.3 Der Übergang von der Industrie 3.0 zur Industrie 4.01.4 Von der fraktalen Fabrik der 1990er-Jahre zur Smart Factory der Industrie 4.01.5 Ein Zwischen-Resümee2 Industrie 4.0 – volkswirtschaftliche Bedeutung für Deutschland. Auszug aus der Studie des Bitkom3 Industrie 4.0 und plattformbasierte Geschäftsmodellinnovationen3.1 Digitalisierung: Bekannter Trend, neue Aspekte3.2 Industrie 4.0: Eine (R)Evolution3.2.1 Cyber Physical Systems3.2.2 Hypervernetzung3.2.3 Autonome Systeme3.3 Nutzerzentrierte Geschäftsmodellinnovationen3.3.1 Smart Services: Die Bedürfnisse des Nutzers im Mittelpunkt3.3.2 Digitale Plattformen und Innovationsökosysteme entstehen3.3.3 Wer hat bei der digitalen Transformation die besten Karten?3.3.4 Wo steht Deutschland im Innovationswettlauf und was ist zu tun?3.3.5 Daten bekommen einen ökonomischen Wert3.3.6 Der Mensch bleibt im Mittelpunkt3.4 Die Digitalisierung aktiv gestalten3.5 Literatur4 Das Internet der Dinge im industriellen Kontext aus US-amerikanischer Sicht4.1 Plattformen zur Ermöglichung von IIoT-Anwendungen4.1.1 Die Architektur von IIoT-Plattformen4.1.2 Anbieter von IIoT-Plattformen4.2 IIoT-Anwendungen4.3 Fazit5 Agenda 2025: Chinas Antwort auf Industrie 4.05.1 Innovation als Erfolgsfaktor für die nachhaltige Entwicklung Chinas5.1.1 Megatrends5.1.2 Risiko der Middle-Income Trap5.1.3 Strategischer Imperativ und Besonderheiten chinesischer Innovationskultur5.2 Made in China 20255.2.1 Wirtschaftspolitische Agenda5.2.2 China 2025: Roll-out und Auswirkungen in der Industrie5.2.3 M&A als Accelerator5.3 Konsequenzen für die deutsche IndustrieTeil II: Landschaft und Treiber einer Industrie 4.06 Die Player in der Wertschöpfungskette für Industrie 4.06.1 Zur Ausgangssituation6.2 Deutschland in der Welt6.3 Handlungsimplikationen6.4 Deutschland heute6.5 Die Segmentträger der Industrie 4.06.6 Unterschiedliche kontinentale Ansätze6.6.1 Europa6.6.2 USA6.6.3 China6.7 Herausforderungen für Deutschland6.8 Implikationen für Unternehmer6.8.1 Besondere Implikationen für Konzerne6.8.2 Besondere Implikationen für den größeren Mittelstand (nahe 50 Mio. EUR Umsatz)6.8.3 Besondere Implikationen für kleine und mittlere Unternehmen (KMU; 10 bis deutlich unter 50 Mio. EUR Umsatz)6.8.4 Die Landschaft der Start-ups6.9 Zusammenfassende Handlungsempfehlungen für Unternehmen zur Digitalisierung ihres Geschäftsmodells6.10 Literatur7 Die Mikroelektronik als Rohstoff einer Industrie 4.07.1 Einleitung – Mikroelektronik als Treiber der Digitalisierung7.2 Die Mikroelektronik in Deutschland und Europa7.3 Die Rolle der Mikroelektronik für IndUstrie 4.07.4 Die Forschungsagenda „Mikroelektronik für Industrie 4.0“7.4.1 Mikro-Elektro-Mechanische Systeme (MEMS) inkl. Sensoren und Aktoren7.4.2 Embedded Systems-on-Chip inkl. Spezialprozessoren, spezielle Mikrocontroller und Hightech-Speicher7.4.3 Leistungselektronik7.4.4 Datenübertragung7.4.5 Energy Harvesting7.4.6 Systemintegration7.4.7 IT-Security8 Neue Chancen und Gefahren einer Industrie 4.08.1 Die erneute Verbesserung des Bestehenden?8.2 Chancen8.2.1 Mass-Customization oder die Fertigung in Losgröße 18.2.2 Dingliche und digitale Wertschöpfung kombinieren8.3 Risiken8.3.1 Cyberkriminalität8.3.2 Vernachlässigung des Change-Managements8.4 Umsetzung8.4.1 Erster Schritt: Bestimmung des digitalen Reifegrades8.4.2 Variante 1: Umsetzung aus eigener Kraft8.4.3 Variante 2: Umsetzung durch Akquisition eines Unternehmens8.4.3.1 Systematische Auswahl und Bewertung von Target-Unternehmen8.4.3.2 Konvergenz der Due-Diligence-Themen9 Strategie 4.09.1 Die digitale Zukunft ist heute …9.2 Systematisierung der disruptiven Kräfte9.3 Einordnung des Unternehmens nach dem Grad der Digitalisierung9.4 Entwicklung kontextualer Digitalisierungsstrategien9.5 Abschlussbemerkung10 Planung der Industrie-4.0-Technologien und Ermittlung von Anwendungsbereichen im Unternehmen10.1 Einleitung10.2 Der Weg zur Industrie 4.010.2.1 Vorgehenskonzept10.2.2 Industrie-4.0-Anforderungen10.2.3 Erfüllungsgrad der Geschäftsprozesse10.2.4 Ranking der Industrie-4.0-Technologien10.3 Anwendung am Beispiel des Flugzeugbaus10.3.1 Unternehmensneutrale und -spezifische Anforderungen10.3.2 Anforderungserfüllung10.3.3 Steigerung der Anforderungserfüllung10.3.4 Empfehlungen10.4 Zusammenfassung10.5 Literatur11 Smarte Finanzierungslösungen für die Industrie 4.011.1 Anlagenfinanzierung als beliebteste Lösung11.1.1 Aufrüstung oder Neukauf: Bedarfsgerechte Finanzierungsmodelle11.1.2 Vorteile in der Zusammenarbeit mit herstellernahen Finanzierern11.2 Intelligente Investitionskonzepte in der Praxis11.3 Alternative Finanzierung schafft Spielraum für Innovationen11.4 Ausblick: Finanzierung als Treiber für die Industrie 4.012 Leasing und Industrie 4.012.1 Einführung12.2 Konvergenz der Geschäftsmodelle12.2.1 Produzierendes Gewerbe12.2.2 Digitale Dienste12.2.2.1 Cloud-Computing12.2.2.2 Technische Services12.2.2.3 Dienstleistungssektor12.2.3 Leasingformen12.2.3.1 Finanzierungsleasing12.2.3.2 Operatives Leasing12.2.4 Leasingsystematik12.3 Beispiele Finanzierungsleasing12.3.1 Retrofitting: Onlineüberwachung von Pumpen12.3.2 Retrofitting: Industrielles Sprühen12.3.3 Retrofitting: Sale & Lease Back12.4 Beispiele für operatives Leasing12.4.1 Energy Performance Contracting12.4.2 Verleasen von Rechnerkapazitäten12.5 Rechtliche Aspekte12.6 Steuerliche Aspekte12.7 Veränderung der Kundenkommunikation und der Geschäftsprozesse von Leasinganbietern12.8 Zusammenfassung13 Rechtliche Herausforderungen der Industrie 4.013.1 Identifizierung der rechtlichen Problemfelder13.2 Datenschutz13.3 Rechte an Daten13.4 IT-Sicherheit13.5 IP-Schutz13.6 Zivilrecht13.6.1 Vertragsrechtliche Implikationen – Willenserklärungen und Vertragsabschluss durch Maschinen13.6.2 (Produkt-)Haftung13.7 Arbeitsrecht13.8 Fazit13.9 Literatur14 Dynamische Planung als Baustein für Industrie 4.0 – Autonome optimierte Entscheidungsfindung in komplexer Umgebung14.1 Was ist „dynamische Planung“?14.1.1 Informatik14.1.2 Produktion14.1.3 Anforderungen14.1.4 Smart Factory14.2 Wie funktioniert „dynamische Planung“?14.2.1 Ganzheitlicher Ansatz und mathematische Modellierung14.2.2 Aufbau der mathematischen Optimierung14.2.3 Beispiele14.2.3.1 Beispiel: Flexibilisierung von starren Fertigungslinien14.2.3.2 Beispiel: Sammelformen und Scheduling14.2.3.3 Beispiel: Weiterverarbeitung im Druck14.3 Integration14.3.1 Daten14.3.2 Schnittstelle/Plattform für Internet of Things (IoT)14.3.3 Usability14.3.4 Sicherheit14.4 Entscheidungstheorie14.5 Literatur15 Systems Engineering und Closed Loop PLM als Grundlage für das Internet der Dinge15.1 Eine produktorientierte Sicht auf das Internet der Dinge15.1.1 Intelligente vernetzte Produkte15.1.2 Product Cloud15.1.3 Bildung komplexer Systeme15.2 Auswirkungen des Internets der Dinge auf die Produktentwicklung15.2.1 Traditionelle Produktentwicklung15.2.2 Model-based Systems Engineering15.2.3 Schließen des Kreises: Neue Produktanforderungen über das Internet der Dinge15.3 Literatur16 Simulationsmodelle und risikogerechte Bewertung von Strategien für Industrie 4.016.1 Strategische Risiken durch (unsichere) Zukunftstrends und makroökonomische Krisen16.2 Strategische Risiken durch Digitalisierung und Industrie 4.0: Geänderte Wettbewerbskräfte16.3 Risikoaggregation16.3.1 Beispiel16.4 Ertragsrisiko, Rating und Unternehmenswert als Performancemaß16.5 Fazit16.6 Literatur17 Lean 4.0: Durch Digitalisierung die nächste Stufe der Exzellenz erreichen – der Darmstädter Ansatz17.1 Lean und Industrie 4.0 – Widerspruch oder geniale Ergänzung?17.2 In der gezielten Digitalisierung der schlanken Produktion liegt die Stärke17.2.1 Die Produktion erlebt durch die Digitalisierung neue Möglichkeiten, die Marktseite kann disruptiv sein17.2.2 Die marktorientierte, digitale Aufrüstung der Produktion ermöglicht neue Geschäftsmodelle17.2.3 Digitalisierung in Echtzeit eröffnet der schlanken Produktion neue Möglichkeiten17.2.4 Die schlanke Produktion wird durch die fortschreitende Digitalisierung auch im Nicht-Serienbereich Einzug halten17.2.5 Das Produkt wird seinen schlanken Produktionsprozess kennen und steuern können17.2.6 Die schlanke Produktion muss verankert sein, bevor Digitalisierung greift17.3 Digitalisierung und Lean-Potenziale aus Expertensicht am Beispiel des kontinuierlichen Verbesserungsprozesses17.3.1 Der kontinuierliche Verbesserungsprozess als Kernelement der schlanken Produktion17.3.2 Herausforderungen aktueller KVP-Ansätze17.3.3 Die Digitalisierung als Hebel zur Neugestaltung des KVP17.3.4 Ergebnisse einer Delphistudie zur Entwicklung eines digitalen KVP-Ansatzes17.4 Digitales Shopfloor Management – Verbesserung digital unterstützen17.4.1 Digital unterstütztes Problemlösungsmanagement in der Prozesslernfabrik CiP17.4.2 Integration des digitalen SFM in die Produktion17.5 Wertstromanalyse 4.0 – Verschwendung in Produktions- und Informationsprozessen identifizieren17.5.1 Informationslogistische Verschwendungen17.5.2 Die sechs Schritte der Wertstromanalyse 4.017.5.3 Anwendung der Methode