Die Digitalisierung der deutschen Wirtschaft ist bereits im vollen Gange und wird in der nahen Zukunft immer mehr Bereiche mit einer immer stärkeren Intensität erfassen. Damit deutsche Unternehmen wettbewerbsfähig bleiben, ist es schon heute wichtig, Trends nicht zu verschlafen. Dazu zählen beispielsweise Big Data, Cloud Computing oder Internet of Things. Implisense entwickelt derzeit im Rahmen des Projekts ECEP ein Monitoring-Tool zur Erkennung von Trends in beliebig definierbaren Unternehmenssegmenten. Im Rahmen dieser Entwicklung hat Implisense den Grad der Digitalisierung des Maschinenbaus, einer der deutschen Schlüsselindustrien, untersucht.

Große Unterschiede zwischen Branchen

Um die Digitalisierung des deutschen Maschinenbaus in Kontext zu setzen, hat Implisense zunächst mithilfe seines Data-Mining-Ansatzes die Digitalisierung der gesamten deutschen Firmenlandschaft errechnet. Der Maschinenbaubranche (C28) nimmt dabei nur einen Platz im oberen Mittelfeld ein, mit einem Anteil Firmen von 53 Prozent, die hinreichende viele Hinweise auf die Digitalisierung ihrer Geschäftsmodelle haben. Digitalisierungsspitzenreiter sind – wenig überraschend – Firmen aus der IT Branche, speziell Informationsdienstleister (J63) und Erbringung von Dienstleistungen in der Informationstechnologie (J62). Die Versicherungsbranche (K65) ist digital ebenfalls gut aufgestellt, was dem zunehmenden Einsatz von Big Data Technologien zuzuschreiben ist. Führend in dem Bereich des produzierenden Gewerbes ist die Branche der Hersteller von Druckerzeugnissen, Ton-, Bild- und Datenträgern (C18), sowie Unternehmen der Elektroindustrie (C26 und C27).  Überraschender ist, dass auch die Pharmabranche (C21) ein höheres Maß an Digitalisierung aufweist als der Maschinenbau.

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Wie erkennt man Digitalisierung im Maschinenbau eigentlich?

Digitalisierung ist ein sehr abstraktes Konzept. Zunächst stellt sich also die Frage, wie sich Digitalisierung im Maschinenbau anhand von unserem Datamining Verfahren definieren, erkennen und bemessen lässt.

Implisense arbeitet in solchen Fällen mit statistischen Modellen von Termen, die besonders stark mit einem Überthema korrelieren. Die Berechnung dieser Modelle erfolgt implizit, indem unser Algorithmus die signifikanten Terme anhand einer Gruppe von Unternehmen berechnet, die z.B. eine Leittechnologie der Digitalisierung benutzen. Anhand eines iterativen Vorgehens können so immer weitere Digitalisierungsmerkmale erkannt und in das Modell aufgenommen werden.  Auf diese Weise kann unser System abstrakte Themen wie die Digitalisierung ohne Vorwissen und ohne aufwändige manuelle Vorarbeit definieren und erkennen. Das finale Modell zur Erkennung von Digitalisierung im Maschinenbau (siehe Dendogram) erfasst unter anderem:

  • Merkmale, die Hinweise auf Begleitprozesse der Digitalisierung von Maschinenbauern liefern, v.a. Automatisierung und Robotization
  • Merkmale oder Indikatoren für Software und Dateninfrastruktur, wie der Fokus auf Big Data Analytik, die Nennung von Data Warehousing, die wahrscheinliche Verwendung von APIs
  • Leittechnologien und führende Marken der Digitalisierung wie etwa Supervisory control and data acquisition (SCADA), eine Technologie zur digitalen Überwachung und Steuerung von technischen Prozessen, oder Eplan, ein Softwaredienstleister im Bereich Ingenieurwesen, Wonderware, eine Firma, die SCADA und MES (Manufacturing Execution System) Software anbietet, und PCS7, ein Distributed Control System (DCS) von Siemens zur “durchgängigen Automatisierung”.  
  • die Digitalisierung wichtiger Unternehmensfunktionen. Dabei scheinen die Digitalisierung von Vertriebswegen (Indikatoren: E-Commerce, Social Media, Community, Chat), die Optimierung des Nutzererlebnisses (Themenindikatoren: Apps und Embedded) sowie allgemein eine daten-getrieben Unternehmenssteuerung (Indikatoren für Business Intelligence und Web Analytics) eine besonders wichtige Rolle zu spielen.

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Pumpenbauer als Digitalisierungsführer?

Mit diesem Modell konnten wir von 16.300 uns bekannten Maschinenebauern 8.673 Firmen  identifizieren, bei denen eine hinreichende Anzahl dieser Indikatoren anschlägt. (Firmen mit weniger als 500.000 Umsatz Euro im Jahr wurden nicht berücksichtigt.)

Bei einer differenzieren Betrachtung der Digitalisierung von Unterbranchen des Maschinenbaus stechen Herstellung von Pumpen und Kompressoren (C28.13) und die Herstellung von Büromaschinen (C28.23) besonders hervor. Während die starke Nähe von Computer- und Druckerherstellern zur Digitalisierung wenig überrascht, lässt dieses Ergebnis im Fall von Pumpenbauern aufhorchen. Tatsächlich aber ist die Pumpenindustrie besonders gekennzeichnet durch eine zunehmende computergestützte Vernetzung durch eingebettete Hardware/Software Systeme. Nicht nur integrierte Systeme machen diese Branche innovativ, sondern auch die Entwicklung und der Vertrieb von Apps zur Verbesserung des Kundenservices. Ein Paradebeispiel ist die Jung Pumpen GmbH, die gleich vier Apps anbietet, unter anderem für die Unterstützung beim Produktkauf, sowie als Wartungstool für die erworbenen Pumpen.

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Ruhrgebiet als digitales Entwicklungsland

Auffällig ist der hohe Anteil an digitalisierenden Firmen im Raum Dresden. Dies könnte an dem dortigen Fokus auf Mikroelektronik liegen, sowie an dem Innovationsschub aus der dort florierenden Startup-Szene. Es ist eine kleine Niederlage für Berlin als die etablierte IT-Startup Hauptstadt Deutschlands, die bei dieser Analyse eher schlecht abschneidet. Auch der restliche Osten Deutschlands erscheint im Bereich Maschinenbau erwartungsgemäß wenig digitalisiert.

Die Unternehmen aus Bayern, Baden-Württemberg und Hessen, den Maschinenbau-Hochburgen unserer Republik, sind im Schnitt gut auf zukünftigen Entwicklung im digitalen Bereich vorbereitet.

 

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Bemerkenswert ist die geringe Bedeutung des Themas im Ruhrgebiet, besonders als Region mit einem traditionell stark ausgeprägten Bezug zum Maschinenbau. Hier könnte für die Zukunft noch deutlicher Handlungsbedarf und ein großes Verbesserungspotential für die Digitalisierung bestehen.

 

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