Eines ist klar, die Digitalisierung insgesamt führt zu Disruption. Neue Player erscheinen auf dem Markt und ehemalige Marktführer verschwinden. Einige Beispiele sollen das verdeutlichen: Amazon ist als Internetbuchhändler gestartet und hat sich zu einem der weltweit größten IT- und Cloudanbieter mit einem etwa dreimal so großen Jahresumsatz wie IBM entwickelt. Dabei ist IBM 108 Jahre alt, Amazon dagegen lediglich 25 Jahre. Ein anderes Beispiel macht noch deutlicher, wozu die Digitalisierung führt: Daimler hat eine Marktkapitalisierung von etwa €56 Mrd. [Stand Nov. 2019, Quelle: www.finanzen.net] und ca. 298.000 Mitarbeiter [Stand 31.12.2018, Quelle geschaeftsbericht.daimler.com], Netflix hingegen hat eine Marktkapitalisierung von €114 Mrd. [Stand Nov. 2019, Quelle: www.finanzen.net] und lediglich 7.000 Mitarbeiter [Stand 2018, Quelle: de.statista.com].

Weltweite Verteilung von Hidden Champions
Beispielsweise gibt es 15,8 Hidden Champions pro 1Mio. Einwohner in Deutschland, während es in Japan nur 1,7 pro 1 Mio. Einwohner sind.

Eines ist klar, die Digitalisierung insgesamt führt zu Disruption. Neue Player erscheinen auf dem Markt und ehemalige Marktführer verschwinden. Einige Beispiele sollen das verdeutlichen: Amazon ist als Internetbuchhändler gestartet und hat sich zu einem der weltweit größten IT- und Cloudanbieter mit einem etwa dreimal so großen Jahresumsatz wie IBM entwickelt. Dabei ist IBM 108 Jahre alt, Amazon dagegen lediglich 25 Jahre. Ein anderes Beispiel macht noch deutlicher, wozu die Digitalisierung führt: Daimler hat eine Marktkapitalisierung von etwa $71 Mrd. und ca. 300.000 Mitarbeiter, Netflix hingegen hat eine Marktkapitalisierung von $116 Mrd. und lediglich 7.000 Mitarbeiter.

Können wir nun daraus lernen? Wir denken schon. Eine Organisation, die sich erfolgreich auf die Zukunft einstellt braucht einen hohen Grad an Agilität, d.h. sie muss relativ schnell in der Lage sein, auf Änderungen von außen reagieren zu können. Auch bedarf es einer neuen Fehlerkultur, die Fehler nicht nur zulässt, sondern ausdrücklich erwünscht, um eine möglichst gute Lösung zu finden. Teams sind interdisziplinär, Daten werden als Wertschöpfungspotential gesehen und die Organisation darauf abgestellt.

Von den Hidden Champions können wir hier eine erfolgversprechende Vorgehensweise erwarten. Sie schaffen ein für die heutige Generation angemessenes Arbeitsumfeld, konsolidieren Arbeitsabläufe, automatisieren mit Augenmaß und räumen in Prozessen und Daten auf. So sind sie gerüstet für kommende Aufgaben und Geschäftsfelder: Outcome- based-Geschäftsmodelle / Product as a Service, KI in Geschäftsprozessen und Produktion, Data Management, Augmented Reality, Learning on Demand bis hin zu Blockchain im Waren- und Dienstleistungsverkehr.

Industrie 4.0 dient dem Ziel agile, lernende Unternehmen zu ermöglichen [Acatech, Industrie 4.0 Maturity Index, 2017]. Agilität wird gemeinhin heute als wichtig erachtet. Aber nicht jedes Unternehmen verfolgt die gleichen Ziele und Unternehmensstrategien oder steckt in der gleichen Marktlage. Die entscheidende Frage für die Unternehmensleitung muss sein, welchen wirtschaftlichen Nutzen sie aus einer starken Digitalisierung ziehen will und welcher Unternehmensbereich besonders profitieren wird.