Wertstromanalyse 4.0 in der Prozesslernfabrik CiP17.6 Lean 4.0 Lernfabrik – Kompetenzentwicklung für die digitale schlanke Produktion17.6.1 Von der Vision auf den betrieblichen Hallenboden17.6.2 Wissenstransfer im Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Darmstadt17.7 Literatur18 Executive Search im digitalen Zeitalter18.1 Digitale Transformation der Wirtschaft18.2 Social Media vs. analoge Personalberatung18.2.1 Unternehmenskultur und Organisationsstruktur18.2.2 Professionelle Kandidatenauswahl18.2.3 Realistische Positionsdefinition18.2.4 Personalberater als Karrierepartner18.3 Fazit18.4 Literatur19 Beteiligung, Partizipation – Schlüssel zum Erfolg!19.1 Was hat Industrie 4.0 mit Beteiligung zu tun?19.2 Kreativität durch Beteiligung19.3 Stolperfallen und Chancen19.3.1 Acht Kategorien der Beteiligung19.4 Was genau ist bei der Beteiligung zu Industrie-4.0-Prozessen zu beachten?20 Digitale Arbeitswelt 4.0: Umsetzung in der Aus- und Weiterbildung20.1 Digitalisierung bei Siemens20.1.1 Herausforderungen durch Digitalisierung für die Siemens AG20.2 Transformation von der Aus- und Weiterbildung durch Digitalisierung20.2.1 Die Auswirkungen von Digitalisierung auf lebenslanges Lernen20.2.2 Ein Transformationsmodell und Aktionsfelder für den Siemens-Konzern20.2.3 Die Rolle der Führungskraft in der digitalen Transformation20.3 Einfluss der Digitalisierung auf die berufliche Erstausbildung20.3.1 Siemens Professional Education (SPE) und Ausbildung 4.020.3.2 Praxisbeispiele: Digitalisierung findet Anwendung in der Ausbildung20.3.3 Das Fundament der Erfolge – die Kompetenzentwicklung der Ausbilder20.4 Business Learning in Zeiten der Digitalisierung20.4.1 Transformation ist Lernen – Lernen ist Transformation20.4.2 Innovative Lernformate in der Weiterbildung der Siemens AG20.4.3 Die Bedeutung von E-Learning-Formaten20.5 Zusammenfassung20.6 Literatur21 Connected Trust für Industrie 4.021.1 Digitalisierungs- und Vernetzungstrends21.2 Risikopotenziale bei Industrie 4.021.2.1 Technische Risiken21.2.2 Regulatorische Risiken bei Industrie 4.021.2.3 Geopolitische Risiken21.3 Strategien für den Umgang mit Industrie-4.0-Unsicherheiten21.3.1 Die vernetzte Zielsetzung – Strategie21.3.2 Die vernetzte Risikoanalyse21.3.3 Die vernetzte Compliance-Analyse21.3.4 Connected-Trust-Strategie und Leadership21.4 FazitTeil III: Die Segmentträger einer Industrie 4.0Abschnitt III.1: Automation Equipment Manufacturer22 Industrie-4.0-Strategie @ KUKA22.1 Strategieelemente des KUKA Industrie-4.0-Ansatzes22.1.1 Vertrauen und Glaubwürdigkeit22.1.2 Eigene Cloud-Plattform mit cloudagnostischer Auslegung22.1.3 Neue Businessmodelle22.1.4 Lernen aus Daten22.1.5 Digitale Business-Transformation22.1.6 Automatisierungselemente der Factory of the Future22.1.7 Stufen von Industrie 4.022.2 Industrie-4.0-Ansätze verändern mittelfristig das ganze Unternehmen22.2.1 Das neue Fertigungsunternehmen22.2.1.1 Produktentwicklung22.2.1.2 Produktion22.2.1.3 Logistik22.2.1.4 Vertrieb22.2.1.5 Service22.2.1.6 Human Resources22.2.2 Was sollte man jetzt tun? – Recommendations23 Interview mit Dr. Stephan Fischer, Head of Software Development, TRUMPF Werkzeugmaschinen GmbH & Co KG24 Wie beschleunige ich einen Tanker – ohne die Mannschaft zu wechseln? Eine Fallstudie24.1 Der Tanker24.2 Das Schnellboot24.3 Der Zusatzmotor24.4 Tanker und Schnellboot im VerbundAbschnitt III.2: Automation Processing Companies25 Digitalisierung und Industrie 4.0 bei Siemens25.1 Einordnung des Unternehmens in die Industrie-4.0-Landschaft25.2 Digitalisierung in der Industrie25.3 Digitalisierung bei den technischen Wertschöpfungsprozessen25.4 Der Einfluss des Internets25.5 Big Data und Cloud-Technologie25.6 Industrie 4.025.7 Status der Digitalisierung in der Fertigungsindustrie: Einführungshürden25.8 Wert und Preis industrieller Software25.9 Zuliefermärkte25.10 Endogenes und exogenes Wachstum25.11 Digitalisierung in der Industrie und Beschäftigung25.12 Resümee26 Industrie 4.0 ist bei Bosch bereits Realität26.1 Einleitung26.2 Erfolgreiche Doppelstrategie: Leitanwender und Leitanbieter26.3 Dreigeteilte Strategie als Leitanwender26.4 Gute Aussichten: 1 Milliarde Euro sparen, 1 Milliarde neuer Umsatz26.5 Industrie-4.0-Lösungen bei Bosch: Sieben Merkmale26.6 Disruption durch Geschäftsmodelle, nicht allein durch Technik26.7 Bosch wird zunehmend ein Softwareunternehmen26.8 Der Mensch steht im Mittelpunkt26.9 Offene Standards und Kooperation26.10 FazitAbschnitt III.3: Enterprise Software Providers27 Predictive Maintenance – sukzessiver Mehrwert aus Daten27.1 Einführung27.2 Schrittweise Wertgenerierung aus Daten27.2.1 Überblick: Transparenz durch konsequente Datennutzung27.2.2 Einblick: Der Blick auf das Wesentliche27.2.3 Vorausschau: Ursachen verstehen, Wirkungen prognostizieren27.2.4 Optimierung: Konkrete Handlungsvorschläge erhalten27.3 Erfolgsfaktoren27.4 Vorgehen bei Digitalisierungsprojekten27.5 Literatur28 M&A-Aktivitäten im Bereich Internet of Things28.1 Der Markt für Internet-of-Things-Softwarelösungen28.1.1 Bestandteile einer Internet-of-Things-Landschaft28.1.2 Softwareplattformen für das Internet of Things28.2 Firmenübernahmen im Markt für Internet-of-Things-Softwarelösungen28.2.1 Marktteilnehmer in Konkurrenz um IoT-Technologie28.2.2 Ausgewählte, große M&A-Transaktionen im Bereich Internet of Things28.2.3 Ausgewählte M&A-Transaktionen im Bereich Softwareplattformen28.2.4 Ausgewählte Transaktionen der SAP28.3 Zusammenfassung und Ausblick29 Die Herausforderung der digitalen Transformation meistern29.1 Die digitale Transformation29.1.1 Digital und physisch: Völlig getrennte Welten?29.2 Digitale Geschäftsmodelle werden durch Software abgebildet29.3 Digitale Herausforderer treiben einen Keil zwischen traditionelle Unternehmen und ihre Kunden29.4 Digitale Fähigkeiten für digitale Anwendungsfälle29.4.1 Digitale Fähigkeiten29.4.2 Digitale Anwendungsfälle29.5 Software-Know-how zurückholen29.6 Digitale Unternehmen verfügen über eine microservicesorientierte, skalierbare IT-Architektur29.7 Die CIO-Funktion muss sich zur Funktion eines Chief Digital Officers (CDO) entwickeln29.8 Viele traditionelle Unternehmen haben zentrale IT-Fähigkeiten eingebüßt, über die sie früher noch verfügten29.9 ZusammenfassungAbschnitt III.4: Internet Software Companies30 Wie künstliche Intelligenz und virtuelle Realitäten unsere Arbeitswelt verändern werden30.1 Künstliche Intelligenz und virtuelle Realitäten: Hype oder Zukunftstrend?30.1.1 Die erste Phase der digitalen Revolution war nur der Auftakt30.1.2 Intelligente Bots: Einfach, aber mächtig30.2 Beispiele aus der Praxis30.2.1 Automobilindustrie30.2.2 Digitale Wartung: Predictive Maintenance und Mixed Reality30.3 Empfehlungen für die erfolgreiche Implementierung digitaler Prozesse in Unternehmen30.4 Künstliche Intelligenz: Bedrohung oder Chance?30.5 Fazit und Ausblick31 Die Cloud und das Internet der Dinge: Infrastrukturkomponenten für Industrie 4.031.1 Die Cloud und Industrie 4.0 – die Basis31.2 Das Internet der Dinge wird zum Baukasten für Industrie 4.031.3 Der nächste große Schritt: Maschinelles Lernen!31.4 Eine ganze Familie von IoT-Services bei AWS31.5 Worum es letztlich gehtTeil IV: Lösungsbeispiele aus den BranchenAbschnitt IV.1: Automobilindustrie und Kfz-Zulieferer32 Pfade der BMW-Werke zu Smart Factories der Industrie 4.032.1 Neue Perspektiven in der Produktion: BMW nutzt Chancen der Digitalisierung zur Weiterentwicklung des Produktionsnetzwerkes32.2 Koexistierende Roboter: Neuartige Mensch-Roboter-Zusammenarbeit in der BMW-Group-Produktion Werk Spartanburg32.3 Qualitätscheck per virtuellem Fingerzeig: Pilotprojekt zur berührungslosen Gestenerkennung in der Stoßdämpferfertigung des BMW-Group-Werks Landshut32.4 Maßgeschneiderte Montagehilfe aus dem 3-D-Drucker32.5 Nachhaltige Produktion durch intelligentes Energiemanagement32.6 Sichtprüfung mit Gedächtnis: BMW testet Datenbrille zur Qualitätssicherung in der Produktion32.7 BMW Group setzt auf selbstfahrende Roboter in der Versorgungslogistik32.8 Serienbauteile aus dem 3-D-Drucker: BMW baut den Einsatz additiver Fertigungsverfahren aus32.9 Literatur33 Rechtliche Herausforderungen der Industrie 4.0 im Automobilbereich33.1 Selbstfahrende Autos – aktueller Stand der Technik33.1.1 Assistiertes Fahren33.1.2 Automatisiertes/autonomes Fahren33.2 Recht an Daten33.2.1 Datenaufkommen und Problemaufriss33.2.2 Aktuelle Rechtslage zum Eigentum an Daten33.2.3 Möglichkeiten der vertraglichen Zuordnung33.2.4 Regelungen im neuen Gesetz zum automatisierten Fahren33.3 Haftungsrecht33.3.1 Rahmenbedingungen durch das Wiener Übereinkommen über den Straßenverkehr33.3.2 Haftung des Fahrzeughalters33.3.3 Haftung des Fahrzeugführers33.3.4 Regelungen im neuen Gesetz zum automatisierten Fahren33.3.5 Haftung des Herstellers aus Produkthaftung33.3.6 Haftung des Herstellers aus Produzentenhaftung33.4 Fazit34 Wertsteigerung durch Industrie 4.0 am Beispiel des Automobilzulieferers ZF Friedrichshafen AG34.1 Ausgangssituation34.2 Vorgehensweise, Methoden