Steigern Sie die Gewinne des Maschinenbausektors mit Cloud und Digitalisierung

Digitale Transformation bietet Maschinen- und Anlagenherstellern enorme Möglichkeiten, Rückschläge und Störungen zu überstehen und gleichzeitig Innovationen voranzutreiben und den Betrieb zu verbessern. Die Idee, eine unternehmensweite Digitalisierung umzusetzen, mag entmutigend erscheinen. Aber verfügbare cloudbasierte Lösungen bieten Unternehmen jeder Größe die anpassbaren Dienste, das Fachwissen und die Konnektivität, die sie für die Digitalisierung in großem Maßstab benötigen. Große Cloud-Service-Anbieter – sogenannte Hyperscaler – haben bereits Ökosysteme aufgebaut, die Unternehmen nutzen können, um ihre Fähigkeiten und Optionen erheblich zu erweitern. Die Lösungen von Hyperscalern lassen sich nahtlos in die Lösungen ihrer Partner in diesen Ökosystemen integrieren und bieten Unternehmen die Unterstützung von Systemintegratoren und unabhängigen Softwareanbietern bei der Implementierung.

Diese Vorteile sind der Grund, warum führende Fertigungsunternehmen die cloudgestützte Digitalisierung nutzen, um die gleichen Herausforderungen zu bewältigen, mit denen auch der Maschinenbau konfrontiert ist: Inflation; chronischer Talentmangel; und höhere Energie-, Material- und Arbeitskosten. Die digitale Technologie hilft Unternehmen auch dabei, ihre Netto-Null-Ziele voranzutreiben.

In diesem Artikel veranschaulichen wir, wie Maschinen- und Anlagenhersteller mit einer ganzheitlichen digitalen Transformation, die durch cloudbasierte Dienste ermöglicht wird, erhebliche Wettbewerbs-, Betriebs- und Nachhaltigkeitsgewinne erzielen können. Wir heben Beispiele von führenden Unternehmen hervor, die ihre Abläufe optimiert und ihre Widerstandsfähigkeit durch digital verbesserte Lieferketten, Produktion, Produktentwicklung, Kundendienst und mehr gestärkt haben.

So vielversprechend und potenziell nützlich es auch ist, das umfangreiche und sich weiterentwickelnde Angebot an Daten-, Konnektivitäts-, Analyse-, Mensch-Maschine-Interaktions- und Robotiklösungen, die im Maschinensektor verfügbar sind, kann überwältigend wirken. Hersteller sind oft versucht, in den Pool von Industrie 4.0 einzutauchen, anstatt mit einer unternehmensweiten digitalen Transformation ins kalte Wasser zu stürzen. Ein schrittweiser Ansatz zur Digitalisierung kann jedoch dazu führen, dass Maschinen- und Anlagenhersteller in die „Pilot-Fegefeuer“-Falle tappen, die die Industrie 4.0-Bemühungen vieler Unternehmen heimsucht: Unternehmen sehen vielversprechende Ergebnisse aus frühen Versuchen neuer digitaler Ansätze, können ihre Erfolge jedoch aufgrund dieser Probleme nicht skalieren technische, organisatorische oder fähigkeitstechnische Einschränkungen.

Die digitale Transformation ist für Unternehmen der Maschinenbranche, die sich differenzieren und sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen wollen, nicht mehr optional. Laut einer Umfrage von VDMA und McKinsey aus dem Jahr 2020 zu kundenzentrierten digitalen Plattformen im Maschinenbau stehen Maschinenverfügbarkeit und Maschinenleistung sowohl bei Endverbrauchern als auch bei Maschinenbauunternehmen an erster Stelle.1Kundenzentrierung als Schlüssel für den digitalen Durchbruch: Welche Endkundenbranchen erwarten von Maschinenbauern zu Plattformen und Apps, McKinsey und VDMA, September 2020. Und obwohl es keine triviale Aufgabe ist, digitale Ansätze in ausreichendem Umfang anzuwenden, um einen signifikanten Einfluss auf das EBIT zu erzielen, ist eine ganzheitliche Digitalisierung genau das, was erforderlich ist, um diesen Einfluss zu erzielen. Die von vollständig digitalisierten Unternehmen erzielten Gewinne an Erkenntnissen, Effizienz, Produktivität, Kommunikation und Kundenzufriedenheit sind symbiotisch und nicht unabhängig voneinander. Die Digitalisierung ermöglicht die Analyse, die Erkenntnisse liefert, die Entscheidungen und Innovationen beeinflussen, die zu größerer Effizienz, höherer Produktion usw. führen.

