Die Automobilbranche ist ordentlich unter Druck und in Bewegung. Der vielschichtige und kostspielige Umbruch ist in vollem Gange. Viele Herausforderungen sind im Hinblick auf Klimawandel, Digitalisierung, Elektrifizierung und geopolitische Verwerfungen in den Lieferketten, zu meistern. Entscheidungen müssen nun unter hohem Zeitdruck von OEMs, der Politik und Gewerkschaften getroffen werden. Viele Bereiche der Automobilindustrie transformieren sich gerade mit hoher Geschwindigkeit und immer schneller, momentan dominiert jedoch noch der Wechsel vom Verbrenner zum Elektroantrieb die meisten Themen der Autobauer und Gesellschaft. Aber schon seit einiger Zeit deutet sich die Digitalisierung als Treiber einer grundsätzlichen Umwälzung des Geschäftsmodells und der Wertschöpfung der Automobilindustrie an. Seit längerem drängen ständig neue, innovative Automobilhersteller in den Markt und stellen die Marktmacht etablierter Hersteller infrage. Zusätzlich mischen neue Akteure aus der Informations- und Kommunikationsindustrie den Mobilitätsmarkt auf und erobern die automobile Wertschöpfungskette. Kurz gesagt: Rund um Automotive verändern sich die Geschäftsmodelle sehr schnell und dynamisch.

Die Zukunft der Mobilität ist eben voller Vielfalt und neue digitale Technologien wie ChatGPT sind auf dem Vormarsch und halten gerade Einzug in unsere Fahrzeuge. Zum Beispiel holt die Stellantis-Tochter DS ChatGPT ins Auto und integriert die künstliche Intelligenz ins Infotainment-System. Dies wird bald z. B. in Fahrzeugen von Peugeot und Opel erlebbar sein. Von der Ergänzung durch ChatGPT erhofft sich DS einen flüssigeren und natürlicheren Dialog zwischen Fahrer und Fahrzeug. In diesem Kontext erklärte Rüdiger Ostermann von TE unserer Redaktion: „Aber auch die Datenkonnektivität spielt im Hinblick auf Fahrzeuginnovationen eine immer größere Rolle. Die Kunden von heute scheinen nicht mehr so sehr auf PS-Stärke, Beschleunigung oder Höchstgeschwindigkeit zu achten. Viel wichtiger ist der Aspekt, wie gut sich das Auto mit der kundenspezifischen Welt verbindet. Dabei spielen die verschiedensten Arten von Entertainment im Fahrzeug für Passagiere eine immense Rolle.“ Zudem entwickelt sich autonomes Fahren Schritt für Schritt weiter. „Meiner Meinung nach geht es vielfach gar nicht mehr darum, dass Fahrzeuge kontinuierlich autonom fahren könnten, sondern um die Möglichkeit dieses im Bedarfsfall zu können wie auf dem Weg zur Arbeit schon an einer Besprechung teilzunehmen. Daraus resultiert der Bedarf an Data-Connectivity-Produkten, die wir innovativ entwickeln und auf den Markt bringen. Systemisches Denken ist dabei unabdingbar, um nicht nur ein Produkt anzubieten, sondern um die Herausforderungen in diesem Bereich zu lösen“, betonte Ostermann. Machine Learning und KI treiben zudem das autonome Fahren voran. Nach Mercedes will nun auch BMW seinen Kunden erlauben, das Steuer zeitweilig loszulassen. BMW hat die Zulassung für „Stufe 3“ des automatisierten Fahrens vom Kraftfahrt-Bundesamt just erhalten. Die Lösung soll noch in diesem Jahr in Fahrzeuge der Siebener-Reihe eingeführt werden. Gerade erleidet die GM-Tochter Cruise einen Rückschlag und muss den Betrieb für ihre selbstfahrenden Taxis in den USA einstellen. Es dauert also noch ein bisschen bis, die KI-Technologien besser trainiert sind und für mehr Nachhaltigkeit in der Branche sorgen. Ganz gut verdeutlicht momentan die Transformation der deutschen Autobauer, Zulieferer und Ausrüster, die neue Cloud-Initiative Catena-X. Ziel soll es sein die gesamte Wertschöpfungskette der deutschen Autoindustrie digital abzubilden. Endlich will man sich enger vernetzten. Dabei entstehen für alle beteiligten Unternehmen neue Chancen. Das Projekt soll den Datenaustausch vereinfachen und für mehr Nachhaltigkeit in der Branche sorgen. Zum Beispiel soll die digitale Plattform den Einstieg in die Kreislaufwirtschaft erleichtern und die Rückverfolgbarkeit aller Materialien ermöglichen.

Abzuwarten bleibt, wie der Datenaustausch zwischen den Konzernen und Mittelständlern verlaufen wird. Viele konzerneigene IT-Systeme und spezifische Zulieferer müssen unter einen Hut gebracht werden. Dann wären die Grundlagen vorhanden, um alle Daten zu teilen, um neue Erkenntnisse für alle Beteiligten zu generieren. Catena-X setzt auf Open-Source-Zusammenarbeit und Softwareentwicklung. Ein wichtiger Baustein als Basis für den zukünftigen Erfolg. Dass die Open-Source-Philosophie der Branche guttut, zeigte auch der diesjährige VDI-Kongress „ELIV“.  Dieses Jahr lautete das Schwerpunktthema „Open Source“. Insbesondere wurden die Vorteile und Möglichkeiten von Open-Source-Software in der Automobilindustrie hervorgehoben und diskutiert. Dies könnte ein weiterer Baustein sein, um der heranrollenden Marktmacht aus China zu begegnen und die digitale Transformation der Branche in Europa zu beschleunigen.

Digital integrierte Technologien für eine Hochleistungsfertigung sind gefragt wie nie. Innovationen wie der digitale Zwilling entstehen heute durch die Hyperkonvergenz bereits bekannter Technologien. Aus der Verbindung von Sensorik, Chips, Rechenleistung, ML und KI wird der Automobilbau momentan nachhaltig verändert. Durch digitale Zwillinge können die Werke der Autobauer schneller auf die Produktion neuer Modelle umgestellt werden. Fehler in der Produktion können mit dem realen Betrieb in einer virtuellen Umgebung, schnell identifiziert und durch Analyse und Interaktion in Echtzeit korrigiert werden. Der komplette Produktionsprozess wird im Nachhinein analysiert und dient so als Grundlage für weitere Simulationen.  In diesem Kontext hat Mercedes angekündigt, bis 2025 mit dem digitalen Zwilling schneller Autos bauen zu wollen. Die neue Technologie wurde gemeinsam mit dem Grafikkarten-Spezialisten Nvidia entwickelt. Für den digitalen Zwilling wird ein wirklichkeitsgetreues,virtuelles Abbild einer Fabrik geschaffen. Zum Einsatz kommen soll der digitale Zwilling zum Start der nächsten Generation von Kompaktmodellen auf der Plattform MMA (Mercedes Modular Architecture), in den Werken Rastatt, Kecskemet und Peking.

Autor: Bernhard Haselbauer

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Da hört und liest man „Aufbruch in eine neue Zeit“, oder „Künstliche Intelligenz verändert uns Menschen und die Welt“, stimmt. ChatGPT kann in unglaublich kurzer Zeit Texte sowie Programmcode verfassen und schreibt Aufsätze. Auch das ganze Internet auszulesen stellt kein Problem mehr dar. Die Technologien entwickeln sich mit einer rasenden Geschwindigkeit. In den kommenden Jahren wird KI als treibende Macht unseren Planeten verändern, unsere menschlichen Fähigkeiten erweitern und das Arbeitsleben auf den Kopf stellen. Aber was passiert da wirklich, trotz der ganzen Euphorie? Der KI-Boom wird weithin als die nächste technologische Revolution angesehen, die das Potenzial hat, eine neue Welle von Start-ups in die Stratosphäre des Silicon Valley zu katapultieren. Im Jahr 2021 verließ eine Gruppe von Ingenieuren OpenAI, weil sie befürchteten, dass sich das Pionierunternehmen für künstliche Intelligenz zu sehr auf das Geldverdienen konzentriert hatte. Stattdessen gründeten sie Anthropic, ein gemeinnütziges Unternehmen, das sich der Entwicklung verantwortungsvoller KI widmet. Vor kurzer Zeit haben die Weltverbesserer von Anthropic einen überraschenden Partner gefunden: Sie gaben eine Vereinbarung mit Amazon im Wert von bis zu vier Milliarden Dollar bekannt. „Doch anstatt die jahrzehntelange Vorherrschaft von Big Tech in der Internetwirtschaft zu brechen, scheint der KI-Boom bisher eher in deren Hände zu spielen. „Hochmoderne KI erfordert riesige Mengen an Rechenleistung – ein Weg, der aufstrebende Unternehmen direkt zu Microsoft, Google und Amazon führt.“, so beschrieb es Gerrit De Vynck, Technikreporter für die Washington Post, diesen Monat. Wir müssen also aufpassen, sonst werden fünf Konzerne unsere Welt von morgen gestalten, oder besser:

Wir brauchen auch in Deutschland und Europa große KI-Modelle, die wir trainieren und die uns kulturell verstehen. Aber wie ist es momentan um den europäischen KI-Markt bestellt? Laut dem Handelsblatt vom 30. Juni, gibt es derzeit 23 KI-Einhörner in Europa und 142 in den USA. In diesem Kontext fließt auch viel Wagniskapital an die Unternehmen und die Aktionäre sind begeistert von der neuen Revolution, winken doch große Gewinne. Es scheint so, dass der KI-Hype die Lust am Gründen befeuert. Unternehmen wie z. B. DeepL oder Aleph Alpha stehen mit an der „KI-Spitze“ Deutschlands. Die KI-Lösungen von Aleph Alpha richten sich mit dem Sprachmodell „Luminous“ vorrangig an an Unternehmen und Behörden. Taxy.io z. B. ist ein Spin-off der RWTH Aachen, das sich mittels künstlich intelligenter Software der Automatisierung in der B2B-Steuerberatung widmet. Die Aachener unterstützen Steuerkanzleien, indem Recherche- und Analysetätigkeiten von Literatur und Mandantenfällen automatisiert werden, wodurch mehr Zeit für die eigentliche Beratung bleibt. Dafür macht sich Taxy.io Technologien aus der Computerlinguistik und der künstlichen Intelligenz zunutze. Über eine spezielle, semantische Suchtechnologie kann passendes Steuerfachwissen aus Datenbanken abgerufen, zugeordnet und verarbeitet werden. Die KI von Taxy.io ordnet zudem neue Gesetzesänderungen, juristische Kommentare oder Handlungsempfehlungen automatisch individuellen Mandanten zu und identifiziert Beratungsanlässe. Im Gespräch mit der Redaktion erklärte Sven Peper: „Mit der Mission, Unternehmen aus diesem Steuerdschungel zu befreien, haben wir 2018 Taxy.io gegründet und uns darauf konzentriert, gutachterliche Tätigkeiten für Steuerkanzleien und Steuerabteilungen effizienter zu gestalten. Dabei war das Thema künstliche Intelligenz ein elementarer Teil unserer DNA.“

Automatisierung und KI

Der Einsatz von KI wird in vielen Bereichen einen technologischen Sprung ermöglichen, auch in der Automatisierung. In den Digitalisierungsbestrebungen vieler Unternehmen sind Automatisierungsprozesse mittlerweile fest in der Unternehmensstrategie verankert.

