Neue Paradigmen für den digitalen Durchbruch in der deutschen Industrie

In der digitalen Transformation ist Deutschland in den meisten Bereichen von anderen Ländern abgehängt. Wer seine Zukunft nicht verpassen will, muss umdenken, hin zu einer Digital Driven Industry. Von Top-Managerin Sabina Jeschke, IT-Unternehmer Ulrich Dietz und Julian Lohf von GFT.

 

 

1. Digital now

65 Jahre nach dem Sputnikschock beschleicht uns wieder das Gefühl, wirtschaftlich und technologisch links und rechts überholt zu werden. Europa und insbesondere Deutschland sind nicht auf die Herausforderungen, die sich uns aktuell stellen, vorbereitet. Dabei beeinflusst die digitale Transformation alle Wirtschaftssektoren. Die Auswirkungen der COVID-19-Pandemie verstärkten diese Wahrnehmung und beschleunigen den Wandel. Ein gutes Mittel gegen den Schock – früher wie heute: nüchternes Kalkül.

Die digitale Transformation ist geprägt durch Prozessautomatisierungen. Damit ist sie im Kern ein Spiegel der Zweiten Industriellen Revolution. Während vor rund 100 Jahren insbesondere manuelle Tätigkeiten automatisiert wurden, sind es jetzt die kognitiven und intellektuellen Prozesse, die durch umfassende Rechnerleistungen, integrierte Datenmanagementsysteme und Datenanalytiken „intelligent“ werden. Die heutigen Verschiebungen werden dabei von zwei Hauptkräften angetrieben.

 

Aufbrechen von Geschäftsmodellen

Erstens ermöglicht die Digitalisierung das Aufbrechen von Geschäftsmodellen, wenn etwa Automobilhersteller die Aufgaben der Automobilhändler übernehmen (Volvo).

Zweitens verwischen die unternehmerischen Grenzen zusehends und werden für den Wettbewerb geöffnet, wenn etwa Softwareunternehmen Autos entwickeln (Google) oder Newcomer in einer etablierten Branche in kurzer Zeit zu zentralen Marktakteuren werden (Tesla). Vergleichbare Entwicklungen lassen sich selbstverständlich in allen Branchen feststellen. Daraus folgt auch, dass sich allen Unternehmen die Chance bietet, breitere und umfassendere Lösungen zu entwickeln – vorausgesetzt sie bringen die nötige digitale Reife mit.

 

 

Wie wichtig dieser Prozess bereits wirtschaftlich geworden ist, zeigen die USA: seit 2005 ist der Digitalanteil am gesamten Bruttoinlandsprodukt (BIP) laut „Economist“ auf zehn Prozent  angewachsen. Er ist damit stärker gewachsen als alle anderen Wirtschaftsbereiche. China wird diese Marke im Jahr 2025 erreichen. Deutschland wirkt mit seinen knapp sechs Prozent bei einem deutlich niedrigere BIP abgeschlagen.

 

Hierbei ist die Warnung des Betriebsrats eines altehrwürdigen deutschen Industrieunternehmens, dass man bloß kein Softwarehersteller werden dürfe, bezeichnend – und weist auf ein grundlegendes negatives Digital-Bias hin: soziale Sicherheit und wirtschaftliche Souveränität hängen künftig genau davon ab, wie schnell und umfassend Hersteller in der Lage sind, neben ihrer primären Hardwareperspektive auch die vollständige Integration von Softwarekompetenz hin zu intelligenten Produkten zu gestalten.

 

Deutsche Autoindustrie vor der Entscheidung

Besonders deutlich wird dieses Phänomen in der in Deutschland traditionell sehr starken Automobilindustrie. Hier wurde in der Vergangenheit ein Großteil der Kundenbegeisterung durch Fahrzeugbau und Fahrzeugtechnik hervorgerufen. Leistungsstarke Antriebe und Fahrwerke kombiniert mit hochwertigem Design, haben die Premiummarken geprägt. Inzwischen steigt der Anteil der Entwicklung und Verwendung von Software an der Wertschöpfung eines Automobils ständig. Die heimische Automobilindustrie ist gezwungen, sich dem digitalen Lebensstil der Kunden anzupassen. Dabei muss sie abwägen, Software intern zu entwickeln oder sich auf Systeme Dritter zu verlassen, die dann das Image einer Marke mitbestimmen werden. Für die Fremdentwicklung spricht oft die Geschwindigkeit, für die Eigenentwicklung dagegen die Chance, auch langfristig die eigene Marke gestalten zu können.

 

Nachdem uns 1957 die Führung der Sowjetunion technologisch das Fürchten lehrte, sind es jetzt die US-amerikanischen und chinesischen Unternehmen Google, Apple, Facebook, Microsoft, Amazon, Tencent und Alibaba. Ihr Aufstieg ist dabei eng mit der Entwicklung digitaler Ökosysteme verbunden. Während sich Branchengrenzen auflösen, werden Ökosysteme immer wichtiger. Dabei stellen sich entscheidende Fragen: Soll ein Unternehmen Partner des Ökosystems eines anderen werden oder sein eigenes aufbauen? Muss es sich darauf konzentrieren, ein breites Angebot an digital vernetzten Diensten anzubieten oder lieber darauf verzichten? Wie kann bei einem Ökosystem-Ansatz das eigene Profil langfristig erhalten werden?

