Herr Rodig, bei der digitalen Transformation geht es letztlich um neue Geschäftsmodelle, was zu der Frage führt, wie sich das Internet of Things (IoT) monetarisieren lässt. Worum geht es dabei aus Ihrer Sicht?
Am Ende geht es bei der Monetarisierung des IoT für Unternehmen um die Frage, ob sie in zehn Jahren überhaupt noch ihre Maschinen verkaufen können, wenn diese nicht IoT-fähig sind. Daraus entsteht die zwingende Notwendigkeit für Anbieter, zumindest irgendetwas zu tun – wie intensiv auch immer. Und wenn man sich nun all die möglichen Geschäftsmodelle anschaut, ist das Pay-per-Use-Modell in Sachen Monetarisierung sehr vielversprechend. Ein weiteres funktionierendes IoT-Geschäftsmodell sind Plattformen, bei denen das Monetarisieren letztendlich über Dritte läuft. Ein Beispiel dafür ist Google Car. Hier wird ein Produkt bestehend aus Auto und/oder Transportleistung kostenlos angeboten, dafür müssen Nutzer sich aber im Gegenzug Werbung anschauen. Die Bezahlung bei diesem Modell erfolgt also über die Werbetreibenden.
Welches Marktvolumen sehen Sie für IoT-Angebote in der Industrie?
Beim Marktvolumen von IoT in der Produktion kann man etwa von einer Versechzehnfachung im Zeitraum 2017 bis 2025 ausgehen (Bezug auf in Q1/2019 von Tresmo durchgeführte Marktstudie; Anm. d. Red.). Etwa 75 % des Marktvolumens liegen im Themenumfeld der digitalen Services. Das sind einerseits die Apps, die Anwender letztlich kaufen, es beinhaltet aber auch die Systemintegration und verschiedene Consulting-Leistungen. Etwa 15 % des Marktvolumens liegen im Thema Plattformen. Es wächst über die Jahre stetig an – auch der relative Anteil, weil die Plattformen häufig Geschäftsmodelle haben, die stark auf Daten beruhen. Aufwendungen für Kommunikation und Processing sowie fürs Hosting werden ansteigen. Ein deutlich kleinerer Teil kommt der Hardware zugute. Die Nachfrage an Sensorik oder Gateways steigt, doch die Preise fallen rapide in diesem Marktsegment.
Welche Entwicklungen beobachten Sie am Markt für IoT-Plattformen?
Es betrifft drei Entwicklungen: Eine davon ist, dass sich Cloud und Edge in der IoT-Welt immer stärker aufeinander zu bewegen. Auf der einen Seite gibt es Anbieter, die aus der Automatisierung und somit eher aus dem Edge-Computing kommen und nun vermehrt die Cloud-Technologie anbieten. Andererseits haben wir Unternehmen wie Amazon oder Microsoft, die aus der Cloud-Ecke kommen und zunehmend Edge-Komponenten anbieten. Cloud und Edge spielen immer besser zusammen und es werden Lösungen angeboten, die beide Technologien vereinen. Allerdings steckt momentan vieles noch in den Kinderschuhen. Die zweite Entwicklung, die wahrzunehmen ist, ist eine starke Konsolidierung in diesem Bereich. Noch vor wenigen Jahren haben Kunden gefragt, welche IoT-Plattform zu empfehlen sind. Heute kommen die meisten Interessenten schon mit einer Vorauswahl an Plattformen. Da kristallisieren sich in der Regel fünf bis zehn Plattformen heraus, die für fast alle Kunden relevant sind. Und drittens zielen Plattformanbieter zunehmend darauf ab, Ökosysteme aufzubauen. Dies wird durch Partnerschaften erreicht, aber auch durch die Verknüpfung mit Anwendungen und sonstigen Systemen. Letztendlich bin ich überzeugt, dass der eigentliche Mehrwert im Ökosystem liegt.