Der Einsatz von Robotic Process Automation und intelligenter Automatisierung ist für mittelständische und große Unternehmen wichtiger denn je. Die Vorteile liegen auf der Hand: Kostenreduktion repetitiver Tätigkeiten, Mitarbeiterentlastung zur Fokussierung auf wertschöpfende Tätigkeiten, Prozessstabilität und die Reduzierung der Abhängigkeit vom Fachkräftemangel, was zurzeit besonders wichtig ist. In diesem Kontext betonte Fabian Czicholl, von Appian im Gespräch mit der Redaktion: „Automatisierung ist für Unternehmen kein ‚Nice-to-have‘ mehr, sondern ein ‚Must-have‘.  Appian wurde erst im Oktober 2023 im Gartner Magic Quadrant für Enterprise-Low-Code-Anwendungsplattformen als führend eingestuft. Die Plattform modernisiert Low-Code-Entwicklung und Prozessautomatisierung, indem sie Innovation, Effizienz und Wachstum mit generativer KI vorantreibt. „Was uns unserer Meinung nach von anderen Low-Code-Anbietern unterscheidet, ist der Fokus auf Prozessautomatisierung mit künstlicher Intelligenz“, ergänzt Michael Beckley, CTO und Gründer von Appian. „Unsere Low-Code-Private-AI ermöglicht es Unternehmen, generative KI heute sicher zu nutzen. Darüber hinaus ermöglicht unsere ‚Data Fabric‘ die einfache Integration von privater KI in jeden Geschäftsprozess.“ In diesem Kontext bezieht sich Hyperautomatisierung im Wesentlichen auf den Einsatz intelligenter Technologien wie robotergesteuerte Prozessautomatisierung, Low-Code-/No-Code-Plattformen, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um möglichst viele Prozesse zu identifizieren und zu automatisieren.

Aufbruch zur Transformation KI und ML verändern uns und unsere Welt.

KI-Sprachmodelle wie ChatGPT bieten ein enormes Potenzial, Prozesse effizienter zu gestalten, die Qualität im Unternehmen zu sichern und neue Kundenmehrwerte zu schaffen. Unternehmen, die schon heute auf diese disruptive Technologie setzen, verschaffen sich zudem einen Wettbewerbsvorteil Generative-AI-SaaS-Anwendungen bringen aber auch erhebliche Risiken für die Datensicherheit mit sich. Unternehmen und Datenschutzteams sollten sich vor der Implementierung von KI-Lösungen mit der DSGVO und den geltenden Regeln beschäftigen. Gerade beim Einsatz von Large Language Models wie ChatGPT ergeben sich datenschutzrechtliche Bedenken. User können z. B. personenbezogene Daten eingegeben, sodass auch die generierten Antworten personenbezogene Daten enthalten können. Für diese Verarbeitung liegt normalerweise keine Rechtsgrundlage vor, da der Anwender zuvor keine Einwilligung erteilt hat. Außerdem haben die größten KI-Modelle ihre Server in den USA, sodass die Daten in ein datenschutzrechtlich unsicheres Drittland übermittelt werden. Für die Verwendung im Unternehmen müsste dann sogar ein Auftragsverarbeitungsvertrag inklusive Standardvertragsklauseln gefertigt werden. Um den Datenschutz zu gewährleisten, sichern diverse Tools sensible Daten beim Einsatz generativer KI-Anwendungen. Die Netzwerk- und Cloudsecurity-Spezialisten von Netskope bieten automatisierte Tools für Sicherheitsteams, um kontinuierlich zu überwachen, auf welche Anwendungen (z. B. ChatGPT) Unternehmensbenutzer zugreifen möchten. Das Unternehmen wurde von renommierten Ingenieuren und von führenden Sicherheits- und Netzwerkanbietern wie Palo Alto Networks, Juniper Networks, Cisco und VMware gegründet.

Training und wieder Training

Ein Problem, mit dem viele Unternehmen regelmäßig konfrontiert werden, wenn sie Machine Learning (ML) und KI für ihre Zwecke einsetzen wollen, liegt in der fehlenden Rechenleistung und den technischen Ressourcen. Firmen, die beispielsweise eine automatisierte Qualitätsprüfung der Produktion mittels aufgenommener Bilder durchführen möchten, benötigen unter normalen Umständen mehrere 10.000 Bilder und mehr, um ein gut funktionierendes neuronales Netz zu trainieren.

Nicht nur die Menge an benötigten Bildern stellt ein Problem dar, sondern vor allem auch das Training des neuronales Netzes an sich. Die Komplexität ist so hoch, und erfordert jede Menge Rechenleistung, um brauchbare Ergebnisse zu erzielen. Mit den normalen Möglichkeiten, die Unternehmen zur Verfügung stehen, wird es recht anspruchsvoll eigene KI-Modelle zu trainieren. Es kommt eben auch auf den Anwendungsfall und den jeweiligen Prozess an. Vorgefertigte KI-Modelle beziehen sich auf Modelle, die vor ihrem Einsatz auf einem großen Datensatz trainiert wurden. Diese Modelle haben bereits Muster und Merkmale aus den zur Verfügung gestellten Daten gelernt. Dies spart Zeit und Ressourcen. Sie lassen sich so verwenden, wie sie sind. Oder sie werden mit spezifischen Daten, die sich auf die jeweilige Aufgabe beziehen, weiter verfeinert. Dazu erklärte unserer Redaktion Martin Weis von Infosys: „Infosys Topaz profitiert von den Vorteilen von mehr als 150 vortrainierten KI-Modellen unter seinen mehr als 12.000 KI-Assets, um das Potenzial von Menschen, Unternehmen und Gemeinschaften zu erweitern. Die Funktion ‚Document Comprehension‘ zeigt beispielsweise ein vortrainiertes Modell, das Dokumente in der Realität versteht und verarbeitet.“

Die EU KI-Gesetzgebung:

Unternehmen aus der EU, die heute schon KI-Anwendungen zum Einsatz bringen oder gerade entwickeln, sollten sich jetzt schon mit den neuen Regeln der KI-Verordnung auseinandersetzen.

Auch wenn das Gesetz noch nicht beschlossen wurde, lohnt es die aktuellen Vorschläge und Anträge zu studieren. Die geplante KI-Verordnung, ist ein Prestigeprojekt der EU. Es ist zu erwarten, dass das groß angelegte Regulierungsvorhaben die Verbreitung und den Einsatz von künstlicher Intelligenz in der EU und über ihre Grenzen hinaus, erheblich beeinflussen wird. Sieht man sich in diesem Kontext die aktuelle Diskussion und den Denkansatz der Politik an, so wird in der Ampelkoalition die Forderung laut, den Einsatz von KI-Technologie zu besteuern. „Grundsätzlich kann man darüber nachdenken“, sagte der Co-Chef der SPD-Linken, Sebastian Roloff, im Juni erst dem Handelsblatt. „Die Idee der KI-Steuer gleicht dem Konzept der Maschinensteuer, die auch bisher schon ins Spiel gebracht wurde, wenn technischer Fortschritt Arbeitsplätze und damit Einnahmen des Staates wegfallen lässt.“

Ob das der richtige Zeitpunkt ist, das Thema anzuschneiden, ist fraglich. Gerade jetzt, wo doch die „Fabrik der Zukunft“ und Industrie 4.0 die Chancen bieten, den Industriestandort Deutschland wieder fit zu machen. Übrigens auch im Hinblick auf die Möglichkeiten, die durch KI und ML für unseren Standort und neue Geschäftsmodelle entstehen. Für alle Unternehmen, die sich gerade auf der Transformationsreise befinden, ist die Verunsicherung groß.

Autor: Bernhard Haselbauer

Trend-Termine KI-Events KI-X – Die KI-Konferenz für HR, 19. bis 20. März 2024, Berlin Hannovermesse – KI & Maschinelles Lernen 22. bis 26. April 2024, Hannover IT-Trans – Intelligente Lösungen im Personenverkehr, 14. bis 16. Mai 2024 Karlsruhe Contra – Die KI Marketing Konferenz, 05. bis 06. Juni 2024, Düsseldorf Vision – Weltleitmesse für Bildverarbeitung, 08. – 10. Oktober 2024, Stuttgart

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Werke zum Thema

Sie interessieren sich für die neuen Technologien rundum KI und ML?

Wir auch!

Wie KI-Lösungen- und Modelle heute angewendet werden, haben wir für Sie auf unseren Webseiten zusammengetragen. Mit Fallbeispielen, Interviews und Gastbeiträgen, zeigen wir auf, wie neue Geschäftsmodelle entstehen, funktionieren und implementiert werden können.

https://trendreport.de/tag/kuenstliche-intelligenz/

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Wie macht sich die digitale Trans­formation in der Logistik bemerkbar?

