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Plattformökonomie

Aus Daten Wert schaffen

11. November 2020, 10:25 Uhr   |  Von Svenja Falk und Johannes Winter

Aus Daten Wert schaffen
© Bild: Visual Generation | Shutterstock.com

Was ist die wertvollste Ressource im 21. Jahrhundert? Daten. Sie sind die Basis neuer Geschäftsmodelle und bilden durch digitale Vernetzung und kooperatives Arbeiten eine neue Form der Wirtschaft: Die Plattformökonomie.

Wenn Daten der Rohstoff des 21. Jahrhunderts sind, wird ihre Umwandlung in wertvolles Wissen zu einem zentralen Wertschöpfungsschritt. Wenn »Everything as a service« das bevorzugte Bereitstellungsmodell für Produkte und Dienstleistungen ist, dann werden hochautomatisierte Cloud Center zu wichtigen globalen Produktionsstätten. Was heißt das für den europäischen Industriestandort, der mehrheitlich von Unternehmen geprägt ist, deren Geschäftslogik dem linearen Modell der Wertschöpfungskette folgt und die Pipeline-Märkte bedienen? Deutschland ist Weltmarktführer beim Engineering und bei der Herstellung komplexer Produkte und produktnaher Dienstleistungen. In der Plattformökonomie müssen Produkte jedoch digital vernetzt und Services veredelt und individualisiert werden. Das erfordert neue Kooperationsmodelle, denn kein Unternehmen verfügt im digitalen Zeitalter allein über das notwendige Know-how und die Daten, um dauerhaft erfolgreich zu sein. Digitale Wertschöpfungsnetzwerke bieten für Konzerne, Mittelstand und Start-ups das Potenzial, gemeinsam und komplementär Lösungen für ihre Kund:innen bereitzustellen, bei globaler Reichweite und Grenzkosten, die gegen Null gehen. Doch noch mangelt es an der flächendeckenden Umsetzung.

Der Aufstieg der Plattformen

Sieben der zehn wertvollsten Unternehmen weltweit sind Plattformunternehmen: zwei davon sind chinesisch (Alibaba, Tencent), fünf haben ihren Hauptsitz in den USA (Microsoft, Apple, Amazon, Alphabet, Facebook). Ihr Geschäftsmodell ist digital und sie haben grenzüberschreitende Monopole geschaffen, indem sie die Schnittstelle zum Kunden zwischen Angebot und Nachfrage besetzt haben.

Diese Tech-Konzerne sind seit 2017 ununterbrochen unter den TOP 10 und haben in dieser Zeit ihren Marktwert signifikant steigern können. Ihr Aufstieg hat nicht nur die Bedeutung digitaler Geschäftsmodelle in den Fokus gerückt, sondern auch über Industrien hinweg Angst vor Disruption ausgelöst. Keine Industrie ist hier ausgenommen: Automobilhersteller, Maschinenbauer, Banken oder Chemieunternehmen sind in den letzten Jahren in die Plattformökonomie eingestiegen. Treiber waren Sorge und Hoffnung zugleich: die Sorge, dass die großen Plattformunternehmen die Kontrollpunkte der Wertschöpfung besetzen und den Marktzugang kontrollieren war hier genauso entscheidend, wie die Hoffnung auf nicht-lineares Wachstum.

Denn Plattformen nutzen Netzwerkeffekte: Je mehr Stakeholder daran teilhaben, desto schneller wächst die Attraktivität eines Ökosystems für Anbieter wie auch für Nutzer:innen. Sie erleichtern Skalierung: Mit zunehmender Reichweite und Marktdurchdringung sinken die Transaktions- und Informationskosten. Und ihre Daten ermöglichen Lernen – die permanente Verbesserung und Anpassung der Angebote an die Kundenwünsche.

Digitale Ökosysteme öffnen Türen zu weltweiten Partnernetzen

Viele der Plattformen erfüllen nicht die notwendigen Voraussetzungen für Skalierung, weil sie einseitig und nicht mehrseitig strukturiert sind. Das aber schließt gerade ein Ökosystem aus Entwickler:innen, Partner:innen und Nutzer:innen aus, ein wesentlicher Faktor für Skalierung und damit für wirtschaftlichen Erfolg. Erst das Ökosystem optimiert die Plattform in all ihren Dimensionen – Infrastruktur, Anwendung, Business und Interaktion. Digitale Ökosysteme öffnen Türen zu weltweiten Partnernetzen, erreichen neue Kundengruppen und lassen alle Beteiligten kreativ an neuen Produkten, Services und Geschäftsmodellen zusammenarbeiten. Klassische Wertschöpfungsketten wandeln sich zu dynamischen, digitalen Netzwerken. Der Wert für die Unternehmen ist zunehmend da, wo die Daten sind.