und Werkzeuge34.2.1 Auf dem Bestehenden aufsetzen – zugleich neue Wege gehen!34.2.2 Entwicklung der notwendigen Fähigkeiten34.2.3 Big Data und Analytics34.3 Innovation in Produkten und Dienstleistungen34.4 Innovation und Optimierung in der internen Wertschöpfungskette34.5 Zusammenfassung und AusblickAbschnitt IV.2: Banken und FinTech35 Finanzierung 4.0: Online-Mittelstandskredite35.1 Industrie 4.0 zieht ein in die Betriebe35.2 Banken arbeiten noch wie vor 20 Jahren35.3 Chancen der Digitalisierung für die Unternehmensfinanzierung35.3.1 Schneller auf Schieflagen reagieren35.3.2 Günstigere Konditionen durch Verzicht auf Sicherheiten35.3.3 Maßgeschneiderte Finanzierungen anbieten35.4 Passive Banken, aktive Fintechs35.4.1 Die Stunde der Online-Kreditmarktplätze35.4.2 Online-Finanzierung am Beispiel creditshelf35.4.3 Anwendungsfall Absatzfinanzierung35.5 Fazit36 Die comdirect Start-up-Garage als Innovationsinstrument in der Finanzbranche: Analyse der Herausforderungen und Erfolgsfaktoren eines Corporate Accelerators36.1 Herausforderungen in der Finanzbranche36.2 Die comdirect Start-up-Garage als Innovationsinstrument36.2.1 Zielsetzung der Start-up-Garage36.2.2 Welche Assets bringen Corporate Accelerators und Start-ups ein?36.2.3 Monetäre Anreize ohne Eigenkapitalansprüche36.2.4 Status quo36.2.5 Herausforderungen36.2.6 Erfolgsfaktoren36.3 Aussicht36.4 LiteraturAbschnitt IV.3: Biotechnologie, Chemie und Pharma37 Digitale Transformation bei BASF – ein Fallbeispiel aus der chemischen Industrie37.1 Trends und Auswirkungen der Digitalisierung37.2 Digitale Vision der BASF37.3 Anwendungsbeispiel für digitale Geschäftsmodelle37.4 Anwendungsbeispiel Smart Innovation & Technologies37.5 Anwendungsbeispiel Smart-Supply-Chain37.6 Anwendungsbeispiel Smart Manufacturing37.7 Digitale Transformationskampagne37.8 Literatur38 Best Practice und Qualitätsmessung am Beispiel der Pharmaindustrie38.1 Der Eurecon Verlag38.1.1 Pharma Trend: Erhebung von Innovation und Nachhaltigkeit in der Pharmaindustrie38.1.2 Pharma Trend Awards: Auszeichnung von Innovation und Nachhaltigkeit in der Pharmaindustrie38.1.3 Pharma Trend Ranking: Beste Pharma-Unternehmen38.1.4 Pharma Trend Image & Innovation Award (PTI&IA)38.2 Digitalisierung der Erhebung und der Kommunikation38.2.1 Digitalisierung der Erhebung38.2.2 Digitalisierung der Kommunikation38.3 Kooperationen, Sponsoring und Media-Partnerschaften38.4 Pharma Trend Europa38.5 Standardisierte Prozesse in Durchführung und Kommunikation38.6 Kommunikationsstrategie „bottom-up“ versus „top-down“38.7 Stringente Markenführung durch Urheber- und Markenschutz38.8 Herausforderungen für die vertragliche Absicherung der Zusammenarbeit mit externen Partnern38.9 Beteiligungsmöglichkeiten39 »Digital Manufacturing« – Prozessindustrie und Life Sciences im Wandel39.1 Einführung39.2 „Digital Manufacturing“ – warum gerade jetzt?39.3 Das Engineering ändert sich …39.4 … und die Cockpit-Situation auch39.5 Bayer auf dem Weg zu integrierenden Anlagenmodellen39.6 „Integrated Manufacturing Intelligence“ @Bayer39.7 „Maintenance Intelligence“ @Bayer39.8 „Advanced Process Control“ @Bayer39.9 Ausblick – oder was könnte noch kommen …?39.10 LiteraturAbschnitt IV.4: Dienstleister40 Disruption als Traditionskonzept40.1 Mobile Disruption – gegen alle Widerstände in die Zukunft40.1.1 Die Vision wird Realität40.1.2 Junge Köpfe für frische Ideen40.1.3 Ein- und Aufstieg in der Welt der Baumaschinen40.1.4 Die Welt wächst zusammen und Zeppelin wächst mit40.1.5 Der Konzern entfaltet sein Potenzial40.2 Digitalisierungsstrategie bei Zeppelin40.2.1 Sechste Strategische Geschäftseinheit für neue Modelle40.2.2 Transformation bestehender Geschäftsmodelle40.2.3 Interne Prozesse und Digital Collaboration40.2.4 Das passende Mindset und Change-Management40.3 Musterbeispiel – Herausforderungen im Mietgeschäft40.3.1 klickrent – von der Idee zum Start-up40.3.2 Das smarte Geschäftsmodell von klickrent40.3.3 Digitale AussichtenAbschnitt IV.5: Elektrotechnik, Elektronik und Halbleiter41 Die Digitalisierung des Gesundheitswesens – Vernetzung und Technologie am Beispiel von Radiologie und E-Health41.1 Ausgangslage: Das deutsche Gesundheitswesen im Jahre 201741.1.1 Veränderte Erwartungshaltung der Bürger41.1.2 Veränderte Erwartungshaltung an Gesundheits-IT-Lösungen41.1.3 Veränderungen in der Versorgungslandschaft41.2 Die Zukunft des Gesundheitswesens42 Die deutsche Elektroindustrie in einer Industrie 4.0: Neue Herausforderungen für Juristen42.1 Neue Rechtsgebiete42.1.1 Digitalisierung bestehender Geschäftsmodelle42.1.2 Neue Geschäftsmodelle42.1.3 Internationales Recht42.1.4 Umgang mit rechtlicher Unsicherheit42.1.5 Stärkung IT-Recht42.2 Legaltech als Chance42.3 Anpassung an veränderte Unternehmensstrukturen42.4 Zusammenfassung43 Sicherheit und Datenschutz in einer voll vernetzten Welt43.1 Digitale Transformation verheißt großes Potenzial43.2 Risiken bremsen Enthusiasmus43.3 Unzureichende Adressierung der IoT-Risiken43.4 Grundlegende Maßnahmen notwendig43.4.1 Security by Design43.4.2 Privacy by Design43.4.3 Sicherheitsevaluierung für IoT nötig43.5 IoT-Sicherheit eröffnet Chancen für deutsche UnternehmenAbschnitt IV.6: Kommunikation, Medien und Presse44 Vom Telefon zum Internet der Dinge: Netze, die verbinden44.1 IoT-Realitätscheck44.2 Über den großen Teich geblickt – IoT im Ländervergleich44.3 Der Druck steigt!44.4 Startklar für Industrie 4.044.5 Stolpersteine der Digitalisierung44.6 Digitalisierung einfach machen44.7 Imageschub für die Cloud44.8 Industrie 4.0 – so gelingt der Einstieg44.9 Strategien entwickeln: Ziele definieren44.10 Alle Mann an Bord: Know-how aufbauen44.11 Zeigen wie’s geht – Best-Practice-Beispiele44.11.1 CERTUSS: Dampfkessel in der Cloud44.11.2 Rieber: Digitale Lebensmittelkette44.11.3 Roambee: Smarte Bienen in der Logistik45 Auswirkungen der Digitalisierung auf die Musikindustrie45.1 Die Musikindustrie vor 200045.2 Die digitale Revolution45.3 Die zweite Revolution der Musikindustrie durch Streaming45.4 Repositionierung der Bertelsmann-Musik-Aktivitäten45.5 Fazit45.6 Literatur46 Print 4.0 – Digitalisierung und Vernetzungin Druckereien und von Druckprodukten46.1 Mass-Customization in Onlinedruckereien46.2 Auflage 1 im Digitaldruck als 2-D-, 3-D- und 4-D-Produkt46.3 Printed Electronics als Verfahren und für vernetzte Druckprodukte46.4 Print 4.0 – Vernetzte Kommunikation und Automation im Wertschöpfungsnetzwerk46.5 Literatur47 Industrie-4.0-Best-Practice-Beispiel: Hofmann Druck + Medien – Fertigung im Kundentakt47.1 Welche Herausforderungen galt es zu lösen, und welcher konkrete Nutzen ergab sich?47.2 Wie lässt sich der Industrie-4.0-Lösungsansatz beschreiben?47.3 Was konnte erreicht werden?47.4 Mit welchen Maßnahmen wurde die Lösung erreicht?47.5 Was können andere davon lernen?Abschnitt IV.7: Lebensmittel48 Das DAT – Turbo der Digitalen Transformation bei Nestlé48.1 Eine Branche im Wandel48.2 Digital-First-Strategie48.3 Die Maßnahmen auf dem Weg zum Digital Enterprise48.3.1 Vier strategische Kerngebiete48.3.2 Digital Community48.3.3 Partnerschaften mit Facebook, Google, Amazon & Co.48.3.4 Digital Challenge48.3.5 Nestlé Competence Center48.3.6 Präsenz im Silicon Valley48.3.7 Open-Innovation-Plattform Henri48.3.8 Reverse Mentoring48.3.9 Digital Inspiration Days48.4 Das Digital Acceleration Team (DAT)Abschnitt IV.8: Logistik und Infrastruktur49 Kloepfel Digital Transformation: Der individuelle Weg zu Industrie 4.049.1 Einkauf 4.049.2 Das Going4-Framework49.2.1 Going4 Phase 149.2.2 Going4 Phase 249.2.3 Going4 Phase 349.2.4 Going4 Phase 449.3 Schluss50 Die digitale Transformation der Deutschen Bahn50.1 Herausforderungen der Deutschen Bahn50.2 Digitalisierungsinitiativen50.3 Industrie 4.050.3.1 Beispiel der digitalisierten Instandhaltung50.4 Fazit51 Digitalisierung der Eisenbahn-Infrastruktur51.1 Disruptive Veränderungen51.2 Digitalisierung als Chance begreifen – die digitale Bahn51.2.1 Schieneninfrastruktur der DB Netz AG51.2.2 Ziele der digitalen Infrastruktur51.3 Plattformen als Konstruktionsprinzip hoch komplexer Systeme51.4 Umsetzung der digitalen Infrastruktur51.4.1 Kommunikationsinfrastruktur für das Produktionssystem Bahn51.4.2 Digitale Stellwerke51.4.3 Diagnosesystem und Meldeanlagen51.5 FazitAbschnitt IV.9: Luft- und Raumfahrt52 Verspätete Revolution im Flugzeugbau – die Luftfahrtindustrie auf dem Sprung von 2.0 nach 4.052.1 Cluster 1: OEMs und (Top-)Tier-1-Lieferanten52.2 Cluster 2: Tier-1- und Tier-2-Lieferanten52.3 Cluster 3: Tier-2- und Tier-3-Lieferanten52.4 Cluster 4: Multi-Tier-Lieferanten52.5 FazitAbschnitt IV.10: Maschinen- und Anlagenbau53 Praxisbericht: Der Entwicklungspfad zur digitalen und resilienten Fertigung im Sinne von Industrie 4.053.1 Maschinenfabrik Reinhausen53.2 Das Problem: Schnittstellendschungel in der Fertigung53.3 Dynamisierung von Prozessen53.3.1 Starre Lösung53.3.2 Dynamische Lösung53.3.3 Vorteile dieser dynamischen Lösung53.4 Die digitale Transformation53.5 Die Cloud-Lösung53.6 Literatur54 Industrie 4.0 im