Wir befinden uns mittendrin in der digitalen Transformation. Ging es zu­nächst um die Nutzung digitaler Tech­nologien und die Optimierung beste­hender Prozesse, rückt nun schon die zweite Welle der digitalen Transforma­tion an, in der die komplette Wert­schöpfung digitalisiert oder sogar neue Geschäftsmodelle eingeführt werden. Digitalisierung ist endgültig auf der Strategieebene angekommen. Dies führt zu einem radikalen Struktur­wandel mit neuen Möglichkeiten.

Automatisierung und Digitalisierung verändern die Strukturen der Intralo­gistik für Industrie und Handel – und zwar in allen Größenordnungen, von den kleinen bis mittelständischen Un­ternehmen bis hin zu den großen Glo­bal Playern. Technologische Neuhei­ten ziehen ins Lager ein, wie autono­me mobile Roboter, fahrerlose Transportsysteme und stationäre Ro­boter für die verschiedensten Anwen­dungen. Doch die Entwicklungen ge­hen immer weiter – mit zum Beispiel innovativen Wearables wie Exoskelet­ten, Cobots – also Roboter, die mit Menschen im gleichen Raum ohne Zäune zusammenarbeiten – und Drohnen für Transporte innerhalb und außerhalb der Lager.

Dr. Martin Böhmer erklärt: „Der Einsatz von KI er­reicht in der Intralogistik zur Optimierung von Pro­zessen, Energieverbrauch und Wartung eine neue Dimension.“

Wird die mobile Robotik künftig zum Gamechanger im Lager?

Heute erfolgt der Materialfluss und da­mit auch die physikalische Synchroni­sation zwischen Lager, Auftragsbehäl­tern und Kommissionierstationen oft­mals durch aufwändige Fördertechnik, durch Sorter oder mehrstufiges Hand­ling. Im Lager der Zukunft erobern zu­nehmend schwarmartig organisierte mobile Transportroboter das Feld. Die Intralogistik von heute und morgen ist untrennbar mit hochmoderner Soft­ware verknüpft, die mittels Echtzeit- Analysen, smarter Datenverarbeitung und Optimierungsalgorithmen die komplexen Prozesse im Lager optimal steuert und lückenlose Transparenz ge­währleistet. Durch die Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz und der ganzheitlichen Vernetzung werden Roboter in Zukunft auch kom­plexe Aufgabenstellungen in der Logis­tik zuverlässig ausführen können.

Welche Rollen nehmen das Inter­net of Things und die künstliche Intelligenz in der Intralogistik ein?

Durch das Internet der Dinge (IoT) können unter anderem die Logistikda­ten wie z. B. Prozess-, Produkt- und Maschinendaten in Echtzeit analysiert werden. Das bedeutet also, dass die Di­gitalisierung die Auftragsabwicklungs- und Logistikprozesse signifikant ver­bessern wird. Plattformen für Logistik­daten und der entsprechende Datenaustausch erlauben die Steue­rung und Koordination der Supply Chain. Der Einsatz von KI erreicht in der Intralogistik zur Optimierung von Prozessen, Energieverbrauch und War­tung eine neue Dimension. Im Ver­gleich zu klassischen Optimierungsme­thoden können nun viel komplexere Zusammenhänge und Einflussfaktoren in Bezug gesetzt und optimale Ent­scheidungen getroffen werden.

Bei den digitalen Prozessen ist Cybersecurity eine grundlegen­de Notwendigkeit, oder?

Ja, Datensicherheit ist Grundvorausset­zung in der Intralogistik, hier gilt es, höchsten Standards zu entsprechen. Denn je stärker Prozesse, Maschinen und Produkte vernetzt sind, desto mehr Daten erzeugen sie. Ein orchestrierter Datenaustausch steigert die Prognose­fähigkeiten in der Logistik und ermög­licht autonome KI-basierte Entschei­dungen innerhalb der gesamten Wert­schöpfungskette, wovon alle Akteure profitieren.

Wie sieht die Zukunft des Arbei­tens aus?

Der Mensch rückt verstärkt ins Zentrum der neuen Arbeitswelt. Neue Technologi­en sollen den Menschen nicht ersetzen, sondern ihn entlasten, ihm neue, gesund­heitlich weniger belastende Tätigkeiten und qualitativ höherwertige Aufgaben zuweisen. In der Intralogistik der Zu­kunft plant und überwacht der Mensch die Prozesse, er schleppt keine Pakete mehr. Dies bedeutet aber auch teils geän­derte Beschäftigtenprofile, Organisati­onsveränderungen und Weiterbildungs­bedarf.

Im Porträt:
Seit dem 1. April 2022 verantwortet Dr.- Ing. Martin Böhmer als Vice President Global Technology das weltweite Inno­vations- und Technologiemanagement der SSI Schäfer Gruppe. Von 2010 bis 2022 war er beim Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik (IML) zuständig für das Management von Logistik-IT und das betriebliche Infor­mationsmanagement in logistischen Ökosystemen, zuletzt als Leiter der Abteilung „Informationslogistik und Assistenzsysteme“. Davor war Martin Böhmer bei einem großen, australi­schen Logistikdienstleister und einem IT-Consulting-Unternehmen in Bochum tätig. Sein Studium an der Technischen Universität Dortmund schloss er mit einem Diplom in Informatik und einem Diplom in Logistik ab. Im Anschluss erfolgte berufsbegleitend die Promoti­on an der Fakultät Maschinenbau der TU Dortmund.

www.ssi-schaefer.com

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Neuer Branchenreport von Addverb analysiert aktuelle Situation in der Intralogistik

Köln, 31. Mai, 2023 – Addverb, ein weltweit agierender Anbieter für Robotik- und Automatisierungslösungen, hat einen neuen europäischen Branchenreport veröffentlicht.

Die Studie („Unlock the True Potential of Your Warehouse“) untersucht die aktuelle Situation in der Intralogistik-Branche und zeigt wie Unternehmen mit automatisierten Lagerlösungen in Bestandsanlagen sicher in die Zukunft blicken können.

Der Report analysiert im Detail, inwieweit Modernisierungen (Brownfield-Projekte) dabei helfen dem Fachkräftemangel entgegenzuwirken und den steigenden Kundenerwartungen gerecht zu werden.

Addverb befragte im Rahmen der Studie Branchenexperten und Entscheider aus den Niederlanden, Deutschland sowie aus Großbritannien.

Der Grad der Automatisierung ist in allen drei untersuchten Regionen unterschiedlich. So berichten fast die Hälfte der deutschen Befragten (42 Prozent) von einem „sehr geringen“ Automatisierungsgrad im Lagerbereich ihres Unternehmens. In den Niederlanden (42 Prozent) und in Großbritannien (36 Prozent) gibt jeweils eine Mehrheit an, dass in ihren Unternehmen in diesem Bereich bereits eine Mischung aus manuellen und automatisierten Prozessen besteht.

Auf die Frage nach der Umsetzung einer vollständigen Automatisierung in den einzelnen Regionen gaben nur einige wenige Befragte (11 Prozent in Deutschland, 10 Prozent in den Niederlanden und sieben Prozent in Großbritannien) an, in bereits vollautomatisierten Lagerstrukturen zu arbeiten. Obwohl die Umstellung auf Automatisierung in allen untersuchten Ländern schon weit fortgeschritten ist, gibt es dennoch viele Möglichkeiten für einen weiteren Automatisierungsausbau im Intralogistik-Umfeld.

Intralogistik-Entscheider erkennen Notwendigkeit für Automatisierungsausbau

Der Startschuss für Brownfield-Projekte zur Lagerautomatisierung ist sowohl in Deutschland als auch in den Niederlanden gefallen, um mit flexiblen und nachhaltigen Automatisierungslösungen gut gerüstet in die Zukunft zu gehen.

Während in den Niederlanden 34 Prozent der befragten Entscheider in den nächsten drei Jahren weitere Automatisierungsmaßnahmen ergreifen wollen, planen in Deutschland mehr als ein Viertel der Befragten (26 Prozent) eine Erhöhung der Automatisierung ihrer Anlagen bereits in den nächsten 12 Monaten.

In den Niederlanden gaben zudem 40 Prozent der Befragten an, dass eines der dringendsten Probleme ihrer Branche auch steigende Kosten sind. Auch diese Bedenken veranlassen die Unternehmen, in Verbindung mit sich verändernden Anforderungen auf Kundenseite eine weitere Automatisierung in Betracht zu ziehen. Darüber hinaus ist auch die aktuelle Dynamik des Arbeitsmarkts für niederländische Führungskräfte in der Lager- und Logistikbranche ein wichtiges Thema: 36 Prozent geben den Mangel an qualifiziertem Personal als derzeit größte Herausforderung an und 40 Prozent glauben, dass die hohe Verfügbarkeit anderer Beschäftigungsmöglichkeiten im Arbeitsmarkt die Lagerhaltung für niederländische Arbeitnehmer unattraktiv macht. Auch für ein Viertel (24 Prozent) der deutschen Befragten stellt die Suche nach qualifiziertem Personal eine der aktuell wichtigsten Herausforderungen dar.

Vorteile der Brownfield-Automatisierung

„Moderne Lagerhäuser stehen vor zahlreichen Herausforderungen. Sowohl Fachkräftemangel als auch steigende Kosten und Unterbrechungen in der Lieferkette wirken sich direkt auf die Produktivität und das Endergebnis aus.

Im Gegensatz zu einer kompletten Neuentwicklung bietet die Automatisierung von Bestandsanlagen sehr flexible Lösungen, die nahtlos integrierbar sind: Teile der Lagereinrichtungen bleiben bestehen, während sich z.B. innerbetriebliche Materialflüsse durch autonome und mobile Robotik automatisieren lassen und dadurch flexibel skalierbar werden.

Für Unternehmen bedeutet das Arbeiten innerhalb bereits vorhandener Strukturen, dass sie eine weitergehende Automatisierung mit geringen oder sogar gar keinen Produktionsausfällen einführen können. Außerdem können sie durch die technologische Fortbildung ihrer Mitarbeiter die Attraktivität des Arbeitsplatzes erhöhen und auf lange Sicht so auch ihre Betriebskosten senken“, erklärt Pieter Feenstra, CEO von Addverb EMEA.

