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Expertenbeitrag

 Harald Zapp

Harald Zapp

CEO & Founder, Next Big Thing AG

Das neue industrielle Zeitalter Warum kommunizierende Maschinen unsere Zukunft sind

Autor / Redakteur: Harald Zapp / Sebastian Human

Die Kombination von IoT, Blockchain und Machine Learning ist Voraussetzung für das Konzept der Machine Economy, in der Maschinen, Anlagen, Logistik und Produktion autonom kommunizieren und agieren.

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Schon heute reichen die Möglichkeiten kommunizierender Maschinen weit über Smartphone und Co. hinaus.
Schon heute reichen die Möglichkeiten kommunizierender Maschinen weit über Smartphone und Co. hinaus.
(Bild: gemeinfrei / Pexels )

In der Industrie von morgen werden Menschen deutlich weniger manuelle Eingriffe tätigen und Entscheidungen fällen müssen: Miteinander verbundene Anlagen werden sich zukünftig selbst leasen, Wartungstechniker einstellen oder Ersatzteile bezahlen. Durch diese Vernetzung werden nicht nur einzelne Produktionsschritte, sondern die gesamte Wertschöpfungskette mit allen Phasen des Produktlebenszyklus optimiert – und ganz neue Services oder Geschäftsmodelle möglich. Diese automatisierte Zukunft – die Machine Economy – wird unser tägliches Leben auf vielfältige Weise beeinflussen und Billionen von Euro an Geschäftswert freisetzen.

Die Machine Economy: Das steckt dahinter

Die Realisierung einer solchen Machine Economy machen Kerntechnologien möglich, durch die Maschinen befähigt werden, Transaktionen durchzuführen: Das Internet der Dinge, die Blockchain und Machine Learning als Teil künstlicher Intelligenz bilden ein intelligentes System, in dem verbundene Geräte miteinander kommunizieren und autonom Handlungen ausführen. IoT-Geräte, die bis zum Jahr 2025 weltweit auf eine stolze Anzahl von 75 Milliarden ansteigen sollen, bieten durch ihre Internet-Konnektivität die Basis, um eine Machine-to-Machine-Kommunikation (M2M) zwischen intelligenten Sensoren und Geräten zu ermöglichen. Dabei generieren sie Echtzeitdaten, die von Distributed-Ledger-Technologien (DLT) und ML weiterverwertet werden.

DLT sind dabei eine wichtige Grundlage: Kryptowährungen und intelligente Verträge ermöglichen es, dass autonome Maschinen über die Blockchain Transaktionen ausführen –autonom, transparent und sicher. Geräte, die an solchen M2M-Transaktionen teilnehmen, können so programmiert werden, dass sie Käufe auf der Grundlage individueller oder geschäftlicher Bedürfnisse tätigen. Dieses Internet of Payments wird die gesamte Zahlungsverkehrslandschaft vollständig verändern. Wo menschliche Fehler in der Vergangenheit ein Problem waren, liefern Algorithmen in Zukunft zuverlässige und vertrauenswürdige Daten, die jeden Tag intelligenter werden und sich verbessern. Die Maschine weiß dann, wann sie welche Art an Nachschub braucht und wann sich dieser am besten ordern lässt. Die Potenziale des Internet of Things lassen sich daher nur heben, wenn die Geräte auch Zahlungsvorgänge untereinander abrechnen können.

Die vier Phasen der Machine Economy

Die Machine Economy ist der Türöffner für neue Geschäftsmodelle. In ihrer Entstehung zeichnen sich vier entscheidende Phasen ab: Smarte Maschinen mit integrierten Sensoren, die Daten sammeln und diese weitergeben, gibt es schon heute. In naher Zukunft wird es smarte Analysen durch sich selbst überwachende Maschinen geben, die Wartungsservices eigenständig anfordern. Predictive Maintenance ist bereits Realität, wird aber aktuell noch von Menschen begleitet. Das wird künftig ebenso wenig nötig sein wie der Testfahrer, der momentan noch in selbstfahrenden Autos mit den Händen am Steuer sitzt. Der nächste Schritt sind smarte Services mit Abonnementmodellen und Echtzeit-Leasing von Maschinen und Pay-per-Use-Bezahlung. In der vierten und letzten Phase werden Maschinen zu autonomen Marktteilnehmern, die Entscheidungen fällen, ohne dass menschliches Eingreifen erforderlich ist – und damit zu eigenständigen Akteuren.

Voraussetzung: Maschinen bezahlen Maschinen

Bisher handeln Maschine nicht im eigenen Namen, sondern für eine natürliche oder juristische Person. Zur Vervollständigung des IoT braucht es aber Maschinen, die auch bei Bezahlvorgängen autonom handeln können: Ohne autarke maschinelle Interaktionen auch für die Zahlung wird der Wirtschaftsvorgang unter-, im Zweifel sogar abgebrochen. Das Onboarding der Maschinen, etwa die Kontoeröffnung für die Nutzung von Zahlungsdiensten, muss also vollautomatisiert erfolgen.

