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Zum Inhalt springenIndustrie 4.0 erfordert mehr als Technologie
Über die rein technologischen Aspekte hinaus bringt jede industrielle Revolution immer auch organisatorische und kulturelle Veränderungen mit sich – so auch die vierte. Industrie 4.0 ist im Produktionsumfeld eines der ganz großen Schlagworte der vergangenen Jahre. Um über den Status des Schlagworts hinausgelangen und tatsächlich als Synonym für eine neue industrielle Ära gelten zu können, sollte man den Ansatz jedoch nicht alleine auf den technologischen Faktor reduzieren. Vielmehr geht es im Sinne einer erfolgreichen Umsetzung darum, die Menschen – die Mitarbeiter – einzubeziehen. Es geht um ein vermehrt agiles Vorgehen, das auf Daten beruht und das alle Beteiligten entlang der Produktions- und Wertschöpfungskette schneller und flexibler macht. Dazu gehört auch eine neue, offene Fehler- und Wissenskultur im Unternehmen.
Laut der Deutschen Akademie der Technikwissenschaften, die auch die Bundesregierung berät, ist die eigentliche Digitalisierung der Firmen weitgehend abgeschlossen. Moderne Hard- und Software-Komponenten erlauben im Zusammenspiel mit leistungsfähigen Infrastrukturen die Vernetzung unzähliger Objekte im Internet der Dinge: angefangen bei Maschinen und Roboterarmen über Transportfahrzeuge und Fördersysteme bis hin zu Lagerplätzen. Tendenz der Vernetzung: stark steigend.
In der Folge geht es nun darum, sämtliche dieser Komponenten mittels Sensorik digital sichtbar zu machen, um daraus gezielte Handlungen ableiten zu können. Dazu muss in einem ersten Schritt das (menschliche) Verständnis dafür erwachsen, warum sich beispielsweise eine Maschine abgeschaltet hat, um daraus die richtigen Lehren ziehen und später dank wachsender Prognosefähigkeit aktiv eingreifen zu können, bevor es zum Maschinenstillstand kommt. Und wenn man weiß, was und warum etwas passieren wird, ist der Weg hin zu selbstoptimierenden Systemen vorgezeichnet – womit man sehr schnell bei einem anderen Schlagwort der jüngeren Vergangenheit landet: der Künstlichen Intelligenz. An all diesen Zukunftsthemen arbeitet die ams.Solution AG intensiv, ohne dabei die menschliche Komponente, also die Mitarbeiter ihrer Kunden und Anwender, aus den Augen zu verlieren.
Industrie 4.0 umfasst neben den Systemen und Ressourcen immer auch die Organisationsstruktur und die Unternehmenskultur. Dabei ist der Ansatz explizit nicht darauf ausgelegt, menschenleere Produktionsstätten zu schaffen. Oft wird an dieser Stelle gerne angeführt, dass Produktionsmitarbeiter, deren Aufgaben infolge von Automatisierung wegfielen, sich künftig doch anderen, strategischeren Dingen zuwenden könnten. Das mag hier und da zutreffen. Der Regelfall wird es jedoch nicht sein, denn um strategisch tätig werden zu können, bedarf es gewisser Befähigungen. Schließlich kann auch nicht jeder Sachbearbeiter schweißen. Aber ist nicht ein anderes Szenario sehr viel wahrscheinlicher? – Dass nämlich, wenn infolge des demografischen Wandels die Zahl der Fachkräfte bis 2030 dramatisch abnimmt, vor allem hochspezialisierte Unternehmen in strukturschwächeren Regionen nur dann bestehen und wachsen können, wenn sie automatisieren. Automatisierung und Vernetzung im Sinne von Industrie 4.0 führt vor diesem Hintergrund eben nicht zu Entlassungen, sondern befähigt die Unternehmen, ihre Leistungsfähigkeit und ihre Produktionskapazitäten dank eines höheren Effizienzgrades bei gleichbleibender Mitarbeiterzahl zu steigern.
Mehr noch: Es gibt inzwischen diverse Beispiele dafür, dass Unternehmen ihre Produktionsstätten zurück nach Deutschland verlagern, was neben Qualitätsaspekten auch auf die sinkenden Produktionskosten dank Automatisierung zurückzuführen ist. Mit anderen Worten: Selbst in einem Hochlohnland wie Deutschland lohnt die Vorortfertigung wieder, sofern die Unternehmen den durch Industrie 4.0 erzeugten Wandel auf allen Ebenen meistern.