Bedenken gegenüber einer schnellen Automatisierungsumsetzung

Trotz der klaren Vorteile einer Modernisierung und Automatisierung des Lagers haben viele der Befragten aber Bedenken. So fürchtet ein Fünftel der niederländischen Entscheider (20 Prozent) eine Beeinträchtigung ihrer Betriebsabläufe. Auch unter den deutschen Unternehmen sind nur 18 Prozent vollends von der Investition in Automatisierung überzeugt. 44 Prozent sehen in ihr aber immerhin einen gewissen Nutzen. Gleichzeitig sieht fast jeder sechste Befragte (16 Prozent) die Rolle der Automation für Umweltschutz und Nachhaltigkeit als „äußert hoch“ an.

In allen drei untersuchten Regionen bezogen sich die von den Entscheidern geäußerten Bedenken dabei auf die Interaktion zwischen Menschen und Roboter. Da für die Bedienung der Systeme hochqualifizierte Fachkräfte erforderlich sind, könnte dies einen neuen Anreiz schaffen, Mitarbeiter zu gewinnen und zu halten. Zugleich müssen Mitarbeiter durch Schulungen aber auch kontinuierlich für die neuen Technologien aus- und weitergebildet werden.

„Unsere Studie hat gezeigt, dass wir gerade in Ländern wie Deutschland, Großbritannien und den Niederlanden in Fragen der Automatisierung insgesamt optimistisch in die Zukunft schauen können. Allerdings lassen sich auch gewisse Defizite beim Verständnis darüber erkennen, wie Automatisierungsprozesse verbessern und dazu beitragen kann, ein modernes Lager zukunftssicher zu machen“, so CEO Pieter Feenstra. „Der Faktor Mensch wird auch weiterhin eine entscheidende Rolle in der Intralogistik spielen. Deshalb konzentriert sich Addverb darauf, das einzigartige menschliche Know-how mit den Vorteilen der Automatisierung für eine optimale Produktivität und Sicherheit zu kombinieren. Wir stehen unseren Kunden im europäischen Markt bei diesen Veränderungsprozessen zur Seite und beraten sie, um eventuelle Wissenslücken zu schließen. Unser Ziel ist es, Unternehmen nachhaltig zu stärken und sie wettbewerbsfähig zu halten.“

Unternehmen erkennen den Mehrwert einer flexiblen Automatisierungslösung

Angesichts der von allen Befragten in den drei Regionen geäußerten Bedenken in Bezug auf Personalknappheit, Umsetzungskosten und sich verändernde Kundenanforderungen, empfiehlt es sich für Unternehmen, über den Einsatz von Automatisierung bestehender Anlagen nachzudenken. Dies könnte dazu beitragen, einige dieser Herausforderungen ohne hohe Anfangsinvestitionen oder Beeinträchtigungen des laufenden Betriebs lösen zu können.  Um den Lager- und Logistiksektor unter den aktuellen Wirtschaftskonjunkturbedingungen zukunftssicher zu machen, müssen Unternehmen künftig in der Lage sein, schnell auf Veränderungen zu reagieren – am besten gestützt durch skalierbare Lösungen. Eine Voraussetzung dafür ist das noch bessere Verstehen des erheblichen Mehrwerts einer flexiblen integrierten Automatisierung. Denn die Möglichkeiten einer flexiblen und skalierbaren Automatisierungslösung und der Mehrwert im Hinblick auf Wirtschaftlichkeit und ROI sind nicht immer für alle Beteiligten sofort ersichtlich. Sie müssen zunächst mit dem Kunden aufgenommen, gemeinsam erarbeitet und verständlich aufgezeigt werden.

Der vollständige Report mit allen Detailinformationen steht unter diesem Link zum Download bereit.

Was bedeutet Modernisierung durch Brownfield-Automation?

Brownfield-Automation ist der Prozess der Implementierung von Automatisierung in Anlagen, die bereits bestehen und in Betrieb sind. Solche Anlagen können sowohl mit statischen als auch mit flexiblen Lösungen modernisiert werden. Diese verbessern die Effizienz, Zuverlässigkeit, Genauigkeit, Sicherheit und die Fähigkeit proaktiv auf Marktschwankungen zu reagieren. Gleichzeitig senken sie die Betriebskosten und mindern die Auswirkungen von menschlichen Fehlern.

Zur Methodik der Studie

Die quantitative Studie wurde in den Monaten Januar und Februar 2023 durchgeführt. In drei Ländern (Deutschland, Großbritannien und den Niederlanden) wurden 300 Entscheidungsträger in Unternehmen mit über 500 Mitarbeitern aus den Branchen Einzelhandel/Großhandel (55 Prozent), Fertigung (33,33 Prozent)  sowie aus dem Versand/Vertrieb (11,66 Prozent) befragt, darunter sowohl Entscheider auf Fachebene (Supply-Chain-/Logistik-Manager) als auch auf Geschäftsführungsebene (Vice Presidents, Gründer und Chief Executive Officers).

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Über Addverb

Addverb Technologies ist ein globales Unternehmen für Robotik und Lagerautomatisierung mit Niederlassungen in den Niederlanden, Deutschland, den USA, Indien (Hauptsitz), Singapur, Australien, den Vereinigten Arabischen Emiraten und Malaysia. Das Unternehmen arbeitet mit einer Reihe von Unternehmen zusammen, von jungen Start-ups bis hin zu etablierten Fortune-500-Unternehmen, wie Reliance, Amazon, Johnson & Johnson, PepsiCo, DHL, Unilever, TATA, Coca-Cola und Colgate-Palmolive. Durch die Bereitstellung von Robotik- und Intralogistik-Automatisierungslösungen auf der Grundlage von Industrie 4.0-Technologien hilft es Unternehmen, ihre intralogistischen Herausforderungen in Bezug auf Lagernutzung, Produktivitätsprobleme, betriebliche Kosteneffizienz, Bestandsmanagement und Materialhandling zu bewältigen.

Weitere Informationen stehen auf der Addverb Webseite zur Verfügung .

Aufmacherfoto / Quelle: https://www.pexels.com/de-de/@tiger-lily/

Leipzig, den 08.03.2023 – Anfang Februar ist die in Kooperation mit der Appsfactory entwickelte interaktive Full Service Applikation nun als die erste digitale Lösung zur Wohnungs- und Eigentumsverwaltung in Österreich unter dem Dach der BUWOG Group GmbH (BUWOG), ein Tochterunternehmen der deutschen Vonovia SE, veröffentlicht worden. Die Veröffentlichung folgt auf den erfolgreichen Re-Launch der “Mein Vonovia” App, die im Dezember 2022 an die Mieter:innen des Immobilienkonzerns ausgerollt wurde.

Mietprozess vereinfachen

Ziel der Lösung ist, eine einheitliche digitale Basis für alle Unternehmen der Vonovia und ihrer vielfältigen Herausforderungen darzustellen. Das Appsfactory Design System gibt dabei Unternehmen wie der BUWOG die Möglichkeit, individuelle Stärken ihrer Markencharakteristika bzw. ihres Corporate Image (CI) auszuspielen. Gleichzeitig lassen sich für Mieter:innen, Kundendienstmitarbeitende und – neu bei der BUWOG: Eigentümer:innen – Featuresets zusammenstellen. So kann für jeden Anwendungszweck eine individuelle Lösung bereitgestellt werden, die sich harmonisch in die Angebotswelt der Unternehmen einfügt.

„Um unsere Vorreiterposition im Bereich Kundenservice noch weiter auszubauen, war die Entwicklung der App MEINE BUWOG als Teil unserer Digitalisierungsoffensive der nächste logische Schritt“, so Kevin Töpfer, Geschäftsführer der BUWOG Group GmbH. „Unsere Kund:innen erwarten eine Vielzahl unterschiedlicher Kanäle, um mit uns in Kontakt zu treten, sowie eine schnelle Lösung für ihr Anliegen. Mit der Kunden-App setzen wir einen neuen Meilenstein in punkto Serviceorientierung, denn sie sorgt für mehr Transparenz, Effizienz, einfache Self-Services und ganz neue praktische Möglichkeiten, proaktiv mit uns zu kommunizieren. Dabei haben wir uns bewusst für die Entwicklung einer App auf Basis eines White Label-Konzeptes entschieden und wir freuen uns, gemeinsam mit der Appsfactory ein digitales Produkt geschaffen zu haben, das eine skalierbare und effiziente Lösung für unsere Kund:innen – Mieter:innen und Eigentümer:innen – sowie unsere Mitarbeiter:innen bietet.“

“Unsere langjährige Partnerschaft mit Vonovia hatte zum Ziel, eine nachhaltige Plattform zu entwickeln, die komplexe Anforderungen für Mieter, Verwalter und Eigentümer erfüllen kann”, erklärt Lorena Arendt, Projektleiterin bei der Appsfactory. “Dabei nutzen wir den aktuellsten Tech-Stack, der es uns ermöglicht, neue Funktionen oder Gesetzesänderungen effektiv und schnell umzusetzen. Zudem konnten wir dadurch die Stabilität der App auf ein neues Level heben,” so Arendt weiter.

Technologische Basis für die Zukunft

Die Modularität der Software ermöglicht schnelle und einfache Anpassungen. Ein Key-Factor in Zeiten kurzfristiger, politischer Entscheidungen im Immobiliensektor. Auch die Entwicklung neuer Features wird durch die bereits gewonnenen Erfahrungswerte beschleunigt. Die Architektur basiert auf Swift UI und Kotlin Flow und liefert eine stabile technische Basis für mehrere hunderttausend Mieter:innen. Zusätzliche Funktionen und auch Fehlerbehebungen können durch den quasi-modularen Aufbau der App markenübergreifend eingepflegt werden. Bei der Vonovia hat die interaktive Full Service App den Mietprozess um bis zu 50 % beschleunigt. Mit dem White Label Ansatz können diese Effizienzsteigerungen nun problemlos mit einem Klick auf mehrere Brands übertragen/ausgeweitet werden. Ein wichtiger Schritt in die digitale Zukunft der Immobilienbranche.

