Autor: ERP-News

Im Zuge der Digitalisierung müssen Unternehmen sich ständig entscheiden, in welche neuen Technologien und Prozesse sie investieren. Doch die erfolgreiche Umstellung von Prozessen – gerade in der IT – ist kein Selbstläufer. In der Regel sind mit ihr eine Vielzahl an Projekt- und Projektportfolioentscheidungen verbunden, die miteinander um Kapital- und Humanressourcen konkurrieren. Damit Unternehmen sicherstellen können, dass nur Projekte mit hohem strategischem Wert und Ertragspotenzial ins Portfolio aufgenommen werden, brauchen Führungskräfte eine ganzheitliche Betrachtung von IT- und Technologieprojekten sowie ein nachhaltiges Projektportfolio- und Lifecycle-Management.  

Kostenhebel nutzen: Wie man IT-Projekte über ihren gesamten Lebenszyklus effizient steuert

Ob die Implementierung neuer Software, die Einführung von New Work oder die Nutzung digitaler Techologien wie Künstlicher Intelligenz (KI), Machine Learning und ChatGPT – viele Unternehmen stehen heute vor der schwierigen Aufgabe, eine Fülle von IT-Projekten zur Einführung neuer Systeme, Ablösung alter Systeme und Optimierung komplexer Prozesse parallel jonglieren zu müssen. Angesichts der oft knapp bemessenen zeitlichen und finanziellen Ressourcen ist dies herausfordernd. Führungskräfte müssen sich deswegen zwei Fragen stellen:

1. Investieren wir in die richtigen Projekte?
2. Machen wir diese Projekte richtig?

Die Realität von IT-Projekten

Was hier relativ einfach klingen mag, erschwert im Geschäftalltag vieler Unternehmen durch seine Komplexität und gegenseitigen Abhängigkeiten regelmäßig die Umsetzung. Fehlende Ressourcen und ein unrealistischer Scope of Work gefährden den Projekterfolg. Zugleich beruht die Aufnahme eines Projektes in das Projektportfolio oftmals komplett auf Annahmen. Folglich zeigt sich erst viel zu spät, ob dieses Projekt wirklich einen Mehrwert für das Unternehmen generiert. Nicht zu vergessen sind unvorhersehbare Änderungen, wie neue Marktbedingungen. Die Folge: Projekte scheitern noch in der Umsetzung oder werden trotz hoher Kosten und kleiner Rendite zu Ende gebracht.

Der Projektlebenszyklus: Von der Ideengenerierung zum Projekt-Controlling

Projektverantworlichen ist klar, dass ein Projekt stets eine Investition in die Zukunft ist und dass damit gewisse Risiken einhergehen. Umso wichtiger ist es, diese Risiken so gering wie möglich zu halten. Das gelingt Unternehmen, indem sie ein Performance Management etablieren, das sich am Lebenszyklus von Projekten orientiert:

Ideengenerierung

Jedes Projekt startet mit einer Idee. Grundsätzlich ist Unternehmen anzuraten, hierbei zunächst allen eingebrachten Ideen – besonders den von Mitarbeitern – Gehör zu schenken. Denn diese sind in der Regel nah am Kerngeschäft und bringen häufig gute Beobachtungen ein, die Führungskräften womöglich entgangen sind. Unternehmen können die aktive Ideeneinbringung ihrer Mitarbeiter unterstützen, indem sie ein frei zugängliches Portal zur Verfügung stellen, über das diese ihre Ideen eingeben können.

Project Scoring

Gibt es Projektalternativen, müssen diese möglichst objektiv miteinander vergleichbar sein. Hierfür empfiehlt es sich, Scoring-Kriterien zu definieren, nach denen ein Projekt bewertet wird. Diese Kriterien werden gewichtet und ein Punktesystem erstellt, das dabei hilft, die Projekte zu vergleichen, eine Portfolioanalyse zu starten und lohnenswerte Projekte zu identifizieren. Besonders wenn sogenannte Hard- und Softfacts berücksichtigt werden müssen, stellt Project Scoring eine wertvolle Unterstützung bei den unterschiedlichsten Investitionsszenarien dar.