Das Thema der Digitalisierung ist zudem nicht auf die Digitalisierung der Produkte beschränkt. Für einen erfolgreichen digitalen Wandel müssen alle Bereiche eines Unternehmens integriert betrachtet werden.

Dabei handelt es sich in der Regel um

1. die Konzern-IT (SAP, ERP und HR-Planung),

2. die Produktions-IT (Werke-IT und Automatisierungstechnik),

3. die Produkt-IT (Autonomiegrad und Infotainment) und

4. die kundennahe IT (Finanzservices, Maintenance, Kundenbetreuung).

 

Die Herausforderung, vor der die deutsche Industrie steht, ist es, eine ganzheitliche Strategie zu entwickeln und die Unternehmen so aufzustellen, um die digitale Transformation zu gestalten und durch zunehmend komplexe Geschäftsfelder zu führen.

 

Dieser Aufsatz skizziert den Rahmen für den organisatorischen Aufbau eines digital aufgestellten Unternehmens, indem er die Fragen beantwortet, wie der optimale Aufbau einer Unternehmung aussieht und ob durch eine zentrale Steuerung der Digitalstrategie die digitale Reife gefördert wird. Dabei wird aufgezeigt, dass die Verfügbarkeit hinreichender technologischer Kompetenz mit entsprechender (Wo)menpower zwar eine notwendige, keinesfalls aber hinreichende Voraussetzung darstellt: vielmehr müssen zum einen die Organisation und Führung neu aufgestellt, zum anderen die geeignete technische Infrastruktur neu gedacht und implementiert werden. Der Text adressiert Handlungsempfehlungen insbesondere in den Feldern Technologie, Governance, Infrastruktur und Human Ressource.

 

Nach dem einleitenden Teil wird im folgenden Abschnitt 2 die Notwendigkeit des digital gedachten Organisationsaufbaus und das Aufbrechen bekannter Silos verdeutlicht. Ferner wird der Wert eines zentral organisierten Datenpools und Zugangsstrukturen sowie der Aufbau einer skalierbaren, flexiblen IT-Infrastruktur unter der Prämisse „Cloud First“ hervorgehoben. Darauf bezugnehmend wird das Bereitstellen von „Remote First“-Optionen im War for Talents thematisiert, um schließlich die Unabdingbarkeit der unternehmerischen Integration in bestehende bzw. des Aufbaus neuer Ökosysteme sowie die Produktentwicklung digital zu real zu denken, aufzuzeigen. Im abschließenden Abschnitt 3 werden die wichtigsten technologischen Trends hervorgehoben, die Erkenntnisse zusammengefasst und der Kreis hin zur Problemstellung geschlossen.

 

2. Digital First: Organisationsstruktur digital gedacht

Die digitale Transformation erfasst in Zeitabständen von fünf bis zehn Jahren ganze Branchen. Ausgehend von der Prognose von Roland Berger ergriff die erste Welle der digitalen Transformation Media und Retail, die zweite ist bei Automotive, Finanzindustrie und Logistik angekommen, während die dritte auf Medizintechnik und Elektrotechnik treffen wird, bevor dann noch als letztes die Chemie und Luftfahrt der vierten Welle ausgesetzt sein werden.

Wie schnell sich dieser Wandel vollzieht, verdeutlicht die Zunahme des Datenvolumens: die Zettabyte-Ära begann 2012. Im Jahr 2018 wurden bereits 33 Zettabyte Daten weltweit produziert. 2025 werden es laut Europäischer Kommission bereits 175 Zettabyte sein. Um bei diesem Wachstum Schritt halten zu können, wird der Aufbau digitaler Kompetenzen innerhalb der Unternehmen als ressortübergreifende Aufgabe verstanden werden und bei der Erarbeitung neuer Strategien eine zentrale Rolle einnehmen.

 

Arglose Unternehmenslenker

Wie arglos die Unternehmensführungen mit der Digitalisierung und den Auswirkungen auf das eigene Geschäft umgehen, zeigt eine Studie von MHP, in der nur 20 Prozent der Entscheidungsträger Risiken für ihr Unternehmen durch die Digitalisierung erwarten. Solche Aussagen unterliegen allerdings einem gewissen Bias – welcher Geschäftsführer will sich schon unzureichendes Risikomanagement eingestehen müssen. Schließlich schätzt lediglich jedes dritte deutsche Unternehmen seine eigene digitale Reife als hoch bis sehr hoch ein.

 

2.1 Zentrale Verantwortung und ganzheitliche Governance

Um mittel- bis langfristig die Digitalisierung in der deutschen Industrie intensiv voranzutreiben, werden laut Marktforschungsunternehmen Gartner die kombinatorischen Effekte der einzelnen digitalen Trends immer wichtiger. Wie eine Bitkom-Umfrage von 2022 zeigt, wendeten die deutschen Unternehmen im Lauf der vergangenen Jahre vermehrt umfangreiche Strategie- und Strategieentwicklungsprozesse zur Bewältigung des digitalen Wandels an. Waren es 2016 nach Selbstauskunft noch 61 Prozent, ist die Zahl inzwischen auf 83 Prozent angewachsen.

