Wie KI das Onboarding im Unternehmen optimiert
Künstliche Intelligenz optimiert das Onboarding und das Wissensmanagement im Unternehmen und bietet innovative Lösungen, um das organisatorische Wachstum zu beschleunigen.
Über lange Zeit hinweg, und vielleicht auch heute noch, wurde der Wert einer Industriemaschine zum Zeitpunkt des Verkaufs gemessen. Präzision, Zuverlässigkeit und Qualität sind grundlegende Parameter in der industriellen Produktion, doch sie erzählen nur einen Teil der Geschichte.
In vielen Fällen markiert die Auslieferung einer Maschine auch den Beginn einer „informations- und betriebsbezogenen Trennung“ zwischen dem Hersteller (Machine Builder) und dem Endanwender (End User). Während der Hersteller die Transparenz über die tatsächliche Leistung seines Produkts verliert, sieht sich der Anwender mit immer komplexeren Anlagen konfrontiert, oft ohne kontinuierliche Unterstützung oder ausreichendes technisches Know-how.
Diese Distanz zu überwinden ist nicht nur eine technologische Herausforderung, sondern vor allem eine Frage von Integration und Zusammenarbeit. Es braucht eine neue Art der Zusammenarbeit, und industrielles Asset Sharing wird zum zentralen Modell, um von Maschinen erzeugte Informationen in wirtschaftlichen und operativen Mehrwert zu verwandeln.
Heute ist dies durch gemeinsame, standardisierte und leicht zugängliche Werkzeuge möglich, die es beiden Akteuren erlauben, den Betrieb und die Leistung der Maschinen in Echtzeit zu visualisieren und zu analysieren.
Für Machine Builder markiert die Auslieferung der Maschine zugleich den Beginn einer Trennung. Sobald sie das Werk verlässt und beim Kunden installiert wird, nimmt die Transparenz über Nutzung, Zustand und Leistung im Laufe der Zeit drastisch ab. Die Maschinen werden Teil des täglichen Produktionsalltags des Kunden, bleiben jedoch außerhalb des Wissensbereichs derjenigen, die sie entwickelt haben.
Hinzu kommt eine wirtschaftliche Einschränkung: Der Wert konzentriert sich größtenteils auf den Erstverkauf, angebotene Services etablieren sich nur schwer als stabile Einnahmequelle, und die Margen auf der Maschine schrumpfen – insbesondere in einem zunehmend wettbewerbsintensiven Markt, in dem Differenzierungsmerkmale immer feiner werden.
Auf der anderen Seite sehen sich Endanwender mit der Verwaltung komplexer Anlagen konfrontiert, häufig in Umfeldern mit hoher Mitarbeiterfluktuation und Prozesswissen, das sich nur schwer konsolidieren lässt. Informationen fragmentieren sich über Personen, Schichten, Abteilungen und Systeme hinweg; Daten sind vorhanden, werden jedoch nicht zu operativem Wissen. Zudem erfordert die Vernetzung von Maschinen oft hohe Investitionen und wenig flexible Lösungen.
Das Ergebnis ist eine Fabrik, die scheinbar vernetzt ist, aber operativ nicht abgestimmt arbeitet.
In den letzten zehn Jahren hat die Industrie erhebliche Investitionen in die Digitalisierung getätigt, auch dank öffentlicher Förderungen und Unterstützungsprogramme. Das eigentliche Problem liegt jedoch nicht in der Technologie selbst, sondern im fehlenden Zusammenspiel zwischen denen, die über operative Daten verfügen, und denen, die das Prozesswissen und die Erfahrung besitzen.
Diese Trennung schafft eine operative und kulturelle Kluft, die nur schwer zu überbrücken ist. Wer die Maschine nutzt, hat zwar Zugriff auf operative Daten, verfügt aber nicht immer über das tiefgehende Verständnis des Assets, um diese vollständig interpretieren zu können; wer die Maschine baut, hat das technische Know-how, sieht jedoch oft nicht, wie die Maschine im täglichen Betrieb beim Kunden funktioniert.