Business Case Management

Aus einem Projekt sollte ein anwendbarer Business Case entstehen. Hierfür ist es erforderlich, dass Unternehmen Cash-Flow, Wirtschaftlichkeit und Ertragspotential ermitteln und analysieren. Für eine gute Vergleichbarkeit von Cases ist eine einheitliche Struktur für ähnliche Projekte und Investitionen ratsam. Die Historisierung von Daten ermöglicht hier eine fortlaufende Präzisierung von Annahmen und die Berechnung wichtiger Kennzahlen, wie Net Present Value, Payback Period oder Internal Rate of Return (IRR). Wichtig ist, dass der Business Case nicht nur als anfängliches Mittel zur Projektbewertung gesehen wird, sondern sowohl während der Durchführung als auch danach evaluiert wird.

Projekt-Portfolio-Management

Projektportfolio und Projektmanagement sind untrennbar miteinander verknüpft. Potenzielle Portfolios können so simuliert und ihre Auswirkungen auf die künftige Ertragslage, Auslastung der Ressourcen und notwendige Investitionen analysiert werden. Vernachlässigen Unternehmen das Managment ihres Portfolios, bleiben mögliche Synergien verborgen und eine intransparente Selektion von Projekten führt schlimmstenfalls zu blockierten Ressourcen oder Projekten, die am Geschäftziel vorbeilaufen.

Ressourcenmanagement

Der Umstand, dass viele Projekte zur gleichen Zeit umgesetzt werden, erfordert ein geschicktes Ressourcenmanagement. Gerade in Bezug auf Mitarbeiter gilt es deswegen, die vorhandenen Ressourcen in Form von Headcount und Skills möglichst optimal auf die Projekte zu verteilen. Das ist nicht einfach, wenn Teminverzögerungen und neue Projekte hinzukommen, die Umschichtungen von Ressourcen und Kapazitäten nötig machen. Hier können Tools helfen, die einen Überblick liefern und zeigen, welche Kapazitäten die Projekte brauchen, welche verfügbar sind und wo aktuell hohe Auslastungen sind.

Projekt-Controlling

Beim Controlling schauen sich Unternehmen die Termintreue, Budgeteinhaltung, Qualität und Ergebnistreue eines Projektes an. Mithilfe eines Zeitlinien-Gantt-Diagramms beispielsweise können sie sich eine Übersicht über alle Projekte schaffen und sich anzeigen lassen, wie die Projekte hinsichtlich Zeit, Ergebnis und Budget gegenüber dem ursprünglichen Plan abgeschnitten haben. Des Weiteren lassen sich Risiokprofil und Fortschritt, die Fertigstellungsgrade, Kostenentwicklungen und Zeitlinien darstellen. Duch die Unwägbarkeiten kommt es in Projekten tendenziell eher dazu, dass Budgetpläne überschritten werden. Mit einem Soll-Ist-Vergleich von Kosten können Projektverantwortliche die Ausgaben im Blick behalten, entsprechend reagieren und direkt Entscheidungen treffen, wenn die Kosten das Maß überschreiten.

Moderne Performance-Management-Tools schaffen klaren Überblick

Angesicht der immer komplexer werdenden Projektlandschaft ist der Einsatz moderner Software-Lösungen inzwischen unabdingbar. Während sich klassisches Project Performance Management vor allem mit dem Aufsetzen und Steuern von IT-Projekten beschäftigt, berücksichtigen gute Software-Tools heute auch schon nicht-finanzielle Indikatoren und liefern neben den reinen Kostengesichtspunkten ebenfalls Informationen zu Umfang und Qualität des Projektes.

Unternehmen erleichtern sich das Projektmanagement, wenn sie auf Lösungen setzen, die sie in ihre bestehenden Strukturen einfach integrieren können und die bestenfalls den kompletten Projekt-Lebenszyklus von der Ideengenerierung bis zum Controlling abdecken, wie es zum Beispiel mit Serviceware Performance möglich ist. Solche Lösungen bieten alle Tools, mit denen Unternehmen den Erfolg von Projektanstrengungen im Rahmen der Kostenplanung sowie aller über die Kosten und Ressourcen-Parameter hinausgehenden KPIs jederzeit scopen, bemessen, benchmarken und steuern können. Zudem kann die „Run“-Phase, nachdem das Projekt in den Betrieb genommen wurde, mit Serviceware Financial analysiert werden. Diese Lösung basiert auf dem Technology Business Management (TBM), mit dem IT-Kosten kontrolliert und der Wertstrom nachvollzogen werden kann. TBM ist ein Framework, bei dem es darum geht, die eigene IT-Organisation unternehmerisch zu führen, Technologie-Projekte und entsprechende Investitionen also aus der Business-Sicht heraus zu führen und an ihrem Wertbeitrag zum Unternehmen zu messen.