 

Diese Entwicklung steht im Widerspruch zu der Anzahl der vorhandenen Digitalressorts. Um die vielfältigen Entwicklungen angehen zu können, müssen Zuständigkeiten neu gedacht werden. Laut Statista haben aktuell 61 Prozent der deutschen Unternehmen keinen Chief Digital Officer bzw. keine zentrale Leitung der Digitalisierungsstrategie sowie -implementierung auf oberster Führungsebene und planen auch nicht damit. Gerade einmal 19 Prozent der deutschen Firmen haben eine zentrale Digitalisierungsposition geschaffen und nur 18 planen die Einführung einer solchen. Die Rolle umfasst Aufgaben des CIO, CMO, CEO und Data Officers. Dabei ist es unwichtig, ob die Leitungsfunktion der Digitalisierung Chief Digital Officer oder anders genannt wird. Die Frage lautet vielmehr: Wem „gehört“ bzw. wer verantwortet die digitale Transformation des Unternehmens organisationsübergreifend?

 

Dabei kommt der Orchestrierung der Digitalstrategie die wichtigste Rolle zu: In vielen Unternehmen herrscht ein starkes Denken in Bereichen, Abteilungen oder Divisionen vor. In gedanklichen Silos werden Projekte jedoch unzureichend aufeinander abgestimmt, es entstehen Inseln statt gemeinschaftlicher Reformen der Gesamtorganisation; Zielkonflikte mit übergreifenden Unternehmenszielen werden weiterhin ignoriert. Flache Hierarchien haben dezentrale Managementstrukturen in den vergangenen Dekaden stark begünstigt, agile Managementmodelle den Bottom-Up-Ansatz verstärkt. So positiv sich diese Entwicklungen an vielen Stellen gezeigt haben – in der Notwendigkeit eines koordinierten digitalen Wandels der Gesamtorganisation müssen die beiden gegenläufigen Trends – zentrale Steuerung vs. dezentrale Gestaltungsmacht – neu ausgehandelt werden.

 

Zudem existieren vielfach falsche Anreizsysteme: IT-Abteilungen werden immer noch an der Einhaltung von IT-Budgets gemessen. Damit werden innovative Initiativen im Keim erstickt, selbst dann, wenn sie absolute Kernprozesse und -produkte einer Organisation betreffen.

 

2.2 Hochintegrierte Systeme und Plattformen

Dem Organisationsaufbau, der sich in den letzten 50 Jahren durchgesetzt hat und durch die Bereitstellung bewährter Strukturen, Praktiken und Richtlinien erfolgreich gewesen ist, sind in der digitalen Transformation zunehmend Grenzen gesetzt. Ein besonders prominentes Thema stellt dabei die Bereitstellung von Daten dar: Weil Datenbanken ab Mitte der 1980er Jahre entstanden, also deutlich vor der Verbreitung des Internets, wurden sie meist als dezentrale Datenspeicherstrukturen mit eng umrissenem Betrachtungsrahmen realisiert. Der große Vorteil von „Digital Born“-Organisationen, wie Google, Amazon, Facebook und ihren chinesischen Pendants, liegt aber gerade darin, Daten zentralisiert zu poolen und ihre Geschäftsmodelle daraus abzuleiten.

 

Die Integration von Daten in zentralistisch organisierten Data Lakes ist unerlässlich, damit komplexere Analysen durchgeführt werden können, die die verschiedenen Perspektiven auf den gleichen Gegenstand abbilden. Die Optimierung eines Instandhaltungswerks muss etwa Fahrzeugdaten, werkspezifische Daten, Ersatzteilverfügbarkeitsdaten, Daten verfügbarer Einsatzkräfte und technische Dokumentationen – bis hin zu Wetterdaten und anderen Daten aus externen Quellen – umfassen.

 

Produktionsanlagen stellen ein weiteres Beispiel für die Notwendigkeit hochintegrierter Datenstrukturen dar: Weil bei Ausfällen hohe Kosten entstehen, versuchen Investoren das Risiko großer Anlageinvestitionen zu vermeiden. Es zeichnet sich ab, dass Anlagen nur noch teilweise bezahlt werden und zusätzlich ein Service-Modell mit eingekauft wird, welches dem Verkäufer nur dann Fakturierungen ermöglicht, wenn die Anlage mit sehr hoher Auslastung funktioniert. Das erhöht den Druck bei Anlagenherstellern, ihre Systeme umfassend mit Sensorik auszustatten und Datenanomalien aufzuspüren, bevor nennenswerte Systembeeinflussungen überhaupt vorliegen.

 

Die Herausforderung liegt dabei nicht nur auf der Seite des zentralistischen oder mindestens hoch-integrierten Datenpools. Vielmehr stellen zentrale Zugangsstrukturen und vereinheitlichte Zugriffsrechtestrukturen eine genauso große Herausforderung dar. Noch immer ist es innerhalb einer Organisation keineswegs eine Selbstverständlichkeit, dass Daten systemweit verwendet werden dürfen. Vielfach müssen Abteilungen die Nutzung von Daten der Nachbarabteilung kleinteilig und einzelfallbezogen aushandeln und dabei nachweisen, dass durch die Zusatznutzung kein Schaden entsteht.

Notwendig ist stattdessen eine Beweislastumkehr, eine „Open Data First“-Strategie – die Daten gehören allen, solange es keinen triftigen (gesetzlichen, regulativen) Grund für das Gegenteil gibt.

