WENN AUS MASCHINEN GESCHÄFTSPARTNER WERDEN

Billionen Euro Potenzial: Die Chancen der Machine Economy

Maschinelle Anlagen, die sich zukünftig selbst leasen, Wartungstechniker einstellen oder Ersatzteile bezahlen. Was futuristisch anmutet, ist zum Greifen nah – die Machine Economy macht es möglich. Mit ihr kommen datenbasierte Geschäftsmodelle, denen Ökonomen ein riesiges wirtschaftliches Potenzial zuschreiben.

(Bild: Unsplash)

Kommunizierende Maschinen schaffen nicht nur neue Werte wie flexible „As-a-Service“-Modelle und erleichtern Leasing- sowie Kaufentscheidungen. Sie helfen auch, die betriebliche Effizienz zu verbessern und die Transparenz durch Daten zu erhöhen. Experten gehen davon aus, dass die Machine Economy die Geschäftswelt – von Produktionsprozessen bis hin zu Vertragsverhandlungen – in den kommenden Jahren revolutioniert und entsprechende Innovatoren monetär belohnen wird. Während wir beobachten, wie wir uns vom Informations- ins Innovationszeitalter entwickeln, zeigt uns die Next Big Thing AG – Geschäftsentwickler, Netzwerker und Iot-Umsetzungsprofis – die Potenziale der autonomen Maschinenökonomie auf.

„Maschinenökonomie“ – ein gewaltiges Wort. Dahinter stehen Technologien, die die Verknüpfung der Digitalisierung mit der physischen Welt darstellen. Technologien, wie das Internet of Things (IoT), Blockchain, Machine Learning und AI, die jede für sich allein durch ihre Art, Daten und Informationen zu transportieren und aus ihnen zu lernen, ganze Branchen umwälzen könnte.

Doch während sich viele Unternehmen bereits mit einzelnen Bereichen vertraut machen, um durch entsprechende Anwendungen mehr aus ihren Daten herauszuholen und Abläufe schneller und effizienter zu gestalten, sind die IoT-Experten der Next Big Thing AG überzeugt: Das tatsächliche Potenzial liegt in der Kombination dieser Technologien. Nämlich dann, wenn in der Machine Economy Maschinen, Anlagen, Logistik und Produktion autonom miteinander kommunizieren und agieren.

Machine-to-Machine (M2M) ist die Basistechnologie, die die Kommunikation zwischen Maschinen und Geräten sowohl über drahtlose als auch drahtgebundene Systeme ermöglicht und unterstützt. Auf seiner grundlegendsten Ebene bezieht sich M2M auf das Verbinden, Fernüberwachen, Erfassen und Betätigen von Geräten. Für die gesamte M2M-Kommunikation und die zugrundeliegenden Technologien der Machine Economy wird für die nächsten fünf bis zehn Jahre ein Anstieg der jährlichen Wachstumsraten von 10 bis 50 Prozent prognostiziert. Die M2M-Konnektivität wird die Art und Weise, wie wir Wertschöpfung und zukünftige Arbeitsplätze definieren, ebenso wie die Fähigkeiten, die für den Erfolg in einer zukünftigen automatisierten Wirtschaft erforderlich sind, drastisch verändern. Wenn Maschinen andere Maschinen bedienen und mit ihnen Transaktionen abwickeln, ergibt sich die Möglichkeit, völlig neue Werte zu schaffen. Entsprechend gilt: Je früher sich Unternehmen mit der Machine Economy und ihren Potenzialen vertraut machen, desto besser.

Experten unterscheiden zwischen vier Phasen der Machine Economy

Phase 1: Intelligente Maschinen

In der ersten Phase finden wir intelligente Maschinen, die in kognitive Computersysteme eingebettet. Sie nutzen Künstliche Intelligenz (KI) und Algorithmen des maschinellen Lernens, um ohne menschliches Zutun auf unterschiedliche Weise zu erfassen, zu lernen, Probleme zu lösen und zu interagieren. Sensoren, Selbstüberwachungswerkzeuge und Kommunikationsfähigkeiten ermöglichen es Maschinen, durch das Sammeln und Analysieren großer Datensätze überraschende Ergebnisse zu erzielen. Doch die Maschinen, die wir zu unserer Unterstützung entwickelt haben, sind in der Lage, noch mehr zu tun: sie können die Betriebseffizienz verbessern, Kosten senken und Geschäftsrisiken minimieren.

