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Abbildung 3-20: Nutzung von Cloud-Dienstleistungen<br />

30%<br />

25%<br />

20%<br />

20,7<br />

19,3<br />

22,3<br />

25,9<br />

24,6<br />

26,5<br />

22,3<br />

17,5<br />

15%<br />

10%<br />

10,1<br />

8,4<br />

12,6<br />

12,5<br />

5%<br />

0%<br />

Software aus der Cloud Zur Datenauswertung Zur Datenspeicherung<br />

Gesamt 20-99 MA 100-499 MA ab 500 MA<br />

Angaben in Prozent; n= 266<br />

Berücksichtigt sind nur Unternehmen mit mehr als 20 Beschäftigten.<br />

Quellen: VDMA-Mitgliederbefragung, 2015; IW-Zukunftspanel 2015, 26. Befragungswelle<br />

Der sonst so häufig beobachtbare Trend, dass<br />

große Unternehmen mehr Industrie 4.0-Aktivitäten<br />

verfolgen als kleine, lässt sich in den Bereichen<br />

Software aus der Cloud und Nutzung der<br />

Cloud zur Datenauswertung zwar bestätigen, im<br />

Bereich der Cloud-Datenspeicherung jedoch<br />

nicht, hier sind kleine Unternehmen stärker<br />

aktiv. Insbesondere für sie scheint das Auslagern<br />

der Speicherkapazitäten und die damit verbundene<br />

Reduzierung des administrativen Aufwands<br />

und der Beschaffungskosten von Hardware<br />

attraktiv. Die Umstellung von internen<br />

Speicherlösungen auf Cloud-Storage entspricht<br />

einem klassischen Outsourcing-Prozess und<br />

erhöht die Flexibilität hinsichtlich Verfügbarkeit<br />

und Speicherkapazität. Die Bedienung lehnt sich<br />

jedoch stark an lokalen Konzepten an. Ebenso ist<br />

die Nutzung von Cloud-Software nicht viel mehr<br />

als eine Umstellung der Lizenzmodelle, auf<br />

Anwenderseite ergeben sich nur wenige neue<br />

Zusatzfunktionalitäten. Cloud-Computing zur<br />

Datenauswertung eröffnet den Unternehmen<br />

völlig neue Handlungsfelder, die zunächst<br />

erschlossen werden müssen. So erlauben die flexibel<br />

abrufbaren und sehr hohen Rechenkapazitäten<br />

komplexe Simulationsberechnungen ohne<br />

eine kostenintensive Aufrüstung der lokalen<br />

IT-Infrastruktur.<br />

3.5 Smart Products<br />

Intelligente Produkte sind Grundlage für<br />

Smart Factory und Smart Operations<br />

Viele Funktionen der Smart Factory sowie Nutzenpotenziale<br />

von Data-driven Services bauen<br />

auf die Verfügbarkeit umfangreicher Informationen<br />

über ein jeweiliges Produkt auf. Die Smart<br />

Factory muss wissen, welches Produkt sich wo in<br />

der Fertigung befindet, um über den Auftragsstatus<br />

in Echtzeit berichten zu können. Der Hersteller<br />

benötigt umfangreiche Informationen<br />

über Einsatzdauer und -intensität einer<br />

Maschine, um Kunden einen auf der realen Nutzung<br />

basierenden Plan zur Predictive Maintenance,<br />

also einer rechtzeitigen Instandhaltung,<br />

anbieten zu können. Diese Szenarien erfordern<br />

den Einsatz von Smart Products, physischen<br />

Objekten, die mit IKT ausgestattet sind. Dadurch<br />

sind sie eindeutig identifizierbar und können mit<br />

ihrer Umwelt interagieren, erfassen diese und<br />

ihren Zustand über Sensorik und bieten unterschiedliche<br />

Zusatzfunktionen im betrieblichen<br />

Kontext an (Deindl, 2013).<br />

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