 

2.3 Cloud First: skalierbare und flexible Infrastruktur

Die Bereitstellung einer hoch performanten, mitwachsenden und skalierbaren Infrastruktur als Basis für alle IT-Dienste und Digitalisierungsansätze stellt Unternehmen vor eine weitere Herausforderung. Historisch gewachsene, multiple und oftmals geographisch verteilte eigene Rechenzentren können die notwendige Flexibilität nicht leisten: Lange Beschaffungsprozesse und die Notwendigkeit hoher Investments in Software und Hardware verhindern die rasche Umsetzung von Produktivitätssteigerungen. Hinzu kommt, dass in der eigenen Organisation beschäftigte Mitarbeiter eher auf die Fortschreibung vertrauter Systeme als auf neuartige Produkte und Ansätze, die sich aber als effizienter erweisen können, Wert legen. Schließlich bewirkt der Fachkräftemangel insbesondere im IT-Umfeld, dass viele Unternehmen keine Möglichkeiten haben, um ausreichend hoch qualifiziertes Personal für eigene Rechenzentren zur Verfügung zu stellen. Ein Effekt, der sich in den kommenden Jahren noch verstärken wird.

 

In Clouds werden IT-Infrastrukturen über das Internet verfügbar gemacht und ermöglichen eine bedarfsgesteuerte Bereitstellung von IT-Services. Weil sich verschiedene Akteure eine Cloud teilen, trägt der resultierende Pool-Effekt zur Abfederung von Spitzenlasten und damit zur Kostenreduktion bei. Eine schnelle, agile Zusammenarbeit ist unabhängig vom Standort möglich, wie Unternehmen spätestens in der Pandemiezeit festgestellt haben. Klare Vorteile der Umstellung ihrer Organisationen auf das Homeoffice hatten klarerweise diejenigen Unternehmen, die eine konsequente Cloudifizierungsmigration zu Beginn der Pandemie bereits abgeschlossen hatten. Während Clouds in Deutschland zunächst mit einer gewissen Skepsis begegnet wurde, haben Studien gezeigt, dass alle, aber insbesondere kleine und mittelständische Unternehmen von Cloudlösungen außerordentlich profitieren, erhebliche Kosteneinsparungen erzielen und die Wettbewerbsfähigkeit verbessern.

 

Cloud-Computing ist nach wie vor ein disruptiver Treiber. Es gilt die Devise: alles in die Cloud. Während die frühen Phasen einer Cloudstrategie mehrheitlich als sogenannte Basisdienste (in der Regel Speicherplatz, Rechenleistung, das Hosten von Anwendungssoftware) adressiert wurden, kommen zunehmend höherwertige Lösungen als Dienstleistung hinzu. Ziele sind einerseits durchgängige Business-Prozesse, andererseits verstärkte Cloud-native Entwicklungen: Mit PaaS (Platform-as-a-Service) und Containertechnologien, wie etwa Kubernetes, geht der Trend in Richtung „Serverless“, bei dem Entwickler Anwendungen erstellen und ausführen, ohne Server verwalten zu müssen. Laut Gartner muss im Zuge der Anywhere Operations der Maxime „Digital First, Remote First“ gefolgt werden. Hierfür sind cloudbasierte IT-Infrastrukturen eine entscheidende Voraussetzung.

2.4 Remote First im War for Talents

Die Phasen industrieller Revolution sind durch hohe Veränderungsgeschwindigkeiten geprägt. Die Zeit eines kontinuierlichen, langsamen Wandels ist vorbei. Wer in der Welt der digital basierten Produkte mitspielen will, muss in immer kürzeren Zyklen Lösungen und neue Produkte entwickeln und konsequent international denken. Das gilt insbesondere für den Kampf um die Talente in einem vom demographischen Wandel zusätzlich geforderten Deutschland und Europa. Ausweg aus dem Mangel: dorthin gehen, wo die Talente sind, das gilt insbesondere für die IT-Spezialisten. Es empfehlen sich Nearshore-, Offshore- oder „Remote First“-Strategien.

2020 arbeiteten 8,4 Mio. IT-Spezialisten in der EU: Zwar verzeichnet Deutschland mit 1,9 Mio. die meisten IT-Spezialisten, gefolgt von Frankreich mit 1,2 Mio., aber der Bedarf ist viel höher. Die Zahl der Beschäftigten mit Informatik-Berufen stieg bereits vor der Corona-Zeit, 2013 bis 2019 um 36 Prozent, und damit rund dreimal so stark wie die Zahl der Beschäftigten in MINT-Berufen.

Um an Talente zu kommen, müssen Firmen Remote-Work bzw. Hybrid-Work anbieten. Damit erweitert sich der Zugang zu Talenten in der ganzen Welt. Im Seiteneffekt profitieren ländliche Regionen, weil junge Menschen nicht aus beruflichen Gründen abwandern müssen. Laut Harvard Business Review wurde im Februar 2020 in nur knapp 2% der Stellenausschreibungen in den USA Remote-Work angeboten. Auf diese entfielen jedoch auch nur drei Prozent aller eingereichten Bewerbungen. Im Februar 2022 wurde hingegen bereits in knapp 20 Prozent aller Stellenausschreibungen Remote-Work angeboten. Auf diese entfielen bereits 50 Prozent aller Bewerbungen. Der Trend ist klar: ohne ein Remote-Angebot erreicht man Bewerber zunehmend schwerer und stellt sich als Arbeitgeber zwangsläufig ins Abseits. In der IT ist dieser Trend sogar noch gravierender.

 

Insbesondere jüngere, gut ausgebildete Mitarbeiter in IT-Funktionen erwarten heute flexible Optionen hinsichtlich der Wahl des Arbeitsortes und der Nutzung von Remote-Möglichkeiten. Das erfordert entsprechende Strukturen der Abteilungen, wie beispielweise einer unternehmensweiten Software Factory sowie ein ausgefeiltes Projektmanagement. Freiheit in der Wahl des Arbeitsortes ist das eine, die Sicherstellung der Qualität, der Möglichkeiten zum Austausch und Sicherung der Ergebnisse müssen jedoch genauso gewährleistet werden.

