KMU müssen sich bewegen
Datenexplosion und Wachstumschancen
Zwei Studien brachten es kürzlich an den Tag: Die von den Unternehmen weltweit produzierte Datenmenge wächst ins Unermessliche. Und wenn es gelänge, diese Daten flächendeckend für den Einsatz künstlicher Intelligenz in der Wirtschaft zu verwenden, hätte dies einen enormen Wachstumseffekt zur Folge.
Aber unstrittig ist auch: Deutsche kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) nutzen das Wertschöpfungspotenzial von Daten – bis hin zu völlig neuartigen KI-Anwendungen – bislang kaum. Das Hamburger Unternehmen Cybus zeigt auf einfache und kostengünstige Weise, wie gerade KMU von bisher ungeahnten Möglichkeiten profitieren können. Aus der Schule ist noch bekannt, dass die erfolgreiche Verbreitung der Dampfmaschine die Produktionsbedingungen der damaligen Welt völlig auf den Kopf stellten. Nach einer Studie des McKinsey Global Institute ist das aber noch nichts im Vergleich dazu, was die Einführung der KI zukünftig vermag. Die Grundlage dafür – genügend Daten als ‚Rohstoff‘ für die Algorithmen – schafft die Wirtschaft bereits heute jeden Tag. So soll das weltweite Datenvolumen bis 2025 auf 175ZB (eine Zahl mit 21 Nullen) anwachsen (2017: 23ZB). Für einen erfolgreichen Weg ins IIoT müssen die selbst produzierten Daten zunächst organisiert und analysiert werden. Aber schon hier schrecken viele KMU mit ihrem oftmals heterogenen Maschinenpark und zumeist nur kleinen IT-Abteilungen zurück. Sie befürchten, sich in Abhängigkeiten zu begeben oder die Hoheit über ihre Daten zu verlieren. „Leider riskieren sie dadurch aber auch, vom Wettbewerb abgehängt zu werden. Zumal die Bedenken zwar verständlich, aber unnötig sind“, so Pierre Manière, CEO des erfolgreichen Hamburger IIoT-Pioniers Cybus GmbH. „Mit unserer Cybus Connectware schließen wir die Lücke zwischen den hohen Sicherheitsanforderungen in der Fertigung und der vernetzten Welt der digitalen Dienste. Für KMU, die erste praktische IIoT-Erfahrungen sammeln möchten, bieten wir entsprechende Angebote und Lizenzvarianten an. Ohne großen Aufwand ermöglichen wir damit, Use Cases in Testumgebungen sowie schnelles Prototyping unter Realbedingungen umzusetzen. Mit den so gewonnenen Maschinendaten lassen sich Lösungen entwickeln, die die Produktion sicherer, zuverlässiger und effizienter machen“, so Pierre Manière weiter.