Phase 2: Smarte Analyse

IoT, Blockchain und maschinelles Lernen bilden das Herz der Machine Economy. Durch den Einsatz von Sensoren und das Wissen über ihre Fähigkeiten und Merkmale sind selbstüberwachende Maschinen in der Lage, den Status ihrer Schlüsselkomponenten sowie die Umgebungsbedingungen aufzuzeichnen und darüber zu berichten. Eingebettete Intelligenzsysteme ermöglichen es Maschinen, die Entscheidungsfindung zu automatisieren, Parameter innerhalb definierter Unternehmensrichtlinien anzupassen und Dienstleistungen wie Wartung und Reparatur zu bestellen. In dieser zweiten Phase, zu der Predictive Maintenance zählt, die allerdings noch von Menschen begleitet wird, befinden sich die meisten Unternehmen in Deutschland.

Phase 3: Smarte Dienstleistungen

Ein Szenario, das Experten für die nahe Zukunft prognostizieren: Unternehmen verzichten zunehmend auf den direkten Kauf von Maschinen und senken so die Investitionskosten für Anlagegüter. Stattdessen werden neue Geschäftsmodelle mit selbst verwalteten Anlagen (Servitization) entwickelt, die ihre Dienstleistungen in einem dezentralen Ökosystem gemeinsam nutzen. Geschäftsinhaber werden den Wert ihres Unternehmens nicht mehr durch Eigentums- und Maschinenleasing-Modelle definieren. Im Gegenteil: Pay-per-Outcome und Echtzeit-Leasing werden sich durchsetzen. Neue Marktplätze werden durch den Erwerb, die Bereitstellung oder die gemeinsame Nutzung des Zugangs zu Gütern und Dienstleistungen entstehen.

Das Potenzial neuer Technologien nutzen: Report zu den aktuellen Trends der Machine Economy in Deutschland.

Phase 4: Intelligente Wertschöpfung

In der vierten Phase der Machine Economy werden Maschinen zu selbstständigen Akteuren mit einer eigenen Identität und Geschichte. Sie sind eingebettet in ein Wirtschaftssystem, in denen Maschinen unabhängig miteinander kommunizieren, Aufträge koordinieren, Buchungen ausführen und Verträge abschließen – eine Entwicklung, die vor allem durch die Zunahme von M2M-Verbindungen vorangetrieben wird. Maschinen werden zu selbstständigen Akteuren mit einer eigenen Identität und Geschichte. Die Bedürfnisse und Möglichkeiten von Maschinen werden in erster Linie durch den Abruf und die Analyse von Daten aus M2M-Transaktionen sowie von Umweltinformationen wie deren Zustand, Standort und Leistungsniveau ermittelt werden. Als autonome Marktteilnehmer werden die Maschinen zu eigenständigen Finanzakteuren mit Bankkonten und Zahlungssystemen – ein gewaltiges wirtschaftliches Potenzial entsteht, das darauf wartet, gehoben zu werden.

Entwicklungsstufen der Machine Economy: Wo stehen wir heute?

Die Technologie legt den Grundstein für eine Zukunft automatisierter Maschinen, zuverlässiger intelligenter Verträge und vernetzter Sensoren – sie alle eint das Ziel, unser Leben besser zu machen. Mit dem natürlichen, kontinuierlichen Fortschritt der Technologie sind wir bereits auf dem Weg zur Maschinenwirtschaft. Die Mehrheit der Unternehmen befindet sich eindeutig zwischen der zweiten und der dritten Stufe – ein Status, der mit der Zeit und vorangehenden Innovatoren an Dynamik gewinnen wird. Maschinen werden sich in Zukunft immer stärker zu selbständigen Einheiten und eigenständigen Marktteilnehmern entwickeln, die viele End-to-End-Transaktionen sicherer, geschützter und effizienter als Menschen erledigen können.

„Wir stehen mitten in einer mehrstufigen Entwicklung. Unternehmen sind gut beraten, sich genau jetzt damit auseinander zu setzen wie ihre Geschäftsmodelle datenbasiert aussehen und sie mit der Machine Economy profitieren können“, sagt NBT-Gründer und CEO Harald Zapp. Und ergänzt: „Die Grundlagen für die autonome Machine Economy werden jetzt geschaffen – und somit auch die Spielregeln der Märkte der Zukunft. Wer früh mitgestaltet, baut also klar seinen Vorteil aus.“

Genau hier sieht NBT seine Rolle: Das Venture Studio unterstützt als technologischer Co-Founder nicht nur Großkonzerne und Unternehmen bei der Transformation ihrer datengetriebenen Geschäftsmodelle, er selektiert außerdem aussichtsreiche Startup-Ideen, organisiert das nötige Venture-Kapital und hält mutigen Firmengründern so den Rücken zur Verwirklichung ihrer Ideen frei. Mit einem eigens entwickelten und bereits vielfach erprobten Venture Development Prozess stellt NBT in kürzester Zeit neue, lukrative Unternehmen auf die Beine.

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