 

In diesem Kontext kommt dem Aufbau von dezentralen, aber vernetzten internationalen Entwicklungsstandorten eine wesentliche Rolle zu. Werden heute noch vielfach in kleinen Fachabteilungen Softwareprodukte individuell entwickelt, mit dem Nachteil der „Kopfmonopole“, so ist in Zukunft das Zusammenspiel von Mitarbeitern unterschiedlichster internationaler Standorte ein wesentlicher Erfolgsfaktor für die schnelle und qualitativ hochwertige Entwicklung von komplexen, integrierten Anwendungen.

 

Gerade bei den mittelständisch geprägten Familienunternehmen, ist dieser Trend bislang kaum denkbar. Aber auch hier hilft ein schnelles Umdenken. Fachkräfte aus dem Vertrieb, der Rechtsabteilung, Softwareentwicklung, dem Marketing oder der Produktentwicklung, die die Möglichkeit haben, drei Tage in der Woche im Büro, daheim oder an einem Ort ihrer Wahl zu arbeiten, suchen sich ihre Arbeitgeber zunehmend nach diesen Kriterien aus.

 

Im War for Talents gilt es als Arbeitgeber, die besten Rahmenbedingungen sowohl für die Mitarbeiter als auch für das Unternehmen zu bieten, um Fachkräfte für das Unternehmen zu gewinnen und zu halten. GFT Technologies bietet heute den weltweit mehr als 10.000 Talenten beispielsweise die Möglichkeit des Remote-Work an. Unternehmen, wie das Quantum-Computing Start-up Quantagonia, haben eine klare „Digital First“-Policy, um die besten Spezialisten gewinnen zu können. Schließlich sind auch die Auswirkungen auf die Umwelt und Nachhaltigkeit ein Treiber einer „Remote First“-Kultur, weil nicht-zwingende Mobilität und der damit verbundene CO2-Fußabdruck reduziert werden.

2.5 Ökosysteme: Integration in bestehende oder neue Ökosysteme

Die Nutzung eines Ökosystems ist eine Make-or-Buy-Entscheidung. „Outside-in“-Denken kann die Entscheidung erleichtern: Welche externen Trends und Ereignisse kann das Unternehmen im Zusammenhang mit der Digitalisierung nutzen oder bedienen?

Bei den Ökosystemen müssen wir unterscheiden in:

1. Technologie-Plattformen (Monopole: Google; Amazon, Alibaba, Salesforce, Microsoft) und 2. Unternehmens-/Wissenschafts-Netzwerke (Cyber Valley, KI Park Berlin, AI Sweden). Während erstere gegebenfalls zur Aufgabenteilungen führen und dabei tief in die eigene Wertschöpfungskette eindringen, stellen die letzteren eher die eigene Handlungsfähigkeit und Vernetzung in den Vordergrund.

Technologie-Plattformen:
Plattformen und Software-Technologien von unabhängigen Software-Partnern zu nutzen und darauf eigene Systeme aufzubauen liegt vielen Unternehmen der deutschen Industrie bis heute fern. Mit der Plattform MindSphere hat etwa Siemens den Versuch gestartet, eine übergeordnete Plattform insbesondere für den deutschen Maschinenbau zu etablieren. Mit großer Sachexpertise und viel Marketingenergie ausgerollt, muss diese Plattform bis heute eher als Nischenprodukt bezeichnet werden. Gerade die stolzen Maschinenbauunternehmen wollen sich nicht in die Hände des Industriegiganten begeben, aus Angst zum „Blech-Lieferanten“ reduziert zu werden. Mit Adamos entstand seit 2017 eine unternehmensübergreifende Plattform für die Fertigungsindustrie. Diese wurde von namhaften Industrieunternehmen entwickelt und auf den Markt gebracht. Ein durchbrechender Erfolg wurde auch die Adamos-Welt nicht. Offenbar konnte das Business-Modell nicht überzeugen. Zudem war die Monetarisierung für die Partner wenig transparent und greifbar.

 

Diese Liste ließe sich fortsetzen – und dennoch ist bei all diesen Ansätzen der Grundgedanke richtig: unternehmensübergreifende Technologie-Plattformen zu schaffen, Software gemeinsam zu nutzen, dabei zu lernen und so eine deutliche Steigerung der Effizienz zu erreichen. Die Idee ist gut, der Markterfolg bleibt jedoch aus, auch deshalb, weil die Marktmacht der deutschen Unternehmen, sogar eines Unternehmens wie Siemens, für die Durchdringung eines globalen Marktes, schlichtweg zu gering ist.

Erfolgreiche Ansätze werden heute schon von den großen IT-Plattformen, wie Amazon, Microsoft und Google, verfolgt, allerdings mit einem globalen Marktanspruch. Dass Unternehmen, wie die Deutsche Bank oder JP Morgan, auf Google Cloud Technologie-Plattformen aufsetzen und deren Tools nutzen, kommt einer Revolution gleich. Aber der Markt fordert die zügige und kostengünstige Einführung von neuen Produkten. Zudem überzeugen die Skalierungs- und Flexibilisierungspotentiale der Clouds hier. So werden die Software-Konzerne aus den USA in Zukunft auch für die Industrie neue eigene Plattformen anbieten, die eine deutlich schnellere Produktentwicklung ermöglichen.

