Unternehmen sehen sich heute einem explosiven Datenwachstum in der Fertigung gegenüber: Spezifikationen von Zulieferern, Lagerbestände, Preise und Lieferdaten, Daten von Sensoren in der Produktion, Performance-Berichte und Hunderte anderer Reports gehören heute zum erweiterten Standard für produzierende Unternehmen.

Soweit das Potenzial, Tatsache ist jedoch, dass in Deutschland, Österreich und der Schweiz Unternehmen nur selten ihre Daten teilen - aus Sicherheitsbedenken - oder mangels qualifiziertem Personal. Wie eine von Snowflake in Auftrag gegebene repräsentative Umfrage unter 254 IT-Verantwortlichen in der Industrie ergab, sind zwei Drittel der produzierenden Unternehmen gar nicht dazu in der Lage, die gesammelten Daten über die jeweiligen Abteilungsgrenzen hinweg nutzbar zu machen.

Die Umfrage zeigt allerdings auch: Zurückbleiben wollen die wenigsten - mehr als ein Viertel will das Teilen von Daten über Abteilungsgrenzen hinaus innerhalb der nächsten zwölf Monate beherrschen (28 Prozent), und fast noch einmal so viele (24 Prozent) wollen das zumindest langfristig können.

"Der Fokus der IT-Verantwortlichen war bislang nach innen gerichtet", kommentiert Arjan van Staveren, Country Manager Deutschland bei dem Anbieter eines Cloud-basierten Cloud-basierten Data-Warehouse-Systems, das Ergebnis. Entsprechend klein sei noch der Anteil derjenigen, die ihre IIoT-Daten bereits in einen größeren Kontext einbetten können.

Endstation Abteilungsgrenze

Laut Untersuchung sind gerade einmal etwas mehr als die Hälfte der Befragten im DACH-Raum (51 Prozent) in der Lage, IIoT-Daten in Echtzeit abzurufen und innerhalb ihrer Abteilung zu teilen. Danach ist dann aber meistens Endstation, so die Erhebung: 66 Prozent der Unternehmen - deutsche Unternehmen stehen hier mit 62 Prozent geringfügig besser da - können IIoT-Daten nicht mit anderen Abteilungen teilen, das heißt, sie dürften sich auch nicht in ERP- oder anderen Steuerungssystemen wiederfinden.

In noch mehr Fällen (71 Prozent) können IIoT-Daten auch nicht über Unternehmensgrenzen hinweg geteilt werden. Andersherum ist es um die Integration von externen Daten in den meisten Fällen (69 Prozent) auch nicht gut bestellt.

Als Hürden auf dem Weg zu einem "optimalen IIoT" nennen die Verantwortlichen als wichtigsten Faktor den Mangel an IIoT-erfahrenem (D 45 Prozent, A 42 Prozent, CH 36 Prozent) oder in Daten und Analyse geschultem (D 34 Prozent, A 38 Prozent, CH 40 Prozent) Personal. Daneben spielen aber auch Sicherheitsbedenken bei der Vernetzung sowie eine mangelnde Priorisierung eine Rolle. Die Mehrheit der IT-Verantwortlichen in Deutschland (51 Prozent) und Österreich (64 Prozent) hält die eigene Industrial IIoT-Infrastruktur dennoch für überdurchschnittlich gut - in der Schweiz würden das nur 40 Prozent der Befragten von ihrem IIoT behaupten.

Bei der Wertschöpfung durch IIoT-Daten liegen die Regionen aber laut Studie meist gleich auf: Daten-basierte Verbesserungen des eigenen IIoTs konnten zum Beispiel 40 Prozent der Befragten in Deutschland, 43 Prozent in Österreich und 46 Prozent in der Schweiz erzielen. Verbesserungen an Produkten gelangen dank der IIoT-Daten in ähnlichem Umfang. Bei den Verbesserungen des Produktionsumfeldes berichten deutsche IT-Verantwortliche etwas häufiger von Erfolgen. In Deutschland haben es laut eigener Angaben auch mehr IT-Verantwortliche geschafft, Wartungskosten für Industriemaschinen zu senken.

Innovationsschub in 2023

Innerhalb der kommenden zwölf Monate wollen laut Studie viele weitere der produzierenden Unternehmen ihr IIoT für die Data Economy bereit machen und Brücken zu anderen Abteilungen errichten. Ein weiteres Viertel der IT-Verantwortlichen in Deutschland und fast je ein Drittel in Österreich und der Schweiz (je 32 Prozent) wollen dann in der Lage sein, IIoT-Daten in Echtzeit unternehmensweit zu teilen, etwa ein weiteres Drittel will das über die Lieferkette hinweg können und viele weitere wollen auch Drittanbieterdaten in die eigenen Systeme integrieren können.

"Wer heute in der Lage ist, eigene Daten mit Kunden, Partnern und Unternehmen der Lieferkette zu teilen, macht sein Ökosystem stärker. Wer Daten aus diesem Ökosystem nahtlos wieder in die eigenen Planungssysteme integrieren kann, arbeitet auf einer sehr viel besseren Datenbasis als Data-Economy-Außenseiter", erklärt Snowflake-Manager van Staveren.