Den Kostenhebel nutzen

Der richtige Einsatz von Technologie stellt den größten Kostenhebel für Führungskräfte dar. Denn neben vielen anderen wichtigen Faktoren hat die Einhaltung – bestenfalls eine Unterschreitung – der Budgetvorgaben für ein Projekt eine besonders hohe Priorität. Eine ganzheitliche Betrachtung von IT- und Technologieprojekten sowie ein nachhaltiges Projektportfolio- und Lifecycle-Management mithilfe geeigneter Lösungen und Tools verhindert Fehlentscheidungen und gewährleistet eine erfolgreiche Projektumsetzung.

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KI-Tools wie ChatGPT, Bard und Copilot erfreuen sich wachsender Beliebtheit, gefährden allerdings die Datensicherheit. Forcepoint erklärt, wie Unternehmen den Abfluss vertraulicher Informationen und Datenschutzverletzungen erfolgreich verhindern.

So vermeiden Unternehmen Datenlecks durch ChatGPT & Co. 

Generative KI ist bei zahlreichen Aufgabenstellungen im Arbeitsalltag bereits eine große Hilfe. Sie beantwortet Fragen, erstellt Texte fürs Marketing, übersetzt E-Mails sowie Dokumente und optimiert sogar Quellcode. Kein Wunder also, dass Mitarbeiter die Tools eifrig einsetzen, um sich die Arbeit zu erleichtern und produktiver zu werden. Allerdings entstehen dabei Risiken für die Datensicherheit im Unternehmen: Leicht landen vertrauliche oder personenbezogene Daten bei ChatGPT, Bard oder Copilot und dadurch unter Umständen sogar in den Antworten für andere Anwender. Schließlich nutzen die Anbieter nicht nur im Web verfügbare Daten, sondern auch die Benutzereingaben, um ihre KI-Modelle zu trainieren und deren Antworten zu verbessern.

Wollen Unternehmen die Kontrolle über ihre Daten nicht verlieren, müssen sie aktiv werden. Am einfachsten ist es, die Mitarbeiter im sicherheitsbewussten Umgang mit generativer KI zu schulen, doch Fehler passieren – in der Hektik des Arbeitsalltags kann die Aufmerksamkeit nachlassen, sodass Mitarbeiter dennoch sensible Daten bei den Diensten hochladen. Deshalb entscheiden sich manche Unternehmen dafür, die URLs der verschiedenen KI-Tools mit der Firewall zu sperren, was allerdings auch keine ideale Lösung ist. Zum einen bieten die Sperren keinen ausreichenden Schutz, weil Mitarbeiter sie leicht umgehen können, indem sie von außerhalb des Unternehmensnetzwerks auf die Dienste zugreifen. Zum anderen behindern Unternehmen ihre Belegschaft beim produktiven Arbeiten und sorgen möglicherweise für Frust. 

Um den Zugang zu den KI-Tools zu reglementieren und Daten zu schützen, sollten Unternehmen besser einen Zero-Trust-Ansatz verfolgen. Dabei stellen Sicherheitslösungen wie Secure Web Gateway (SWG) und Cloud Access Security Broker (CASB) sicher, dass nur zugelassene Dienste genutzt werden, und das auch nur von autorisierten Mitarbeitern – unabhängig davon, wo sich diese befinden und welches Gerät sie einsetzen. Ein zentraler Richtliniensatz reduziert den Verwaltungsaufwand und erleichtert es, Sicherheitsverletzungen über alle KI-Tools, Kommunikationskanäle und Geräte hinweg zu verhindern.

Darüber hinaus ist eine konsequente Kontrolle der bei den Diensten zur Verfügung gestellten Daten notwendig. Denn erst, wenn Unternehmen erkennen, dass Mitarbeiter beispielsweise dabei sind, personenbezogene Daten oder Quellcode mit geistigem Eigentum via Chat oder Datei-Upload mit den KI-Tools zu teilen, können sie das unterbinden. Voraussetzung dafür sind eine Klassifizierung von Daten sowie Richtlinien, die den Umgang mit den Daten regeln und überwachen. Lösungen für Data Loss Prevention (DLP) verbinden beides und minimieren den Einrichtungsaufwand, weil sie fertige Klassifizierungen für verschiedenste Daten und einen großen Satz vordefinierter Richtlinien mitbringen. 