Die digitale Transformation ist für Unternehmen der Maschinenbranche, die sich differenzieren und sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen wollen, nicht mehr optional. Laut einer Umfrage von VDMA und McKinsey aus dem Jahr 2020 zu kundenzentrierten digitalen Plattformen im Maschinenbau stehen Maschinenverfügbarkeit und Maschinenleistung sowohl bei Endanwendern als auch bei Maschinenbauunternehmen an erster Stelle.

Die Implementierung digitaler Anwendungsfälle in großem Maßstab erfordert einen Umfang, der das gesamte Unternehmen umfasst, eine engagierte Führung durch die Geschäftsleitung und einen unermüdlichen Fokus auf schnelle und sinnvolle geschäftliche Auswirkungen. Erfolgreiche Transformationen legen den Schwerpunkt auf die Schaffung eines Umfelds, das digitale Initiativen unterstützen und aufrechterhalten kann – beispielsweise mit einer robusten Technologieinfrastruktur, dem systematischen Erwerb und der Entwicklung digitaler Kompetenzen sowie der Schaffung einer Organisationskultur und -mentalität, bei der die Digitalisierung an erster Stelle steht.

Tatsächlich könnte die Implementierung einer unternehmensweiten Digitalisierung mit Cloud-Anwendungen und einem Portfolio digitaler Tools, basierend auf der Erfahrung von McKinsey mit branchenübergreifenden digitalen Transformationen im großen Maßstab, das EBIT eines Maschinenherstellers um bis zu fünf bis acht Prozentpunkte verbessern (Abbildung 1). Automatisierungen, Verbesserungen bei der Datenanalyse und mehr können die Effizienz steigern und den Mitarbeitern die Möglichkeit geben, sich auf übergeordnete Verbesserungen zu konzentrieren, die zu weiteren Einsparungen und Produktinnovationen führen. Diese Effizienzsteigerungen könnten in einigen Funktionsbereichen zu Kosteneinsparungen von bis zu 20 Prozent führen. Die allgemeinen und Verwaltungskosten könnten um 10 bis 20 Prozent gesenkt werden, beispielsweise durch die Implementierung eines Digital Spend Control Tower (SCT) oder einer Robotic Process Automation (RPA) für Enterprise Resource Planning (ERP).

Aufbauend auf der Erfahrung von McKinsey mit branchenübergreifenden digitalen Transformationen im großen Maßstab könnte die Implementierung einer unternehmensweiten Digitalisierung mit Cloud-Anwendungen und einem Portfolio digitaler Tools das EBIT eines Maschinenherstellers um bis zu fünf bis acht Prozentpunkte verbessern.

Maschinelles Lernen und KI-gestützte Prozesse können Verbesserungen in der Produktion und Produktqualität ermöglichen, was beides zu höheren Umsätzen führen kann. Neue Einnahmequellen könnten auch durch den Einsatz cloudgestützter digitaler Systeme zur Bereitstellung vorausschauender Wartung als Dienstleistung für hergestellte Maschinen und Anlagen geschaffen werden. Und die Zeit ist reif für die Akteure im Maschinen- und Ausrüstungssektor, die serviceorientierten Angebote zu erkunden, die die digitale Transformation ermöglicht. Bei vielen Unternehmen werden automatisierte Systeme in den nächsten fünf Jahren 25 Prozent der Investitionsausgaben ausmachen, wie aus der McKinsey Global Industrial Robotics Survey 2022 hervorgeht.2 „Das industrielle Potenzial von Robotik und Automatisierung erschließen“, McKinsey, 6. Januar 2023.

Digitale Transformationen können unterschiedliche Formen annehmen, bieten jedoch in der Regel gemeinsame Vorteile in drei großen Dimensionen: Geschäftsfokus, digitale Fähigkeiten und funktionsübergreifende Skalierbarkeit.