Auf welcher Ebene setzen Sie mit Ihren Lösungen auf?
Typischerweise – wenn wir an die Industrie und speziell an die Maschinen- und Anlagebauer denken, die Embedded-Themen gut im Griff haben – auf der Ebene der Datenvorverarbeitung, der Analysen und auf Ebene der Datenübertragung in die Cloud tätig. Das ist die klassische Strecke, bei der Gateway und IoT-Plattform sowie die Anwendungen eng zusammenspielen.
Das Thema IIoT beziehungsweise Industrie 4.0 steckt in vielen Unternehmen in den Kinderschuhen. Was bremst Unternehmen in Hinblick auf die Nutzung von IoT-Technologien?
Das zentrale Problem ist, dass Unternehmen häufig mit einer klassischen, betriebswirtschaftlichen Sicht an ein IoT-Projekt herangehen – wie an eine gewöhnliche Produkteinführung. Das heißt, es wird erwartet, dass sich das Projekt spätestens nach zwei oder drei Jahren rentiert. Das ist der Hauptfehler. Meine Kernüberzeugung ist, dass sich der deutsche Maschinenbau über digitale Services und entsprechende Geschäftsmodelle differenzieren muss, um langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben und damit am Ende sein Kerngeschäft zu retten. Oft fehlt das Verständnis dafür, dass es nicht um ein “Nice-to-have”-Szenario geht, sondern ums Überleben des Unternehmens. Denn ohne eine vorausschauende Wartung – nur um ein Beispiel zu nennen – wird ein Maschinenbauer seine Maschine nicht mehr verkaufen können. Hier ist Beratung wichtig. Digitalisierung bedeutet in diesem Zusammenhang, Ideen zu sammeln, diese systematisch mit dem Kunden zu prüfen und dann vom Kundenproblem ausgehend kreative Lösungen zu entwickeln. Dazu muss man natürlich zunächst ein IoT-Projekt starten und diese typischen digitalen Innovationsprozesse auch wirklich leben. Sich am Anfang des Projektes mit dem Controller hinzusetzen und über den Return on Investment zu sprechen, ist nicht zielführend. Leider ist das in vielen mittelständischen Unternehmen aber noch der Ansatz. Wirklich innovative Vorreiter gehen anders heran. Sie wissen, dass man zunächst ein paar Dinge ausprobieren muss und versuchen so, eine Lösung für das Problem zu finden. Eine Wirtschaftlichkeitsbetrachtung folgt danach. Allerdings kann man mit dieser Vorgehensweise auch viel Geld verbrennen. Kleinere Unternehmen tun sich daher oft noch schwer mit dieser Vorgehensweise. Aus meiner Sicht hängt es aber nicht nur von der Größe ab, sondern sehr stark vom Führungsteam. Es gibt viele kleine Unternehmen, die sehr innovativ sind und das Thema Digitalisierung verstanden haben. Und auf der anderen Seite gibt es auch sehr große Unternehmen, die noch weit hinterherhinken. Letztendlich gibt es noch zu wenig erfolgreiche IoT-Projekte, um zu präzisieren, was in einer bestimmten Branche funktioniert und wie viel Geld sich mit den Projekten verdienen lässt.
Sie sagen, die Differenzierung erfolgt heute über digitale Services, da sich die Hardware- und Softwarequalität von Firmen nicht mehr so sehr voneinander unterscheidet und andere Länder in diesen Bereichen aufholen. Aber warum sollten andere Länder nicht auch in Richtung IoT-Services denken?
