Was ist unter Digitalisierung überhaupt zu verstehen? Was kann sie bewirken und wie kann man sie angehen? Asset-as-a-Service zum Beispiel wäre bereits eine konkrete Ausgestaltung des Begriffes. Denn Digitalisierung zum Selbstzweck funktioniert nicht. Ziel der digitalen Transformation muss es immer sein, die eigene Organisation und das Portfolio zu überdenken bzw. neu zu erfinden. Die eigenen Grenzen müssen ausgedehnt, die Komfortzone muss verlassen werden, um neue Produkte und Dienstleistungen wie eben Asset- as-a-Service anbieten zu können.
Bei vielen mittelständischen Anlagen- und Maschinenbauern werden Wartungsaufträge bislang traditionell täglich auf Papier ausgedruckt und der technischen Fachkraft in die Hand gedrückt. Diese läuft damit durch das Werk, trägt die Wartungsergebnisse ein und kommt mit einem Stapel Papier zurück. Der ganze Vorgang findet abgeschlossen in der physischen Welt statt und wird im digitalen Backend nicht reflektiert.
Natürlich kann der Maschinenbauer solche Prozesse mittels Einsatz von Handhelds digitalisieren – dies ist auch vielerorts bereits gang und gäbe. Die entscheidende Frage dahinter muss aber zugleich lauten: Was ist das damit verfolgte übergeordnete Ziel? Welcher Geschäftswert für das eigene Unternehmen und die Kunden lässt sich darüber erschließen? Ein solcher Masterplan könnte etwa lauten: Man ermöglicht seinem Kunden (dem Betreiber der Anlage) als ersten Baustein zunächst mobile Instandhaltung, um anschließend das digitale Zurückmelden der Anlagenzustände in Echtzeit umzusetzen. So muss sich nicht mehr jedes Mal ein Techniker auf den Weg in den Shopfloor machen. Der Maschinenbauer bietet dem Anlagenbetreiber schließlich an, nicht mehr nur die Maschine, sondern deren störungsfreies Funktionieren zu verkaufen: Asset-as-a-Service. Ein direktes Resultat digitalisierter Prozesse, mit dem der Maschinenbauer sein Portfolio ausdehnt und seinen Umsatzhorizont erweitert.
Drei Säulen der Umsetzung
Wie setzt man diesen Masterplan nun um? Die Roadmap besteht aus drei Säulen und darin verschränkten Querschnittsfunktionen.
Festlegen der Vision
Formulieren Sie eine Vision für Ihre Organisation! Welche Werte möchten Sie für sich und Ihre Kunden erschließen? Quantifizieren Sie diese Werte anschließend. Fragen Sie sich, welche Auswirkungen für die eigene Organisation damit verbunden sind, wieviel Aufwand es bedeutet, sich umzustrukturieren.
Are you ready to start?
Führen Sie ein Maturity Assessment durch! Mit anderen Worten: Beleuchten Sie kritisch den eigenen Reifegrad der eigenen Technologien. Welche davon kommen zur Umsetzung der Vision in Frage? Soll im Bereich der Instandhaltung Machine Learning zum Einsatz kommen, um Schadensbilder damit schneller und besser auswerten zu können? Dann gilt es zunächst dafür zu sorgen, dass diese Bilder auch durchgehend digital vorliegen. Gefragt sind außerdem Personen, die sich mit Machine Learning auskennen – Data Scientists oder zumindest ein Partner mit solchen Kenntnissen. Welche Fähigkeiten innerhalb der Organisation müssen dafür aufgebaut werden?
Womit beginnen?
Der Strauß von Visionen und Technologien ist also formuliert, man hat ein quantifiziertes Ziel definiert im Sinne konkreter Ersparnis und/oder neuem Marktwert. Nun heißt es, sich über Abhängigkeiten und Reihenfolgen Gedanken zu machen. Dies mag mitunter auf der Hand liegen, etwa: Bevor Maschine Learning ansetzt, muss die dafür notwendige Digitalisierung der Bilder stattfinden. Nicht ganz so einfach ist es wiederum zu entscheiden, ob zuerst die Produktions-/Engineering-Abteilung erneuert oder direkt eine neue Serviceleistung/Produkt auf den Markt gebracht werden soll. Oder parallel beides?
„Ziel der digitalen Transformation muss es immer sein, die eigene Organisation und das Portfolio zu überdenken und wo möglich neu zu erfinden. Die eigenen Grenzen müssen ausgedehnt werden.“
– Wei-Chien Sun, Portfolio Lead Digitization / Asset Strategy & Performance Management, SIRIUS
Querschnittsfunktionen
Über die drei Säulen hinweg ziehen sich weitere Themen als Querschnittsfunktionen:
Daten
Wer Digitalisierung betreibt, muss über Daten sprechen. Wem gehört das Datenmaterial, das beim Asset-as-a-Service anfällt: dem Maschinenhersteller oder dem Anlagenbetreiber? Wie geht man mit den Daten um, müssen alle gespeichert werden oder nur ein Teil davon, und wenn wo?
People & Processes
Ändert sich die Arbeitsweise im Unternehmen, so betrifft dies in erster Linie die Menschen, die man dafür gewinnen muss. Wie ist es mit ihrer Flexibilität bestellt? Sind sie bereit, sich auf Neues einzulassen? Herrschaftswissen und Zukunftsängste kann man nur durch ein sensibles Change-Management abbauen. Ein Digitalisierungsprojekt steht und fällt damit, wie das Projektteam geleitet und motiviert wird. Ziehen die Menschen nicht mit, weil ihnen die neuen Prozesse nicht klar sind, ist ein Projekt schnell zum Scheitern verurteilt.
(Daten)-Sicherheit
Ob am Ende eine schlüssige Roadmap steht, hängt schließlich auch am letzten Aspekt, der (Daten-)Sicherheit. Werden Informationen und prozessuale Schritte auf neue, verschiedene Technologien und Plattformen verlagert, hat der Anbieter eines solchen Services im Falle von Data Leaks ein Problem. Es ist daher vorab dringend eine Einschätzung erforderlich, welche Risiken das Produkt/der neue Service mit sich bringt und was Falle eines Datenverlustes geschieht? Wie kann der Prozess so definiert werden, dass geforderte Sicherheitsaspekte im Prozess berücksichtigt werden? Diese Frage muss hier im Mittelpunkt stehen.
In der kommenden Folge geht es dann darum, wie man das bereits angesprochene Asset-as-a-Service als Ausprägung der Digitalisierung konkret angehen kann.
Titelbild: © gorodenkoff/iStockPhoto