Weitere Infos unter:
https://www.appsfactory.de/de/news/pressemitteilungen/digitale-transformation-der-immobilienbranche

Autoren: Gerrit Hoeborn, Daniel Spindler, Lukas Stratmann

Sixt, die Autovermietung, die immer wieder durch spontane und freche Werbung auffällt, hat sich im letzten Jahrzehnt zunehmend von einem reinen Mietanbieter zu einem globalen Mobi-litätsdienstleister entwickelt. Spätestens seit 2019 und dem Start der Mobilitätsplattform „Sixt One“ ist klar, dass Sixt auf ein Ökosystem für klimafreundliche Mobilität setzt (Sixt SE, 2022a). Ebendieser Mobilitätsplattform liegt die Sixt-App zugrunde. Über diese können nicht nur Mietwagen, sondern auch Shared-Fahrzeuge, Shared-Fahrräder, Elektroroller, Ladestati-onen und Dienstleistungen wie Taxifahrten oder Ride-Hailing gebucht werden(Sixt SE, 2022a). Viele dieser komplementären Angebote und Dienstleistungen liegen außerhalb der direkten Kontrolle von Sixt, da sie von verschiedenen Akteuren des Ökosystems bereitgestellt werden. Hierfür kooperiert Sixt auch mit vermeintlichen Wettbewerbern, etwa der Carsharing-Plattform FreeNow oder lokalen Taxiunternehmen.

Das Beispiel zeigt besonders deutlich, dass momentan ein echter Paradigmenwechsel in der strategischen Ausrichtung einiger Unternehmen stattfindet: vom darwinistischen „Survival of the fittest“ und der damit verbundenen unerbittlichen Konkurrenz der Wettbewerber um Res-sourcen und Marktanteile bzw. Kunden, hin zu Business Ecosystems. Diese sind typischerweise durch eine Beziehung der beteiligten Akteure gekennzeichnet, die sich als Koopetition, also einem Mix aus Wettbewerb (engl. „competition“) und Kooperation (engl. „cooperation“), beschreiben lässt.
Die wertvollsten und erfolgreichsten Unternehmen der Welt, wie Amazon, Alphabet oder Microsoft, agieren nicht mehr isoliert gegeneinander, sondern kooperieren in Business Eco-systems, um Kunden damit individualisierte Serviceangebote zu offerieren.

Was sind Business Ecosystems und Koopetition?
Der Begriff „Ökosystem“ wurde erstmals in den 1930er Jahren vom britischen Botaniker Tansley (1935) geprägt. Organismen können demzufolge in einem Ökosystem nicht isoliert betrachtet werden, da sie in fortlaufenden Wechselwirkungen mit ihrer Umwelt stehen. Sie konkurrieren und kooperieren miteinander, passen sich an ihre Umgebung an und entwickeln sich gemeinsam weiter (Tansley, 1935).
Der Begriff „Business Ecosystems“ wurde durch den US-amerikanischen Wirtschaftsprofes-sor James Moore (1993) geprägt, indem er das Konzept des natürlichen Ökosystems auf Unternehmen anwendete. Er zeigte auf, dass sich langfristig erfolgreiche und damit resiliente Unternehmen in Anlehnung an ein natürliches Ökosystem organisieren.

Heutzutage betrachten sich Unternehmen daher zunehmend nicht mehr als isolierte Einheit, sondern als Teil eines größeren Systems, das aus einer Vielzahl von Akteuren besteht – wie von Moore (1993) postuliert. Analog zu einem natürlichen Ökosystem arbeiten diese Unter-nehmen kooperativ und wettbewerbsorientiert zusammen. Mit ihrem Ökosystem wollen sie so das bestmögliche Angebot für ihre Kunden schaffen. Sixt hat erkannt, dass Mobilität nicht mehr getrennt betrachtet werden darf, sondern man die meisten Personen dann erreicht, wenn ein umfangreiches kundenorientiertes Angebot geliefert werden kann.

Business Ecosystems repräsentieren damit eine neue Form der Organisation von Unternehmen. Sie geht über Unternehmensgrenzen hinaus (De Meyer & Williamson, 2020). Unternehmen bieten sich ergänzende Produkte und Dienstleistungen an, die modular unterneh-mensübergreifend kombiniert werden, um gemeinsam individuelle Kundenwünsche erfüllen zu können.

Das Forschungsinstitut FIR an der RWTH Aachen prägte dazu eine Definition, nach der Unternehmen im Business Ecosystem autonom agieren, jedoch in voneinander abhängigen Be-ziehungen zueinander stehen, um die Erfüllung des Werteversprechens zu erreichen (Conrad et al., 2022). Koopetition zeichnet sich dadurch aus, dass Unternehmen auf der einen Seite kooperieren, auf der anderen Seite aber im Wettbewerb stehen. Das bedeutet: Jedes einzelne Unternehmen trägt zum Erfolg des Ökosystems bei, konkurriert gleichzeitig aber auch mit den anderen beispielsweise um Ressourcen und Kunden (Wieninger et al., 2019).

Sixt: Business Ecosystems und Koopetition in der Praxis
Anhand des bereits aufgezeigten Ökosystems von Sixt lässt sich Koopetition sehr gut verdeutlichen. Sixt bietet über die Mobilitätsplattform „Sixt One“ nicht nur Fahrzeuge aus der eigenen Flotte als Mietwagen oder im Carsharing an, sondern öffnet die Plattform auch für Partnerunternehmen. Diese können ihre Angebote und Dienstleistungen modular über die Plattform vermitteln und tragen damit zum Werteversprechen des Ökosystems bei. So können zum Beispiel Elektroroller von TIER, Shared-Fahrräder von nextbike – Europas größtem Bike Sharing Anbieter – oder Fahrten von lokalen Taxiunternehmen über die Sixt-App ge-bucht werden (Sixt SE, 2019, 2022b). Darüber hinaus erweiterte Sixt das Ökosystem durch eine Partnerschaft mit FreeNow, betrieben durch BMW und Daimler, den beiden größten Wettbewerbern im Bereich Carsharing (Handelsblatt, 2022). Die Unternehmen kooperieren, um die verfügbare Flotte an Carsharing Fahrzeugen in den Städten effizient zu erhöhen. So lässt sich ihr Werteversprechen der klimafreundlichen Mobilität gegenüber ihren Kunden bes-ser erreichen. Im Ökosystem darf jedes angeschlossene Unternehmen seine Preise und Stärke der Kooperation autonom festlegen, gemeinsam konkurriert man um denselben Kun-denkreis. Ziel ist es, mit dem erweiterten Angebot mehr Kunden als bisher anzusprechen, so dass am Ende eine Win-Win-Situation für alle Seiten entsteht.

Der Business Ecosystem-Ansatz erlaubt es Unternehmen zudem, externe Veränderungen schneller zu verstehen und darauf reagieren zu können (Hannan & Freeman, 1984; Teece, 2016). Somit stellen Business Ecosystems und die damit verbundene Koopetition der Unter-nehmen eine Basis für die Resilienz von Unternehmen dar. Am Sixt-Beispiel zeigt sich, dass durch die Integration weiterer Mobilitätsservices einfacher auf externe Schocks reagiert wer-den kann. Sollten etwa Events oder verkehrspolitische Maßnahmen das Autofahren innerorts unmöglich machen, kann schnell auf E-Bikes gewechselt werden. Andersherum ist bei Regenschauern ein direkter Umstieg vom Rad auf das Auto möglich. Diese Beispiele zeigen: Im Ökosystem stehen der Kunde und dessen Bedürfnisse im Mittelpunkt, die flexibel und schnell erfüllt werden.

Sind Business Ecosystems und Koopetition immer vorteilhaft?
Die klare Antwort: Nein! Wettbewerbern Zugang zu den eigenen Kunden zu geben, bedarf einer sauberen Strategie und einer vorgelagerten Analyse. Anderenfalls entstehen ungewollte Abhängigkeiten und weitere unerwünschte Nebeneffekte.
Im ersten Schritt ist daher zu analysieren, in welchem Ökosystem das eigene Unternehmen aktiv ist und welche Beziehungen es zu den weiteren beteiligten Unternehmen hat. Die ge-wonnenen Erkenntnisse dienen dazu, die Strategie anzupassen und durch entsprechende Maßnahmen die eigene Position im Ökosystem zu festigen oder zu verändern.

Wieninger et al. (2019) entwickelten ein leicht verständliches visualisiertes Modell zur strategischen Analyse der Abhängigkeiten von Business Ecosystems. In dieser Analyse steht im Mittelpunkt, welche Unternehmen, welche Beiträge zum Erreichen des Werteversprechens des Ökosystems erfüllen (Wieninger et al., 2019). Dafür wird nicht nur das Level an Kooperation und Wettbewerb zwischen den Unternehmen bewertet, der sogenannte Koopetitionsindex, sondern auch, inwiefern das Unternehmen ersetzbar bzw. wie erfolgskritisch für das Ökosys-tem ist (Wieninger et al., 2019). Die Austauschbarkeit eines Unternehmens zeigt, welche Verhandlungsmacht aber auch welche Abhängigkeit das Unternehmen gegenüber dem zentralen Akteur – dem Orchestrator – im Ökosystem hat. Je unverzichtbarer ein Unternehmen ist, desto größer ist seine Verhandlungsmacht und somit die Fähigkeit, höhere Profite zu realisieren. (Wieninger et al., 2019).
Zur Verdeutlichung zeigt die folgende Grafik einen exemplarischen Ausschnitt des Mobilitätsökosystems von Sixt und der darin verbundenen Akteure.