B2B-Umfeld: Steigerung der Verfügbarkeit, Zuverlässigkeit und Effizienz von Anlagen dank innovativer IT-Lösungen54.1 Mittels innovativer IT-Lösungen vom reaktiven zum proaktiven Servicekonzept54.1.1 Modernisierung von Condition Monitoring und Predictive Maintenance54.2 GEA PerformancePlus: Service für das gewisse Leistungsplus54.2.1 Online-Monitoring ist der Schlüssel zum Erfolg54.3 FazitAbschnitt IV.11: Stahlindustrie55 Industrie 4.0 – ein Element der digitalen Transformation klassischer Industrieunternehmen55.1 Was macht eine industrielle Revolution erfolgreich?55.2 Die vierte industrielle Revolution55.2.1 Die drei Elemente der Definition von Industrie 4.055.2.2 Weitere Elemente der digitalen Transformation der Wirtschaft55.2.3 Die Möglichkeiten von Öko-Systemen55.2.4 Chancen der digitalen Transformation für Unternehmen55.3 Erfolgreiche Implementierungsbeispiele55.3.1 Produktion von Mittelband in Hohenlimburg55.3.2 Internetgeschäft von Material Services55.3.3 Vorbeugende Wartung im Aufzugsgeschäft55.3.4 Virtuelle Inbetriebnahme55.4 ResümeeTeil V: Industrie-4.0-Förderung und Start-upsAbschnitt V.1: Modelle der Zusammenarbeit: Öffentliche Hand, Sponsoren und Inkubatoren56 Plattform Industrie 4.0: Mitgestalter der digitalen Transformation der Industrie56.1 Industrie 4.0 braucht Kooperation56.2 Der Ansatz der Plattform Industrie 4.056.3 Die Struktur der Plattform Industrie 4.056.4 Zentrale Ergebnisse56.4.1 Fokus auf den Mittelstand56.4.2 Handlungsempfehlungen an Politik und Unternehmen56.4.3 Referenzarchitektur und Standards56.4.4 Nationale und internationale Allianzen57 Start-ups und Mittelstand – der Weg in die Digitalisierung der Industrie57.1 Ausgangslage Hidden Champions57.1.1 Industrie 4.057.1.2 venture forum neckar e. V.57.1.3 Start-ups im industriellen Umfeld57.1.4 venture forum neckar e. V. und Industrie 4.057.1.5 Mittelstand und Start-ups57.2 acceed 4.057.2.1 Der Beteiligungsprozess57.2.2 Zusammenarbeit während der Beteiligung57.2.3 Best Practice58 Auf dem Weg zu Industrie 4.0 – »it’s OWL« bietet Lösungen für den Mittelstand58.1 Der Spitzencluster „it’s OWL“58.2 Technologieplattform für intelligente Produkte und Produktionsverfahren58.2.1 Technologiekonzept: Von der nicht kognitiven zur kognitiven Regulierung58.2.2 Fünf Querschnittsprojekte schaffen eine Technologieplattform58.2.3 Mensch-Maschine-Interaktion: Intelligente Maschinen verstehen den Menschen58.2.4 Intelligente Vernetzung: Anschließen und loslegen58.2.5 Systems Engineering: Produkte intelligent entwickeln58.3 Lösungen für Industrie 4.058.3.1 Einfaches Umrüsten durch digitales Engineering58.3.2 Höhere Nachhaltigkeit durch intelligente Datenauswertung58.3.3 Fertigung nach dem Baukastenprinzip58.3.4 Digitale Maschinenverwaltung und virtuelle Werkzeugmaschine58.4 Erfolgreicher Technologietransfer in kleine und mittlere Unternehmen58.4.1 Die mitdenkende Lackieranlage58.4.2 Elektromotoren lernen sehen58.5 Neue Geschäftspotenziale erschließen58.6 Arbeiten in der digitalen Welt58.6.1 Unterstützung für die Montage58.6.2 Fachkräfte für neue Herausforderungen qualifizieren58.7 Unterstützungsangebote für KMU58.8 So geht es weiter59 Digitalisierungs-Inkubatoren59.1 Inkubatoren im Kontext des Start-up-Ökosystems59.2 Chancen und Risiken von Inkubatoren für Großunternehmen59.3 Erfolgsindikatoren und -faktoren von Inkubatorprogrammen59.4 Fazit60 Corporate-Venturing-Initiativen als Bestandteil von Industrie-4.0-Strategien60.1 Corporate Venturing – strategische Ansätze und Erscheinungsformen60.2 Vorbehalte gegen Corporate-Venturing-Programme60.2.1 Vorbehalte im Unternehmen60.2.2 Vorbehalte bei potenziellen Zielunternehmen (Start-ups)60.2.3 Vorbehalte bei Business-Angels und Finanzinvestoren60.3 Gesellschaftsrechtliche Strukturen60.4 Management von Corporate-Venture-Capital-Gesellschaften60.5 Beteiligungsgrundsätze und Beteiligungsverträge60.6 Fazit60.7 LiteraturAbschnitt V.2: Start-ups61 Unternehmensstrategien für Industrie 4.061.1 Einleitung61.2 Betroffene Dimensionen der Unternehmensstrategie61.3 Unternehmensstrategien für Industrie 4.061.3.1 Interne Entwicklung und Forschung als Industrie-4.0-Strategie61.3.2 Akquisitionen als Industrie-4.0-Strategie61.3.2.1 Industrie 4.0 als Motivation für M&A-Aktivitäten61.3.2.2 Corporate Venture Capital als Akquisitionsstrategie61.4 Fazit61.5 Literatur62 Kooperationen zwischen Start-ups und etablierten Unternehmen62.1 Etablierte Unternehmen und Start-ups62.2 Einordnung der Kooperation in die Strategie der Unternehmen62.2.1 Strategie der etablierten Unternehmen62.2.2 Strategie der Start-ups62.2.3 Gemeinsame strategische Interessen62.3 Charakterisierung der operativen Zusammenarbeit62.3.1 Prototyping, Pilotierung und Skalierung62.3.2 Kunden-Know-how und Marktzugang62.4 Transfereffekte und Mehrwert der Kooperation62.5 Resümee63 Effiziente Bedienung bei wachsender Komplexität63.1 Mensch und Maschine rücken zusammen63.2 Zwischenmenschliche Kommunikation als Lösungsmodell63.3 Fallstudien zur Natural-User-Interaction63.3.1 Fallstudie: Individuallösung – effiziente Maschineninteraktion mit Eye-Tracking und NUIA63.3.2 Fallstudie: NUIA als Plattformlösung für die gesamte Prozesskette63.4 Fazit64 Vorausschauende Wartung fördertechnischer Anlagen64.1 Gemeinsamkeiten von Industrie 4.0 und fördertechnischen Anlagen64.2 Notwendigkeit für die Digitalisierung fördertechnischer Anlagen64.3 Anforderungen64.4 Technische Realisierung64.5 Ergebnisse65 Von Daten zum unternehmerischen Handeln: Entwicklung datenbasierter Geschäftsmodelle in der Industrie 4.065.1 Zum Unterschied zwischen Daten und Wissen65.2 Die Datenfluten nutzbar machen: Use-Cases entwickeln und bewerten65.3 Ein Erfolgsbeispiel: Das Smart Data Lab bei Fraport65.4 Was macht ein Smart Data Lab erfolgreich?65.5 Literatur66 Wearables für das »Industrielle Internet der Dinge«66.1 Das Industrielle Internet der Dinge – Industrie 4.066.1.1 Effizienz, Qualität und Flexibilität66.1.2 Digitale Technologien ermöglichen das nächste Level66.1.3 Die Phasen des Industriellen Internets der Dinge66.2 Wearables für den Systemakteur Mensch66.2.1 Stellenwert Mensch in der Industrie66.2.2 Wearables66.3 ProGlove – der erste intelligente Handschuh der Industrie66.3.1 ProGlove: Technologie66.3.2 ProGlove: NutzenTeil VI: Big Data und Industrie-4.0-M&A67 Mergers & Acquisitions vor dem Hintergrund von Big Data und Industrie 4.067.1 Grundlegende Veränderungen der Anforderungen67.2 Veränderungen der Herausforderungen an M&A-Strategien67.3 Geschäftsrisiken unter einer Industrie 4.067.4 Implikationen aus Big Data und Industrie 4.0 für den M&A-Prozess67.5 Höhere Modellvielfalt bei strategischen Allianzen und M&A67.6 Erfolgsfaktoren und Projektphasen67.7 Schwerpunktverlagerungen und Erfahrungseffekte im M&A-Prozess infolge von Big Data und Industrie 4.068 Herausforderungen und Lösungsansatz von M&A im Umfeld von Industrie 4.068.1 (R)Evolution Industrie 4.068.1.1 Anforderungen an Geschäftsmodelle von Dienstleistern im Industrie-4.0-Umfeld68.2 Herausforderungen für M&A im Industrie-4.0-Umfeld68.2.1 Herausforderungen aus Sicht eines M&A-Beraters68.3 Buy-and-build-Strategie als möglicher Lösungsansatz68.4 Fazit und Ausblick69 Rechtliche Aspekte einer Industrie 4.0 als Treiber für M&A69.1 Einleitung69.1.1 Entwicklung von M&A-Aktivitäten in den letzten Jahren69.1.2 Die einzige Konstante ist die Veränderung69.2 Rechtliche Aspekte einer Industrie 4.0 als Treiber für M&A69.2.1 Wahl eines geeigneten Transaktionsmodells69.2.2 Besonderheiten bei der rechtlichen Due Diligence69.2.3 Besonderheiten bei der Vertragsgestaltung69.2.4 Besonderheiten in der Integrationsphase69.3 Fazit69.4 Literatur70 M&A als Baustein zur Entwicklung einer Digitalisierungsstrategie70.1 Standortbestimmung: M&A bei Industrie 4.0 bzw. Internet of Things70.1.1 Halbleiterunternehmen als Vorreiter in der Umsetzung von IoT70.2 IoT-Plattformen als neues Kernstück von IoT-Anwendungen70.3 Neueintritte in den IoT-Markt70.4 Aufstellung der deutschen Unternehmen70.5 Fazit71 Screening bei digitalen Geschäftsmodellen71.1 Einleitung71.2 Die Einordnung des Screenings in den M&A-Prozess71.3 Digitale Geschäftsmodelle71.3.1 Geschäftsmodelle und die Beziehung zur Unternehmensstrategie71.3.2 Die Transformation zu digitalen Geschäftsmodellen71.4 M&A bei digitalen Geschäftsmodellen71.4.1 Notwendigkeit von M&A-Transaktionen71.4.2 Die Digitalstrategie und das digitale Geschäftsmodell des Käuferunternehmens als Basis des Screenings71.4.3 Bestimmung des Digital Fit71.4.4 Übersicht zur Vorgehensweise beim Screening digitaler Geschäftsmodelle71.5 Fazit71.6 Literatur72 Realtime Due Diligence72.1 Zur Entwicklung der Unternehmensprüfung72.2 Der virtuelle Dokumentenraum der 1990er-Jahre72.3 M&A vor einem Paradigmenwechsel72.4 Realtime Due Diligence72.4.1 Arbeiten mit strukturieren Daten72.5 Standardisierung72.6 Informationstransparenz durch gemeinsame Datenbasis72.7 Durchgängiger Informationsfluss72.8 Datensicherheit72.9 Rechtssicherheit/Compliance72.10 Big Data und Analytics72.11 