Industrie 4.0, Digitalisierung und Künstliche Intelligenz ist so gesehen keine technische, sondern vielmehr eine Philosophiefrage. Die grundlegenden gedanklichen Ansätze sind in vielen Punkten der Lean-Philosophie vergleichbar. Sie sind nicht mit Automatisierung gleichzusetzen oder zu verwechseln.

Der Unterschied zwischen Automatisierung und Digitalisierung lässt sich prinzipiell anhand einer Pareto-Verteilung der betrieblichen Wertschöpfung über der eingesetzten Anwesenheitszeit der Mitarbeiter verdeutlichen. Automatisierung ist klar in der Kernwertschöpfung anzusiedeln. Diese dient immer direkt einer Leistungssteigerung hinsichtlich Kapazität oder Rationalisierung und lässt sich relativ einfach einer Amortisationsbetrachtung unterziehen. Digitalisierung und Industrie 4.0 hingegen verfolgt den Ansatz, durch Transparenz die Entscheidungsfähigkeit zu verbessern. In Ausbaustufen soll eine Prognosefähigkeit erreicht und bis zur automatischen Adaption ausgebaut werden (Agilität und selbstlernende Organisation). Ähnlich zu Lean-Ansätzen geht es darum, die Effektivität zu verbessern, das heißt ohne Suchaufwand schnell zu entscheiden und gleich das Richtige zu tun – somit den Anteil der Anwesenheitszeit für die Kernwertschöpfung zu erhöhen. Das ist dem Lean-Ansatz, Verschwendung zu eliminieren und den Flussgrad zu erhöhen, sehr ähnlich. Eine direkte Amortisationsbetrachtung ist für Digitalisierung wie für Lean nahezu unmöglich. Man muss daran glauben!

Zwei Wege zu mehr Effizienz   Digitalisierung ist nicht gleichzusetzen mit Automatisierung: Digitalisierung schafft Transparenz, Vorhersagbarkeit, Effektivität; Automatisierung schafft Kapazitäten, Rationalisierung, Amortisation.

Natürlich wird die Geschäftsführung oder der Inhaber eines Unternehmens keine Digitalisierungsstrategie aus reinem Selbstzweck heraus entwickeln. Erfolgreiche Unternehmen stellen sich zunächst die Frage wo sie heute stehen und wo sie in der Zukunft stehen wollen. Sie betrachten die Märkte, in denen sie agieren, sehr genau und versuchen, sich zu positionieren. Die Unternehmensführung muss abwägen, ob und in welchen Bereichen Digitalisierung wirklich sinnvoll ist – als Anwender digitalisierter Geschäftsprozesse oder Anbieter neuer digitaler Angebote oder in beiden Bereichen.

Ein Hersteller von Waren, wie z.B. Klopapier, Kabel oder Schrauben wird im Rahmen seines Unternehmensmodells auf größtmögliche Effizienz Wert legen, d.h. Anlagenlaufzeiten optimieren, Rüstzeitverluste (Smart Flexibility) oder Ausschussraten (Smart Quality) minimieren wollen.

Betreiber komplexer Großanlagen wie in der Chemieindustrie oder bei einem hochautomatisierten Presswerk werden das Thema „Smart Maintenance“ in den Fokus rücken.

In allen Fällen bedarf es der Transparenz, die durch digitale Anbindung der Maschinen und Sensoren (Smart Machines) und geeignete Massendatenhaltung (Smart Analytics) erreicht wird. Die technischen Vorbedingungen hierfür sind erheblich. So müssen alle Maschinen und Sensoren ans Datennetzwerk angeschlossen werden und die entstehende Datenflut in Echtzeit erfasst (schreiben) und zur Auswertung zur Verfügung gestellt werden (lesen). Die meisten Unternehmensnetzwerke und -server sind hierfür nicht ausgelegt – geschweige denn die Maschinen dazu in der Lage, ihren Zustand zu kommunizieren. Man erlebt allenthalben noch Siemens S3-Steuerungen, Gleichstrommotoren, mangelnde W-LAN-Ausleuchtung und vieles mehr. Lückenhafte Abbildung führt zu weißen bzw. blinden Flecken, die dann nur bruchstückhafte Aussagen zulassen. Die technische Entwicklung ist so rasant, dass man kaum einen durchgängigen Standard erreichen kann, bevor das nächste, bessere System auf den Markt drängt. Warum soll man noch in W-LAN investieren, wenn doch bald 5G verfügbar sein soll?