[Abbildung 1: Ringmodell zur Visualisierung des Business Ecosystems und der Koopetition der Akteure am Beispiel der „Sixt-One“-Plattform, i. A. a. Wieninger et al., 2019]

Die von Sixt ausgeführten Funktionen im Ökosystem sind innerhalb der „Zone des Werteversprechens“ abgebildet. Zu den Orchestrationsaufgaben gehören unter anderem die Bereitstel-lung der technologischen Infrastruktur für die Sixt One App sowie die Integration von weiteren Akteuren über Schnittstellen. Außerdem schafft Sixt Anreize zur Teilhabe im Ökosystem, schließt Kooperationen mit wichtigen Akteuren und verwaltet die eigene Mietwagen- bzw. Carsharing-Flotte. Die Beiträge der weiteren Beteiligten werden im Spannungsfeld der Koopetition eingeordnet. Während Tätigkeiten, die ausschließlich durch Kooperation gekennzeichnet sind, dem nächsten inneren Ring zugeordnet sind, werden reine Wettbewerber bzw. konkur-rierende Ökosysteme dem äußersten Ring zugeordnet (Wieninger et al., 2019). Dazwischen liegen die Tätigkeiten, die sich aus einem Mix von Kooperation und Wettbewerb zusammensetzen.
Reine Wettbewerber im Fall von Sixt sind etwa der Mobilitätsdienstleister Uber oder andere Mietwagenunternehmen wie Hertz bzw. Avis. Einen höheren Koopetitionsindex und damit einen Mix aus Kooperation und Wettbewerb weisen z. B. die integrierte Carsharing-Flotte von FreeNow (Nr. 5), Ride-Hailing Angebote von Lyft (Nr. 6) und Anbieter der „letzten Meile“ auf, etwa nextbike oder TIER (Nr.7). Die Größe der Kreise verdeutlicht die Ersetzbarkeit einer Funktion, d. h. je größer der Kreis, desto schwerer ist die damit verbundene Tätigkeit zu ersetzen.
Strategien für den langfristigen Unternehmenserfolg resilienter Unternehmen im Business Ecosystem

Um die Resilienz zu steigern müssen die Orchestratoren analysieren, in welchem Ökosystem sie aktiv sind und welche Beziehungen sie zu den beteiligten Unternehmen haben. Damit schaffen sie die Grundlage, um die richtigen Konsequenzen ziehen, ihre Strategie anpassen und durch eine entsprechende Positionierung ihre Abhängigkeit von anderen Akteuren im Ökosystem reduzieren.
Kritisch sind vor allem Beziehungen des eigenen Unternehmens zu anderen Akteuren, die ein geringes Level an Koopetition aufweisen und zu denen gleichzeitig eine hohe Abhängigkeit zu besteht, da ihre Funktionen im Ökosystem schwer ersetzbar sind (siehe Abb. 2). „Sixt One“ begibt sich durch die Integration der Carsharing-Flotte von FreeNow in die Abhängigkeit zu einem Anbieter mit einer starken Markposition bei im Free-Floating-Carsharing. Ein Ersatz von FreeNow durch einen alternativen Anbieter ist schwierig. Weiterhin ist die Flotte wichtig für das Wertangebot von Sixt One. Es bedarf also einer Strategie, um die beschriebene erfolgskritische Abhängigkeit zu reduzieren.

[Abbildung 2: Resilienz-Matrix und Ableitung von Resilienz-Strategien für Business Ecosystems, i. A. a. Wieninger et al., 2019]

Die folgenden zwei Strategien unterstützen das eigene Unternehmen dabei, sich aus einer abhängigen Position herauszubewegen und somit die Resilienz sowie den damit verbundenen langfristigen Erfolg zu erhöhen:

1. Kooperationsstrategien: Um das Risiko der Abhängigkeit von schwer ersetzbaren Unternehmen zu reduzieren, sollten langfristige Kooperationen mit diesen Unterneh-men angestrebt werden. Hierfür eigenen sich vor allem Joint Ventures oder strategi-sche Allianzen.

2. Kompetenzstrategien: Für Unternehmen, mit denen keine Kooperation realisierbar ist, sollten Maßnahmen ergriffen werden, diese Unternehmen einfacher zu subsituie-ren. Als Beispiele seien hier Investitionen in Technologiestandards oder in Start-Ups genannt, die als Konkurrenten agieren.

Im Fall von FreeNow wäre die Kooperationsstrategie ein erster sinnvoller Schritt für „Sixt O-ne“, um die Resilienz des Business Ecosystems zu erhöhen. So könnte die Kooperation zwi-schen Sixt und FreeNow z. B. durch eine strategische Allianz im Sinne einer langfristig stei-genden Gewinnbeteiligung gefestigt werden.

Die Quintessenz: In Business Ecosystems denken? Unbedingt. Koopetition zulassen? Ja, aber nur mit einer klaren Strategie. Führen Business Ecoystems zu höherer Resilienz von Unternehmen? Durch resilientere Werteversprechen, ja. Aber auch hier gilt Nur ein gesundes Business Ecosystem trägt zur langfristigen Resilienz von Unternehmen bei. Ein Weg, um Ab-hängigkeiten zu erkennen und langfristig gesunde Business Ecosystem zu fördern, ist die strategische Business-Ecosystem-Analyse, die hier am Beispiel von „Sixt One“ vorgestellt wurde und beim Aufbau von Ökosystemen von zentraler Bedeutung für Unternehmen sein kann.
Nähere Informationen zum Aufbau von Business Ökosystemen bietet das FIR an der RWTH Aachen Interessierten auf seiner Website unter: https://www.fir.rwth-aachen.de/forschung/business-transformation/ecosystem-design/ und mit dem kostenfrei verfügbaren Whitepaper „Seizing the Potentials of Ecosystems“.

Die Autoren:

Gerrit Hoeborn, M. Sc. M.Sc.
Bereichsleiter Business Transformation
Tel.: +49 241 47705-302
E-Mail: Gerrit.Hoeborn@fir.rwth-aachen.de
Gerrit Hoeborn studierte Betriebswirtschaftslehre und Maschinenbau an der RWTH Aachen und der Tshinghua Universität. Er ist Leiter des Bereichs Business Transformation am Forschungsinstitut für Rationalisierung (FIR) an der RWTH Aachen. Seine Forschungsthemen fokussieren sich auf Business Ecosystems und digitale Geschäftsmodelle. Durch zahlreiche Beratungsprojekte in verschiedenen Industrien besitzt Gerrit Hoeborn umfangreiche Kennt-nisse im Bereich Ecosystem Design. In seinen Projekten untersucht er multilaterale Bezie-hungen zwischen Ecosystem-Akteuren, die damit verbundenen Transaktionen und inwieweit eine digitale Infrastruktur informationsbasierte Wertschöpfung ermöglicht.

Lukas Stratmann, M. Sc.
Fachgruppenleiter Ecosystem Design im Bereich Business Transformation
Tel.: +49 241 47705-317
E-Mail: Lukas.Stratmann@fir.rwth-aachen.de
Lukas Stratmann hat an der RWTH Aachen Wirtschaftsingenieurwesen mit Fachrichtung Maschinenbau studiert. Nach einer Station im Ausland begann er am FIR als Projektmanager und Doktorand für digitale und nachhaltige Transformationen. Dort leitet Lukas Stratmann innerhalb des Bereichs Business Transformation die Fachgruppe Ecosystem Design. Er un-terstützt Unternehmen dabei, Nachhaltigkeitsstrategien zu entwickeln und die Möglichkeiten der Industrie 4.0 zu nutzen, um im wirtschaftlichen Umfeld ökonomische, ökologische und soziale Nachhaltigkeitsziele zu erreichen.

Daniel Spindler, M. Sc.
Projektmanager Ecosystem Design im Bereich Business Transformation
Tel.: +49 241 47705-305
E-Mail: Daniel.Spindler@fir.rwth-aachen.de
Daniel Spindler hat an der Università Bocconi in Mailand International Management mit Fokus auf FinTech und Digitale Transformation studiert. Nach seinem Studium und einiger prakti-scher Erfahrung in der Unternehmensstrategie begann er am FIR an der RWTH Aachen als Projektmanager und Doktorand im Bereich Business Transformation. Innerhalb der Fach-gruppe Ecosystem Design bearbeitet Daniel Spindler vielfältige Industrie- und Forschungspro-jekte mit Fokus auf Nachhaltigkeit, Digitale Transformation und Finance.

Literatur

Conrad, R., Hoeborn, G., Neudert, P., & Betz, C. (2022). Seizing the Potentials of Ecosys-tems.
De Meyer, A. C. L., & Williamson, P. J. (2020). Ecosystem edge: Sustaining competitiveness in the face of disruption.
Handelsblatt. (2022). Free Now vermittelt künftig auch Mietwagen von Sixt. https://www.handelsblatt.com/unternehmen/handel-konsumgueter/carsharing-free-now-vermittelt-kuenftig-auch-mietwagen-von-sixt-/28183028.html
Hannan, M. T., & Freeman, J. (1984). Structural Inertia and Organizational Change. American Sociological Review(2), 149–164.
Moore, J. F. (1993). Predators and prey: a new ecology of competition. Harvard Business Review, 71(3), 75–86.
Sixt SE. (2019). Sixt baut integrierte Mobilitätsplattform ONE weiter aus: In Kooperation mit TIER sind in Kürze auch E-Scooter über die Sixt App buchbar. https://about.sixt.com/sixt-baut-integrierte-mobilitaetsplattform-one-weiter-aus-in-kooperation-mit-tier-sind-in-kuerze-auch-e-scooter-ueber-die-sixt-app-buchbar/
Sixt SE. (2022a). Ganzheitlich nachhaltig – Sixt beschließt weitreichendes Programm für mehr Klimaschutz. https://about.sixt.com/ganzheitlich-nachhaltig-sixt-beschliesst-weitreichendes-programm-fuer-mehr-klimaschutz/
Sixt SE. (2022b). Sixt baut Mobilitätsplattform ONE weiter aus und integriert Europas größten Bike Sharing Anbieter nextbike in die Sixt App. https://about.sixt.com/sixt-baut-mobilitaetsplattform-one-weiter-aus-und-integriert-europas-groessten-bike-sharing-anbieter-nextbike-in-die-sixt-app/
Tansley, A. G. (1935). The use and abuse of vegetational concepts and terms. Ecology – Ecological Society of America, 16(3), 284–307.
Teece, D. J. (2016). The Palgrave Encyclopedia Of Strategic Management. Business Eco-systems. Palgrave Macmillan.
Wieninger, S., Gotzen, R., Gudergan, G., & Wenning, K. M. (2019). The strategic analysis of business ecosystems: New conception and practical application of a research ap-proach. In 2019 IEEE International Conference on Engineering, Technology and Inno-vation (ICE/ITMC) (pp. 1–8). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICE.2019.8792657

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Die explosionsartige Zunahme an vernetzten Geräten wird den Bedarf an Edge-Computing-Lösungen noch weiter erhöhen. Bei der Abwägung der Vorteile und Risiken der dezentralen Datenverarbeitung sind viele Unternehmen allerdings verunsichert. Dabei lassen sich beide Punkte problemlos unter einen Hut bringen, wie die Checkliste von Lucy Kerner, Director Security Global Strategy and Evangelism bei Red Hat, zeigt.

