Studie „AI in Manufacturing“

Digitaler Reifegrad in der Fertigungsbranche

Unternehmen der Fertigungsbranche investieren verstärkt in Smart Factory-Projekte – vor allem in solche, die sich mit der Analyse von Daten oder dem Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) befassen.

Das haben die International Data Corporation (IDC) und InterSystems im Rahmen der neuen Studie „AI in Manufacturing“ ermittelt. Dazu wurden im Frühjahr 2021 insgesamt 650 leitende Mitarbeiter von Unternehmen der Fertigungsbranche in Europa und den USA befragt. Wie weit sind sie bei ihrer digitalen Transformation in der Praxis schon gekommen? Welche messbaren Erfolge sind zu verzeichnen? Wo gibt es noch Hindernisse zu überwinden? InterSystems gibt einen Einblick in die Studie. 

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1. Unternehmen aus den USA schätzen sich weiter fortgeschritten ein als ihre Kollegen in Europa

Ihre digitale Reife bestimmten die Herstellerfirmen anhand von fünf Stufen. An einem Ende des Spektrums verfügt das Unternehmen über keine strategische Vision für die digitale Transformation. Am anderen Ende der Skala wird sie als zentrales, strategisches Element für Prozessinnovation und neue Geschäftsmodelle angesehen. Dabei verorten sich Unternehmen aus den USA weit vor ihren Kollegen in Europa: 57 Prozent von ihnen sehen ihren eigenen Fabrikbetrieb auf einer der fortgeschrittenen Stufen. Die Mehrheit der Unternehmen in Deutschland (33 Prozent) und der Schweiz (42 Prozent) ordnet sich hingegen in der Mitte der Skala ein. In Österreich liegt die Mehrheit von 38 Prozent auf der zweitniedrigsten Stufe. Auffällig ist, dass sich kein schweizerisches Unternehmen auf der obersten Stufe sieht.

2. In der DACH-Region besteht Optimierungspotenzial beim Datenmanagement

Bei der Implementierung einer Strategie beziehungsweise Plattform für ihr Datenmanagement sehen sich Industriebetriebe aus den USA ebenfalls weiter fortgeschritten als ihre Kollegen in Europa. Die Studie bildet dies wiederum anhand einer fünfstufigen Skala ab. Auf den ersten beiden wird keine übergreifende Strategie für den Umgang mit Unternehmensdaten verfolgt. Dementsprechend befinden sich die Informationen in voneinander abgegrenzten Silos und werden nur punktuell für Analysen genutzt. Dagegen gibt es auf den letzten beiden Stufen eine unternehmensweite Data Governance und es steht eine Plattform für das Datenmanagement zur Verfügung, die auch den Austausch mit Partnern, Kunden und Zulieferern ermöglicht.

Die Herstellerfirmen der DACH-Region sehen sich auch in dieser Hinsicht mehrheitlich in der Mitte. Daten und Analysen werden zwar als wichtig eingestuft, aber noch fehlt eine geeignete unternehmensweite IT-Infrastruktur – einschließlich einer geeigneten Plattform für das übergreifende Datenmanagement. Auf der entsprechenden Stufe ordnen sich 30 Prozent aus Deutschland, 32 Prozent aus Österreich und 38 Prozent aus der Schweiz ein. Allerdings verorten sich bereits 30 Prozent der deutschen Unternehmen auf der zweithöchsten Stufe dieser Skala.

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3. Investitionsprioritäten in Bezug auf Smart Factory-Projekte hängen von der digitalen Reife und der Strategie für das Datenmanagement ab 

Wie die Studie belegt, hängen die Investitionsprioritäten aller Unternehmen stark von ihrer bereits erreichten digitalen Reife und der angewandten Strategie für das Datenmanagement ab. Je fortschrittlicher sie sich selbst einschätzen, desto häufiger konzentrieren sich die Firmen auf stark datengetriebene und KI-basierte Anwendungsfälle, wie beispielsweise die virtuelle Inbetriebnahme. Außerdem investieren sie insgesamt mehr in Smart Factory-Projekte, wenn sie die digitale Transformation des eigenen Fertigungsbetriebs als strategisch wichtig ansehen. Unternehmen mit geringerer digitaler Reife realisieren dagegen eher Anwendungsfälle, die zwar auch datengetrieben sind, aber weniger Einsatz von KI-Technologien benötigen, wie zum Beispiel die kontinuierliche Überwachung von Produktionsanlagen. Im Hinblick auf die Strategie für das eigene Datenmanagement fällt das Verhältnis laut der Umfrage in gleicher Weise aus.

Weitere Erkenntnisse aus der Studie 

Insgesamt umfasst die Studie noch viele weitere Erkenntnisse zur digitalen Transformation der Industriebetriebe. Unter anderem beleuchtet sie die messbaren Vorteile von Smart Factory-Projekten und die Herausforderungen, die es bei ihrer Umsetzung zu bewältigen gilt. Beispielsweise können die Herstellerfirmen die Gesamtanlageneffektivität im internationalen Durchschnitt um 10 Prozent steigern und die Produktionskosten gleichzeitig um 10 Prozent senken. Zugleich sind aber lediglich 34 Prozent der Produktionsanlagen miteinander vernetzt (32 Prozent in der DACH-Region), was die Zusammenführung von Daten und damit aufschlussreiche Analysen sowie den Einsatz von künstlicher Intelligenz erschwert.

Eine bewährte Lösung für dieses Dilemma stellt die Implementierung einer Smart Data Fabric dar, wie sie mithilfe der dafür optimierten Datenplattform InterSystems IRIS umgesetzt werden kann. Über sie lassen sich alle Daten aus internen und externen Quellen zusammenzuführen, bereinigen und harmonisieren. Da die Smart Data Fabric auf der bestehenden IT-Infrastruktur aufbaut, ist eine aufwändige Neugestaltung – ein sogenanntes „Rip and Replace“ – nicht notwendig. Dies schließt auch die Einbindung des vorhandenen Maschinenparks ein: mittels spezieller Hard- und Software-Technologien kann das Brownfield in die übergreifende IT-/OT-Infrastruktur eingebunden werden, ohne dass kostspielige Neuanschaffungen von Produktionsanlagen notwendig wären.

Dank integrierter Funktionen für die Analyse von Daten und den Einsatz von KI und maschinellem Lernen lassen sich aus den generierten Daten außerdem unmittelbar relevante Erkenntnisse gewinnen, die auch zur automatisierten Steuerung der Produktionsprozesse genutzt werden können. So ebnet die Smart Data Fabric allen Unternehmen den Weg zur Smart Factory.

Alle Informationen aus der Studie „AI in Manufacturing“ der International Data Corporation (IDC) und InterSystems sind hier zu finden.

www.intersystems.com/de
 

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