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Trendprognosen der Software AG für die Fertigungsindustrie: Trendtechnologien kommen in der Wertschöpfungskette an

Die Software AG liefert in diesem Beitrag wesentliche Trendprognosen für die Fertigungsindustrie.

Trendprognosen der Software AG für die Fertigungsindustrie: Trendtechnologien kommen in der Wertschöpfungskette an

Es ist kein Geheimnis, dass Unternehmen in der Fertigungsindustrie ihre digitale Transformation aggressiv umsetzen müssen, um wettbewerbsfähig und erfolgreich zu bleiben. Diese Transformation werden noch schneller vorantreiben, um von neuen Technologien zu profitieren, die nun marktreif werden. Diese haben nämlich das Potenzial, die gesamte Struktur der Branche umzukrempeln.

Software AG Deutschland:

„Ein attraktives Kundenerlebnis wird für alle digitalen Unternehmen weiterhin einen sehr hohen Stellenwert haben. Die Fertigungsindustrie wird nach Wegen suchen, dieses Kundenerlebnis für alle Abschnitte der Wertschöpfungskette anzubieten. Es wird in erster Linie um Expansion und Effizienz gehen, eine radikale Änderung der Preismodelle ist nicht zu erwarten.“

Worauf muss sich die Fertigungsindustrie also genau einstellen? Hier kommen die IT-Trends für 2018:

Trendprognose 1: Plattformen für mehr Wertschöpfung

Das Augenmerk wird sich auf digitale Plattformen richten. Sie können den Weg für neue Kundenerlebnisse und Effizienzgewinne entlang der Wertschöpfungskette bereiten.

Die Integration digitaler Plattformen in die zugrundliegenden Speichersysteme bleibt, ebenso wie Sicherheitsfragen, ein Schwerpunkt. Allerdings werden die Plattformen jetzt ernsthaft zur Wertschöpfung eingesetzt. Sie werden sowohl in der Wertschöpfungskette im Unternehmen als auch in der erweiterten Supply Chain genutzt und entwickeln sich zum Dreh- und Angelpunkt für die Einführung wichtiger Zukunftstechnologien, wie 3D-Druck, Blockchain und IoT-basierte Produkte.

Trendprognose 2: Wege der Finanzierung

Die IT und effizientere Wertschöpfungsketten werden die interne Transformation finanzieren.

Die Anfangskosten der digitalen Transformation erscheinen hoch, aber die Kosten, die den Unternehmen ohne eine solche Transformation entstehen, sind um ein Vielfaches höher. CIOs werden zusammen mit CEOs und den neuen CDOs (Chief Digital Officers) beginnen, die Prozesse der Wertschöpfungskette auf die Unternehmensstrategie abzustimmen und sicherzustellen, dass Anwendungen diese Anforderungen und die Geschäftsziele direkt unterstützen. Dadurch werden die Kosten der digitalen Transformation nicht sofort kompensiert, aber 10 bis 20 Prozent der IT-Anwendungskosten werden frei und können für die neuen digitalen Gruppen aus anderen Geschäftsbereichen aufgewendet werden.

Trendprognose 3: Legacy ist kein Nachteil

Legacy-Anwendungen sind ein notwendiger Bestandteil der digitalen Transformation.

Legacy-Systeme sind nicht per se schlecht. Sie enthalten wertvolle Prozesse, Geschäftslogik und Datenspeicher. Das werden die Unternehmen der Fertigungsindustrie zur Genüge feststellen, wenn sie sich Gedanken über die Ablösung ihrer alternden Anwendungen durch agile Apps machen. Methoden wie Microservices und DevOps werden mit bimodalen IT-Konzepten kombiniert, damit der Monolith modernisiert werden kann. Eine Digitalisierung – die nicht einen Vorlauf von vier bis sechs Jahre benötigt, um vorhandene Legacy-Systeme zu modernisieren – setzt auf Legacy-Anwendungen als bewusste Bestandteile der digitalen Transformation.

Trendprognose 4: IIoT wird smart

Unternehmen starten durch dank Smart Manufacturing.

Das IIoT (Industrial Internet of Things), hierzulande auch Industrie 4.0 genannt, hat frischen Wind in die Fertigungsindustrie gebracht. Mittlerweile hat fast jedes Unternehmen Smart-Manufacturing-Konzepte und -Technologien eingeführt – entweder für eine bestimmte Anlage, vielerorts jedoch bereits in ganzen Produktionsbereichen. Weltweit skaliert haben die meisten Unternehmen Smart-Manufacturing-Technologien jedoch noch nicht.

Unternehmen werden Smart Manufacturing energisch vorantreiben, aus kleinen Projekten oder Implementierungen werden sich weltweit gültige Standardverfahren entwickeln. Predictive Maintenance und Energiemanagement machen typischerweise den Anfang, aber Unternehmen werden auch schwierigere Projekte in Angriff nehmen, die komplexe Algorithmen erfordern, allerdings auch einen höheren Nutzen erbringen, zum Beispiel Qualitätsprognosen und –sicherung für den Produktionsprozess.

Diese KI-basierten Implementierungen machen Prozesse intelligenter und bieten Vorteile wie: schnelle Durchlaufzeiten, Qualitätsverbesserungen, unterbrechungsfreien Betrieb, vollständig automatisierte Produktion und Einsparungen bei den Personalkosten.

Trendprognose 5: Der Preis stimmt nicht … noch nicht

Vernetze Produkte und Services werden noch nicht allgemein genutzt, um eine nutzungsabhängige Preisgestaltung durchzusetzen. Noch nicht.

Hersteller medizinischer Geräte oder die Pharmaindustrie bewegen sich in Richtung einer nutzungsabhängigen Preisgestaltung – ob sie wollen oder nicht. Die Käufer von Produktionsanlagen werden für neue Anlagen weiterhin Kapital aufwenden müssen und können neue Anlagen noch nicht über Betriebskosten finanzieren.

Nutzungsabhängige Subskriptionsmodelle werden weiterhin diskutiert und man geht davon aus, dass vernetzte Produkte letztendlich zu solchen Modellen führen werden.

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DAS EAS-MAG-Glossar für den Beitrag:

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EAS-MAG-Glossar:

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.

Internet of Things

Internet of Things (IoT) vernetzt physische Geräte, Maschinen und Sensoren mit digitalen Systemen, um Echtzeitdaten zu erfassen und auszuwerten. Dies ermöglicht Unternehmen, Betriebsabläufe zu optimieren, Prozesse zu automatisieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. In der Fertigung kann IoT z.B. Maschinenwartung vorhersagen und Produktionslinien überwachen. In der Logistik verfolgt es Lieferketten in Echtzeit. Die Integration von IoT in ERP- und CRM-Systeme verbessert zudem das Ressourcenmanagement und die Kundeninteraktion. Insgesamt steigert IoT die Effizienz, senkt Kosten und fördert Innovationen im Unternehmen.

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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