Zu glauben, dass Digitalisierung allein dieses Problem lösen kann, ist ein konzeptioneller Irrtum. Ohne ein Modell, das Daten und Know-how zusammenführt, bleiben alle Informationen isoliert und „kalt“, und der tatsächliche Wert der Maschinen bleibt ungenutzt.
Was passiert, wenn Maschinenhersteller und Endanwender beginnen, in die gleiche Richtung zu schauen?
Wenn beide Akteure aufhören, in Silos zu arbeiten, und beginnen, miteinander zu kommunizieren, verändert sich etwas. Maschinen hören auf, isolierte Objekte zu sein, und werden Teil der Gleichung, echte Werttreiber. Daten und Wissen werden zu einer gemeinsamen Ressource, die messbare Vorteile für beide Seiten schafft.
Der Wert wird somit nicht mehr nur anhand von Verkaufserlösen oder Margen einer einzelnen Maschine bemessen, sondern am gemeinsamen Kapital, das aus der Zusammenarbeit entsteht: Probleme werden schneller gelöst, Prozesse optimiert, Entscheidungen fundierter getroffen und Beziehungen zwischen Lieferant und Kunde gestärkt. Mit anderen Worten: Besitz weicht der Zusammenarbeit, und aus dieser Kooperation entsteht der wahre Wettbewerbsvorteil.
Wenn der Wert aus Zusammenarbeit entsteht, bleibt die Frage, wie man dies konkret umsetzen kann. Hier kommt das industrielle Asset Sharing ins Spiel.
Wenn wir über das „Sharing“ eines Assets sprechen, denken wir zunächst an vertraute Modelle wie Airbnb oder Uber. Plattformen, die die Art und Weise, wie Ressourcen genutzt und gedacht werden, revolutioniert haben und gezeigt haben, dass Wert nicht im Besitz eines Gutes liegt, sondern in seiner Fähigkeit, geteilt und gemeinsam genutzt zu werden. Auf ähnliche Weise werden industrielle Maschinen nicht länger nur gekauft und abgeschrieben, sondern zu strategischen Assets par excellence.
Im industriellen Kontext ermöglicht Asset Sharing die Verbindung zwischen denen, die die Maschinen bauen, und denen, die sie nutzen, indem Daten, Erkenntnisse und Know-how in gemeinsame operative Informationen verwandelt werden.
Für Maschinenbauer bedeutet das:
Für Kundenunternehmen bedeutet es:
Auf diese Weise ist Asset Sharing nicht nur ein Konzept, sondern eine Praxis, die Wert messbar und kontinuierlich macht, und einen virtuellen Kreislauf schafft, in dem jede Information greifbare Vorteile für alle Beteiligten erzeugt.
40Factory entstand genau aus diesem Bedarf: Bereitstellung einer technologischen Infrastruktur, die nicht nur Unternehmen mit digitalen Plattformen zur Maschinenvernetzung ausstattet, sondern die Lücke zwischen denen schließt, die die Maschinen entwickeln, und denen, die sie nutzen.
Dafür haben wir einen einfachen Prozess entwickelt:
Ab diesem Zeitpunkt wird die MAT-Plattform zum gemeinsamen Fundament. Maschinenbauer und Endanwender haben Zugriff auf dieselben Echtzeitdaten, Informationssilos werden aufgelöst und operative Ziele aufeinander abgestimmt.
Was bedeutet das für das Geschäft?
Mit 40Factory wird die Fabrik nicht länger zu einem Zusammenspiel isolierter Systeme, sondern zu einem kollaborativen Ökosystem, in dem jeder Datenpunkt einen greifbaren Einfluss hat – sowohl für diejenigen, die bauen, als auch für diejenigen, die produzieren.