Das tun sie schon. Das ist genau das Problem. Und aus meiner Sicht droht hier die große Gefahr für deutsche Unternehmen. Viele sagen, Deutschland hinke bei der Digitalisierung beispielsweise den USA hinterher. Das sehe ich anders. Die USA haben keine besonders ausgeprägte Industrielandschaft wie wir in Deutschland. Die Amerikaner sind gut bei allem, was Consumer-IoT und Consumer-IT angeht – Stichwort: Facebook, Google, Amazon & Co. Die große Gefahr bezogen auf das Industriegeschäft kommt aus China. Chinesische Firmen haben einerseits die Manufacturing-Erfahrung und andererseits investieren sie riesige Summen in künstliche Intelligenz (KI). KI ist aus meiner Sicht der kritische Wettbewerbsfaktor der Zukunft. Das heißt, wir dürfen hier den Kopf nicht in den Sand stecken, sondern müssen unbedingt etwas tun. Denn wenn China seine günstigeren Maschinen auch noch mit smarter, digitaler Technologie aufwertet, wird es für deutsche Unternehmen schwierig, aufzuholen.
Im Bereich Software-Development sind bei den Maschinenanwendern unter anderem App-Angebote gefragt. Worin liegen Anspruch sowie Nutzen von Mobile Apps für die Industrie und für entsprechende IIoT-Anwendungen?
Jedes Gerät, jede Maschine hat ihre Nutzer, die bestimmte Mehrwerte erwarten. Entscheidend ist also, welche Anwender welche konkreten Probleme haben – das ist manchmal gar nicht so leicht herauszufinden und zu priorisieren. Direktes Fragen führt dabei in der Regel nicht zum Ziel, sondern es erfordert Methodenbaukästen wie Design Thinking, um die wirklich relevanten Themen herauszuarbeiten. Dabei geht es auch um die Frage der Zahlungsbereitschaft – oft gibt es beispielsweise wirksame Work-arounds, die zwar aus User-Sicht nicht schön sind, aber vor dem Hintergrund von Kosten-Nutzen-Betrachtungen ihre Berechtigung haben. Im Kern geht es also darum, Lösungen für die Nutzer zu erarbeiten, die nicht bei den Buzzwords der Digitalisierung stehen bleiben, sondern einen handfesten, erlebbaren Mehrwert bringen. Dafür gibt es dann auch Zahlungsbereitschaft – eine ganz wichtige Voraussetzung, um mit den eigenen Digitalisierungsinitiativen auch Geld zu verdienen.
Wie aufwendig ist eine solche App-Entwicklung erfahrungsgemäß?
Die richtige Vision vom smarten Produkt beziehungsweise vom digitalen Service zu haben ist das Wichtigste und Aufwendigste, also den klaren Mehrwert für den Kunden herauszuarbeiten und verschiedene Nutzergruppen wie den Operator an der Maschine oder den Produktionsleiter, der übergreifend agiert, im Blick zu haben. An der Stelle kommen wir schnell in interessante Diskussionen dazu, wer eigentlich was genau braucht, an welcher Stelle, auf welchem Endgerät und in welcher Granularität die Daten benötigt werden. In der Umsetzung der App-Entwicklung wird dann relevant, ob man technologisch auf Standards aufsetzen kann oder nicht.
Im Sinne von Dev-Ops-Softwareentwicklung werden Apps agil weiterentwickelt. Wie kann man sich das vorstellen?
Das heißt im Kern, dass Nutzer heutzutage gewohnt sind, dass sich die Anwendungen, die sie nutzen, ständig weiterentwickeln und verbessern. Fast jeder kennt das von Google, Amazon und anderen Anwendungen und erwartet daher auch bei IoT-Lösungen, dass sie nicht stehen bleiben. Software ist also nie fertig. Stetig kommen eben neue Endgeräte, Browser, Sicherheitsupdates, Funktionalitäten von IoT-Plattformen und ähnliches auf den Markt und auch die Erwartungen der Nutzer ändern sich im Laufe der Zeit – da muss man also auch seine Lösungen ständig weiterentwickeln, um die Nutzer zu begeistern.
Wie wichtig ist Data Security?