 

Siemens plant mit Nvidia beispielsweise eine neue digitale Plattform für die Industrie. Über „Xcelerator“ sollen Hardware- und Softwaremodule von Siemens als Ökosystem und Marktplatz mit offenen Schnittstellen vertrieben werden und tausende externe Partner angebunden werden. Später ist sogar eine Verknüpfung zwischen dem Siemens Xcelerator-Ökosystem und der Nvidia Omniverse-Plattform geplant. Mit viel Rechenleistung-Simulationen in Echtzeit soll diesmal der Erfolg sicher sein.
Gaia-X, die europäische Cloud-Plattform als Antwort auf Google Cloud und Co., bemüht sich seit Jahren um die Anerkennung auf dem Markt. Die Vermischung von Interessen unterschiedlichster europäischer Staaten bei der Finanzierung und der daraus resultierende bürokratische Aufwand einerseits sowie die Interessen von unterschiedlichsten Unternehmen andererseits, führen nicht dazu, dass Gaia-X bislang von Erfolg gekrönt war.

Formal ein Teil von Gaia-X, soll Catena-X eine offene Dateninfrastruktur schaffen, um den Datenaustausch zwischen den Akteuren der Autoindustrie zu erleichtern. Catena-X versteht sich als erweiterbares Ökosystem, Das zentrale Element des IT-Systems sind sogenannten „Connectoren“, die durch klare Standardisierungsvorgaben den Datenaustausch zwischen den Unternehmen erleichtern sollen. Die ersten Prototypen sollen im Laufe des Jahres 2022 einsatzbereit sein.

SAP plant, zusammen mit deutschen Maschinenbauunternehmen und Finanzhilfen vom Bund, die Plattform „Manufacturing-X“. Ob dieser neue Ansatz, bei welchem sich erst einmal unterschiedlichste Unternehmen und staatliche Institutionen mit sehr unterschiedlichen Interessen zusammenfinden müssen, wird sich zeigen. Wie schon so oft, zeigt sich auch hier: In Deutschland wird diskutiert und kooperiert, in den USA wird „gemacht“ und es werden Fakten geschaffen. Es bestehen also unterschiedlichste Initiativen und technologische wie wirtschaftliche Möglichkeiten Plattformen zu nutzen und sich mit entsprechenden Anbietern zusammenzufinden.
Unternehmens-/Wissenschafts-Netzwerke:

Als im Jahr 2016 Winfried Kretschmann, der baden-württembergische Ministerpräsident, das Projekt Cyber Valley initiierte, wurde dem Vorhaben allerorten nur ein müdes Lächeln beschieden. In den sechs Jahren seit Bestehen hat sich das Cyber Valley, im beschaulichen Tübingen zu Europas größtem Forschungskonsortium im Bereich der Künstlichen Intelligenz entwickelt. Akademische und privatwirtschaftliche Partner bauen Brücken zwischen neugetriebener Grundlagenforschung und
angewandter Forschung. Der nächste Hot-Spot, der KI Park in Heilbronn wurde schon konzipiert. Mit finanzieller Unterstützung der Schwarz-Gruppe entsteht dort das nächste Hub für Künstliche Intelligenz.

 

Baden-Württemberg macht Tempo. Die Industrie hat die große Chance mit dabei zu sein. Der Technologiekonzern Bosch hat dies erkannt und frühzeitig ein Forschungszentrum KI nach Tübingen verlegt, aber auch Amazon und Facebook eröffneten ihre Büros. Tempo ist also angesagt, zusammen mit den besten Wissenschaftlern Neues zu entwickeln, bevor andere es tun.
In Berlin entsteht der KI Park Berlin: Als Zusammenschluss von Forschungseinrichtungen, Start-ups und Scale-ups, etablierten Unternehmen, Kapitalgebern sowie gesellschaftlichen und politischen Akteuren gegründet, werden Zukunftsthemen rund um das Thema KI angegangen. Diese wissenschaftlichen/wirtschaftlichen Ökosysteme sind die Basis, der Humus für Neues. Für eine neue auf digitalen Technologien basierte Wirtschaft, die dann kombiniert mit der deutschen Ingenieurs- und Präzisionsarbeit neue Produkte für die Welt entwickeln kann.

 

So werden neue Ökosysteme zwischen Wissenschaft und Industrie geschaffen. In diesem Geflecht können Start-ups und neue Produkte entstehen, die dann mit neuen Geschäftsideen ihre Business-Modelle in die Welt tragen. Gerade die Industrie kann an diesen Projekten lernen, wie mit neuesten KI-Technologien neue Lösungen und damit zeitgemäße Produkte entwickelt werden können.

 

2.6 Digital Journey

Der große Erfolg von Produkten aus deutscher Industrieproduktion beruhte im Wesentlichen auf zwei Eigenschaften:

1. Die Nähe zu den Kunden: Bedürfnisse frühzeitig zu erkennen und mit entsprechenden Produkten darauf zu reagieren, führt zu hoher Kundenzufriedenheit und Kundenbindung.

2. Deutsche Ingenieurskunst und Design: „Dem Ingenieur ist nichts zu schwer“. Mit sensationellem Erfindergeist und hervorragendem Design wurden von den deutschen Industrieunternehmen weltweit marktführende Produkte entwickelt und erfolgreich vermarktet.