Zukünftige Vision: Künstliche Intelligenz bei der Due Diligence73 Industrie 4.0, Big Data und M&A – Revolution oder Evolution für M&A-Transaktionen?73.1 Einleitung73.2 Käufersuche73.3 Standardverfahren bei Auktionsprozessen73.4 Industriell geprägte M&A-Geschäfte versus unternehmerorientiertes Verkaufsmanagement73.5 Verkauf mittelständischer Unternehmen (Nachfolgelösungen)73.5.1 Unternehmensbezogene Vorbereitungen und steuerrechtliche Gestaltung73.5.2 Unternehmensbewertung: Finanztechnische Verfahren und subjektive Ansprache73.5.3 Auktionen für Verkauf mittelständischer Unternehmen nicht geeignet73.6 Fazit74 Unternehmensbewertung im Rahmen von Industrie 4.074.1 Einleitung74.2 Ertragskraft im Wandel74.3 Kapitalkosten74.4 Literatur75 IoT-Rahmenmodelle als Grundlage der IT-Integration in mittelständischen Unternehmen75.1 Strategische und operative Herausforderungen des digitalen Zeitalters75.1.1 Die Integrationsphase75.1.2 Zentrale Komponenten der Industrie 4.075.2 Neue Integrationslogiken für eine neue Zeit75.2.1 Das Referenzarchitekturmodell Industrie 4.075.2.2 Die erforderliche Industrie-4.0-Komponente75.3 Die virtuelle Repräsentation als Basis für die Integration von Geschäftsmodellen75.4 Literatur76 Industrie-4.0-Services wechseln den Besitzer: IT-spezifische Herausforderungen bei M&A-Projekten76.1 Gegenstand und Anwendungsfokus dieses Beitrags76.2 Neue Anforderungen durch steigende Datenkomplexität76.3 Handlungstipps für die abgebende Organisation76.4 Handlungstipps für aufnehmende Organisationen76.5 Stolperfallen76.5.1 Einrichtung von Maschinen und Anlagen für die neuen Netze und Zugriffsrechte76.5.2 Kopieren von großen Datenmengen – Transfer von Datenbeständen zwischen Rechenzentren76.5.3 Fehlende Netzwerkdokumentation76.5.4 Unbekannte Schnittstellen und U-Boote76.5.5 Fazit77 Change-Management als Schlüssel zur Verwirklichung von M&A-Erfolgspotenzialen im Rahmen von Industrie 4.077.1 Die verkannte Wichtigkeit sogenannter weicher Faktoren in M&A-Prozessen77.2 Die Achillesferse von M&A-Prozessen: Verunsicherung77.3 Die Verwirklichung von Potenzialen: Change-Management77.3.1 Pre-Merger-Phase: Cultural Due Diligence77.3.2 Peri-Merger-Phase: Orientierung, Inspiration und Vorbereitung77.3.3 Post-Merger-Integration: Integration, Kommunikation und Unterstützung77.3.4 Das Navigationssystem des Veränderungsprozesses: Die 4 Change-Hebel77.4 Fazit77.5 LiteraturDer HerausgeberDie AutorenStichwortverzeichnisHinweis zum Urheberrecht
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© 2017 Schäffer-Poeschel Verlag für Wirtschaft · Steuern · Recht [email protected]
Umschlagentwurf: Goldener Westen, BerlinUmschlaggestaltung: Kienle gestaltet, StuttgartSatz: Claudia Wild, Konstanz
September 2017
Schäffer-Poeschel Verlag StuttgartEin Tochterunternehmen der Haufe Gruppe
Vorwort
Dieses Buch ist für den Praktiker1 geschrieben. In den einführenden Aufsätzen (Teil I) wird die grundsätzliche Bedeutung von Industrie 4.0 beleuchtet. Vertiefende Betrachtungen einzelner Fachgebiete, die für alle Branchen relevant sind, werden im Teil II präsentiert. Teil III stellt Vertreter der Haupt-Segmentträger von Industrie 4.0 vor. Anhand betroffener Branchen (Teil IV) werden Lösungsbeispiele und spezielle Aspekte beleuchtet. Dies soll einen Eindruck über die unterschiedlichen Ansätze in verschiedenen Wirtschaftsgebieten vermitteln und den Leser anregen, die für ihn passende Lösung für sein Unternehmen beziehungsweise für die ihn betreffende(n) Wertschöpfungsstufe(n) zu finden. Teil V gibt einen Einblick in die Welt der Sponsoren und Helfer für Start-ups (V.1) und anhand einiger Beispiele in Start-ups selber (V.2).[2]
Das Spektrum dieses Buches umfasst die Implikationen von Big Data auf die aktuelle technologische Entwicklung, die in Deutschland mit „Industrie 4.0“ bezeichnet wird, in den USA mit „Industrial Internet of Things“ (IIoT) und in China mit „Industrie 2025“. Die Sichtweisen sind nicht ganz deckungsgleich – und die Bedrohungen Deutschlands sind unterschiedlich: aus den USA im Wesentlichen durch die großen Internet-Companys und die Lösungsanbieter, die sich zwischen den Lieferanten von Produkten und Systemen und dessen bisherige Kunden schieben. In den USA ist das IIoT-Geschäft durch die großen Business-to-Consumer-(B2C-)Anbieter geprägt. Die Bedrohung aus China kommt aus dem gewaltigen Low-End-Geschäft, das in den kommenden Jahren in das Midrange und High End vordringen wird. Das soll in den Beiträgen zu den USA (Kapitel 4) und China (Kapitel 5) beispielhaft erläutert werden. Die Kenntnis auch der Bewegungen im Ausland ist für den deutschen Unternehmer wichtig zur Verteidigung und Ausrichtung des Geschäftes im globalen Kontext. Die grundlegende Philosophie dieses Buches ist ambivalent, so wie die Strategien der Unternehmer unterschiedlicher Branchen und Größenordnungen gegenüber Industrie 4.0 verschieden sein werden. Der eine wird sich für die radikale Disruption entscheiden müssen, der andere für Migration. Beides kann richtig sein. Beides kann bedrohlich sein. Jedes Unternehmen muss letztlich seinen Weg finden – nur Nichtstun ist tödlich. Dafür sollen die Beispiele aus den Branchen Anregungen liefern. Industrie 4.0 steht aber insgesamt in einem historischen Entwicklungskontext, der sich aus der sogenannten dritten Revolution entwickelt – das ist der Weg von der Mechanik über die Mechatronik bis hin zu den Embedded Intelligent Systems. Die Entwicklung, in der wir uns befinden, geht teilweise bis zu 30 Jahre zurück, das 3-D-Drucken etwa auf das industrielle Aufbauschweißen, seinen Vorläufer, oder die virtuelle Realität auf Militär-Applikationen. Mit den jüngsten Fortschritten sind aber die Anwendungen in der heutigen industriellen Breite erst wirtschaftlich geworden. Industrie 4.0 beinhaltet also nicht nur die Software- und Lösungsorientierung, verbunden mit der Cloud und der Vernetzung, sondern eine Entwicklungswelle einzelner Technologien in nie gekanntem Ausmaß und mit großen Synergieeffekten. Auch das soll dieses Buch an Beispielen aufzeigen. Gleichzeitig haben wir es heute mit den Anfängen einer De-Globalisierung zu tun, angeschoben durch populistische Bewegungen in Europa und den USA. China mit seiner Staatswirtschaft ist praktisch das Gegenmodell, das aber auf dieselbe Richtung zielt, nämlich die nationale Abschottung und den Schutz nationaler Anbieter durch Zölle, geschützte Branchen und zahlreiche operative Barrieren, wie etwa den mangelhaften Schutz von Intellectual Property. Dies sind Themen in Hinsicht auf Big Data, die Datensicherheit und die Cloud, mit denen sich dieses Buch zentral beschäftigt. Das Ausmaß der Re-Nationalisierung, das uns bevorsteht, das Abrücken von voll vertikalisierten Global-Scale- und Continental-Scale-Factorys kann derzeit noch nicht abgeschätzt werden. Industrie 4.0 bietet aber die Vehikel, mit denen auch dieses Problem bewältigt werden kann, nämlich durch die in Aussicht gestellten kundennahen Mini-Fabs, die Produkterzeugung via 3-D-Drucken auf Basis virtueller Designs, die von weither zugespielt werden können. Dezentral und kundennah ansiedelbar sind auch Montagen, kundenspezifische Lösungen („Losgröße 1“), Kleinserien, Produkt-Dokumentationen, Service und auch Recycling-Schritte in einer vollständigen Kreislaufwirtschaft. Mithin wird damit auch das Thema Umweltschonung berührt.[3-4]
Dabei werden sich die klassischen Grenzen zwischen Wettbewerbern, Herstellern, Kunden und Lieferanten verwischen. Es werden große Netzwerke entstehen, unter Zusammenschlüssen von globalen Spielern, Mittelständlern und Start-ups. Dies stellt alle Unternehmer vor große Herausforderungen. Im sechsten und letzten Teil dieses Buches soll deshalb das Feld der Allianzen und Unternehmensübernahmen (Mergers & Acquisitions) behandelt werden, neben dem organischen Ausbau der „zweite Weg“ zum Geschäftsmodell 4.0. Auch hier wird sich das Potenzial aus „Big Data & Analytics“ niederschlagen, und die daraus resultierende Reifung der M&A-Prozesse wird starke Veränderungen hervorbringen.[5]
Der Herausgeber dankt den vielen Co-Autoren, die sich die Mühe gemacht haben, interessante und aufregende Beiträge in großer Offenheit zu schreiben. Sie geben damit Einblicke in ihre Unternehmen und Fachgebiete, wie sie bisher nicht zusammengestellt waren, und legen wissenschaftlich-praktische Entwicklungen der jüngsten Zeit offen. Besonderer Dank ist den Beratern von Ernst & Young geschuldet, mit denen ich 2016 mehrere Konferenzen zu Industrie 4.0 realisieren durfte. Sie bildeten letztlich die Grundlage für die Entstehung dieses Buches. Frau Barbara Buchter und ihrem Team danke ich für das sorgfältige Lektorat der zahlreichen Artikel und Frau Claudia Dreiseitel für das Projektmanagement. Ferner schulde ich Frau Marianne Wagner besonderen Dank für die Produktion und ich danke den Herren Martin Bergmann und Stefan Brückner, die mich als Produktverantwortliche für dieses Buch über den ganzen Prozess immer verständnisvoll begleitet haben.