Unternehmen, die die Digitalisierung erfolgreich skalieren, betrachten die Digitalisierung eher als Investition in ihr zukünftiges Wachstum und ihre Rentabilität und nicht als IT-Projekt. Solche Organisationen wenden ein breites Portfolio an Anwendungsfällen an, die von ihrem jeweiligen Unternehmen gesteuert werden, und folgen dabei einer sorgfältigen Priorisierung auf der Grundlage von Geschäftsauswirkungen, Durchführbarkeit und einfacher Implementierung. Beispielsweise kann eine digital unterstützte Automatisierung zu einer höheren Produktivität führen, die höhere Materialkosten und wirtschaftliche Volatilität ausgleichen kann. Die Automatisierung sich wiederholender, monotoner Aufgaben kann dazu beitragen, Talente in der Fertigung zu halten, indem der Stress der Mitarbeiter reduziert wird. Es kann auch neue Talente mit Möglichkeiten anziehen, die Digital Natives ansprechen.

Die digitale Transformation erfordert systematische Veränderungen im gesamten Unternehmen. Erfolgreich digitalisierte Unternehmen gehen ihre Transformationen als mehrjährige Reisen an. Führungskräfte treiben die Transformationen voran, werden jedoch von einer zentralen Transformationsmaschine unterstützt, die die Änderungsbemühungen für einzelne Einheiten steuert, den Fortschritt überwacht und sicherstellt, dass Best Practices allgemein übernommen werden. Unternehmen investieren in digitale Talente, indem sie neue Mitarbeiter mit spezifischen Fähigkeiten einstellen und groß angelegte Programme zum Kompetenzaufbau durchführen, um bestehende Mitarbeiter schnell weiterzubilden. Die daraus resultierenden Organisationen sind effizienter, produktiver und in der Lage, proaktive Anstrengungen zur Innovation und Verbesserung sowie reaktive Anstrengungen zu unternehmen, um sich an externe Faktoren anzupassen und bei Bedarf Kurskorrekturen vorzunehmen.

Da die digitale Transformation einen organisationsweiten Technologieansatz erfordert, entwickeln Unternehmen, die die Digitalisierung skalieren, erfolgreich Dutzende verschiedener Anwendungsfälle für digitale Tools und bauen die effektivsten Anwendungen auf einer gemeinsamen Infrastruktur auf, die skalierbar, erschwinglich und sicher ist. Um diese Infrastruktur zu implementieren, aufrechtzuerhalten und weiterzuentwickeln, gehen Unternehmen in der Regel strategische Partnerschaften mit wichtigen Technologieakteuren ein. Diese Partnerschaften ergänzen und erweitern interne Ressourcen und schaffen zusätzliche Kapazitäten und Möglichkeiten zur Skalierung.

Sobald die Kernelemente vorhanden sind, können Maschinen- und Gerätehersteller ihre digitalen Bemühungen beschleunigen und zahlreiche Möglichkeiten zur Steigerung ihrer Leistung identifizieren und nutzen. Die Beherrschung des digitalen Werkzeugkastens könnte Quellen für zukünftiges Wachstum erschließen. Effektive Fernüberwachungs- und Diagnosefunktionen können beispielsweise den Übergang zu neuen Machinery-as-a-Service-Geschäftsmodellen ermöglichen, bei denen Unternehmen Geräte im Auftrag ihrer Kunden besitzen, betreiben und warten.

Cloudbasierte Lösungsplattformen können es Unternehmen, die sich an der digitalen Transformation beteiligen, viel einfacher machen, Maßnahmen zu priorisieren, die ihnen helfen, sich von der Konkurrenz abzuheben (Abbildung 2). Der Einsatz einer Cloud-Lösung zur Verwaltung einer Lieferkette kann beispielsweise diese effizienter machen. Anstatt die Entwicklung eines neuen Algorithmus für eine Plattform für maschinelles Lernen zu finanzieren, könnte ein Hersteller auch den Algorithmus des Cloud-Lösungsanbieters anwenden, um seine Herausforderungen zu bewältigen. Und anstatt sich auf die Zusammenarbeit mit einem Ökosystem von Software-as-a-Service (SaaS)-Anbietern einzustellen oder diese in ihre Systeme zu integrieren, könnte ein Hersteller einen Cloud-Hyperscaler mit einer Technologieplattform engagieren, die in großem Umfang in mehrere Organisationen integriert wurde.

Cloudbasierte Lösungsplattformen können es Unternehmen, die sich an der digitalen Transformation beteiligen, viel einfacher machen, Maßnahmen zu priorisieren, die ihnen helfen, sich von der Konkurrenz abzuheben.