Dabei scheint es, als hätten wir uns zuletzt in der Endlosschleife der Optimierung verloren. Mit immer weiteren Funktionen, immer ausgefeilteren Varianten wurde die Welt mit „Made in Germany“ beglückt. Der Weltmarkt hat diese Praxis lange Zeit begeistert abgenommen und auch die hohen Preise akzeptiert.
Aber, wie formulierte kürzlich Timotheus Höttges, Vorstandsvorsitzender der Deutschen Telekom:
„Made in Germany bröckelt“! Kundenbedürfnisse verstehen heute datengetriebene Unternehmen um ein vielfaches besser. Und spätestens seit Tesla den Automobilmarkt auf den Kopf gestellt hat, musste realisiert werden, dass eine neue Zeitrechnung begonnen hat. Dass sich nämlich die datengetriebene Kundennähe nicht auf Unternehmen der Digitalindustrie, wie etwa eCommerce, beschränkt. Produkte, wie die Tesla-Autos, werden digital zu real gedacht und entwickelt. Hierbei werden die digitalen Funktionen und das Nutzen von Daten als Basis verwendet und anschließend das Produkt drumherum entwickelt.

Herbert Diess, sagte in seinem letzten Interview als VW-Vorstandsvorsitzender in der „Zeit“, dass sich das Automobil zum Softwareprodukt und zum komplexesten Stück künstlicher Intelligenz weiterentwickelt. Hier sei die Konkurrenz aus den USA groß. Er warnte, dass unserer Autoindustrie ein Schicksal wie Nokia drohe. Und tatsächlich fremdeln die deutschen Unternehmen mit der US-amerikanischen Denkweise. In Deutschland wird viel mehr vom Nutzen des Produktes her gedacht und dann erst hin zur Nutzung der entsprechenden Daten. Diese Denkweise gilt es umzukehren und in den Produkt-Entwicklungsprozess von neuen Industrie-Produkten mit einzubeziehen. Das Jungunternehmen Carve8 entwickelte beispielsweise eine Auto-Abo-Plattform, die komplett für den digitalen Einsatz sowie von der Nutzung der Daten her entwickelt wurde und stellt für den Autohandel eine rein digitalisierte Vertriebsplattform bereit.

 

3. Digital Next

Neue Technologien und Anbieter stehen bereit die „Karten neu zu mischen“. Schaut man auf die nächsten komplexen digitalen Trends, die in den Startlöchern stehen, wird die Entwicklung hin zu zentralistischeren, ganzheitlichen, integrierten Ansätzen ein weiteres Mal deutlich.

 

Neue Trends in der KI

Heutige KI-Modelle werden noch mit großen Datensätzen trainiert. Die trainierten Modelle sind jedoch stark limitiert. Dabei gewinnen die sogenannten Reinforcement-Verfahren immer mehr an Bedeutung. Besteht derzeit mehr als 90% der in der Industrie eingesetzten KI aus datengetriebenen Verfahren (supervised, unsupervised), brechen zunehmend diejenigen Verfahren durch, die durch Trial-and-Error, durch experimentelles Vorgehen also, Lösungen für komplexe Fragestellungen entwickeln. Während datengetriebene Verfahren im weiteren Sinne eine Automatisierung von Prozessen darstellen, die vorher durch den Menschen durchgeführt wurden und dabei zu sehr ähnlichen Erkenntnissen kommen (nur schneller), durchwandern Reinforcement-Verfahren zufällig den Lösungsraum und kommen damit auch zu neuen, vorher nicht bekannten, kreativen Lösungen.

 

Sogenannte GANs (Generative Adversarial Networks), bei denen zwei „gegnerische“ Netzwerke einander dazu zwingen, sich ständig zu steigern, stellen eine besonders interessante Form kreativer KI dar, die in den kommenden Jahren die industrielle Anwendung erreichen wird. Dabei kann Foundational AI, als nächste Stufe der KI-Entwicklung, völlig neuartige Medieninhalte, synthetische Daten und Modelle physischer Objekte selbsttätig produzieren. Vor allem aber wird die Softwareprogrammierung erleichtert und teilweise automatisiert. Der Economist sieht gar ein Automatisierungs-Potenzial von bis zu 70% des gesamten Programmieraufwands. Damit ist Foundational AI eine zukünftige Allzwecktechnologie, die fast alle Bereiche erfasst.

 

Als Beispiel darf der Durchbruch des Sprachmodells GPT-3 von OpenAI gelten, das Deep-Learning verwendet, um menschenähnlichen Text zu erzeugen. Neben den Sprachmodellen und Visual Models werden auch immer spezialisiertere Modelle veröffentlicht. Das im Sommer letzten Jahres veröffentlichte AlphaFold2 von DeepMind wurde von der renommierten Fachzeitschrift Science als „Breakthrough of the Year“ bezeichnet. In China arbeitet die Beijing Academy of Artificial Intelligence an dem Sprach-, Text- und Bild-Modell Wu Dao 2.0, welches mit rund 1,8 Mrd. Parametern seinen schärfsten Konkurrenten GPT-3 um das Zehnfache übertrifft. Die Vielzahl der Initiativen zeigt von der Wichtigkeit der Technologie. In Deutschland schloss sich jüngst ein Konsortium u. a. von Bosch, Continental, Bayer, SAP und E.ON zusammen, um mit LEAM in das globale Rennen einzusteigen.