Als Anbieter tun sich hinter den Schlagworten vielfältige Handlungsfelder auf. Manchmal kann man allerdings den Eindruck gewinnen, dass die Unternehmen mit Produktfeatures experimentieren ohne bislang die „Killer-App“ gefunden zu haben, die ihnen die gewünschten Erfolge beschert.

Daten müsssen in beide Richtungen
frei über die Systemgrenzen fließen.

Natürlich wird die Geschäftsführung oder der Inhaber eines Unternehmens keine Digitalisierungsstrategie aus reinem Selbstzweck heraus entwickeln. Erfolgreiche Unternehmen stellen sich zunächst die Frage wo sie heute stehen und wo sie in der Zukunft stehen wollen. Sie betrachten die Märkte, in denen sie agieren, sehr genau und versuchen, sich zu positionieren. Die Unternehmensführung muss abwägen, ob und in welchen Bereichen Digitalisierung wirklich sinnvoll ist – als Anwender digitalisierter Geschäftsprozesse oder Anbieter neuer digitaler Angebote oder in beiden Bereichen.

Ein Hersteller von Waren, wie z.B. Klopapier, Kabel oder Schrauben wird im Rahmen seines Unternehmensmodells auf größtmögliche Effizienz Wert legen, d.h. Anlagenlaufzeiten optimieren, Rüstzeitverluste (Smart Flexibility) oder Ausschussraten (Smart Quality) minimieren wollen.

Betreiber komplexer Großanlagen wie in der Chemieindustrie oder bei einem hochautomatisierten Presswerk werden das Thema „Smart Maintenance“ in den Fokus rücken.

In allen Fällen bedarf es der Transparenz, die durch digitale Anbindung der Maschinen und Sensoren (Smart Machines) und geeignete Massendatenhaltung (Smart Analytics) erreicht wird. Die technischen Vorbedingungen hierfür sind erheblich. So müssen alle Maschinen und Sensoren ans Datennetzwerk angeschlossen werden und die entstehende Datenflut in Echtzeit erfasst (schreiben) und zur Auswertung zur Verfügung gestellt werden (lesen). Die meisten Unternehmensnetzwerke und -server sind hierfür nicht ausgelegt – geschweige denn die Maschinen dazu in der Lage, ihren Zustand zu kommunizieren. Man erlebt allenthalben noch Siemens S3-Steuerungen, Gleichstrommotoren, mangelnde W-LAN-Ausleuchtung und vieles mehr. Lückenhafte Abbildung führt zu weißen bzw. blinden Flecken, die dann nur bruchstückhafte Aussagen zulassen. Die technische Entwicklung ist so rasant, dass man kaum einen durchgängigen Standard erreichen kann, bevor das nächste, bessere System auf den Markt drängt. Warum soll man noch in W-LAN investieren, wenn doch bald 5G verfügbar sein soll?

Als Anbieter tun sich hinter den Schlagworten vielfältige Handlungsfelder auf. Manchmal kann man allerdings den Eindruck gewinnen, dass die Unternehmen mit Produktfeatures experimentieren ohne bislang die „Killer-App“ gefunden zu haben, die ihnen die gewünschten Erfolge beschert.

Am Ende muss das Ziel sein, den Benutzer-Nutzen (User-Experience) zu verbessern, nachhaltigen Kundennutzen zu stiften und dabei gleichzeitig verbesserte Planungs- und Steuerungsimpulse vom Markt für das eigene Unternehmen zu gewinnen – sei es für die Produktions- oder Produktplanung. Die Durchgängigkeit der Daten von Design über Produktion hin zur der Produktnutzung bringt die entscheidenden Vorteile. Die Spezialsysteme der einzelnen Bereiche müssen für einen zyklusübergreifenden Datenaustausch geöffnet werden.