Zudem müssen Unternehmen in der Regel auch nicht ihren gesamten Datenbestand klassifizieren – es reicht, sich auf die schützenswerten Daten zu konzentrieren. Die einzelnen Fachbereiche wissen üblicherweise sehr genau, um welche Daten es sich dabei handelt, und können Beispiele liefern: Kundenlisten, Präsentationen, Verträge, Code-Schnipsel. DLP-Lösungen analysieren diese und sind dann in der Lage, ähnliche Daten zuverlässig zu erkennen. Je nachdem, wie sensibel die Daten sind, erlauben sie abgestufte Reaktionen: Bei weniger kritischen Daten reicht es meist, den Mitarbeiter auf eine mögliche Verletzung der Datensicherheit hinzuweisen; bei wichtigeren Daten kann eine Freigabe durch den Vorgesetzten erforderlich sein, während der Upload besonders heikler Informationen direkt blockiert wird.

„ChatGPT und andere KI-Tools lösen selbst komplexe Aufgaben binnen Sekunden. Das ist im Arbeitsalltag äußerst praktisch, kann aber zu Verletzungen der Datensicherheit führen, wenn Mitarbeiter versehentlich vertrauliche oder personenbezogene Daten bei den Diensten eingeben“, betont Frank Limberger, Data & Insider Threat Security Specialist bei Forcepoint. „Mit DLP können Unternehmen ihre Daten zuverlässig schützen, ohne die Nutzung der KI-Tools zu beschränken, was unweigerlich die Produktivität und Motivation der Mitarbeiter beeinträchtigen würde. Die Lösungen lassen sich schneller einführen, als Unternehmen oft annehmen, und liefern bereits nach wenigen Tagen oder Wochen erste Ergebnisse.“

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Optimierte Ressourcen – Mensch und Maschine – reduzieren den Druck für Unternehmen.

ERP-Einführung optimal gestalten: Maximale Produktivität und Effizienz erzielen und messen

Nach der Qual der Wahl kommt die Umstellung für das Unternehmen: Ist ein ERP-System für die Zukunft ausgewählt worden, sind die Erwartungen groß – und eine besondere Funktion kommt der Einführung zu. „Während die Entscheidung für das neue ERP-System meist in einem kleinen Kreis getroffen wird, ist bei der Einführung der Zuspruch der Mitarbeiter nötig, um vom Start weg den maximalen Nutzungsgrad zu erzielen. Daher kommt der Strategie bei der Implementierung eine besondere Bedeutung zu“, sagt Christian Biebl, Geschäfstführer von Planat. Das schwäbische Unternehmen ist Entwickler der speziell auf produzierende Betriebe zugeschnittenen ERP-Lösung FEPA. Bei der Einführung in einem Unternehmen werden zumeist Key User gemeinsam mit dem Unternehmen identifiziert, die schrittweise auf der neuen Plattform arbeiten und auch inhouse für die nötige Akzeptanz sorgen. „Widerstand bei den Mitarbeitern kann die Effizienz eines neuen Werkzeugs drastisch verschlechtern – daher sind die Key User als Botschafter für die ganze Belegschaft anzusehen und sollten auch dementsprechend ausgewählt und einbezogen werden“, so Biebl weiter. 

KPIs zum Nachweis überwachen

Die Key User sind der verlängerte Arm des Projektteams im Unternehmen. Eine Schulung sollte stets mit dem Anbieter des Systems stattfinden, der im Optimalfall auch die Prozesse im Unternehmen gemeinsam mit dem Unternehmen analysiert und einen effzienzoptimierten Weg zwischen Software und Firmenprozessen sucht. Ein System, das während dieses Prozesses nicht statisch erscheint, sondern auch an den speziellen Bedarf des Unternehmens angepasst werden kann, schafft zudem Vertrauen. „Mit fortschreitender Einführung empfiehlt es sich außerdem, einige KPIs im Auge zu behalten, um den Nutzungsgrad zu überwachen und Schwierigkeiten im laufenden Betrieb direkt zu identifizieren“, erklärt Christian Biebl von Planat. Oft ziehen kleine Hindernisse bei der Einführung Schattenprozesse nach sich, die von findigen Mitarbeitern zur Vermeidung offizieller Probleme entwickelt werden. Die Effizienz der internen Prozesse zeigt sich schnell anhand der Echtzeitdaten, die ein modernes ERP-System zur Verfügung stellen kann. Kritische Prozessschritte lassen sich so optimal überwachen, Dashboards auf Basis der Daten geben Hinweise auf Störungen in der Produktion, die dann umgehend behoben und zukünftig optimiert werden können. 