 

5G/6G

Laut Digitalstrategie des Bundes soll Deutschland bis Ende 2026 über ein flächendeckendes Mobilfunknetz verfügen, über das nicht nur Telefonie, sondern auch Datenübertragung möglich sein soll. Dabei ist bereits seit der Vorstellung des Mobilfunkstandards 5G der Datentransfer in den Mittelpunkt der Funktechnologie gerückt. Die Technologie lässt sich (nach 3GPP) entlang von drei Charakteristiken beschreiben: EMBB (Enhanced Mobile Broadband) – also der Zuwachs an Datenübertragungsrate, EMTC (Massive Machine Type Communication) – wie viele Geräte können synchron Informationen austauschen – und URLLC (Ultra Reliable Low Latency Communication) – die Reduktion der Latenzzeit. Die meisten Überlegungen zielen immer noch auf den Anwendungsbereich EMBB ab, um Mobilgeräte mit möglichst hohen Datenraten zu versorgen. EMTC ist vor allem für das Internet der Dinge, URLLC vor allem für autonome Systeme und autonomes Fahren relevant.
Angesichts der Breite und Komplexität von 5G-Anwendungen rät McKinsey schon heute Herstellern dazu, Partner zu suchen, um 5G-Lösungen zu entwickeln. So arbeiten beispielsweise bereits Audi und Ericsson sowie VW und AWS zusammen. Seit letztem Jahr wird im europäischen Projekt Hexa-X an dem Nachfolgestandard 6G unter der Leitung von Nokia geforscht. Ab 2028 ist bereits mit dem Durchbruch von 6G-Netzen zu rechnen.

 

Quantum Computing

Mit der Weiterentwicklung des High-Performance-Computing zu Quantum Computing werden Clouds ein weiteres Mal zentral: Die meisten der derzeit in Entwicklung befindlichen Quantencomputer fallen in den Bereich der Tieftemperatur-Quantenrechner und müssen bei -273 Grad, knapp vor dem absoluten Nullpunkt, betrieben werden. Ein solcher Betrieb ist nur in hierfür optimal ausgelegten Rechenzentren möglich, die Cloudprovider leicht, normale Unternehmen aber nur sehr schwer realisieren können. Auch wenn derzeit noch kaum Quantencomputer zur Verfügung stehen, arbeiten IBM, Google, AWS und eine Vielzahl von Start-ups bereits an „Quantum Computing as a Service“-Produkten. Für die Industrie ergeben sich hier enorme Potentiale, beispielsweise die Lieferketten zu optimieren, Medikamente und Materialien wesentlich effizienter zu simulieren oder große KI-Verfahren zu beschleunigen.

 

Quantum Computing ermöglicht Rechenstrategien für Problemstellungen, die momentan mit klassischen Hochleistungsrechnern nur annähernd gelöst werden können. Laut EY Quantum Readiness Survey 2022 glauben 80% der Führungskräfte jedoch nicht, dass Quantum Computing eine wichtige Rolle für ihre Unternehmung spielen wird. Die Financial Times verweist jedoch auf die Wichtigkeit der Technologie, die allein im letzten Jahr nicht nur 3,2 Mrd. US-Dollar an privater Förderung angezogen hat, sondern auch zunehmend Staatsgelder erhält. So investieren allein die USA fast 500 Mio. US-Dollar pro Jahr, das Vereinigte Königreich fast 100 Mio. US-Dollar und die NATO legte jüngst einen Innovationsfonds für Deep Tech mit einem Volumen von 1 Mrd. US-Dollar auf.

 

Laut McKinsey hat Europa hier sogar einen Vorteil. Noch vor China und den USA findet sich hier die höchste Konzentration an QC-Talenten. Eigentlich eine gute Voraussetzung. Allerdings ist der Wissenstransfer in die Industrie, den Mittelstand und Start-ups noch zu zaghaft. An Forschungsinitiativen mangelt es uns nicht, wie das Quantensensorik-Hub „Q-Mag“, das Fraunhofer-Projekt „Asteriqs“, das Zentrum für angewandte Quantentechnologie „zaguant“ oder etwa das DLR-Institut für Quantentechnologie, beweisen.

Im digitalen Zeitalter müssen Unternehmen schnell auf Marktveränderungen und neue Chancen mit innovativen, digitalen Geschäftslösungen reagieren, um wettbewerbsfähig und erfolgreich zu sein. Die deutschen Unternehmen konnten während der Corona-Pandemie zeigen, dass sie unter Druck anpassungsfähig sind und schnell Neues adaptieren. So schoss die Anzahl angemeldeter Patente im Bereich der Digitalisierung in Deutschland beispielsweise in den Jahren 2020 und 2021 um 83% bzw. 91% im Vergleich zum Jahr 2019 in die Höhe (DPMA und Statista). Wenn sich jedoch die Kundenbedürfnisse dramatisch ändern oder sich ein disruptives Ereignis vollzieht, sich eine disruptive Technologie durchsetzt oder ein neuer Wettbewerber auftaucht, fehlt dem Unternehmen vielfach die digitale Agilität, um auf diese neuen Herausforderungen zu reagieren.

 

Die deutsche Industrie hat sehr gute Möglichkeiten ihre führende Rolle zu verteidigen und auch in Zukunft weiter auszubauen. Neue technologische Möglichkeiten eröffnen neue Chancen. Um diese Möglichkeiten zu nutzen, ist allerdings der aktive Umbau der Unternehmen hin zu einer Digital-Driven-Industry notwendig.