Fünf Würfel mit Piktogrammen und Schriftzug Digitalisierung im Mittelstand

Vielfalt und Komplexität meistern und den ROI von Digitalsierungsmaßnahmen richtig kalkulieren - für Mittelständler in der Industrie eine Herausforderung. - Bild: adobestock/magele-picture

| von Frank Eisenhauer, Associated Partner bei MHP

Welchen Wert digitale Technologien für Gesellschaft und Wirtschaft haben, zeigt die Corona-Pandemie im Augenblick sehr eindrücklich und auf vielfältige Weise. Das beginnt mit Treffen in digitalen Klassenzimmern und Meetingräumen, zieht sich über den Einkauf in Online-Shops und endet beim Tracking mit mobilen Endgeräten. Wer in den vergangenen Jahren in die digitale Transformation investiert hat, merkt jetzt sehr deutlich, wofür das gut war.

Das gilt auch für Industrieunternehmen in Deutschland. Und tatsächlich haben hier einige positive Entwicklungen stattgefunden, wie unterschiedliche Studien zeigen. So verfolgen laut dem Deutschen Industrie 4.0 Index 2019 der Staufen AG mittlerweile 48 Prozent der befragten Unternehmen operative Einzelprojekte. 2015 waren das nur 31 Prozent. Motivation für solche Projekte sind vor allem die Steigerung der internen Effizienz (79 Prozent), Transparenz in den Abläufen (71 Prozent) sowie Kostensenkungen (63 Prozent). Offenbar lohnt sich das Engagement. 58 Prozent der Teilnehmer geben an, ihre Erwartungen seien erfüllt oder übertroffen worden. 77 Prozent sagen, dass die Digitalisierung sich finanziell positiv ausgewirkt habe.

Einzelprojekte sind nicht skalierbar

Alles prima also – die Industrieunternehmen sind gut für die digitale Zukunft gerüstet. Stimmt das? Aus unserer Sicht trifft das nur zur Hälfte zu. Denn bei allen erfreulichen Nachrichten sind zwei Aspekte bedenklich – worauf auch der Index der Staufen AG hinweist. Erstens bleibt es bislang fast immer bei operativen Einzelprojekten, die weder im Unternehmen noch am Markt skalierbar sind. Es fehlt ein ganzheitlicher Ansatz, der die gesamte vertikale und horizontale Integration umfasst und neben den Prozessen auch die Produkte berücksichtigt. Und es mangelt zweitens an Produkten bzw. Services mit digitalen Eigenschaften und noch deutlich mehr an entsprechenden Geschäftsmodellen. Gerade im Mittelstand sind dafür zwar die Ideen vorhanden – die erforderlichen Daten sind aber nicht in der richtigen Quantität und Qualität verfügbar.

Komplexität meistern und ROI einschätzen

Für beide Tatsachen gibt es nach unserer Einschätzung insbesondere zwei Gründe, die sich gegenseitig beeinflussen:

  1. Vielfalt und Komplexität: Unternehmen stehen eine enorme Menge an Ideen und Technologien zur Verfügung – und es werden immer mehr. Viele dieser Ideen und Technologien sind vergleichsweise anspruchsvoll und erschließen sich erst einmal nur Experten auf dem jeweiligen Gebiet. Erschwert wird diese Lage noch dadurch, dass eindeutige Definitionen fehlen und immer wieder auch ziemliche leere Begriffe kursieren. Letztlich führt das dazu, dass Unternehmen kaum entscheiden können, welche Ideen zielführend, welche Technologien sinnvoll für sie sind und auf was sie gut verzichten können. Insofern sind Mechanismen gefragt, mit denen sich digitale Use Cases systematisch steuern lassen.
  2. Unkalkulierbarer ROI: Mit der Ungewissheit hängt zusammen, dass Unternehmen sich schwertun, den Return on Investment zu kalkulieren. Sie können also nicht abschätzen, inwieweit eine Investition rentabel ist. Gerade für Unternehmen aus dem Mittelstand ist das problematisch. Schließlich können sie sich Fehlinvestitionen überhaupt nicht leisten. Zur Unkalkulierbarkeit trägt auch bei, dass ein einzelner digitaler Use Case nicht nur zu einem unmittelbaren Effekt führt, sondern mittelbar auch auf die jeweilige Use-Case-Plattform einzahlt. Dieser Umstand wird fast immer übersehen – was dann zu einer tendenziell zu defensiven ROI-Beurteilung führt.

In der Summe kann das zu einer bedenklichen Situation führen: Unternehmen, die aus Umsicht nicht in die ganzheitliche Digitalisierung der Prozesse und Produkte investieren, können den Anschluss verlieren, weil Wettbewerber ihre Effektivität und Effizienz steigern, damit Kostenvorteile realisieren und flexibler auf den Markt reagieren. Und weil sie Produkte anbieten, die den Kunden mit ihren digitalen Eigenschaften einen zusätzlichen Nutzen verschaffen.