München im April 2017Kai Lucks
1Der Inhalt dieses Handbuches bezieht sich in gleichem Maße auf Frauen und Männer. Aus Gründen der besseren Lesbarkeit wird jedoch die männliche Form für alle Personenbezeichnungen gewählt. Die weibliche Form ist dabei stets mitgemeint.[6]
Teil I: Einführung
1 Grundlagen und Definitionen einer Industrie 4.0
Kai Lucks
Dieser einleitende Aufsatz nennt exemplarisch technische Erfindungen, die zur industriellen Entwicklung der Neuzeit maßgeblich beitrugen. Die daraus resultierenden Entwicklungsschübe werden in der breiten Literatur gemeinhin als „industrielle Revolutionen“ bezeichnet. Die uns heute betreffende „vierte industrielle Revolution“ erwächst aus der gewaltigen Leistungssteigerung der Datenverarbeitung (Big Data) und der Vernetzung (z. B. durch die Cloud). Das Konzept geht zurück auf die „fraktale Fabrik“ der 1990er-Jahre des 20. Jahrhunderts. Neben der Industrie sind zahlreiche Gebiete des täglichen Lebens betroffen. Grundelement der Industrie 4.0 ist das cyber-physische System (CPS), auf dem die Vernetzung der Dinge und insbesondere die Fertigung aufbaut.
1.1 Zur Geschichte der industriellen Entwicklung
Die Entwicklung der Menschheitsgeschichte verlief nicht in einer stetigen Bahn, sondern sie war immer durch Schübe gekennzeichnet. Diese Schübe verliefen als Prozesse in sich selbst, von der Entdeckung eines Phänomens über die erste Anwendung, die Verbreitung der Erkenntnis, das Auffinden von Anwendungen. In der Neuzeit sind es Prozesse, die über Jahrzehnte gehen. Darüber hinaus überlagern sich Entwicklungen, verstärken sich gegenseitig und führen zu überraschenden Lösungen. Auf der Ebene der sich ausdifferenzierenden Branchen kommt es scheinbar zu Brüchen. Neue Entwicklungen reizten auch immer zur Perfektionierung der hergebrachten Technologien, etwa der Technik der Pferdekutsche und der Logistik mit Poststationen, die die substituierenden Technologien, hier die Dampflok und das Auto mit dem Verbrennungsmotor, in ihrer Vermarktung um Jahrzehnte verzögerten. Damit es zu einem industriellen Durchbruch kam, brauchte es meist mehrere Entwicklungsstränge, die sich gegenseitig durch Nachfrage-Effekte inspirieren mussten, etwa das Rad-Schiene-System (Dampfmaschine vs. Stahlindustrie) oder das System Auto-Pneu-Fahrbahn (Verbrennungsmotor, industrielle Gummiherstellung, Makadamisierung). Man kann an dieser Stelle regelmäßig Staueffekte erkennen, die sich dann quasi schlagartig lösen, wenn die neue Technologie einen Leistungsstand erreicht hat, der von der alten Technik nicht mehr bewältigt werden kann. Die vorlaufenden Entwicklungen brauchten lange, bis sie sich in verschiedenen Branchen niederschlugen. So ist etwa das 3-D-Drucken, das als Ausprägung der Industrie 4.0 herangezogen wird, keinesfalls eine Erfindung des 21. Jahrhunderts, sondern es wurde bereits in den 80er-Jahren des letzten Jahrhunderts als Aufbauschweißen[7] in der Stahlindustrie angewendet. Insofern darf man den Begriff Disruption nur als Kennzeichen eines schubartigen Wandels auf Branchen- und Unternehmensebene sehen, wobei Beginn und Ende diffus sind, keinesfalls digital (ein-aus) und immer schwer vorhersehbar. Wie das Beispiel des Schienen- und Straßenverkehrs zeigt, kamen dabei meist mehrere Technologien zusammen. Zweifelsfrei gewannen dabei diejenigen Unternehmer, die die Protagonisten der neuen Entwicklung waren, und es gingen die unter, die sich dagegenstemmten, denn die Zeit der alten Technologie war abgelaufen. Unternehmer, die den Wechsel über eine technologische Revolution hinweg überstanden, waren eher die Ausnahme. Und der Glaube an die althergebrachte Technologie bremste die technische Entwicklung. So war Kaiser Wilhelm II. überzeugt, dass das Auto nur eine periodische Erscheinung sei und dass das Pferd mit Wagen langfristig den Verkehr dominieren werde.[8]
Zur Einordnung der sogenannten Industrie 4.0 folgt an dieser Stelle ein kurzer Abriss der technisch-sozialen Revolutionen, die in der Neuzeit stattfanden. Die Ordnung in vier diskrete, zeitlich verdichtete technologisch-soziale Revolutionen, wie es heute im deutschsprachigen Raum gängige Praxis ist, ist wissenschaftlich nicht haltbar. Dem widersprechen auch andere Wellentheorien, etwa das Modell der neuzeitlichen M&A-Wellen, die anders verliefen als die industriellen Revolutionen.2 Wie erläutert wurde, liegen die maßgeblichen Grundlagenentwicklungen der Neuzeit häufig um viele Jahrzehnte vor der breiten industriellen Anwendung. Fälschlich impliziert dies ja, dass es zwischen den vorgenannten industriellen Revolutionen keine großen Entwicklungsschübe gegeben hat. So entstand das Auto in der Periode zwischen der zweiten und dritten industriellen Revolution. Insofern ist es nicht verwunderlich, dass verschiedene Autoren und verschiedene Berater die einzelnen „Revolutionen“ anders datieren und unterschiedlich definieren. Bezeichnenderweise weichen die US-Amerikaner und die Chinesen diesem Problem aus, indem Erstere das aktuelle Veränderungs-Phänomen mit der Formulierung „Industrial Internet of Things (IIoT) bezeichnen (siehe Kapitel 4) und die Chinesen von „Industrie 2025“ sprechen (siehe Kapitel 5).[9]
Da das vorliegende Buch keine sozial- und technikhistorische Abhandlung bieten kann, sei an dieser Stelle nur kurz auf diesen Missklang hingewiesen und ansonsten der in Deutschland gängigen Praxis gefolgt, von vier technisch-wirtschaftlichen Revolutionen zu sprechen. Letztlich geht es beim vorliegenden Buch um die Verteidigung des Industriestandortes Deutschland und Europa, da mögen historische Vereinfachungen zulässig sein.
1.2 Meilensteine der technisch-industriellen Entwicklung von 1750 bis 1960
Im Folgenden werden die technisch-sozialen Revolutionen verkürzend und stichwortartig an jeweils herausragenden technischen Neuerungen festgemacht. Dies soll verdeutlichen, dass es sich um schubartige Entwicklungen gehandelt hat, die aber oft einen langen historischen Vorlauf hatten, weit vor der eigentlichen technischen Revolution, und die bis zur Durchsetzung gegenüber der herkömmlichen Technologie eine Phase der technologischen Verbesserungen durchlaufen haben und sich gegen Optimierungen der herkömmlichen Technologien durchsetzen mussten. Von einem schlagartigen Wandel kann nicht die Rede sein. Insofern ist auch der für die derzeit stattfindende Entwicklung gebräuchliche Begriff der „Disruption“ mit Vorsicht zu verwenden und zumindest von Branche zu Branche unterschiedlich zu interpretieren. Zur zusammenfassenden sozio-ökonomischen Entwicklung siehe Abbildung 1.1.[10]
Abb. 1.1: Zur Geschichte der industriellen Revolutionen
1.2.1 Die erste industrielle Revolution
Die sogenannte erste industrielle Revolution ist in den Zeitraum von 1750 bis 1780 zu datieren. Sie gilt als Periode der Mechanisierung. Zentrale Erfindungen und Entwicklungen sind:
Mechanischer Webstuhl
Bereits im 16. Jahrhundert entwickelte man die ersten maschinellen Webstühle, die meist wassergetriebenen Bandmühlen. 1785 erhieltEdmund Cartwright (1743–1823) das Patent auf den ersten funktionsfähigen mechanischen Webstuhl. Dies führte zur Industrialisierung der Textilwirtschaft und letztlich zu sozialen Spannungen wie den Weberaufständen.
Vom Eisen zum Stahl
Das Roheisen wird im seit 1742 angewendeten Gussstahlverfahren zusammen mit Schrott geschmolzen. Im Jahre 1784 entwickelte Henry Cort (1740–1800) in England das Puddelverfahren. Dabei wird die schon zäh werdende Roheisenmasse mit Stangen gewendet, sodass möglichst viel der Oberfläche mit der Umgebungsluft in Berührung kommen kann. Durch diesen Sauerstoffkontakt wird das Roheisen gefrischt und so zu Stahl verarbeitet.