Cloud-Fähigkeiten eröffnen eine wichtige potenzielle Umsatzquelle im Maschinen- und Anlagenbau: das Equipment-as-a-Service (EaaS)-Modell. Dieses Geschäftsmodell bietet OEMs die Möglichkeit, der zunehmenden Präferenz der Kunden gerecht zu werden, ihre Ausrüstungskosten zu operationalisieren und ihre Kapitalausgaben zu reduzieren. Das EaaS-Modell bietet Kunden Vorteile durch die Lieferung von Mietgeräten im Rahmen eines Service, der Software-Updates, Ersatzteilaustausch und vorausschauende Wartung umfasst. Und OEMs und Hersteller profitieren von einem verbesserten Zugriff auf Maschinendaten und Kunden, was zu zusätzlichen Umsätzen führen kann.

Cloudbasierte Tools und Dienste helfen Unternehmen auf vielfältige Weise, die Umweltauswirkungen ihrer Produktionsabläufe zu reduzieren. Die Digitalisierung der Lieferkette ermöglicht es beispielsweise, Emissionsquellen genau zu bestimmen und so Abfall, Emissionen sowie Energieverbrauch und -produktion zu reduzieren. Eine optimal digitalisierte Lieferkette wiederum ermöglicht eine schnellere und kostengünstigere Produktion und unterstützt gleichzeitig die Nachhaltigkeit, anstatt sie zu opfern. Und eine intelligentere Produktentwicklung, unterstützt durch die Digitalisierung, führt zu neuen Generationen von grundsätzlich nachhaltigeren Produkten. Auch der Einsatz der Tools von Cloud-Anbietern zur Prozesskontrolle und Qualitätsvalidierung kann dazu beitragen, Fehler und Ausschuss zu reduzieren. Und eine fortschrittliche Planungsoptimierung kann es Unternehmen sogar ermöglichen, energieintensive Aktivitäten für Zeiten zu planen, in denen reichlich CO2-armer Strom aus erneuerbaren Quellen zur Verfügung steht.

Durch die Migration zu Cloud-basierten Systemen können Unternehmen im Maschinenbau ihre Abhängigkeit von der physischen Infrastruktur verringern und den Energieverbrauch minimieren, was zu einem geringeren CO2-Fußabdruck führt. Darüber hinaus ermöglichen cloudbasierte Plattformen eine bessere Verfolgung und Rückverfolgbarkeit von Produkten, sodass Unternehmen ihre Umweltauswirkungen entlang der gesamten Wertschöpfungskette überwachen und verwalten können.

Im Folgenden werden einige der zahlreichen Nachhaltigkeitsvorteile aufgeführt, die den Akteuren des Maschinensektors durch die Cloud zugute kommen könnten.

Lieferkette

Produktion

Produktentwicklung

Verkauf und Marketing

Kundenbetreuung

Während Unternehmen ihre Anstrengungen zur Erreichung immer anspruchsvollerer Scope-3-Emissionsreduktionsziele intensivieren, üben sie Druck auf ihre Maschinen- und Ausrüstungslieferanten aus, einen klaren Fahrplan für Netto-Null-Betriebe vorzulegen. Cloud-Funktionen können Unternehmen der Maschinenbranche dabei helfen, zu diesen Zielen beizutragen, indem sie ihnen ermöglichen, Nachhaltigkeit entlang ihrer gesamten Wertschöpfungskette zu messen und zu unterstützen (siehe Seitenleiste „Cloud-basierte Nachhaltigkeitslösungen“).

Digitale Lieferketten revolutionieren den Geschäftsbetrieb, indem sie in der heutigen vernetzten Landschaft beispiellose Vorteile bieten. Dank Technologien wie Cloud Computing, KI und Blockchain bieten digitale Lieferketten Echtzeittransparenz von der Beschaffung bis zur Lieferung. Diese Transparenz ermöglicht es Unternehmen, Engpässe zu erkennen, den Lagerbestand zu optimieren und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus ermöglichen digitale Lieferketten eine schnelle Reaktion auf Störungen, sei es durch Naturkatastrophen, Lieferantenprobleme oder Marktschwankungen. Einsparungen bei den Materialkosten können beispielsweise durch ein KI-basiertes Lieferanten-Benchmarking erzielt werden, das die Leistung der Lieferanten anhand der für einen bestimmten Hersteller wichtigsten Kennzahlen vergleicht, oder durch den Einsatz von KI zur Vorhersage des Bedarfs an Ersatzteilen.

