Von der Fertigung, über den Vertrieb, bis hin zur Lieferung – die gesamte Wertschöpfungskette soll durch neue Errungenschaften der Industrie 4.0 und der digitalen Transformation effektiver werden.
Wichtige Trends, die die digitale Transformation unterstützen, sind der Einsatz von Clouds und Plattformen, der Ausbau der künstlichen Intelligenz (KI) und Machine Learning. Sie bilden die technologischen Grundlagen für digitales Arbeiten. Anwendungsfälle finden sich in vielen verschiedenen Industriezweigen und Produktionsabteilungen.
Neben diesen technologischen Grundlagen rücken die Technologien aus dem Bereich Extended Reality (XR) weiter in den Vordergrund.
Basierend auf dem Internet of Things (IoT) wird außerdem der Ausbau der Smart Factories in Zukunft eine bedeutende Rolle für Unternehmen auf der ganzen Welt spielen.
Ausbau der Künstlichen Intelligenz (KI) und Machine Learning
In vielen Bereichen von Industrie und Handel ist Künstliche Intelligenz längst wichtiger Bestandteil des Arbeitens. KI hat jedoch noch deutlich mehr Potential, um in den nächsten Jahren in allen Bereichen der Wertschöpfungskette die Qualität der Produktion zu verbessern und Abläufe effizienter zu gestalten.
Durch KI können Kosten reduziert, Lieferzeiten verkürzt und individuelle Kundenwünsche erfüllt werden.
In Deutschland werden selbstlernende Systeme bisher wenig zu Einsatz gebracht. Laut einer Studie der ZEW Mannheim (Dez. 2020) im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie liegt in KI jedoch großes Potential für deutsche Unternehmen: Ca. 25 Prozent mehr Gewinn können durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz erwirtschaftet werden.
Insbesondere beim Thema Nachhaltigkeit wird KI in Zukunft noch eine bedeutende Rolle spielen. Durch den Einsatz künstliche Intelligenz können Ressourcen geschont, beschädigte Produkte leichter recycelt und der Energieverbrauch bei der Produktion gesenkt werden.
Machine Learning als Teil der Künstlichen Intelligenz versetzt IT-Systeme in die Lage, eigenständig Lösungen zu entwickeln, die auf Basis bestehender Daten und Algorithmen gebildet werden.
Beispiele für Machine Learning in der Praxis sind Gesichtserkennungssoftware, Entwicklung von intelligenten Spam-Filtern oder das eigenständige Unterscheiden echter Personen von Bots.
Cloud Computing und Costumer-Data-Plattformen (CDP)
Cloud Computing ist die Bereitstellung verschiedener Ressourcen, wie Speicherplatz, Datenbanken, Analysefunktionen, Server und Netzwerk über das Internet.
Ziel der verschiedenen Cloud-Anbieter ist es dabei, den Firmen einen den Ressourcenumfang zur Verfügung zu stellen, den sie tatsächlich brauchen und dabei größtmögliche Flexibilität zu bieten. Im Gegensatz zu Rechenzentren fällt für die Unternehmen durch das Nutzen der Clouddienste erheblicher Aufwand weg; Einrichten und Warten von Hardware sind nicht mehr nötig.
Der Markt rund um Cloud Computing-Angebote boomt bereits seit einigen Jahren. Ausgelöst durch die Corona-Krise ist dieser Trend 2020 deutlich angewachsen. 2021 wird das Interesse an Clouddiensten weiter steigen. Unternehmen setzen darauf, nicht nur konkret Geld einzusparen, sondern durch den Einsatz von Clouds auch ihre Produktivität anzukurbeln.
Laut der jährlich durchgeführten Trend-Studie der Unternehmensberatung Deloitte wird Cloud Computing in den kommenden Jahren von einer weiteren Technologie abgelöst beziehungsweise ergänzt: Intelligent Edge.
Intelligent Edge führt Analysen und Lösungsentwicklungen vor Ort durch. Unternehmen sind daher nicht mehr auf Drittanbieter angewiesen und können so wesentlich eigenständiger arbeiten. Die beiden großen Vorteile des Intelligent Edge sind Schnelligkeit (Echtzeitanalysen) und Sicherheit (Datenschutz).
Laut Forbes gehört zu den wichtigsten Trends der kommenden Jahre die Costumer-Data-Plattformen. Die so genannten CDPs dienen der Personalisierung in der Kundenansprache. Sie schneiden Unternehmenskampagnen zielgenau auf den individuellen Kunden zu, kanal- und produktübergreifend. Gemixt mit neuen Ansätzen aus den Bereichen KI und Machine Learning können die neuen CDP schon dieses Jahr für eine noch intelligentere und personalisiertere Kundenansprache sorgen.
Extended Reality (XR)
Extended Reality (XR) besteht aus den beiden Technologien Virtual Reality (VR) und Augmented Reality (AR).
In den Bereichen Medizin und Bildung werden sowohl AR als auch VR bereits eingesetzt. Immer häufiger kommen die interaktiven Technologien auch in der Fertigung, der Wartung und der Ausbildung von Fachkräften zum Einsatz. Praktische Vorführungen und die Darstellung komplexer Details lassen sich durch XR-Anwendungen leichter vermitteln.
In einer Zeit, in der Fachkräftemangel für viele Unternehmen ein großes Hemmnis darstellt, können solche Technologien helfen, Expertenwissen zu generieren und zu vermitteln und die Ausbildung so zu vereinfachen.
Konzerne, wie Volkswagen, setzen im Bereich Produktion, Weiterbildung, interne Kommunikation und Lieferung bereits auf XR-Technologien, um beispielsweise neue Abläufe effizienter zu kommunizieren.
Auch für die zunehmende Remote Work sind die Technologien Augmented und Virtual Reality geeignet. Mit dem Ausbau des 5 G-Netzes werden Anwendungen dieser Art für viele Unternehmen interessant werden.
Smart Factories
Die Produktion der Zukunft ist vernetzt. Zunehmend wichtig wird dabei der Datenaustausch zwischen allen Ebenen der Produktion – zusammengesetzt entsteht damit ein System, das selbstlernend funktioniert. In Kombination mit Künstlicher Intelligenz und basierend auf dem Internet der Dinge (IoT) wird so aus der klassischen Produktionsstätte die so genannte Smart Factory, die sich selbst optimiert und organisiert.
Die industrielle Digitalisierung wird durch Smart Manufacturing große Umbrüche erfahren. Voraussetzung hierfür ist der flächendeckende 5G-Ausbau, um die hohen Datenmengen schnell genug fließen zu lassen.