Beim Edge Computing findet die Verarbeitung der Daten in der Nähe der Datenquelle statt, sodass Übertragungs- und Antwortzeiten minimiert werden und eine Kommunikation nahezu in Echtzeit möglich ist. Gleichzeitig verringert sich die Netzbelastung, da nur bestimmte Daten an das zentrale Rechenzentrum übertragen werden. Edge Computing ist aber auch mit einigen Herausforderungen verbunden: Durch die hohe Anzahl an Geräten unterschiedlicher Hersteller und die verteilte Struktur erhöht sich die Komplexität der Architektur, wodurch Wartung, Administration und Betrieb der lokalen Umgebung deutlich aufwendiger werden können. Zudem müssen mehr Geräte und Standorte hinsichtlich IT-Sicherheit und Datenschutz überwacht werden. 

Wie können Unternehmen diese Risiken des Edge Computing mit den unbestreitbaren Vorteilen in Einklang bringen?

• Sicherheit muss Teil einer ganzheitlichen Edge-Strategie sein: Dezentrale Architekturen bieten Angreifern mehr und auch neue Chancen, die IT-Security zu unterwandern. Daher gewinnen Themen wie Netzsicherheit, Zugriff auf die Geräte und deren Produktsicherheit an Bedeutung. Gerade beim Edge Computing können häufige Fehler wie die Inbetriebnahme von Systemen mit einem Standardpasswort, eine fehlende Multi-Faktor-Authentifizierung oder nicht gepatchte Devices schlimme Folgen haben. Unternehmen sollten deshalb Sicherheit von Anfang an als Teil einer ganzheitlichen Edge-Computing-Strategie betrachten. Die Geräte und Verbindungen am Netzwerkrand müssen genauso gut geschützt werden wie das zentrale Rechenzentrum und denselben strengen Richtlinien und Maßnahmen unterliegen. 
• Konsistenz ist der Schlüssel: Eine fehlende Standardisierung bremst den Edge-Computing-Ansatz aus. Ein klassisches Beispiel sind traditionelle SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition)-Systeme, wie sie an unzähligen Industrie-Anlagen im Einsatz sind. Jede Maschine kann einen anderen Software-Stand haben, zudem kommunizieren die Systeme – vor allem aus Sicherheitsgründen – nicht mit anderen Komponenten einer Netzwerktopologie. In der Regel werden Edge-Geräte für eine ganz bestimmte Aufgabe entwickelt und stammen daher oft von den unterschiedlichsten Anbietern. Das erschwert nicht nur die Verwaltung, sondern auch den Schutz gegen Cyberangriffe. Lösungen mit standardisierten Schnittstellen, Protokollen und Prozessen machen alles einfacher. 
• Hybrid Cloud wird zur Basis: Edge Computing setzt eine gemeinsame Plattform voraus, über die der Stack als Erweiterung der Kerninfrastruktur aufgesetzt und verwaltet werden kann. Das schließt unter anderem auch Security-Aspekte wie Betriebssystemsicherheit, Identity- und Access-Management, Schwachstellenmanagement und Datenverschlüsselung ein. Eine offene Hybrid Cloud bietet eine solche einheitliche Anwendungs- und Betriebserfahrung – und zwar durch eine gemeinsame, durchgängige, horizontale Plattform über die gesamte Architektur hinweg, unabhängig davon, wo Workloads verarbeitet und gespeichert werden. Gleichzeitig werden alle Anforderungen im Hinblick auf Vorschriften, Resilienz und Kosten erfüllt. 
• SASE erlaubt Kontrolle: Traditionelle Netzwerkarchitekturen stoßen im Zeitalter von Edge Computing an ihre Grenzen. Die Antwort darauf sind ausgereifte SASE (Secure Access Service Edge)-Lösungen, wie sie MSSPs (Managed Security Service Provider) im Angebot haben. Das SASE-Modell vereint umfassende SD-WAN (Software-Defined Wide Area Netzwerk)- und Netzwerksicherheitsfunktionen in einer Cloud-basierten Lösung, mit der Networking und Cybersicherheit zentral verwaltet werden. Im Kern geht es darum, dass die Sicherheitsfunktionen bereits am Netzwerkrand greifen und in großem Umfang umgesetzt werden.

Innovationen entwickeln sich durch den Austausch von Ideen. Gerade Edge Computing erfordert eine branchenweite Zusammenarbeit, um eine breite Vielfalt an Use Cases unterstützen zu können. Unternehmen brauchen interoperable, konsistente Lösungen, die den Aspekt Sicherheit von Grund auf berücksichtigen. Dann müssen sie auch keine Angst vor Fragmentierung, Vendor Lock-in oder Sicherheitsrisiken haben. Und genau hier wird Open Source interessant: Open Source und sein Partnernetzwerk helfen Unternehmen, das Beste aus Edge Computing herauszuholen.

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Immer mehr Städte verfolgen Smart-City-Strategien. Mit neuen Technologien wie dem Internet der Dinge (IoT), Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (ML) sollen gesellschaftliche und ökologische Herausforderungen schnell erkannt und behoben werden. Zielsetzungen sind Serviceoptimierungen für die Bürgerinnen und Bürger, Effizienzverbesserungen und Kosteneinsparungen. Beispiele für Smart-City-Initiativen sind das Verkehrsmanagement mit einer Vernetzung von ÖPNV und Individualverkehr, das Parkraummanagement, die Steuerung der Energieversorgung, das Katastrophenmanagement oder als einfache Anwendung die Optimierung der Straßenbeleuchtung.

Die Umsetzung solcher Konzepte war bis dato aus technologischen Gründen nur bedingt möglich. So weisen die genutzten 4G-Netze Limitierungen hinsichtlich Netzwerkgeschwindigkeiten und Echtzeit-Kommunikationsmöglichkeiten auf. Aufgrund der Latenzzeiten können deshalb kaum zeitkritische Reaktionen ausgelöst werden, etwa das automatische Öffnen der Belüftungssysteme in Parkhäusern bei gefährlichen Kohlenmonoxidwerten.

Der neue Standard 5G wird dank höherer Datenraten und extrem niedriger Latenzzeiten Smart-City-Szenarien optimal unterstützen und eine neue Generation von Services ermöglichen. Prinzipiell ist 5G für eine breite Palette unterschiedlicher Anwendungsfälle nutzbar. Dazu gehören Applikationen mit hohen Datenübertragungsraten oder mit zeitkritischen und sicherheitsrelevanten Daten. Darüber hinaus können mit 5G auch Use Cases umgesetzt werden, die die Unterstützung vieler Geräte und kleiner Datenmengen bei niedrigen Kosten und geringem Energieverbrauch erfordern – auch unter schwierigen Empfangsbedingungen. Und genau dieser Punkt ist für die Etablierung von Smart-City-Modellen auf Basis optimierter IoT-Anwendungen von größter Bedeutung.

Die 5G-Einführung allein wird aber nicht zwangsläufig zu einer höheren Effizienz von IoT-Services beitragen und die Umsetzung von Smart-City-Modellen vorantreiben. Entscheidend ist vor allem die Kombination von 5G- und Edge-Implementierungen. Nur wenn die Datenverarbeitung und Rechenleistung näher an den „Endpunkt“ gebracht werden, können die Vorteile von 5G vollständig genutzt werden. Ein solcher Endpunkt kann ein Sensor oder ein Connected Car sein.

Edge Computing beschreibt den Ansatz, die Datenverarbeitung an dem Ort durchzuführen, an dem die Daten auch generiert werden – also dezentral am Rand (Edge) des Netzwerks, zum Beispiel auf den Sensoren oder Gateways am Straßenrand. Die Daten werden dabei vor der Übertragung in Mini-Rechenzentren vor Ort konsolidiert und analysiert. Nur wirklich relevante Daten oder aggregierte Zwischenergebnisse werden anschließend zur zentralen Weiterverarbeitung versendet. Somit entfallen Herausforderungen bei den Netzwerkverbindungen hinsichtlich Bandbreite oder Latenz. Durch die Reduzierung von Übertragungsverzögerungen werden auch Serviceausfälle vermieden. Die übertragenen Daten können dann in lokalen Rechenzentren und verschiedenen Cloud-Umgebungen zentralisiert und unter Einsatz von KI- oder ML-Technologien für die Gewinnung datengesteuerter Erkenntnisse verwendet werden.

Die Edge-Computing-Nutzung wird derzeit vor allem im Telekommunikationsbereich im 5G-Kontext massiv vorangetrieben. Service-Anbieter modernisieren ihre Netzwerke, indem sie Funktionen im Netzwerk in Software implementieren und von der darunter liegenden Plattform entkoppeln. Linux Container und Kubernetes kommen hier als Technologien zum Einsatz. Eine durchgehende Standardisierung und Automatisierung ist notwendig, um die erwünschten Effekte zu erzielen. Man erhofft sich dadurch unter anderem mehr Flexibilität und Skalierbarkeit, schnellere Vermarktung sowie geringere Kosten. Ein Beispiel ist die Open-RAN (Open Radio Access Network)-Initiative. Und auch der Automotive-Sektor setzt verstärkt auf Edge Computing, also auf die Bereitstellung von Rechenressourcen entfernt von zentralen Rechenzentren – etwa direkt in einem Fahrzeug.