Zusammenspiel der physischen und digitalen Welt

Physische Produkte und Anlagen werden im Rahmen der Digitalisierung über Embedded Software und Betriebsplattformen grundlegend verändert und erweitert. In der Folge verschiebt sich der Wettbewerb von »Made in« zu »Made and operated by«: dem digitalen Betrieb der physischen Welt zu einem definierten Leistungsversprechen (z.B. Nachhaltigkeit, Mobilität , Gesundheit usw.).

Das Automobil ist ein gutes Beispiel: Tesla hat nicht nur ein Auto mit Elektroantrieb ausgestattet, sondern es gleich- zeitig als Softwareplattform realisiert: Over-the-Air Software-Updates erlauben eine fortlaufende Neuanpassung an Kundenbedürfnisse. An diesem Entwicklungspunkt ist die deutsche Automobilindustrie noch lange nicht.

Herrschaftswissen war gestern, Kooperation ist die Zukunft

Solche datengetriebenen und plattformbasierten Lösungen erfordern unter Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) die Kombination und Integration unterschiedlichster Kompetenzen, über die insbesondere kleine und mittlere Betriebe meist nicht allein verfügen. Hier sind übergreifende Wertschöpfungsnetzwerke essenziell, um die fehlenden Kompetenzen über verschiedene Partner auszugleichen und notwendige Datenzugänge über geeignete Kooperationen sicherzustellen. Zur Konfiguration und dynamischen Anpassung eines solchen Wertschöpfungsnetzwerks ist es wichtig, bestehende technische, ökonomische und datenbezogene Lücken zu erkennen, den eigenen Wertbeitrag zu definieren und passende Kooperations- beziehungsweise Kollaborationspartner über ihren möglichen Beitrag (z. B. Daten-, Technologie- und Kompetenzbereitstellung) zu identifizieren.

Partnerschaften als Wettbewerbsfaktor

Die Fragen der Skalierung und Monetarisierung sind die entscheidenden Herausforderungen für die weitere Entwicklung digitaler Wertschöpfungsnetzwerke – unabhängig von der jeweiligen Unternehmensgröße. Häufig treten bei der wirtschaftlichen Nutzung und dauerhaften Einbindung von Partnern in Ökosystemen weitere Fragen auf, etwa bezüglich der Schnittstellen, Datenformate und Interoperabilität der beteiligten Systeme beziehungsweise Sicherheit der Systeme, wie auch zur Vertrauenswürdigkeit der beteiligten Partner. Basis digitaler Wertschöpfungsnetzwerke sind geteilte Daten (etwa Maschinendaten, Prozessdaten, Produktdaten, User-Daten), die mit Hilfe von Datenanalyse beziehungsweise künstlicher Intelligenz ausgewertet werden und konkreten Wert schaffen.

Es braucht die Bereitschaft, Daten zu teilen

Damit flächendeckend aus Daten konkreter Wert entsteht, braucht es Anstrengungen auf allen Ebenen. Die Praxisbeispiele bieten unternehmerische Orientierung und zeigen, wie datenbasiert Prozesse optimiert und neue Erlösmodelle entstehen können. Dem gegenüber stehen Showstopper wie proprietäre Plattformansätze, die keine Skalierbarkeit zulassen, wie auch fehlende Bereitschaft Daten zu teilen und Co-Innovation zu ermöglichen. Nicht weniger wichtig sind die Rahmenbedingungen: angefangen beim Aufbau einer europäischen Dateninfrastruktur für mehr Souveränität wie auch die Vollendung des Digital Single Market. Denn von den Plattformunternehmen aus den USA und China lernen wir, dass es neben einer disruptiven Geschäftsidee und dem Kapitalzugang die riesigen Binnenmärkte waren, in denen heimische Unternehmen geschützt skalieren und Marktdominanz entwickeln konnten. Es gibt also kein Zurück, will Europa im globalen Wettlauf um die Digitalisierung der Industrien nicht zurückfallen.

Praxisbeispiel AppStore für Smart Factories in der Industrie

Prinzip eines digitalen Marktplatzes für den Maschinenbau
© Bild: Plattform Lernende Systeme, 2020)

Prinzip eines digitalen Marktplatzes für den Maschinenbau

Auf dem Shopfloor stehen typischerweise Maschinen verschiedener Hersteller, deren Industrial Internet of Things (IIoT)-Fähigkeiten meist auf unterschiedlichen, oft proprietären IIoT-Plattformen bereitgestellt werden. Dies verhindert einen effizienten Einsatz dieser Fähigkeiten über die gesamte Wertschöpfungskette.