Systemische Denk- und Handlungsweise als Erfolgsfaktor

Präsentation von MHP zum Use Case Management
Aus Use Cases ergeben sich Anforderungen. Und die werden in eine Referenzarchitektur übersetzt. - Bild: MHP

Im Umkehrschluss ergibt sich für mittelständische Industrieunternehmen daraus eine klare Mission: Sie sollten die Komplexität beherrschen lernen, um so Investitionsentscheidungen zu treffen, die eine zielgerichtete Digitalisierung von Produkten und Prozessen ermöglichen. Und dabei sollten sie sich stets über den Wert der Daten bewusst sein, um der Berechnung eines realistischen Return on Investment näher zu kommen.

Der entscheidende Erfolgsfaktor für dieses Vorhaben ist eine systemische Denk- und Handlungsweise, die konsequent auf zwei Anforderungsdimensionen ausgerichtet ist:

  1. Die Anforderungen der Kunden und das Potenzial, diese Anforderungen mit Produkten und Dienstleistungen zu adressieren.
  2. Die Anforderungen, die sich aus dem Prozess ergeben, der dazu dient, die Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln, herzustellen, bereitzustellen und zu supporten.

Wichtig dabei: Die Produkte und Services beeinflussen den Prozess. Und der Prozess beeinflusst die Produkte und Dienstleistungen. Predictive Maintenance ist dafür ein Paradebeispiel. Weil digitale Maschinen und Anlagen über Sensoren Daten erfassen und diese übermitteln können, kann das Herstellerunternehmen dem Anwenderunternehmen mit der vorausschauenden Wartung einen neuen Service anbieten. Dieser adressiert die Anforderung des Anwenderunternehmens, eine möglichst hohe Overall Equipment Effectiveness (OEE) zu erreichen. Voraussetzung für diesen Use Case ist, dass die von den Sensoren erfassten Daten entlang des Prozesses beim Herstellerunternehmens ungehindert fließen – auch über Fachbereichsgrenzen hinweg.

Use Cases analysieren und Daten auswerten

Das Predictive-Maintenance-Beispiel eignet sich gut, um den Wert der Daten und die Relevanz der Datenmonetarisierung zu veranschaulichen. Dafür lassen sich drei Dimensionen unterschieden:

  1. Die Steigerung der Effizienz (Reduzierung des Inputs, Erhöhung des Outputs) die sich aus der datenbasierten Digitalisierung interner Prozesse ergibt
  2. Die Ausweitung der Wertschöpfung durch digitale und datenbasierte Ergänzungen von Produkten und Services
  3. Der Aufbau von datenbasierten Geschäftsmodellen

Wir erleben häufig, dass lediglich aus der dritten Perspektive auf die Entwicklung digitaler Use Cases geschaut wird. Dabei eignen sich vor allem Use Cases aus der Kategorie 1 für Unternehmen aus dem Mittelstand. Sie führen in der Regel zu einer raschen Amortisierung der Investition und etablieren gleichzeitig Mechanismen, mit denen sich dann Use Cases aus den Kategorien 2 und 3 skalierbar aufbauen lassen.

Strategie entwickeln, Wirklichkeit berücksichtigen

Und noch etwas zeigt das Predictive-Maintenance-Beispiel: das systemische Zusammenspiel von strategischer und operativer Ebene. So lässt sich Predictive Maintenance als ein Use Case verstehen. Nach der reinen Lehre müsste es eigentlich so sein, dass dieser Use Case nach dem Top-down-Prinzip aus der Strategie abgeleitet wurde. Das impliziert, dass Unternehmen zunächst eine Strategie oder mehrere Strategien für unterschiedliche Aspekte entwickeln – eine Unternehmensstrategie, eine Produktstrategie, eine Digitalisierungsstrategie. Der Charme dabei: Alles lässt sich optimal planen, steuern und kontrollieren. In der Praxis funktioniert das aber fast nie voll und ganz. Zum einen, weil Strategien in der erforderlichen Form nicht vorliegen. Zum anderen, weil sich die Wirklichkeit anders entwickelt, als in der Strategie antizipiert.

Die systemische Herangehensweise löst diesen Umstand sehr pragmatisch, indem sie einen dialektischen Prozess modelliert und das Top-down- und Bottom-up-Prinzip in Einklang bringt: Durch die operative Umsetzung von einzelnen Use Cases bildet sich sukzessive eine Strategie heraus (Bottom-up), die sich wiederum auf die Identifizierung und Gestaltung von Use Cases auswirkt (Top-down). Und immer so weiter. Für Industrieunternehmen aus dem Mittelstand wird dieser Ansatz mit unserer Methode Use Case Management greifbar. Diese sorgt für Transparenz und schafft damit die Grundlage für Steuerbarkeit und effiziente Ressourcenallokation.

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