Zwei Voraussetzungen müssen für diese Maschine-to-Maschine-Payments zwingend erfüllt sein: Es bedarf eines klaren und geeigneten Rechtsrahmens und der Schaffung von Maschinenidentitäten. Es geht also nicht mehr nur noch darum, den jeweiligen Kunden zu kennen und ihn zu prüfen - Stichwort Know-your-Customer (KYC) - um sich gegen Verbrechen wie Geldwäsche, Embargo oder Terrorismusfinanzierung zu schützen.

In einer Welt selbstzahlender Maschinen wird es Ziel sein, die jeweiligen Objekte zu kennen und zu prüfen - Stichwort Know-your-Object (KYO): Wie vertrauenswürdig ist die Maschine? Handelt sie im eigenen oder fremden Namen? Welchen wirtschaftlich Berechtigten ist sie zuzuordnen? Dies gilt insbesondere dann, wenn auch der Zahlungsempfänger eine Maschine ist. Nach welchen Regeln diese Prüfungen zu erfolgen haben, muss entweder vom Gesetzgeber oder von den Aufsichtsbehörden vorgegeben werden.

Der Schlüssel: Daten

Die Kernressource der Machine Economy sind Daten. Sie sind das Schmiermittel, ohne dass die Konstruktionen nicht funktionieren können. Sie allein sind aber mittlerweile so omnipräsent und vollumfänglich zugänglich, dass es vielmehr auf ihre Nutzung, Digitalisierung und Analyse ankommt als die bloße Verfügbarkeit. Wir treten in eine Ära der radikalen Automatisierung mit Milliarden angeschlossener Maschinen ein. Unternehmen können ihre betriebliche Effizienz enorm steigern, indem sie manuelle Prozesse abschaffen und sich stattdessen auf wertschöpfende Dienstleistungen konzentrieren.

Werden Prozesse maschinell automatisiert, entfaltet die Machine Economy ein enormes Potenzial zur Gewinnmaximierung:

  • Senkung der Kosten und Steigerung der Einnahmen: Das IoT erlaubt den Herstellern von Industrieausrüstungen beispielsweise die Automatisierung von Prozessen, Just-in-Time-Fertigung (JIT), Fernüberwachung und vorbeugende Wartungen.
  • Verbesserung der betrieblichen Effizienz: Mit M2M-Sensoren lassen sich Anlagen direkt aus dem Bestand über die gesamte Lieferkette hinweg überwachen und nachverfolgen.
  • Schaffung neuer Werte: Neue Marktplätze, Branchen und Geschäftsmodelle werden entstehen (zum Beispiel „as a Service“-Geschäftsmodelle).
  • Minderung der mit dem Besitz von Vermögenswerten verbundenen Risiken: Für Unternehmen sinkt die Notwendigkeit, Vermögenswerte zu besitzen, zu unterhalten und zu verwalten.
  • Übergang von CapEx zu OpEx: Unternehmen können Ausrüstung auf Grundlage spezifischer Bedürfnisse und geplanter Produktionszyklen mieten oder leasen. Durch die Einsparung hoher Investitionskosten für den Ankauf von Maschinen können sich neue Unternehmen aufgrund der geringeren Eintrittsbarrieren einfacher beteiligen.
  • Stärkung von Belegschaft und Produktion: Angesichts eines Fachkräftemangels und stetig zunehmender Komplexität unterstützen IoT und ergänzende Technologien die Mitarbeiter bei der Arbeit an den Maschinen.
  • Erhöhung der Transparenz durch Daten: Der Einsatz intelligenter Sensoren ermöglicht es Unternehmen, ihr Branchenwissen zu stärken, um die Bedürfnisse der Verbraucher zu befriedigen und nachhaltige Geschäftspraktiken zu verbessern.

Der nächste Schritt in die Zukunft: Jetzt mitgestalten

In den nächsten Jahren werden wir einen tiefgreifenden Wandel der industriellen Prozesse erleben, bei dem die Synchronisation zwischen verschiedenen Komponenten in der gesamten Wertschöpfungskette zunimmt und Maschinen autonom Entscheidungen treffen.

Dabei geht es für die Unternehmen um mehr, als nur alltägliche Aufgaben zu automatisieren. Sie müssen den Geschäftslösungen eine weitere Ebene hinzufügen, um Mehrwert aus den von Maschinen erbrachten Dienstleistungen zu erschaffen.

Um diese Herausforderung zu meistern, Chancen zu identifizieren und neue Geschäftsmodelle zu realisieren, bedarf es eines umfassenden Expertennetzwerks – kaum ein Unternehmen wird die dafür nötige tiefe Expertise aus den eigenen Reihen abdecken können. Ein Venture Studio bietet die notwendige Infrastruktur für den Aufbau von IoT Joint Ventures und unterstützt somit Unternehmen und Startups gleichermaßen.

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Über den Autor

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