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Mit diesen Strategien macht der Mittelstand sich und seine Systeme fit für Industrie 4.0

Die deutsche Wirtschaft verschläft die Digitalisierung – so der landläufige Tenor vieler Fachdiskussionen. Aber stimmt das wirklich? Eine Studie des Analystenhauses Pierre Audoin Consultants (PAC) Deutschland in Kooperation mit dem ERP-Hersteller proALPHA ist dem Status quo auf den Grund gegangen. Sie zeichnet ein differenzierteres Bild.

Mit diesen Strategien macht der Mittelstand sich und seine Systeme fit für Industrie 4.0

71 Prozent der Mittelständler haben bereits Industrie 4.0-Projekte gestartet oder sogar schon erste Maßnahmen abgeschlossen, so die aktuelle PAC-Studie. Die meisten Unternehmen in Deutschland sind also mittendrin in der Digitalisierung. Dennoch geht es nicht so rasch voran, wie mancher sich dies wünschen würde. Als Ursache dafür haben die Analysten von PAC unter anderem alte und starre IT-Infrastrukturen ausgemacht. Im Zentrum der Digitalisierungsinitiativen steht das ERP-System und diese mächtige, unternehmenskritische Software lässt sich nicht über Nacht austauschen oder umbauen.

Industrie 4.0-taugliches ERP muss Integration und Datenanalyse beherrschen

Starre Systeme und Datensilos wirken also wie ein riesiger Bremsklotz auf die Transformationsdynamik. Die Unternehmen fahren quasi mit angezogener Handbremse in ihre digitale Zukunft. Keine gute Ausgangslage. So verwundert es nicht, dass viele Unternehmen ihre ERP-Systeme modernisieren wollen.

Von Verschlankung bis Kompletttausch – die Strategien

Laut PAC planen zwei von drei Fertigungsunternehmen aus dem Mittelstand eine umfassende Modernisierung ihrer ERP-Landschaft. Dabei verfolgen die Mittelständler für die nächsten 24 Monate ganz unterschiedliche Strategien, teils auch parallel:

Die Ergebnisse der Studie von PAC und proALPHA zeigen: Die Strategien sind so unterschiedlich wie die Unternehmen. Und ein großer Teil der Mittelständler hat sich bereits auf den Weg gemacht. Für alle anderen heißt es: Die Wartezeit ist vorbei, denn die Digitalisierung ist in vollem Gange.

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Datenanalyse

Datenanalyse bezieht sich auf die systematische Auswertung von Unternehmensdaten, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Mithilfe spezialisierter Software werden große Datenmengen gesammelt, verarbeitet und visualisiert. Diese Analysen helfen Unternehmen, Muster zu erkennen, Geschäftsprozesse zu optimieren und künftige Trends vorherzusagen. Häufig kommen Techniken wie Data Mining, statistische Analysen und maschinelles Lernen zum Einsatz. Integriert in ERP-, CRM- oder BI-Systeme, ermöglicht die Datenanalyse eine verbesserte Effizienz, Kosteneinsparungen und Wettbewerbsvorteile, indem sie datengetriebene Einblicke liefert und die operative und strategische Entscheidungsfindung unterstützt.

Predictive Maintenance

Predictive Maintenance (vorausschauende Wartung) ist eine Strategie, die in Unternehmenssoftware genutzt wird, um den optimalen Wartungszeitpunkt für Maschinen und Anlagen vorherzusagen. Durch die Analyse von Echtzeitdaten aus Sensoren, Maschinendaten und historischen Wartungsinformationen ermöglicht Predictive Maintenance die Identifizierung von potenziellen Ausfällen, bevor diese auftreten. Diese Methode verwendet Algorithmen und maschinelles Lernen, um Muster und Anomalien zu erkennen. Unternehmen profitieren von einer Reduzierung ungeplanter Ausfallzeiten, einer Verlängerung der Lebensdauer von Anlagen und einer Senkung der Wartungskosten, da Wartungsarbeiten effizienter und gezielter durchgeführt werden können.