Das Joint Venture ADAMOS (ADAptive Manufacturing Open Solutions; beteiligt: DMG Mori, Dürr AG, Software AG, Zeiss, ASM PT) hat eine Industrieplattform geschaffen, die sowohl einen integrierten und herstellerübergreifenden Marktplatz für die fertigende Industrie und Entwickler von Industrie-Apps ermöglicht als auch horizontale App-zu-App-Kommunikation. Der herstellerübergreifende Austausch von Informationen sowie Kauf und Verkauf von digitalen Lösungen, zum Beispiel für die Datenaggregation zur Erstellung eines Digitalen Zwillings, wird dadurch vereinfacht. Der Maschinenbetreiber in der fertigenden Industrie kann flexibel Daten über den gesamten Produktionsprozess hinweg auswerten und seinen Kunden zugänglich machen.

Die IIoT-Plattform stellt Integrationspunkte und Schnittstellen bereit, die einen technologieoffenen Austausch von Daten in der Produktion ermöglichen. Der Zugriff von Applikationen auf Maschinendaten und zukünftig Produktionsdaten wird zentral vom Maschinenbetreiber verwaltet. Dieser behält jederzeit die Hoheit über seine Daten. Die Applikationen können dabei auf völlig unterschiedlichen und von den jeweiligen Anbietern präferierten IIoT-Plattformen aufgebaut und betrieben werden. Ein zentraler Faktor für den Erfolg der Plattform ist das Vertrauen der Plattformnutzer und deren Kund:innen, weshalb ein offener und transparenter Ansatz für den Marktplatz gewählt wurde.

Praxisbeispiel Resilienz durch KI-Analyse in Fertigungslinien

Produktionsausfälle lassen sich mithilfe künstlicher Intelligenz minimieren
© Bild: Plattform Lernende Systeme, 2020

Produktionsausfälle lassen sich mithilfe künstlicher Intelligenz minimieren

In der hochautomatisierten Fertigungsindustrie erzeugen ungeplant stillstehende Anlagen hohe Produktionsausfälle. Über eine datenbasierte Innovation des Tech-Start-ups Relayr kann die Maschinenfunktion durch integrierte Sensoren und KI-basierte Auswertung überwacht werden (Predictive Maintenance). Untypisches Maschinenverhalten wird frühzeitig erkannt und das Unternehmen kann die Anlage prüfen und gegebenenfalls warten, bevor ein Produktionsausfall auftritt. Das verhindert ungeplanten Stillstand der Anlagen und minimiert die Risiken potenzieller Schäden durch Produktionsausfälle. Als Teil der MunichRe-Gruppe stehen Relayr zudem mehrere mögliche Finanzierungs- und Versicherungsmodelle und -partner zur Verfügung, um ein geeignetes Wertschöpfungsmodell anbieten zu können.

Technisch gelingt das, indem eine KI-basierte Auswertung on Edge erfolgt – also direkt an der Maschine. Durch die Bewertung als typisches oder untypisches Maschinenverhalten reduziert sich die Datenmenge auf ein Minimum. Zusätzlich ist die Überwachung durch die eingesetzten KI-Methoden agnostisch. Das heißt, es ist kein Rückschluss auf die eigentlichen Abläufe in der Fertigung möglich. Allerdings verhindert die erforderliche Datensicherheit in vielen Industrien bisweilen noch, dass eine wirkungsvolle Überwachung mittels Smart Maintenance erfolgt. Zudem können Messungen der relevanten Parameter sehr große Datenmengen generieren, was eine Herausforderung für die IT- Infrastruktur darstellt.

Prof. Dr. Svenja Falk | Accenture Research
© Bild: Accenture Research

Prof. Dr. Svenja Falk ist Managing Director Accenture Research. Sie verantwortet Markt- und Trendstudien sowie Strategieentwicklung für Vorstände weltweit. In der Plattform Industrie 4.0 leitet sie die AG zu »Digitalen Geschäftsmodellen«; zum selben Thema steht sie einer Partnerschaft zwischen deutschen und chinesischen Unternehmen als Lead Expert vor. Sie ist Mitglied der AG zu Geschäftsmodellinnovation in der »Plattform Lernende Systeme«. Svenja Falk ist zudem Mitglied des Vorstands der Accenture-Stiftung.

Dr. Johannes Winter
© Bild: Plattform Lernende Systeme, 2020

Dr. Johannes Winter leitet die Geschäftsstelle der Plattform Lernende Systeme, in der sich unter Vorsitz von Bundesforschungsministerin Anja Karliczek und Acatech- Präsident Karl-Heinz Streibich rund 200 Persönlichkeiten aus Wirtschaft, Wissenschaft und Gesellschaft mit der Gestaltung von künstlicher Intelligenz befassen. Zudem verantwortet Johannes Winter den Technologiebereich bei der Deutschen Akademie der Technikwissenschaften (Acatech)

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