Gerade im Industrieumfeld und in Bezug auf die Einführung von IoT ist Data Security relevant – nicht so sehr im Rahmen der Projekte selbst, sondern vorher. Meine Kernbotschaft ist, dass wir grundsätzlich die technologischen Möglichkeiten haben, Anwendungen sicher zu gestalten. Das bedeutet natürlich entsprechenden Aufwand für ein Projekt und wenn man berücksichtigt, dass viele Kunden im ersten Schritt Prototypen bauen und Erfahrungen durchs Kundenfeedback sammeln wollen, ist das in die Überlegungen einzubeziehen. Die Frage lautet also: Was heißt sicher und gegen welche konkreten Bedrohungen mit welchen Risiken wollen wir uns wappnen? Es ist eher eine Business-Entscheidung und Teil der Betrachtung dazu, wie wirtschaftlich ein Projekt sein wird.
Wo sehen Sie Stolpersteine bei der Umsetzung einer funktionierenden IoT-Strategie?
Die größte Herausforderung für Industrieunternehmen bei der Umsetzung von IoT-Projekten ist es, eine agile Arbeitsweise zu etablieren und wirklich kundenzentriert zu arbeiten. Es ist eher ein Kultur- und nicht unbedingt ein Technologiethema. Digitale Prozesse starten mit einem Problem beim Kunden. Als IoT-Dienstleister versucht man herauszufinden, wie relevant dieses Problem ist, um anschließend verschiedene Lösungsszenarien zu entwickeln. Diese werden mit dem Kunden auf ihre Praktikabilität hin getestet, wodurch man letztendlich irgendwann zu einem Ergebnis kommt. Gerade Ingenieurgetriebene Unternehmen tendieren häufig dazu, ihren Kunden selbst Lösungen vorzugeben und zu sagen: „So muss das laufen“ – entsprechend schwach ist die Einbeziehung des Kunden zu Projektbeginn. Bewährte Methoden wie Design Thinking oder Lean Startup – ein Verfahren, bei dem man Prototyp-basiert und sehr kundennah im agilen, iterativen Prozess Dinge erprobt und weiterentwickelt – werden in der Regel nicht genutzt. Und nach einer langen, teuren Entwicklungszeit stellen diese Unternehmen dann häufig fest, dass die Lösung nicht funktioniert. Es fehlt ihnen am nötigen Mindset. Bis sich Unternehmen dahingehend umstellen, kann es sehr lange dauern. Aus diesem Grund ergibt es Sinn, die digitalen Themen vom Kerngeschäft zu lösen. Ein zweiter Stolperstein ist, dass das Thema Plattformauswahl häufig falsch angegangen wird. Oft entscheiden sich Unternehmen relativ schnell auf Basis zu weniger Kriterien für eine Plattform. Gerade hierbei ist aber Sorgfalt angeraten. Denn mit der richtigen IT-Architektur lässt sich auch die Plattform abstrahieren und auf diese Weise auch austauschbar machen. Wenn dann die Schnittstellen entsprechend aufgebaut werden, lassen sich oft verschiedene IoT-Plattformen nutzen. Damit macht man sich als Unternehmen weniger abhängig von den großen Anbietern wie Microsoft, Amazon oder Siemens. Ein weiteres Problem ist das Thema der Datenmodellentwicklung oder Datenstandardisierung. Oft haben Hersteller viele verschiedene Maschinen und Produkte, die häufig von unterschiedlichen Teams entwickelt wurden, wodurch sie historisch gewachsene eigene Datenmodelle aufweisen. Wenn Lösungen nun über eine App bedienbar und vernetzbar gemacht werden sollen, dann sollten diese miteinander kommunizieren und die Daten einfach ausgetauscht werden können. Die Entwicklung eines solchen flexiblen, zukunftsfähigen und effizienten Datenmodells gehört zu den ganz großen Herausforderungen und ist entsprechend zeitaufwendig. Damit beschäftige ich mich sehr intensiv.
Das Interview führten Nico Schröder und Johannes Gillar, Konradin Mediengruppe