Ein globaler Elektronikhersteller nutzte beispielsweise Risikomanagement-Tools für die digitale Lieferkette, um Lieferunterbrechungen während der COVID-19-Pandemie zu minimieren. Der Hersteller verfügte über ein globales Produktionsnetzwerk von rund einem Dutzend Werken. Es erstellte ein digitales Modell seiner gesamten Lieferkette – und einer großen mehrstufigen Lieferbasis mit mehr als 5.000 Lieferanten – und nutzte das Modell, um die relative Anfälligkeit der Lieferkette anhand verschiedener Faktoren wie Vorlaufzeit, Lieferantenkonzentration und COVID-19-spezifisch zu bewerten Länderrisiko und finanzielle Widerstandsfähigkeit. Im Rahmen dieser Bemühungen wurden mehr als hundert vorrangige Hochrisikolieferanten identifiziert, von denen rund 10 Prozent entweder finanziell in Schwierigkeiten waren oder bisher unbekannte Tier-2-Lieferanten waren. Eine detaillierte Überprüfung dieser Lieferanten ermöglichte es dem Hersteller, einen Risikominderungsplan umzusetzen, der seine Ausgaben bei Hochrisikolieferanten um mehr als 40 Prozent reduzierte.

Cloud Computing bietet Unternehmen Skalierbarkeit und verbesserte Systeminteroperabilität – beispielsweise mit Lieferantensystemen. Und indem Maschinen- und Gerätehersteller die vorhandenen Netzwerke und Technologieressourcen von Cloud-Dienstanbietern nutzen, können sie einfacher neue Funktionen zur Verbesserung der Lieferkette wie Data Lakes oder vorab trainierte Modelle für maschinelles Lernen integrieren.

Cloud Computing bietet Unternehmen Skalierbarkeit und verbesserte Systeminteroperabilität – beispielsweise mit Lieferantensystemen. Und indem Maschinen- und Gerätehersteller die vorhandenen Netzwerke und Technologieressourcen von Cloud-Dienstanbietern nutzen, können sie einfacher neue Funktionen zur Verbesserung der Lieferkette wie Data Lakes oder vorab trainierte Modelle für maschinelles Lernen integrieren.

KI hat es Unternehmen ermöglicht, robuste Datensätze zu allen Aspekten der Produktion zusammenzustellen. Und digitale Zwillinge können einen gesamten Fabrikstandort nachbilden und wichtige Erkenntnisse wie Geräteausfallzeiten und Produktmontagezeiten liefern. Diese Informationen können dann verwendet werden, um Maschinen individuell anzupassen und eine KI-gestützte vorausschauende Wartung zu ermöglichen, die Maschinen- und Anlagenhersteller ihren Kunden als Mehrwertdienste anbieten können.

Ein großes Industrieunternehmen, das eine Vielzahl von Geräten und eine gemeinsame Lagerhaltung zwischen den Produktionslinien betrieb, steigerte seinen Produktionsdurchsatz mithilfe eines fortschrittlichen Tools zur Optimierung der Produktionsplanung. Um seine Planungs- und Terminierungsprozesse zu verbessern, entwickelte das Unternehmen ein mathematisches Modell seines gesamten Produktionsprozesses. Das Modell umfasste alle relevanten Einschränkungen und Kostentreiber – 45 Knoten, 80 Flüsse und 50 technische Einschränkungen – und wurde zum Aufbau eines Optimierungstools verwendet, das dem Unternehmen dabei half, den Durchsatz um 25 Prozent zu steigern. Die Cloud ermöglichte es, Datensilos aufzubrechen und eine einzige, einheitliche Quelle für die für das Modell benötigten Daten sowie die für den Betrieb erforderliche Rechenleistung bereitzustellen.

