Industrie 4.0 ist in aller Munde und in allen Medien. Begriffe wie Smart Factory und Big Data haben ihren Eingang in den Sprachgebrauch gefunden. Produktionsprozesse sollen flexibler werden, Rüstzeiten verkürzt und Einzelprozesse in Workflows verbunden werden. Stichworte sind hier selbstlernende Programme auf Basis von heuristischen Verfahren oder Prognoseverfahren.

Es scheint aber, dass gerade die Industrie, die sich mit diesem Thema beschäftigen soll, Berührungsängste hat und bei der Implementierung der sogenannten Smart Factory noch zögert. Die IT Unternehmen, die mit großen Umsätzen rechnen, sind von Megaverkäufen noch weit entfernt. Doch woran liegt das?

Ein wichtiger Punkt in der Diskussion über Big Data ist sicherlich die Unfähigkeit, die Oberbegriffe in klare Themenbereiche zu übersetzen. Eine große Hürde ist hier die fehlende Kompatibilität in der Kommunikation zwischen IT und Industrie. Die Informationstechnologie spricht ihre Sprache, ohne auf die sehr speziellen Anforderungen ihrer Kunden- und Zielgruppen einzugehen. Eine einheitliche Industriestruktur gibt es nicht, sondern eine Vielzahl von Industrien mit einer noch größeren Vielzahl von Anforderungen. Um beispielsweise die Rüstzeiten in der Druckindustrie zu verkürzen, müssen Programme auf die Programme der Maschinen aufgesetzt werden. Dieser Vorgang ist technisch wenig spektakulär, allerdings braucht es Anpassungen je nach Hersteller der Druckmaschinen. Geklärt werden müssen hierbei Wartungsverträge, Gewährleistungen (greift das neue Programm in die Gewährleistung des Herstellers ein?). Weiterhin will der Kunde wissen, wie hoch denn seine Einsparungen sein werden, um zu berechnen, ob sich die Investitionen überhaupt lohnen. Um im Vorfeld Antworten zu liefern, müssen Prototypen entwickelt und Testläufe gefahren werden. Hier ist eine stärkere Mitarbeit der Fachverbände gefragt, Akzeptanz zu schaffen und Partner zu finden, die solche Projekte für alle mittragen. Gleichzeitig müssen die Anbieter der IT-Programme sich viel detaillierter auf die Anforderungen ihrer zukünftigen Kunden einlassen, sich mit den speziellen Rahmenbedingungen beschäftigen. Dazu gehören neben den Kenntnissen der Maschinen und ihrer Programme, rechtliche Vorgaben, neue Gesetzeslagen, Compliancevorgaben und -richtlinien und nicht zuletzt Wissen über Preise, Margen und Wettbewerb. Für eine zielorientierte Neukundenakquise in diesem Bereich ist daher ein strategisches Wissensmanagement unerlässlich.

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