5G-Abdeckung in Deutschland: EU-Bericht und Wirklichkeit
Redaktion Digital Chiefs
Ein neuer EU-Bericht zu den Fortschritten der Digitalisierung in den Mitgliedsstaaten bescheinigt Deutschland ...
Auch nach zehn Jahren Industrie 4.0 ist Smart Factory bei den meisten mittelständischen Produktionsunternehmen noch nicht so richtig angekommen. Es gibt zwar viele Einzelprojekte, aber etwa zwei von drei dieser Vorhaben stecken noch in der Planungsphase, wie Studien zeigen.
Weltweit als Idee „Made in Germany“ gefeiert, hinkt die Säule der deutschen Wirtschaft, sprich der Mittelstand, bei Industrie 4.0 beziehungsweise der Digitalisierung der Produktion noch hinterher. Das ist der Tenor einer im Frühjahr 2021 vorgelegten Studie der Unternehmensberatung Roland Berger auf Grundlage der Befragung von Fach- und Führungskräften des deutschen Mittelstandes aus fünf verschiedenen Branchen. Dabei scheint das Bewusstsein, dass der Übergang zu einer Smart Factory wesentliche Wettbewerbsvorteile bringt, schon da zu sein. Denn sieben von zehn der Befragten sagten, dass sie ihre Investitionen aufstocken wollen, wie IT-Zoom berichtet.
Allerdings realisierten Mittelständler Industrie 4.0 oft nur in Einzelanwendungen jenseits der optimalen Einbindung in die allgemeine Wertschöpfungskette. Das ist auch die Beobachtung von Oliver Knapp, der als Partner von Roland Berger die Innovationsplattform „Next Generation Manufacturing“ leitet. Bei den meisten existierenden Anwendungen handele es sich um einzelfallbezogene Lösungen für ganz spezielle Aufgaben. Und da fehle es an einer Positionierung und Strategien.
Wie die Studie der Unternehmensberatung zeigt, sind 40 Prozent der Projekte mit Blick auf Industrie 4.0 nur Ideen, 25 Prozent bereits in Planung. Bereits eingesetzte Technologien dienen in erster Linie der Prozessoptimierung (64 Prozent) und dem Senken der Kosten (44 Prozent), dem Haupttreiber für die Digitalisierung. Qualitätssteigerung ist mit 24 Prozent eher zweitrangig.
Die IDC-Studie „Industrial IoT in Deutschland 2021“ zeigt allerdings, dass fast 40 Prozent der etwa 250 befragten Unternehmen COVID-19 zum Anlass nehmen, ihre IIoT-Investitionen zu erhöhen. Im Fokus stehen dabei technische Innovationen in den Bereichen Edge Computing (für die Daten-Vorverarbeitung in der Peripherie), künstliche Intelligenz und Machine Learning (KI und ML), weil sie breitere Anwendungsszenarien versprechen und dabei helfen, die Kommunikation zwischen den Produktionsanlagen untereinander und mit dem Menschen zu verbessern.
Diese Investitionsbereitschaft wird laut IDC auch Projekten im Bereich Industrie 4.0 Aufwind verleihen. Denn IIoT heißt für die Analysten „die Digitalisierung und Vernetzung von Maschinen, Werkzeugen und Produkten zur Erzeugung von Daten, beispielsweise für Automatisierung und Analysen“. IT und OT (operative Technik) würden dabei mehr und mehr zusammenwachsen, was aber auch nicht immer frei von Konflikten sei.
Die Digitalisierung und IIoT-Anbindung von Maschinen haben viele Vorteile. Predictive Maintenance für die Früherkennung von Wartungsbedarf, die Optimierung von Wartungsintervallen und Rüstung gegen teure Produktionsausfälle ist als Beispiel fast schon etwas ausgelutscht, ist aber ein guter Einstieg, um sich den vielfältigen Möglichkeiten von Industrie 4.0 zu nähern. IoT-Plattformen spielen dabei laut einer Gemeinschaftsstudie von IDG Research und TÜV Süd eine ganz wichtige Rolle und sind mit 41 Prozent die wichtigste Technologie für IoT insgesamt. IoT ist aber nicht der einzige Weg zu einer intelligenten Maschinenanbindung. Denn parallel dazu entwickelt sich auch Manufacturing Execution System (EMS) immer weiter.
Beide Technologieansätze profitieren von 5G. Klaus-Dieter Tuchs, Projektleiter Konzern-IT bei Volkswagen, hat anlässlich der testweisen Inbetriebnahme eines 5G-Campusnetzwerkes in Wolfsburg gesagt, dass 5G das Zeug habe, Treiber für das Industrial Internet of Things und eine komplett vernetzte Produktion zu sein.
Der Forschungsbeirat der Plattform Industrie 4.0 / acatech – Deutsche Akademie der Technikwissenschaften hat übrigens einen frei zugänglichen Leitfaden „Künstliche Intelligenz zur Umsetzung von Industrie 4.0 im Mittelstand“ veröffentlicht. Und da zeigt sich, dass Großunternehmen (GU) beim KI-Einsatz vielfach schon weiter sind als kleine und mittelständische Unternehmen (KMU).
Im Bereich Automatisierungstechnik inklusive Steuerung und Robotik sind es zum Beispiel 77 gegenüber 55 Prozent der Unternehmen, die auf KI-Anwendungen setzen, bei der Produktionssteuerung 63 gegenüber 45 Prozent, bei Qualitätsmanagement und -kontrolle 70 gegenüber 36 Prozent bei den KMU. Geplant ist viel mehr. Als größte Hemmnisse sehen sowohl die GU als auch die KMU fehlendes Knowhow beziehungsweise Fachpersonal, eine mangelnde Datenbasis und Datenqualität und eine unzureichende Infrastruktur. Datensicherheitsbedenken sind bei den Großunternehmen stärker ausgeprägt als bei den KMU.
Quelle Titelbild: Adobe Stock/Blue Planet Studio