Die digitalisierte Produktentwicklung ermöglicht es Unternehmen, Produkt- und Serviceinnovationen zu beschleunigen. Cloudbasierte Plattformen verstärken digitale Verbesserungen, indem sie systemübergreifende Datentransparenz und Zugriff auf uneingeschränkte Rechenleistung für Simulationen bieten. Unternehmen können digitale Zwillinge, Remote-Computer-Aided-Design (CAD) und Desktops sowie High-Performance-Computing on Demand nutzen; Lebenszyklusdaten nutzen, um Produkte zu optimieren; und Produktdesigns über einen auf KI und maschinellem Lernen basierenden Design-to-Value-Prozess (DtV) optimieren. Auch Unternehmen können vom KI-basierten Produktkomplexitätsmanagement profitieren: So konnte beispielsweise ein Hersteller von Elektrowerkzeugen die Bearbeitungszeit um 20 Prozent, die Betriebsmarge um mehr als 20 Millionen US-Dollar und die fertigen Produkte um mehr als 40 Prozent reduzieren SKU-Anzahl der Waren.

Ein Unternehmen im Bereich Stromerzeugungsausrüstung nutzt KI, um die Konstruktion großer Turbinen für Wasserkraftwerke zu optimieren. In einem Pilotprojekt arbeitete das Ingenieurteam des Unternehmens mit externen Spezialisten zusammen, um ein Deep-Learning-Modell (ermöglicht durch robustes Cloud-basiertes Computing) zu erstellen, das die Leistung der vier Hauptkomponenten seiner Turbinen simulierte. Das Modell wurde so konzipiert, dass es den gewünschten Betriebspunkt als Eingabe akzeptiert und verschiedene Einschränkungen berücksichtigt – von der akzeptablen Masse und Festigkeit jedes Teils bis hin zu Flüssigkeitsströmungsproblemen wie Kavitation oder Druckpulsation. Mit diesem Ansatz konnte das Unternehmen die für die Erstellung eines neuen Turbinendesigns erforderlichen Entwicklungsstunden um 50 Prozent reduzieren und den End-to-End-Designprozess um 25 Prozent verkürzen. Besser noch: Der Ansatz erzeugte Turbinen, die bis zu 0,4 Prozentpunkte effizienter waren als herkömmliche Konstruktionen, eine Verbesserung, die für den Betreiber über die Lebensdauer eines Kraftwerks hinweg Millionen von Dollar wert sein könnte.

Digitales Marketing und Vertrieb helfen Unternehmen dabei, in allen Phasen ihrer Kaufreise eine Verbindung zu ihren Kunden aufzubauen. Eine 360-Grad-Ansicht der Kundendaten, die in einer umfassenden, zentralen Quelle bereitgestellt werden, bietet Unternehmen die Möglichkeit, Kundenservices und -interaktionen zu analysieren, zu verfolgen, vorherzusagen und zu personalisieren. Und KI-basierte Angebote und Preise, Asset- und Angebotsmanagement sowie optimierte Vertriebs- und Supportabläufe sind nur einige digitale Anwendungsfälle, die die Entscheidungsfindung verbessern und die Effizienz und Transparenz erhöhen.

Die digitale Transformation, die cloudbasierte Plattformen nutzt, erhöht die Wirksamkeit und Agilität von Preisstrategien erheblich. Mehr als 400 Millionen Euro Umsatz konnte ein erstklassiger Automobilzulieferer zurückgewinnen, der ein analysebasiertes Schadensmanagement einführte, um nach einem deutlichen Anstieg der Rohstoffkosten eine profitable Preisanpassung seiner Fertigprodukte zu ermöglichen. In ähnlicher Weise setzte ein Industriehersteller, der mit pauschalen Kostensteigerungen seitens seiner Zulieferer konfrontiert war, ein cloudbasiertes Transparenztool ein, um die Kosten detailliert zu dokumentieren. Die daraus resultierenden Daten trugen dazu bei, die genauen Kostentreiber jedes Produkts oder jeder Dienstleistung besser zu verstehen und die internen Kostenmodelle des Herstellers zu verbessern. Vertriebsteams nutzen diese Modelle in Verhandlungen, um sicherzustellen, dass die von ihnen angebotenen Preise die aktuellen Produktionskosten widerspiegeln.

Die digitale Transformation, die cloudbasierte Plattformen nutzt, erhöht die Wirksamkeit und Agilität von Preisstrategien erheblich. Mehr als 400 Millionen Euro Umsatz konnte ein erstklassiger Automobilzulieferer zurückgewinnen, der ein analysebasiertes Schadensmanagement einführte, um nach einem deutlichen Anstieg der Rohstoffkosten eine profitable Preisanpassung seiner Fertigprodukte zu ermöglichen.