Zunehmende Termintreue

Eine oft übersehene Kennzahl, die den Erfolg einer ERP-Einführung belegt, ist die Termintreue. Damit sind nicht nur Liefertermine gemeint, sondern auch die Termintreue interner Prozesse. Verzögern sich bestimmte Arbeiten und Tätigkeiten aufgrund von Problemen? Mit der Hilfe der ERP-Lösung kann beobachtet werden, ob die Ziele besser erreicht werden. Die Lagerumschlagshäufigkeit ist ein weiterer Indikator – eine sauber aufgesetzte Produktion ermöglicht auch zeitlich optimierte Lagerzyklen. So lassen sich die Investitionen in Rohmaterial oder die Lagerhaltung mit fertigen Produkten ebenfalls dynamischer an die Erfordernisse anpassen und die finanzielle Belastung durch „totes Kapital“ reduzieren. Das wesentliche Merkmal aber, das über den erfolgreichen Start mit einer neuen oder generell einer ERP-Lösung informiert, ist die Zufriedenheit der Mitarbeiter. „Viele Unternehmen leiden bereits unter Fachkräftemangel, der sich gefühlt und real verstärkt, wenn Prozesse im Unternehmen nicht optimal funktionieren. Die Einführung oder die Erneuerung eines ERP-Systems reduziert und optimiert die Arbeitsbelastung in Unternehmen – die Automatisierung von Prozessen sorgt stets für Entlastung und weniger Anfälligkeit für Fehler“, resümiert ERP-Experte Christian Biebl von Planat. 

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Wer die Vorteile von Cloud Computing sinnvoll nutzen möchte, der kommt um eine ausgeklügelte Migrationsstrategie nicht herum. Couchbase, Anbieter einer modernen Cloud-Datenbank-Plattform, listet die wichtigsten Sprossen der Stufenleiter zur Cloud auf.

In sieben Schritten zur gelungenen Cloud-Migration

Die fünf Finger einer Hand allein reichen für die Aufzählung der Argumente pro Cloud Computing nicht mehr aus: Die sind mit der höheren Flexibilität, Skalierbarkeit, Verfügbarkeit und Sicherheit, sowie den Kostenvorteilen von Cloud-Ressourcen bereits ausgereizt. Dazu kommen unter anderem die Cloud-immanenten Fähigkeiten zum Disaster Recovery und die Innovationsgeschwindigkeit, mit der Cloud-Anbieter ihre Plattformen weiterentwickeln. Aber mal so eben in die Cloud zu wechseln, funktioniert nur höchst selten. Die Cloud-Migration muss vielmehr sorgfältig geplant und umgesetzt werden, falls sie nicht zum Disaster werden soll. Couchbase skizziert die wichtigsten Schritte auf dem Weg in die Cloud:

Evaluation

Cloud Computing beginnt nur bei einigen wenigen Start-ups auf der grünen Wiese. In der Regel wird es auf Bestandssysteme (Legacy) aufgesetzt, mit denen es in hybriden Strukturen kombiniert wird. Der erste Schritt evaluiert die bestehende IT-Infrastruktur und entscheidet, welche Applikationen und Workloads in die Cloud verlagert werden – und welche nicht.

Planung

Der darauf aufbauende Migrationsplan definiert den Zeitablauf, das Budget und die notwendigen Ressourcen für die Cloud-Migration, wie beispielsweise Equipment, Personal oder die Kosten für begleitende Dienstleister.

Vorbereitung

Vor dem Migrationsstart müssen die betreffenden Systeme, Applikationen und Daten Cloud-fit gemacht werden. Dazu zählen unter anderem eventuell notwendige Sicherheitsmaßnahmen, ein Performance Tuning sowie Data Backup und Recovery.

Migration

Nach diesen vorbereitenden Schritten kann die eigentliche Migration von Systemen, Applikationen und Daten in die Cloud starten, begleitet von entsprechenden Performance- und Validierungstests.

Integration

Da in der Regel nicht alle IT-Services in die Cloud migriert werden, müssen Cloud Services und die on-premises verbleibenden Legacy-Systeme miteinander in produktiven Einklang gebracht werden. Das betrifft vor allem das Data und Security Management.