ERP - Enterprise Resource Planning

Im Kontext von Unternehmenssoftware steht ERP (Enterprise Resource Planning) für integrierte Softwarelösungen, die zentrale Geschäftsprozesse eines Unternehmens steuern und optimieren. Ein ERP-System bündelt verschiedene Funktionen wie Finanzen, Personalwesen, Produktion, Beschaffung und Vertrieb in einer einheitlichen Plattform. Dadurch wird der Informationsfluss zwischen Abteilungen verbessert und Daten werden in Echtzeit bereitgestellt, was die Entscheidungsfindung erleichtert. ERP-Systeme reduzieren manuelle Aufgaben, steigern die Effizienz und minimieren Fehler. Sie sind skalierbar und anpassbar, um den spezifischen Anforderungen unterschiedlicher Branchen gerecht zu werden. Durch die Zentralisierung von Daten bietet ein ERP-System Transparenz und Kontrolle über alle Geschäftsprozesse und unterstützt Unternehmen bei der strategischen Planung und Umsetzung.

Digitalisierung

Digitalisierung bezieht sich auf die Umwandlung traditioneller Geschäftsprozesse und -modelle durch den Einsatz digitaler Technologien. Dies umfasst die Integration von Softwarelösungen zur Automatisierung von Arbeitsabläufen, Verbesserung der Datenverarbeitung und Optimierung der Kommunikation. Durch Digitalisierung können Unternehmen Effizienz steigern, Kosten senken und die Qualität von Produkten und Dienstleistungen verbessern. Sie ermöglicht eine datengesteuerte Entscheidungsfindung und bietet Zugang zu Echtzeitinformationen. Unternehmenssoftware wie ERP-, CRM- und SCM-Systeme spielt eine zentrale Rolle bei der Digitalisierung, indem sie Prozesse integrieren und Transparenz schaffen. Digitalisierung fördert Innovation, steigert die Wettbewerbsfähigkeit und unterstützt Unternehmen bei der Anpassung an sich wandelnde Marktanforderungen.

Predictive Maintenance

Predictive Maintenance (vorausschauende Wartung) ist eine Strategie im Bereich der Unternehmenssoftware, die darauf abzielt, den Zustand von Maschinen und Anlagen kontinuierlich zu überwachen, um Wartungsbedarf frühzeitig zu erkennen und Ausfälle zu verhindern. Mithilfe von Sensoren und Datenanalysen werden Betriebsdaten gesammelt und analysiert, um Muster zu identifizieren und Vorhersagen über den optimalen Wartungszeitpunkt zu treffen. Dies reduziert ungeplante Ausfallzeiten, verlängert die Lebensdauer von Anlagen und senkt Wartungskosten. Predictive Maintenance nutzt Technologien wie das Internet der Dinge (IoT) und maschinelles Lernen, um die Effizienz von Produktionsprozessen zu verbessern und die betriebliche Leistung zu optimieren, indem Wartungsaktivitäten gezielt geplant werden.

KI - Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Fähigkeit von Computern und Maschinen, Aufgaben zu übernehmen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Lernen, Problemlösung, Mustererkennung und Entscheidungsfindung. KI-Systeme nutzen Algorithmen und Daten, um eigenständig zu lernen und sich zu verbessern. Beispiele sind maschinelles Lernen, neuronale Netze und natürliche Sprachverarbeitung. KI findet Anwendung in vielen Bereichen, darunter autonome Fahrzeuge, Spracherkennung, personalisierte Empfehlungen und medizinische Diagnosen. Sie bietet das Potenzial, Effizienz und Innovation zu steigern, bringt jedoch auch ethische Herausforderungen und Diskussionen über Datenschutz und Arbeitsplatzveränderungen mit sich. KI verändert die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten.

 
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