Ein Beispiel: Wenn Maschinen perspektivisch in der Lage sind, sich auf Basis vergangener Ereignisse selbst zu optimieren, warum fällt es dem Menschen dann so schwer, gewinnbringende Lehren aus der Vergangenheit zu ziehen? Ein Grund ist der, dass in den meisten Unternehmen eine offene Fehlerkultur bislang kaum gelebt wird. Passieren Fehler, werden sie schnellstmöglich behoben, um den Schaden so gering wie möglich zu halten – verständlich –, aber auch, um Schuldzuweisungen zu vermeiden. Die Aufarbeitung der Fehlerursachen kommt viel zu kurz. Die aber ist essentiell, wenn nicht nur Maschinen sich selbst verbessern sollen, sondern auch die Mitarbeiter. Das Ziel muss es doch sein, den gesamten Produktionsprozess zu optimieren. Hier gehört der Mensch zwingend dazu.
Industrie 4.0 ist vor diesem Hintergrund eine Chance für Unternehmen, Mitarbeiter und den Standort Deutschland insgesamt. Die ams.Solution AG wird alles daransetzen, gemeinsam mit ihren Kunden die nächsten wichtigen Schritte auf diesem Weg zu gehen.
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Folgenbeschreibung:
Wie können mittelständische Einzel- und Projektfertiger KI sinnvoll einsetzen – ohne ihr Budget zu verbrennen oder die Belegschaft zu überfordern?
In dieser Episode sprechen wir über den realistischen KI-Einstieg im produzierenden Mittelstand: Was braucht es wirklich, damit KI in der Fertigung wirkt? Warum ist das ERP-System die entscheidende Grundlage – und keine Option? Und welche Rolle spielen On-Premises-Lösungen, wenn Datenschutz und proprietäres Know-how auf dem Spiel stehen?
Wir benennen Potenziale klar, sprechen aber auch offen über Fachkräftemangel, Change Management und die Gefahr, KI als Wundermittel zu betrachten.
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Warum ist Datenqualität eine unverzichtbare Basis für den erfolgreichen Einsatz von Künstlicher Intelligenz, besonders in ERP-Systemen von projektgetriebenen Industrieunternehmen?
In dieser Folge sprechen wir darüber, wie schlechte Datenqualität zu falschen Entscheidungen, ineffizienten Prozessen und letztlich zu Wettbewerbsnachteilen führt – sowohl bei KI-Anwendungen als auch in ERP-Systemen. Wir zeigen auf, wie Unternehmen mit gezieltem Datenmanagement diese Risiken minimieren und den vollen Nutzen aus ihren IT-Systemen ziehen können. Das Fazit dieser Folge ist klar: Investitionen in Datenqualität sind keine Kosten, sondern strategische Erfolgsfaktoren.
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Wie können mittelständische Einzel-, Auftrags- und Projektfertiger durch den konsequenten Einsatz aktueller ERP-Releases ihre Innovationskraft stärken und zugleich die Integration von Künstlicher Intelligenz als operativen Wettbewerbsvorteil nutzen?
In dieser Episode sprechen wir darüber, warum ein stets aktueller Releasestand der ERP-Software für Einzel- und Projektfertiger mehr ist als nur ein technisches Update. Wir zeigen auf, wie nicht nur die Datenqualität und regulatorische Compliance sichergestellt werden, sondern vor allem auch die Grundlage für den Einsatz von KI geschaffen wird. Dabei beleuchten wir, wie KI kontextbezogen und datenschutzkonform in die ERP-Prozesse eingebettet wird, welche Rolle die Mitarbeiter:innen bei der Umsetzung spielen und wie sich ERP-Systeme von bloßen Ausführungssystemen hin zu aktiven Entscheidungspartnern entwickeln.
Denn nur wer seine ERP-Umgebung kontinuierlich pflegt und mit KI vernetzt, kann in der komplexen Welt der Varianten- und Projektfertigung schneller, fundierter und nachhaltiger agieren.
Themen dieser Folge:
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Wir beschäftigen uns heute mit einer Frage, die viele mittelständische Unternehmen gerade umtreibt: Wo sollen KI-Anwendungen laufen – im eigenen Rechenzentrum oder in der Cloud? Und was bedeutet das konkret für die Sicherheit sensibler Geschäftsdaten?
In dieser Episode sprechen wir über die unterschiedlichen Hosting-Modelle – On-Premise, Private Cloud und Public Cloud – und was sie für Unternehmen mit vertraulichem Fertigungs-Know-how wirklich bedeuten. Wir beleuchten die Risiken, die oft unterschätzt werden, und erklären, warum wir eine klare Empfehlung aussprechen: Wer seine Geschäftsdaten schützen will, sollte sie nicht in öffentliche Cloud-Dienste geben.
Eine fundierte Abwägung der eigenen Anforderungen muss am Anfang stehen – an Datensicherheit, Geheimnisschutz, Compliance und IT-Ressourcen. Für die meisten Fertigungsunternehmen führt diese Abwägung klar in Richtung On-Premise.
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