Optimierung

Cloud Services haben enormes Optimierungspotenzial, wenn sie ein Finetuning auf die jeweils spezifischen Anforderungen erfahren. Die wichtigsten Parameter dafür sind Performance, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz.

7. Maintenance

Wie die Altsysteme müssen auch die Cloud Systeme nach der Inbetriebnahme ständig gewartet werden. Ganz oben auf der Maintenance-Liste stehen dabei das Monitoring aller Services und das allfällige Updating von Systemen und Applikationen.

Fazit von Paul Salazar, Senior Director Central Europe bei Couchbase

„Eine gut durchdachte Migrationsstrategie ist ein kritischer Erfolgsfaktor für Cloud-Projekte. Sie bereitet den Weg für einen geschmeidigen Übergang und stellt sicher, dass die Vorteile von Cloud Computing schnell und effizient realisiert werden können.“

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Viele Unternehmen zögern noch bei Projekten rund um das Industrial Internet of Things (IIoT). In dieser dreiteiligen Serie stellen wir 3 oft genannte Mythen dar.  IFS, ERP-Hersteller der IFS Applications Lösungen, hat diese drei Bedenken identifiziert. Der international agierende ERP-Anbieter wird diese in dieser Serie widerlegen.

Mythos 3 zu Industrial Internet of Things (IIoT): Es ist einfach zu teuer

Vor einigen Jahren mag diese Einschätzung noch richtig gewesen sein. Aber inzwischen sind die Preise für IIoT-Hardware und -Software deutlich gefallen. Außerdem ist das Internet mittlerweile wesentlich breiter und kostengünstiger verfügbar. Das macht es einfacher als jemals zuvor, auch Maschinen in der Fabrik oder Anlagen im freien Feld zu integrieren. Last but not least stehen heute kosteneffiziente IoT-Plattformen in der Cloud zur Verfügung, die rasch einsatzbereit sind und massive Rechen- und Speicherkapazitäten bieten. Zusammengenommen gibt das Unternehmen die Möglichkeit, IIoT-Projekte mit geringem finanziellen Risiko zu starten.

IFS über IIoT-Projekte:

„Es gibt keinen Grund, IIoT-Projekte zurückzuhalten. Wenn Unternehmen das Thema angehen, sollten sie sich allerdings von einer entscheidenden Frage leiten lassen: wie können sie ihre IIoT-Daten operationalisieren. Es reicht nicht, nur die Daten zu sammeln und zu analysieren. Die Erkenntnisse der Analysen müssen auch zu Handlungen führen, die die Geschäftsabläufe verbessern – seien es optimierte Wartungspläne, höhere Service-Levels, verbesserte Logistik, bessere Produkte oder die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle.“

Mythos 1 finden Sie hier …

Mythos 2 finden Sie hier …

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Das Industrial Internet of Things (IIoT) entwickelt sich rasant. Das ist auch kein Wunder, denn Branchen wie die Fertigungsindustrie, das Transportwesen oder die Energiewirtschaft können vom Internet der Dinge ganz besonders profitieren. Dennoch gibt es nach wie vor zögernde Entscheidungsträger in den Unternehmen, die IIoT-Projekte auf die lange Bank schieben. Der Grund dafür sind meist drei weit verbreitete Bedenken. IFS erläutert hier den zweiten unwahren Mythos:

Mythos 2 zu Industrial Internet of Things (IIoT): Der Einschnitt ist viel zu groß

Beim Stichwort Internet of Things kommen vielen Menschen automatisch Unternehmen mit disruptiven Geschäftsmodellen wie der Online-Fahrdienst-Vermittler Uber oder der Video-Streaming-Dienst Netflix in den Sinn, die komplette Branchen auf den Kopf gestellt haben. Das IIoT entwickelt aber in den allermeisten Fällen das vorhandene Geschäft weiter, anstatt es grundlegend zu verändern. Sein Erfolg stellt sich vor allem in kleinen, gut umsetzbaren Schritten ein, die vorhandene Prozesse schon heute verbessen. Höhere Produktivität, bessere Qualität, schnellere Markteinführung von Produkten, Prozessoptimierungen, Kostensenkungen oder eine verbesserte Entscheidungsfindung – das sind die Haupttreiber hinter dem Industrial Internet of Things.

Mythos 3  finden Sie hier …

Mythos 1  finden Sie hier …

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