Entscheidend für die digitale Transformation ist die Fähigkeit, nicht der Gefahr von partikulärem Over-Engineering und Sackgassen-Investitionen zu verfallen. Dabei kommt den verschiedenen IT-Bereichen eine Schlüsselrolle zu. Aber die IT allein ist nicht handlungsfähig. Datenstrukturen müssen stimmig aufgebaut werden, damit Digitalisierung überhaupt zielführend eingesetzt werden kann. Datenstrukturen werden üblicherweise durch Experten in Fachabteilungen außerhalb der IT definiert. Diese haben ein enormes Beharrungsvermögen, weil neue Datenstrukturen einen riesigen Anpassungsaufwand im Altbestand nach sich ziehen können. Die richtige Produktarchitektur ist Voraussetzung dafür, dass Daten überhaupt sinnstiftend erfasst und verarbeitet werden können. Dazu zählen das Produktportfolio, die Konfigurationsmechanismen und die Abbildung der Produkte in unterschiedlichen Sichten (zumeist in Stücklisten und Arbeitsplänen).

Die bestehenden IT-Abteilungen sind zumeist auf den Betrieb und die releasewechselfähige Adaption der Business-IT ausgerichtet. Produktions-IT wird häufig von der Instandhaltung betrieben und Produkt-IT von spezialisierten Entwicklern. Dabei geht es mehr um Stabilität und Kosteneffizienz als um schnellstmögliche Maximierung des Kundennutzens oder die Optimierung der user experience. Das Marketing bedient sich häufig externer Agenturen, die schnell, schöne entkoppelte Web-Lösungen erstellen können, aber immer auch Schwierigkeiten bei der Integration mit den anderen Bereichen haben. Die Kulturunterschiede bzw. -defizite dieser IT-Bereiche lassen sich nur mühsam überwinden.

Die digitale Transformation braucht daher viele Kompetenzen, um nachhaltig zu gelingen. Softwarekompetenz spielt nur eine Hauptrolle in einem ganzen Ensemble von unterschiedlichen Expertisen. Es wird schwer werden, einen multikompetenten Partner im eigenen Haus oder extern zu finden. Wichtig ist, sich ein Kompetenznetzwerk aufzubauen und mit diesen Partnern die Unternehmensentwicklung zu begleiten. Viele dieser Dienste lassen sich nicht in ein lizensierbares Produkt oder einen Mietvertrag pressen. Das bedeutet also auch Beratungskosten, die man in Summe mit einplanen muss.

Anders als bei Automatisierungsthemen, ist der Erfolg nicht einfach planbar und messbar. Doch wie häufig wurden schon unsinnige Automatisierungslösung im Nachhinein wieder abgebaut, weil die Lösung einfach nicht mehr zu den veränderten Marktgegebenheiten und Produkten passte.

Daher werden am Ende, wie beim Lean-Management, nicht die lokale Einführung einzelner Methoden oder Bausteine mit geringer Halbwertzeit die gewünschten Vorteile bringen, sondern nur die durchgängige Implementierung in den Unternehmensprozessen und die nachhaltige Verankerung in der Unternehmenskultur.

Das klingt schon teuer und es ist nur zu verständlich, wenn man diese Anlaufkosten scheut und in alten Geschäftsmodellen und Verhaltensweisen verharrt. Auch Lean ist nicht für jedes Unternehmen zum zwingenden Muss geworden. Es gibt immer noch Unternehmen, die ohne erkennbare Lean-Implementierung funktionieren, aber es werden weniger.

Daher plädieren wir dafür, lieber mit Bedacht den strategisch richtigen Ansatz zu suchen und dann die Organisationsentwicklung in kleinen Schritten zu beginnen. Parallel zum Erkenntnisgewinn lassen sich dann auch kontinuierlich Nutzenaspekte generieren.

Die pareto managementpartner GmbH & Co. KG bildet mit der NET.AG ein Kompetenzteam für den Mittelstand. Sollten Sie den Einstieg in die Digitalisierung suchen oder bislang erfolglosen Versuchen neuen Sinn geben wollen, sprechen Sie uns an.

Markus Hagen, Geschäftsführer von pareto und Percy Rahlf, Vorstand der NET AG