Dampfmaschine
Die Anwendungen der ersten funktionsfähigen Dampfmaschine von Thomas Newcomen (1663–1729) fanden sich ab Anfang des 18. Jahrhunderts im Steinkohlebergbau zur Wasserhaltung. James Watt (1736–1819) verbesserte die damals verbreitete Newcomen-Dampfmaschine ganz wesentlich. Seine Maschine von 1788 ebnete den Weg für Serien- und Massenproduktion, wie sie in Großbetrieben und Fabriken ablaufen.[11]
Fließband
Bereits im späten 15. Jahrhundert wurden in Venedig Schiffe fließbandartig gefertigt. 1785 ließ Honoré Blanc (1736–1801) für Ludwig XV. Musketen in Massenproduktion herstellen. Eli Whitney (1765–1825) gewann 1798 den Auftrag der amerikanischen Regierung zur Fertigung von 10.000 Musketen. Er setzte als Erster ein Fließband zur industriellen Massenfertigung ein, das von einer Dampfmaschine betrieben wurde. Henry Ford (1863–1947) setzte die Fließbandfertigung erstmals 1913 in der Autoindustrie ein. Er soll dabei auf die Prozesse in den Schlachthöfen Bezug genommen haben.
1.2.2 Die zweite industrielle Revolution
Sie lässt sich für den Zeitraum von 1850 bis 1870 ansetzen. Sie ist durch die Stahlwirtschaft und Elektrifizierung gekennzeichnet. Zentrale Erfindungen und Entwicklungen sind:
Industrielle Stahlerzeugung
Im Windfrischverfahren werden Begleitstoffe des Eisens, vor allem Kohlenstoff, durch Verbrennung weitgehend entfernt. Das nunmehr härtbare Material wird unter dem Begriff „Stahl“ geführt. Das auch „saures Windfrischverfahren“ genannte Bessemerverfahren wurde 1855 von Henry Bessemer (1813–1898) entwickelt. Das Thomasverfahren (auch „basisches Windfrischverfahren“ genannt) wurde 1878 von Percy Carlyle Gilchrist (1851–1935) und Sidney Thomas (1850–1885) erfunden.[12]
Das Siemens-Martin-Verfahren war von 1864 an bis in die erste Hälfte des 20. Jahrhunderts die bevorzugte Stahlherstellungsmethode. 1864 wurde das Verfahren von Friedrich Siemens (1826–1904) und Wilhelm Siemens (1823–1883) erfunden und zusammen mit Pierre-Émile Martin (1824–1915) umgesetzt.
Dynamomaschine
Diese Maschine wurde 1866 von Werner von Siemens (1816–1892) erfunden. Sie erlaubte auf ökonomische Weise die Umwandlung mechanischer Energie in elektrische Energie.
Zeiger-Telegraf
Den ersten Zeigertelegrafen konstruierte 1839 Charles Wheatstone (1802–1875). Im Jahr 1846 baute August Kramer (1817–1885) eine verbesserte Version, welche im Folgejahr von Werner von Siemens und Johann Georg Halske (1814–1890) industriell hergestellt wurde und die Unternehmensgeschichte von Siemens begründete. Mit dem Zeigertelegrafen wurde die Kommunikationstechnik revolutioniert.
Dampflok
Die Dampflock war Kernstück der Entwicklung der Eisenbahn, für deren Bau der Stahl vor allem gebraucht wurde. Das erste Modell mit damals sogenanntem Hochdruckdampf baute Richard Trevithick (1771–1833) im Jahr 1797. Die erste im Dauerbetrieb brauchbare Dampflok baute 1814 George Stephenson (1781–1848).
Hygiene und Wasserwirtschaft
Hygiene und Wasserwirtschaft waren Mitte des 19. Jahrhunderts der Schlüssel gegen Epidemien und für das Anwachsen der Städte. Beispielhaft zu nennen sind die grundlegenden Arbeiten zur Hygiene von Max von Pettenkofer (1818–1901).[13]
1.2.3 Die dritte industrielle Revolution
Die dritte industrielle Revolution ist im Zeitraum von 1950 bis 1960 anzusiedeln und hat die Automatisierung und die beginnende Digitalisierung und Mikroelektronik zu ihrem Kern. Die industrietreibenden Kern-Technologien sind:
Halbleitertechnik
Die Halbleitertechnik geht auf die Entdeckung des Gleichrichtereffektes durch Ferdinand Braun im Jahr 1874 zurück. 1947 wird in den Bell Laboratories der erste Bipolartransistor realisiert. Dies begründete die Mikroelektronik. Sie führt in der dritten industriellen Revolution zu Entwurf und Fertigung von Produkten auf Basis von Halbleitermaterialien, vor allem mikroelektronischen Baugruppen (z. B. integrierten Schaltungen).
Hochreines Silizium
Hochreines Silizium, das erstmals 1954 von Eberhard Spenke (1905–1992) und seinem Team in der Siemens & Halske AG im Zonenschmelzverfahren hergestellt wurde, lieferte die Basis zur großtechnischen Herstellung des Basismaterials der Halbleiterproduktion.
Mikrosystemtechnik und Photovoltaik
Die Mikrosystemtechnik und Photovoltaik leiten sich aus der Halbleitertechnik ab. Breite Anwendungsfelder finden sich im Konsum- und Investitionsgütergeschäft.
Digitalisierung von Produkten und Systemen
Diese Entwicklung vollzog sich parallel. Als erstes digitales Produkt der Siemens-Medizintechnik ist zum Beispiel das Ultraschall-Diagnosegerät zu nennen (1957).
Automatisierung
[14]Die Weiterentwicklung der Fließbandfertigung mithilfe der Automatisierung ist eng mit dem Wiederaufbau nach dem Zweiten Weltkrieg verbunden. Mit ihr galt es, die unterschiedlichen Taktfrequenzen für die einzelnen Arbeitsschritte auf den Takt des Fließbandes zu beschleunigen und abzustimmen.
1.3 Der Übergang von der Industrie 3.0 zur Industrie 4.0
Das Computergeschäft war ursprünglich vertikalisiert und wurde von Unternehmen dominiert, die vom Halbleiter bis zur Software alles abdeckten. Grundlegende unternehmerische Ideen führten immer auch zur Infragestellung der unternehmerischen Modelle. So zerlegten „horizontale Spezialisten“ das Computergeschäft, das fortan von Halbleiterherstellern, Hardwaresystemherstellern und Softwareunternehmen bestimmt wurde. Microsoft konnte entstehen, weil IBM überzeugt war, dass das Geschäft mit offener Software eine uninteressante Nische sei.
Apple ging den umgekehrten Weg, blieb mit seinem PC beim vertikalen Modell eigener Hard- und Software, scheiterte damit zunächst und musste von Bill Gates gerettet werden. Beim zweiten Anlauf, getragen vom Geschäft mit Mobiltelefonen, erstand Apple glänzend neu. Motorola, der Marktführer für analoge Mobiltelefonie, verpasste die Digitalisierung und wurde von Apple überholt. Treiber waren dabei die offenen Apps, mit denen jeder Nutzer sein Telefon personalisieren konnte.
Niemand glaubte zu dieser Zeit an die Größenordnung, die das Geschäft mit PCs und Software erreichen würde. Das aufkommende Internet war der eigentliche Treiber, sodass das Consumergeschäft nicht nur zum Volumentreiber wurde, sondern auch noch die technischen Spitzenanforderungen bestimmte, etwa mit dem Spiele-Geschäft.[15]
Mit dem Internet entstanden im Silicon Valley die großen internetgetriebenen Unternehmen, die über keinerlei Hardware verfügten, aber die sich zwischen die klassischen Dienstleister, Produkthersteller und Endkunden schieben konnten, ohne über eigene Infrastruktureinrichtungen und Hardware zu verfügen. Die Spanne geht hier von E-Bay und PayPal über Google und Amazon bis in die sozialen Medien wie LinkedIn. Das Modell wurde von Firmen aufgegriffen, die sich zwischen die klassischen Dienstleister wie Hotels, Reisebüros und Taxiunternehmen schieben konnten und die damit heute den Weltmarkt bestimmen. Dies sind heute die führenden Global Player, die klassischen Dienstleister und Hardwareanbieter wurden zu Zulieferern degradiert. Booking.com und Airbnb verfügen über mehr Betten als die größte Hotelkette und Uber über das größte Netz an Fahrzeugen, ohne auch nur ein Taxi zu besitzen.
Es ist also nicht nur die Technik, sondern das vom World Wide Web bereitgestellte weltweite Kommunikationsnetz, verbunden mit Softwarelösungen, die die direkte Kommunikation zwischen den Lösungsanbietern und den Endkunden weltweit ermöglichen. Damit verschieben sich die Geschäftsmodelle klassischer globaler Dienstleister.
Am stärksten ist die klassische Autoindustrie gefährdet, denn sie wird von vier Bewegungen gleichzeitig getroffen: (1) von der Fertigung nach dem Modell der Industrie 4.0, (2) von der Elektromobilität, (3) vom autonomen Fahren und (4) vom Angebot mobil zu sein, auch ohne ein Auto zu besitzen.[16]
Zu viele Industrien haben wir durch eigene Fehler schon verloren. Zu nennen sei die Fotobranche, die „Braune Ware“, die Magnetbahn und weitgehend Computer und Telekommunikation. Diesmal würde es mit der Autoindustrie die wichtigste Branche treffen und damit das Überleben Deutschlands als führende Industrienation. Dabei ist an dieser Stelle die Autobranche nur stellvertretend zu nennen, denn die Digitalisierung und Vernetzung wird viele Branchen erfassen – zweifellos in unterschiedlicher Weise, Geschwindigkeit und Durchdringung. Dieses Buch ist der Versuch, maßgebliche Branchen und Einflussgrößen nebeneinanderzustellen und dabei den Blick nicht nur auf die Großkonzerne zu richten (von denen maßgebliche an diesem Buch mitgewirkt haben), sondern auch den Mittelstand (Deutschland zählt 3,65 Mio. Unternehmen, davon fast 12.600 mit einem Umsatz von über 50 Mio. EUR3) und die Start-up-Szene, die die aktuellen Entwicklungen maßgeblich treibt, nicht nur in der Software- und Dienstleistungsbranche, sondern auch durch fundamentale Entwicklungen im Hardware-Bereich.