Edge Computing ist somit ein wesentlicher Aspekt für die Umsetzung von Smart-City-Strategien. Wenn Städte zunehmend vernetzt und digitalisiert werden, ändern sich allerdings auch die generellen Anforderungen an die IT. Sie muss Agilität und Flexibilität, Schnelligkeit oder Skalierbarkeit bieten. Hier kommen Hybrid-Cloud- oder Multi-Cloud-IT-Infrastrukturen ins Spiel, die die Bereitstellung von Anwendungen in kurzen Entwicklungszyklen in einer dynamisch skalierbaren Umgebung ermöglichen. Eine offene Hybrid-Cloud-Plattform unterstützt auch umfassende Edge-Implementierungen. Das heißt, sie kann als gemeinsame horizontale Plattform fungieren, die – vom Core bis zum Edge – eine einheitliche Entwicklungs- und Betriebserfahrung bietet​. Zudem ist eine hohe Portabilität von Applikationen gewährleistet. Häufig werden schließlich Fachapplikationen zentral entwickelt, die dann in den verschiedenen Cloud-Umgebungen bis hin zu den Edge-Komponenten ausgerollt werden müssen.

Bei der Entscheidung für eine Hybrid-Cloud-Plattform sollte eine Kommune besonders darauf achten, dass sie eine einheitliche und Cloud-native Anwendungsentwicklung auf einer beliebigen Infrastruktur unterstützt, das heißt, sowohl einen hybriden Multi-Cloud-Mix als auch On-Premises-Implementierungen. Der Vorteil einer Standard-Plattform ist, dass sie zu keinem Vendor-Lock-in in Bezug auf Cloud-Provider führt. Dieser Punkt betrifft gerade die öffentliche Hand, da hier die Economies of Scale oder die Kosteneffizienz wichtige Faktoren bei Investitionsentscheidungen sind. Einen solchen „Standardisierungslayer“ bietet Red Hat mit der Enterprise-Kubernetes-Plattform Red Hat OpenShift. Sie enthält die erforderlichen Funktionalitäten und Services, um eine Container-Management-Plattform für vielfältige, geschäftskritische Anwendungen auf verschiedensten Infrastrukturen zertifiziert zu betreiben. Dazu gehören neben den rudimentären Services der Hyperscaler oder Plattformanbieter unter anderem Aspekte wie das Management einheitlicher Sicherheitsstandards, das übergreifende Monitoring der Komponenten, das Management von Clustern und die Fehlertoleranz der Systeme sowie Service Level Agreements (SLAs).

Prinzipiell hängt die erfolgreiche Einführung von Smart-City-Konzepten in hohem Maße vom IoT und von der strategischen Nutzung von Daten ab. Die Vernetzung und Digitalisierung erfordern dabei den Einsatz einer Vielzahl von Lösungen, Plattformen und Technologien. Dazu gehören Gerätesensoren, IoT-Edge-Gateways, agile Backend-Systeme und vor allem eine offene Hybrid-Cloud-Architektur, die es erlaubt, mit einer Vielzahl von Partnern aus einem zertifizierten Ökosystem zusammenzuarbeiten.

* Jens Kühner ist Senior Sales Manager Telco EMEA bei Red Hat

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Herr Carter, welches Potenzial steckt für Ihr Haus in der IoT-Plattform und welchen Stellenwert nimmt das Thema im Konzern ein?
Die COVID-19-Pandemie hat Unternehmen weltweit vor Herausforderungen gestellt. Vor allem wurde die Notwendigkeit, die digitale Transformation weiter zu beschleunigen, um effizienter zu arbeiten – sei es in Hinblick auf Lieferkette, Logistik, Produktion oder anderswo – noch deutlicher. Wir bei Lexmark nutzen bereits seit vielen Jahren eine IoT-Plattform für unsere Managed Print Services. Die Entwicklungen der vergangenen Monate hat uns darin bestärkt, unsere eigene, lang erprobte IoT-Lösung auf den Markt zu bringen, damit unsere Kunden künftig von denselben Vorteilen profitieren können wie wir selbst. Der Launch unserer Lexmark Optra IoT-Plattform war ein logischer nächster Schritt – eine Erweiterung unseres Portfolios auf eine natürliche Art und Weise. Für uns ist dies ein Meilenstein in unserer 30-jährigen Geschichte, der Lexmark nachhaltig prägen wird. Weltweit suchen Unternehmen gerade nach Möglichkeiten, die Vorteile des IoT zu nutzen, um ihr Geschäft digital zu transformieren. Unsere Plattform ist zwar neu auf dem Markt, aber sie basiert auf unseren langjährigen Erfahrungen in diesem technologischen Feld. Wir nutzen genau diese Lösung für uns und unsere Kunden bereits seit vielen Jahren und erzielen messbare Vorteile. Mit der Plattform können wir unsere Kunden dabei unterstützen, den Wert des IoT für sich zu erschließen, ihre digitale Transformation zu beschleunigen und bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen. Durch unser Know-how als Hersteller vernetzter Geräte sowie durch unsere Expertise in den Bereichen Cloud, Konnektivität und Managed Services verstehen wir unser neues IoT-Angebot als Erweiterung unseres Portfolios, Druck und Imaging bilden aber weiterhin unser Kerngeschäft.

Wir sind am Beginn des „datengetriebenen Zeitalters“. Was bedeutet das für Sie und die Plattfom? Wie kam es überhaupt zu diesem Angebot?
Die Unternehmensberatung McKinsey schätzt, dass 84 Prozent der Unternehmen, die an IoT-Lösungen arbeiten, immer noch im „Pilotmodus“ feststecken. Das macht deutlich, welche große Herausforderung es sein kann, aus den teilweise enormen Datenmengen, die bisher in Silos über Geschäftsanwendungen hinweg existieren, verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Hürden im Umgang mit großen Datenmengen kennen wir genau wie andere Hersteller vernetzter Produkte aus erster Hand. Wir arbeiten seit vielen Jahren an der Perfektionierung unserer Optra IoT-Plattform, um eine optimale Schnittstelle zwischen zentralen Geschäftssystemen zu schaffen. Das Ergebnis ist ein flexibles, skalierbares Modell, mit dem sich große Datenmengen erfassen und analysieren lassen und das als eigenständige Lösung oder in Kombination mit bestehenden Systemen eingesetzt werden kann. Im Zusammenspiel mit unseren Managed Services hat sich diese Technologie bewährt: Heute können wir z.B. 70 Prozent der Serviceprobleme bereits im Fernzugriff lösen. Durch eine optimierte Auslastung unserer Hardware konnten wir zudem die Rentabilität unserer Druckerumgebungen um 25 Prozent und ihre Effizienz um 30 Prozent steigern. Das sind überzeugende Ergebnisse. Ein weiterer Vorteil: Unsere Lexmark Optra IoT-Plattform ist als bewährte Lösung sofort einsatzbereit. Wir selbst nutzen Sie bereits zur Vernetzung von mehr als einer Million Drucker und Geräte an über 200.000 Standorten auf der ganzen Welt.

An wen wenden Sie sich mit der nun neu aufgebauten Plattform und wie helfen Sie Ihren Kunden bei der Umsetzung eigener IoT-Vorhaben?
Unsere Zielkunden sind Hersteller vernetzter Geräte, die ähnlich wie Lexmark aufgestellt sind. Darüber hinaus gibt es noch einige weitere Kriterien hinsichtlich der Größe, des Jahresumsatzes und der Art der Konnektivität der Geräte. Mit der Plattform lässt sich mit jeder Art von IoT-Gerät vergleichbare Ergebnisse erzielen wie die, die wir mit unseren IoT-Druckern erreicht haben: Kosteneinsparungen, Effizienz und eine höhere Kundenzufriedenheit. Die Optra IoT-Plattform versetzt Unternehmen in die Lage, neue Wege zur Optimierung ihres Geschäfts zu entdecken.
Die Vorteile unserer vollständigen und intuitiven Lösung liegen auf der Hand: Die Plattform setzt führende Technologien ein, mit der Hersteller Daten aus vernetzten Geräten, die bisher nicht genutzt werden konnten, mit Daten aus ihren zentralen Geschäftssystemen vernetzen und so operationalisieren können. Eine Suite an Möglichkeiten, von Algorithmen über Modelle für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz bis hin zu Reporting-Dashboards und Geschäftsprozessvorlagen ermöglichen neue Erkenntnisse und Effizienzsteigerungen. Sie beschleunigen auch die Implementierung, um schnell geschäftlichen Nutzen zu realisieren. Zusätzlich unterstützt ein Experten-Team unsere Kunden, damit diese den vollen Mehrwert ihrer Investition ausschöpfen und maximal von der IoT-Technologie profitieren können.

Wie können vor allem kleinere Unternehmen davon profitieren?
Das Internet der Dinge ist tatsächlich ein kostspieliges Unterfangen und als solches – offen gesagt – für die meisten kleineren Unternehmen branchenübergreifend vermutlich einfach unerschwinglich. Viele KMU können es sich kosten- und ressourcentechnisch nicht leisten, über Jahre hinweg eine komplette IoT-Lösung aufzubauen. Die Optra-Plattform ermöglicht allerdings auch kleinen Unternehmen den Weg ins IoT und sorgt damit gewissermaßen für eine Chancengleichheit. Wir bieten KMU die für ihren IoT-Erfolg notwendigen technischen Schulungen und Beratungen an. Unsere Kunden profitieren von einer echten All-in-One-Lösung, für die wir unser umfassendes Know-how mit wettbewerbsfähigen Preise und maßgeschneiderte Optionen kombiniert haben.

Welche Unterstützung für die Konzepte des IoT und des IIoT erwarten Sie von einer neuen Bundesregierung?
Die künftige Bundesregierung hat sich die digitale Transformation als einen Kernbereich auf die Fahnen geschrieben. Deshalb sind wir zuversichtlich, dass der Themenkomplex in den kommenden Jahren einen deutlichen Schub erfahren wird. Wir hoffen und bauen auf ein Klima, das Innovationen fördert – insbesondere in Bezug auf neue Technologien wie IoT, KI oder Cloud. Auch sind wir dahingehend positiv gestimmt, dass die künftige Regierung Unternehmen unterstützt wird, die in diese Technologien investieren. Letzteres dürfte sich wiederum positiv auf die Digitalisierungsinitiativen der KMU auswirken. Das Timing der Einführung unserer Optra-Lösung in den deutschen Markt, einen unserer Schlüsselmärkte, könnte also im Grunde nicht besser sein.

Weitere Informationen unter:
https://www.lexmark.com/de_de.html