Andere Organisationen haben ebenfalls einen datengesteuerten Ansatz verwendet, der auf KI und cloudbasierten Plattformfunktionen basiert, um die Auswirkungen von Komponentenengpässen zu bewältigen. Beispielsweise hilft die dynamische Festlegung von Durchlaufzeiten für verschiedene Produktkonfigurationen entsprechend der Verfügbarkeit der Komponenten den Vertriebsteams dabei, angemessene Kundenerwartungen zu formulieren oder Kaufentscheidungen in Richtung von Standardprodukten zu lenken, die schneller und kostengünstiger herzustellen sind.

Cloudbasierte Plattformen ermöglichen es OEMs, dauerhafte Verbindungen zu den digitalen Komponenten der von ihnen verkauften Produkte herzustellen. Das Anbieten von Dienstleistungen wie vorausschauender Wartung, Steuerung über eine Produkt-App und Fernproblemlösung direkt für ihre Kunden kann OEMs dabei helfen, zusätzliche Einnahmequellen zu erschließen. Und da OEMs, die diese Dienste anbieten, in Echtzeit Zugriff auf Informationen zu etwaigen Mängeln und anderen Anforderungen des Produkts haben, könnten sie Umsatzsteigerungen bei Ersatzteilen und Reparaturen erzielen. Weitere potenzielle Verkäufe könnten auch über die erweiterten Verbindungen der OEMs und Einblicke in die typische Maschinennutzung, Ausfälle und mehr der Kunden identifiziert werden.

Cloudbasierte Plattformen ermöglichen es OEMs, dauerhafte Verbindungen zu den digitalen Komponenten der von ihnen verkauften Produkte herzustellen. Das Anbieten von Dienstleistungen wie vorausschauender Wartung, Steuerung über eine Produkt-App und Fernproblemlösung direkt für ihre Kunden kann OEMs dabei helfen, zusätzliche Einnahmequellen zu erschließen.

Ein globaler Hersteller mechanischer Komponenten hat sich mit einem großen IT-Dienstleistungsunternehmen zusammengetan, um cloudbasierte Fernüberwachungs- und Analysedienste anzubieten. Die Technologie sammelt Vibrations-, Temperatur- und andere Betriebsdaten von Kundengeräten und verwendet diese Daten, um potenzielle Zuverlässigkeitsprobleme zu identifizieren und zu diagnostizieren. Durch die Verlagerung der Zustandsüberwachung von vor Ort in die Cloud und die Automatisierung eines Großteils der notwendigen Datenanalyse mithilfe von KI-Tools konnte das Unternehmen sein Serviceangebot erweitern, die Überwachung einem breiteren Kundenkreis anbieten und die gesammelten Daten nutzen die Diagnose- und Vorhersagefähigkeiten seiner Systeme rasch verbessern.

Die digitale Transformation im großen Maßstab ist für Akteure im Maschinenbau unerlässlich. Die betrieblichen und finanziellen Vorteile sind von entscheidender Bedeutung, um trotz anhaltender Lieferunterbrechungen und Schwankungen auf dem Fertigungsmarkt wettbewerbsfähig zu bleiben. Und die Digitalisierung eines Unternehmens jeder Größe in großem Maßstab ist aufgrund der Verfügbarkeit cloudbasierter Plattformen und Dienste häufiger und kostengünstiger und komplexer als je zuvor. Unabhängig davon, ob sie die Vielfalt an vorgefertigten Tools, Software, Hardware, Netzwerken und Diensten der Cloud-Plattformen nutzen oder Daten über mehrere Anlagen hinweg vernetzen und teilen, profitieren Maschinenbauer von den gleichen Vorteilen, die auch Unternehmen in vielen anderen Fertigungssektoren nutzen. Nachhaltigkeitsgewinne, höhere Rentabilität und neue Einnahmequellen aus dem As-a-Service-Modell sind nur einige Merkmale der vielversprechenden digitalisierten, cloudbasierten Landschaft im Maschinen- und Anlagenbau.

Marie El Hoyekist Associate Partner im Londoner Büro von McKinsey;Dorothee Herringist Senior Partner im Düsseldorfer Büro, woTarek Kasahist Partner;Florian Homann ist Associate Partner im Münchner Büro; UndRafael Westinnerist Senior Partner im Madrider Büro.

Die Autoren danken Jonas Ronellenfitsch und Cristina Tintore für ihre Beiträge zu diesem Artikel.