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Verlagsspezial

Geschäftsmodell Daten : Die Outcome Economy nimmt Formen an

Bild: Pixtum/iStock/Thinkstock

In der Industrie 4.0 fallen Daten an, die es bisher nicht gab. Wer sie für neue Geschäfte zu nutzen weiß, beherrscht die Welt von morgen.

          Die digitale Transformation bedeutet für jede Organisation etwas anderes. Während jedoch die einen noch stark auf Prozess- und Kostenoptimierung fokussiert sind, haben andere schon weitergedacht und erfinden ihre Geschäftsmodelle neu. Bei jeder Variante spielt heute die Fähigkeit, Daten in Echtzeit aus unterschiedlichen Quellen zu kombinieren und intelligent zum Einsatz zu bringen, eine entscheidende Rolle. Die daraus resultierenden Möglichkeiten werden Unternehmen, ihr Angebot und die Wettbewerbslandschaft insgesamt massiv verändern.

          Bild: M-Bednar-Brandt

          Die Digitalisierung hat in enormem Tempo neue Strukturen in den Märkten geschaffen: Das Denken in reinen Produktkategorien wird peu à peu abgelöst von kundenzentrischen Ansätzen nach dem Modell der Outcome Economy. Plattformen wie Airbnb und Uber haben erfolgreich demonstriert, wie wertvoll es sein kann, auf das elegante Lösen eines Kundenbedürfnisses zu fokussieren und Mobilitätslösungen oder maßgeschneiderte Hospitality-Angebote anzubieten, ohne die jeweiligen Assets wie Hotels oder Fahrzeuge selbst zu besitzen. Technologien wie Cloud Services und Data Marketplaces bieten dabei ganz neue Möglichkeiten, flexibler zu experimentieren und Innovationen schneller auf den Markt zu bringen. All diese Optionen stehen natürlich auch dem produzierenden Sektor offen – und werden zunehmend genutzt.

          Drei Modelle

          Daten sind heute der Treibstoff, ohne den nichts mehr geht – und ganz im Gegensatz zu Öl sind sie eine nachwachsende und praktisch unbegrenzte Ressource, zumal jede Anwendung wieder neue Daten produziert. Wenn Unternehmen aus der Unmenge an Daten jedoch einen Wettbewerbsvorteil machen wollen, brauchen sie eine klare Strategie. 

          Hier gibt es drei Ansätze: Die naheliegendste und vermutlich auch einfachste Option liegt darin, das bestehende Geschäftsmodell zu optimieren. Predictive Maintenance, also die Früherkennung möglicher Geräteausfälle und darauf aufbauende vorausschauende Wartung, ist dafür ein gutes Beispiel: Unternehmen integrieren Sensoren in ihre Maschinen und Anlagen und erheben auf diese Weise Daten zum Stand ihres Maschinenparks. Mängel und Störungen werden durch erste Normabweichungen erkannt und behoben, bevor sie sich zum echten Problem auswachsen oder gar Ausfälle oder Produktionsfehler verursachen. So optimieren Unternehmen ihre Prozesse und reduzieren Kosten für Wartung und Reparaturen. 

          Die zweite Ansatz besteht darin, das eigene Geschäftsmodell um verwandte Services zu ergänzen, die Kunden einen echten Mehrwert bieten. So unterstützt zum Beispiel der Reifenhersteller Michelin seine Kunden im Flottenmanagement dabei, Treibstoff zu sparen: Sensoren in den Fahrzeugen sammeln Daten über den Benzinverbrauch, den Reifendruck, die Temperatur, die Geschwindigkeit und die Nutzungsumgebung. Diese Daten werden in die Cloud übertragen und dort von Spezialisten ausgewertet. Darauf basierend gibt Michelin seinen Kunden Tipps, wie sie ihre Kosten reduzieren können. Daran schließt sich für Flottenmanager die Möglichkeit an, Reifen pro Fahrtkilometer zu bezahlen statt pro Stück – also im Reifen-as-a-Service-Modell.

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