Die US-amerikanischen Internet-Unternehmen haben uns gezeigt, dass das Modell des Lösungsgeschäftes, mit oder ohne Verfügbarkeit der davorliegenden Dienstleistungs-, Produkt- und Systemerstellung, ein Modell ist, das sich grundsätzlich auf viele Branchen übertragen lässt. Auf diesem Gedanken beruhend, wurden viele Start-ups gegründet, und viele klassische Hersteller haben ihr Geschäftsmodell ergänzt oder umgebaut. Beispielhaft sind an dieser Stelle Daimler und die Deutsche Bahn zu nennen, die auf unterschiedlichen Pfaden die „Mobilität“ zu ihrem Geschäft erklärten. Daimler setzt dabei auf das Mietauto. Die Deutsche Bahn hat über 240 Projekte unter dem Schirm „Industrie 4.0“ auf den Weg geschickt. Der Werkzeugmaschinenbauer Trumpf hat mit AXOOM eine offene Software-Plattform geschaffen, auf der im ersten Halbjahr nach Gründung im Jahre 2015 über 120 Unternehmen ihre offenen Apps angesiedelt haben, z. B. zur Herstellung von Blumenerde oder zum Handel mit Stahl.[17]
1.4 Von der fraktalen Fabrik der 1990er-Jahre zur Smart Factory der Industrie 4.0
Viele Elemente der sogenannten Industrie 4.0 finden sich bereits im Konzept der fraktalen Fabrik der 1990er-Jahre wieder. Fraktale sind autonome, dynamische Gebilde, die nach dem Prinzip der Selbstorganisation und Selbstoptimierung als eigenständige Unternehmenseinheiten agieren. Sie wirken an ihrer eigenen Entstehung, Veränderung und Auflösung aktiv mit und richten ihre Ziele an den Unternehmenszielen aus. Um dies zu bewältigen, waren sie bereits damals mit der verfügbaren Prozessor- und Computertechnik ausgestattet. Die Weiterentwicklung zur Industrie 4.0 findet durch die lokale und weltweite Vernetzung über das Internet und die Cloud statt. Darüber hinaus ermöglichen Big Data und die dazugehörige Analytik die Erstellung virtueller Abbilder physischer Produkte und die Versendung dieser Abbilder an weltweit verteilte Zielorte, an denen die realen Produkte dann gefertigt werden können. Dies kann die Fertigung und Logistik revolutionieren. So kann bei einem Ausfall eines Produktes bei einem Konsumenten oder einer Komponente in einer Fertigung, die weitab oder auf einem entfernten Kontinent liegt, darauf verzichtet werden, dieses Produkt in einer Weltfabrik zu bauen, in einem Logistikzentrum bereitzuhalten und zum Endkunden zu verschiffen. Stattdessen wird das virtuelle Abbild in Bruchteilen von Sekunden in eine Minifabrik in der Nähe des Endkunden geschickt, dort im 3-D-Druckverfahren gefertigt und unmittelbar beim Kunden ausgeliefert oder eingebaut. Dies erspart Zeit für Wege sowie Kapitalkosten für die Bereithaltung des Produktes oder der Komponente in zentralen Lägern. Das Kostensenkungspotenzial wird in Größenordnungen von 40 % geschätzt. Nach gängiger Interpretation des nach Gordon Moore (geb. 1929) benannten Gesetzes verdoppelt sich die Integrationsdichte von integrierten Schaltungen alle 18 Monate.4[18] Diese exponentielle Kurve der Leistungssteigerung führt letztlich zum dem als „Big Data“ benannten Phänomen und damit zu einer weiteren technisch-sozialen Revolution, die alle Lebensbereiche des Menschen berührt. Somit ist auch dies keine Sprungfunktion, sondern eine kontinuierliche Entwicklung, obwohl die physikalischen Grenzen der Steigerung der Integrationsdichte erreicht sind, sodass diese allein weitere Leistungssteigerungen nicht verspricht.5[19]
Abb. 1.2: Big Data und die Auswirkungen auf die Lebensbereiche
„Big Data“ ist die Triebkraft für das Internet der Menschheit, für das Internet der Dinge und letztlich auch für das Internet der Services, über das es noch genauer zu berichten gilt. Die Industrie 4.0 ist eines von vielen Phänomenen, und als solche beschreibt sie die Vorgänge in der Wirtschaft. Hinzu tritt die Verkehrstechnik. Hier genannt ist bereits das autonome Fahren auf der Straße. Im Weiteren sind zu nennen die Automatisierung auf der Schiene, die Flugzeug-Automatisierung und die Automatisierung in der Schiffsführung. Die Grenzen zwischen Wirtschaft und Verkehr sind fließend, und beispielhaft sind die Automobilhersteller und ihre Zulieferer sowohl von Big Data in der Fertigung als auch im Verkehr betroffen. Gleichfalls im Überlappungsbereich zur Wirtschaft ist die personalisierte Medizin anzusiedeln. Sie erstreckt sich von der Vorsorge, der Diagnostik über die Therapie bis zur Nachsorge inklusive Sozialmedizin und Pharma. Ein weiterer an die Wirtschaft angrenzender Bereich ist das Smart Home. Das Internet der Dinge betrifft hier die Haushaltsgeräte („Weiße Ware“), die über Smart Grids mit der Energieversorgung vernetzt sind. Während die Energieversorgung bisher über die Nachfrage gesteuert wird, kommt durch die Verfügbarkeit von Sonne und Wind eine Limitierung des Angebotes ins Spiel, die ihren Niederschlag in schnell variierenden Strompreisen findet. Dabei können Smart Grids im Weiteren auch als Teil der Industrie 4.0 angesehen werden. Um die Stromkosten niedrig zu halten, werden etwa Stromverbraucher in Haushalt und Industrie nicht einfach nach Bedarf und unabhängig vom Strompreis eingeschaltet, sondern der Verbraucher in Haushalt und Industrie wird vorab gefragt, ob die Einschaltung zu einem bestimmten Zeitpunkt, unabhängig vom Strompreis, notwendig ist oder ob der Einschaltzeitpunkt variabel gestaltet werden kann, etwa wenn der Strompreis niedrig ist. Dabei sind Haushaltsgeräte und industrielle Einrichtungen mithilfe ihrer elektronischen Ausstattung (Embedded Systems) Elemente des Internets der Dinge. Sie agieren nicht nur vertikal mit intelligenten Knotenpunkten im Stromnetz und mit den Stromerzeugern, sondern auch miteinander, etwa wenn es um die Priorisierung der Einschaltung der Geräte und Maschinen geht oder wenn übergeordnete Ziele, etwa maximal vereinbarte Spitzenlasten oder ein gleichmäßiger Stromverbrauch, vereinbart sind oder erreicht werden müssen. Eine größere Anzahl dezentraler Stromerzeuger oder Stromspeicher in Haushaltungen und Industrie (etwa gasbetriebene Dieselaggregate zur kombinierten Erzeugung von Wärme und Strom) kann dabei zur Vereinfachung der Steuerung und zur Bündelung der Versorgung für größere Abnehmer zu virtuellen Kraftwerken zusammengeschaltet werden. Ein vergleichbares Modell wird von Visionären des Elektroautos propagiert, indem nämlich ihre Batterien, wenn sie am Netz sind, im Entlademodus als Stromquelle für andere Verbraucher herangezogen werden können. Auch dieses Beispiel zeigt auf einen Überlappungsbereich, hier zwischen Verkehr und Industrie 4.0. Ein weiteres Big-Data-generierendes Thema sind Drohnen und Satellitennetze[20-21]. Die Drohnen-Technologie wird in nächster Zukunft einen boomartigen Aufschwung haben, etwa bei der Revision von Brücken, besonders im schwer zugänglichen Bahnbereich sowie zur Überwachung von erdrutschgefährdeten Schienen und Straßen. Ihre Überwachung wird dabei gewaltige Daten generieren. Zeitlich später, in 5 bis 20 Jahren, ist ein starker Ausbau des Satellitennetzes durch geostationäre Satelliten anzusetzen. Diese dürften im sogenannten Low-Orbit-Bereich fliegen und primär der Übertragung im Mobilfunk dienen. Es ist mit mehreren Zigtausend Satelliten zu rechnen, die vor allem die nicht von GSM-Antennen abdeckbaren Bereiche des Globus mit Daten versorgen werden, im ferneren Afrika, Asien und an den Polkappen, sodass auch hier eine Empfangsabdeckung erreichbar sein wird wie in den heutigen Industriestaaten. Die Satelliten werden geostationär fliegen, mit Solarsegeln ausgestattet sein und über elektro-motorische Antriebe verfügen, um ihre Laufbahn re-kalibrieren zu können. Die Erreichbarkeit jedes Erdenbürgers und jedes mit einem Embedded System ausgerüsteten Gegenstandes zu jeder Zeit an jedem Ort unseres Planeten, die damit mögliche „vollständige“ Kommunikationsfähigkeit wird schließlich zu einer finalen Globalisierung des Mensch-Maschine-Netzes[22] führen.
Auf unternehmerischer Seite wird das Gebiet um „intelligente“ Big Data herum eine bisher unbekannte Fülle an unternehmerischem Wandel, an Kooperations-Netzwerken, strategischen Allianzen, Unternehmensübernahmen und Gemeinschaftsunternehmen hervorbringen, und dies auf allen vorgenannten Bereichen, ein allumfassendes Netz mit einer großen Bandbreite von Zeithorizonten, vom Millisekunden-Bereich (etwa bei der einmaligen Übertragung von Daten-Sets virtueller Produkte) bis hin zu andauernden Eigentumsverhältnissen. Für das engere Gebiet der Industrie 4.0 soll dies im Teil VI dieses Buches vertiefend erläutert werden.
Kommen wir nun zum eigentlichen Gebiet der Industrie 4.0 und dem damit einhergehenden unternehmerischen Umbau (s. Abb. 1.3). Zahlreiche Treiber sind hier zu lokalisieren, sowohl von der technologischen Entwicklung her kommend als auch Infrastrukturen.
Abb. 1.3: Industrie 4.0 – Treiber für den unternehmerischen Umbau
Autonome Roboter werden nicht nur – wie bereits jetzt in der Anwendung – barrierefrei mit dem Menschen zusammenarbeiten, sondern selbst entscheiden, ob sie sich aus dem Fertigungs-Kontext zurückziehen sollten, etwa weil eine Wartung ansteht oder weil sich Qualitätsprobleme häufen. In diesem Zuge würden sie andere Roboter heranrufen, die die laufende Arbeit übernehmen können. Simulationen werden in umfassender Weise Produkte, Prozesse und Aggregate abbilden, bevor sie in reale Zustände umgewandelt werden. Dazu zählen virtuelle digitale Abbilder von Produkten, einerseits zur Entwicklung und andererseits, um diese in die Zielregion und in die Zielfertigung zu schicken, wo Mini-Fabriken[23] in Losgröße 1 das Endprodukt herstellen können. Dabei sind auch die Produktionsprozesse simulativ zu hinterlegen, etwa um diese zu optimieren oder um diese an die lokale Infrastruktur anpassen zu können. Selbst der M&A-Prozess
