Einsatz. AI/ML profitiert von den Massen
erzeugter Daten und leitet aus ihnen Maßnahmen
und Vorhersagen ab. Für viele Anwendungsszenarien
wird vor allem die Verschiebung
der AI/ML-Algorithmen in die Endgeräte mithilfe
von Edge-Computing interessant – beispielsweise
in Fahrzeuge oder Kameras und
Computer-Vision-Systeme. Rund elf Prozent
der Befragten planen, in Zukunft ihre Betriebsdaten
hauptsächlich direkt am Edge in AI/MLAlgorithmen
zu verarbeiten. Das Internet of
Things wird dadurch zum Artificial Internet of
Things (AIoT), das die unternehmensweiten
Entscheidungen im zentralen Rechenzentrum
um dezentrale Entscheidungen in den Endgeräten
ergänzt.
Das Potenzial, neue Technologien wie Edge-
Computing und AI/ML auch zur Schaffung
neuer Geschäftsmodelle zu nutzen, wird häufig
noch nicht genutzt. Obwohl die vorausschauende
Wartung ein häufig genutzter IIoT-Anwendungsfall
im eigenen Betrieb ist, haben nur
rund 27 Prozent der Befragten darauf basierend
einen Service für ihren eigenen Kunden umgesetzt
oder sind dabei, einen solchen umzusetzen.
Ähnliches gilt für die Monetarisierung der eigenen
Daten, die nur 25 Prozent umgesetzt haben
oder aktuell umsetzen, beispielsweise anonymisierte
Nutzungsdaten der eigenen Produkte in
der Fertigung oder Umgebungsdaten wie Luftwerte
210 IT- & DIGITALISIERUNGS-GUIDE 2021
bei Logistikunternehmen. Auch Productas
a-Service-Geschäftsmodelle, bei denen nicht
das Produkt verkauft wird, sondern die Nutzung
des Produkts, beispielsweise das Aushubvolumen
eines Baggers statt des Baggers selbst,
gibt es nur in 22 Prozent der befragten Unternehmen.
Positiv ist der Blick auf die Planungsabsichten:
Viele Befragte, im Schnitt 37 Prozent,
setzen sich mit neuen Geschäftsmodellen
auseinander und planen eine Umsetzung für die
Zukunft. Dabei sollten Anwender aber nicht
außer Acht lassen: Datenbasierte Geschäftsmodelle
brauchen einiges an Vorlaufzeit, sowohl
für die Bestimmung des Business-Case selbst,
insbesondere aber auch für den Aufbau eines
verlässlichen Datenstamms.
INVESTITIONEN ZAHLEN SICH AUS
Covid-19 bremst aktuell einige Unternehmen
aus, für andere ist es hingegen der Moment, in
dem sich ihre Investitionen in neue Technologie
und vor allem auch in IIoT auszahlen. Wie die
Studienergebnisse zeigen, ist die Krise für viele
gleichzeitig ein Weckruf, längst notwendige
Modernisierungen durchzuführen. Aber auch
neue Technologien wie Edge-Computing und
AI/ML sollten nach IDC-Einschätzungen
genutzt und eingesetzt werden, um langfristig
einen Grundstein für neue Geschäftsmodelle
und Services zu legen, die entweder selbstständig
erbracht oder in Ökosysteme integriert
werden können. Diese Ökosysteme zu entwickeln,
entsprechende Partnerschaften aufzubauen
und allgemein akzeptierte Standards zu
bestimmen, sollte und wird eine der zentralen
Aufgaben für industrielle und industrienahe
Unternehmen in den kommenden Jahren sein,
um wettbewerbsfähig zu bleiben. Die Organisationen
haben es in der Hand: Wer die technologischen
Voraussetzungen am schnellsten bieten
kann, wird auch zuerst attraktiv für innovative
Partner und hat damit die meisten Chancen auf
Innovationspotenziale.
Foto: Gerd Altmann/Pixabay