+3 Magazin April 2019 | Page 14
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WIR FRAGEN:
WIE DIGITAL IST DER
MITTELSTAND?
... und was ist
Ihre Meinung?
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Nur jedes vierte kleine oder mittelgroße Unternehmen
hat in den vergangenen drei Jahren in den Einsatz
digitaler Technologien investiert.
Quelle: KfW
Peter Altmaier,
Bundesminister für
Wirtschaft und Energie
Wissenstransfer
fördern
Die digitale Transformation bietet Un-
ternehmen große Chancen, stellt aber
gerade die rund 3,6 Millionen kleinen
und mittleren Unternehmen (KMU)
und Handwerksbetriebe vor enorme
Herausforderungen. Studien zeigen,
dass der Mittelstand die Möglichkei-
ten der Digitalisierung noch zu wenig
nutzt. Die KMU verfügen häufig nicht
über ausreichende Ressourcen und
Know-how, um den digitalen Wandel
neben dem Tagesgeschäft zu bewälti-
gen. Das Bundeswirtschaftsministe-
rium hat deshalb bundesweit 25 Mit-
telstand-4.0-Kompetenzzentren
ins
Leben gerufen: ein flächendeckendes
Netz aus Anlaufstellen für KMU rund
um die Digitalisierung. Hier können
KMU kostenfrei digitale Geschäftsmo-
delle weiterentwickeln und testen und
digitales Expertenwissen aufbauen.
Gerade bei neuen Technologien, die
nun sukzessive anwendungsreif wer-
den, benötigen KMU Unterstützung.
Im Fokus steht die Künstliche Intelli-
genz (KI), es geht um Smart Services
und Smart Data. Hier entstehen neue
Arbeitsplätze und Wertschöpfung, hier
muss Deutschland seine Forschungs-
erkenntnisse in die Unternehmen
bringen – gerade auch in KMU. Damit
dieser Transfer häufiger, schneller und
erfolgreicher gelingt, haben wir eine
Transferinitiative gestartet. Wir wol-
len von den Akteuren wissen, wo es
hakt und Abhilfe schaffen. Außerdem
sollen KI-Trainer aus den Kompetenz-
zentren in die Unternehmen gehen
und dazu beitragen, dass KMU fit für
das KI-Zeitalter werden und „KI made
in Germany“ zur Marke wird.
© iStock./peterhowell
Christian Überall,
Professor für Industrie
4.0 und Digitalisierung,
Technische Hochschule
Mittelhessen
Ungehobene Schätze
Daten sind das neue Geld der Un-
ternehmen – und das ist nicht nur
ein Spruch. Seit der Einführung von
digitalen Systemen steigt das Daten-
aufkommen stetig. Die gesammelten
Daten können unter Verwendung von
Predictive Analytics gewinnbringend
genutzt werden. Ziel dabei ist, an-
hand der Analyse historischer Daten
zukünftige Ergebnisse möglichst prä-
zise vorherzusagen. Mit sogenannten
Small-Data-Analysen können etwa
ohne viel Analytics-Kenntnisse neue
Absatzmärkte erschlossen oder neue
Kunden gewonnen und gebunden
werden. Dies lässt sich schon mit
einfachen Assoziationsanalysen mit
Open-Source-Programmen umset-
zen. Big-Data-Analysen wiederum
bieten die Möglichkeit, zum Beispiel
Predictive Maintenance – auf Analyse
von Zustandsdaten aufbauende pro-
aktive Wartungsverfahren für Ma-
schinen und Anlagen – zu realisieren.
Diese Analysen basieren stellenweise
auf simpler Mathematik. Eine ein-
fache lineare Regression, die sogar
Tabellenkalkulationsprogramme be-
herrschen, liefert für einige Anwen-
dungen schon sehr gute Ergebnisse.
Prinzipiell sollten Unternehmen sich
nicht von dem Begriff Predictive Ana-
lytics abschrecken lassen, sondern
anfangen, ihre Daten auszuwerten.
Oft erkennen Unternehmen nach den
ersten „kleinen“ Analysen, dass die
Auswertung von Daten teilweise auch
ohne tiefe mathematische und analy-
tische Kenntnisse umgesetzt werden
kann. Für die „großen“ Analysen kön-
nen Spezialisten partiell hinzugezo-
gen werden. Dann wird aus den Da-
ten bares Geld.