Die automatische Ökonomie

Die Digitalisierung der Produktion bedeutet für die Industrie eine Transformation: Im Hintergrund der physischen Prozesse entsteht eine selbstorganisierte „Second Economy“.

Quelle: TREND UPDATE 08/2012

Tiero / Fotolia

Machine-to-machine: Die nächste Stufe der Automatisierung

Wenn die Industrialisierung eins gezeigt hat, dann, dass Maschinen besser als der Mensch geeignet sind, mechanische, niedrigqualifizierte, routineartige Tätigkeiten auszuführen. Mit den Fortschritten bei Steuerungssoftware und smarten Algorithmen wachsen ihnen nun zudem neue Qualitäten zu. Maschinen sind als fehlertolerante Systeme zunehmend in der Lage, mehr oder weniger kleine Probleme selbst zu übergehen oder zu korrigieren. Maschinen „sprechen“ mit Maschinen und stimmen sich ab.

Was mit Robotern in der Fertigungshalle begann, frisst sich durchs ganze Unternehmen. Inzwischen sind es nicht mehr nur „dumme“ Prozesse, die automatisiert werden können, sondern immer komplexere Aufgabenstellungen. So wären große Teile der Logistik-Industrie ohne eng miteinander Das Treibmittel der “nächsten Industriellen Revolution” sind Schnittstellen und Standards verzahnte und smart kommunizierende Systeme heute undenkbar: Das Abwickeln von Lieferungen quer über den Kontinent funktioniert nicht mehr über papierbasierte Frachtbriefe, die von Menschen ausgefüllt und weitergereicht werden, sondern über RFID-verknüpfte Sortiermaschinen, GPS-gestützte Positionierungs- und Routenoptimierungssysteme und Work-flow-kombiniertes Dokumentenmanagement. Es sind nicht mehr die menschlichen Arbeiter, die diese Abwicklung ermöglichen. Sie greifen nur noch in Ausnahmesituationen ein.

In der Finanzbranche nennt man einen Geschäftsvorfall (etwa: eine Überweisung), der ohne Eingreifen problemlos abläuft, „Glattläufer“ – und genau diese Glattläufer werden zunehmend über Maschine-zu-Maschine-Prozesse ohne Einwirkung von Menschen abgewickelt. Nur in Eskalationsfällen tritt der Mensch auf den Plan. Nun stellt sich mit der „nächsten Industriellen Revolution“ die Frage: Kann dieses Modell auch in einer kleinteilig-atomisierten Produktionslandschaft funktionieren? Ja, aber nur, wenn das wesentliche Treibmittel von Machine-to-machine verstanden wird, nämlich Schnittstellen und Standards.

Denn mit einer individualisierten Produktionsstruktur geht nicht nur eine Verringerung der Losgröße (im Extremfall auf n=1) einher. Es werden auch die Skaleneffekte und Monopolisierungstendenzen der Massenproduktion unterlaufen, die in einer hochgradig vernetzten Wirtschaft wie selbstverständlich weitgehende Einigkeit über Schnittstellen und Standards herstellen. Diese ermöglichen es, den Einsatzradius von Einzelgegenständen durch Kombinierbarkeit mit anderen zu erweitern: Der USB-Anschluss verknüpft PC und Drucker, die Bluetooth-Schnittstelle den MP3-Player mit der Heim-Stereoanlage, der Isofix-Standard ermöglicht das Montieren von beliebigen Kindersitzen im Auto, im B2B-Bereich ermöglicht der RFID-Standard Prozessautomatisierung usw. Wir sind umgeben von Schnittstellen, auf die sich Hersteller geeinigt haben – auch wenn diese oft zu technisch inferioren Lösungen führen, weil sie den kleinsten gemeinsamen Nenner darstellen, der sich auf der Basis großer Stückzahlen ergibt.

„Standards are critical mass“, hat Bill Gates gesagt und damit ausgedrückt, dass sich Einigkeit vor allem dann erzielen lässt, wenn das große Rad gedreht wird. Anhand der Computerindustrie kann man diese Entwicklung nachvollziehen: In den 70er Jahren und in einem auf Gesamtlösungen aus einer Hand abgestellten Marktzugang waren Standards und Schnittstellen kaum ein Thema: Wer einen IBM-Computer kaufte, hatte auch den Drucker, die Bildschirme, die Kabel und die Software von IBM zu kaufen. Mit dem Aufkommen des PCs kam es zu einer Fragmentierung dieser Teilmärkte – heute stehen Konsumenten viele Optionen in jeder einzelnen Produktkategorie offen, die überraschend gut miteinander funktionieren. Weiter gedacht, wird dies für die Fabbing-Industrie noch zu einer Herausforderung: Eine hohe Anzahl von Marktteilnehmern, jeder mit kleinen Stückzahlen und hohem Innovationsgrad, ist keine vielversprechende Grundlage für das Erzielen von Gemeinsamkeiten.

Doch nicht nur technologisch, auch gesellschaftlich betrachtet birgt die fortschreitende Digitalisierung beträchtliche Herausforderungen. Natürlichsprachliche Systeme, vor wenigen Jahren noch als Utopie der Artificial Intelligence bezeichnet, stehen heute als „semantisches Web“ kurz vor dem Durchbruch. Die nächste Barriere, hinter der auch Wissensarbeit automatisiert und zwischen zwei Maschinen verhandelt werden kann, wird also zügig genommen. Der Erfolg von IBMs „Watson“ beim Jeopardy hat gezeigt, dass datencrunchende Superrechner heute in der Lage sind, Menschen aus dem Feld zu schlagen, selbst wenn zur Logik noch Sprachverständnis und Allgemeinbildung verlangt werden. Konsequenz: Die Automatisierung arbeitet sich in der Wertschöpfung nach oben. Sie erzeugt Druck auf eine Vielzahl von Jobs auch in Sektoren, die bislang von Automatisierung unbeeinflusst waren, etwa wissensbasierten Prozessen.

John Markoff, Technikautor der New York Times, schreibt unter dem Eindruck des Watson-Schocks: „Watson kündigt nun eine neue Automatisierungswelle an, die Kultur und Weltwirtschaft in einem heute noch gar nicht abzusehenden Maße verändern wird. Denken wir etwa an die Auslagerungswelle, in der zahllose Arbeitsplätze in Callcenter auf den Philippinen oder in Indien verlegt wurden. Inzwischen kehren einige dieser Arbeitsplätze nach Amerika zurück, und zwar in Gestalt der Auslagerung von Software-Anwendungen in Datenzentren.“

Einerseits wird dadurch eindeutig die Produktivität gesteigert und somit Wohlstand erzielt, andererseits sind immer mehr Menschen in ihrer Erwerbstätigkeit unmittelbar bedroht. Der entstehende Wohlstand wird also spitzer verteilt werden, eine nicht gerade gesunde Entwicklung. Auswege finden sich jedoch: Zum einen treibt uns diese Dynamik selbst ebenfalls weiter nach oben, hin zu höher qualifizierten, kreativeren Aufgaben – und damit zu Tätigkeiten, die nicht nur ökonomisch wertschöpfender sind, sondern auch menschlich befriedigender. Am anderen Ende entstehen, befeuert von der demografischen Entwicklung, immer größere Lücken in zunächst nicht (leicht) automatisierbaren Berufsbildern. Nämlich solchen, die direkte Interaktion mit dem Menschen immanent voraussetzen: Pflegeberufe beispielsweise. Die Zukunftsfähigkeit von Jobs hängt also mit zwei Dimensionen zusammen: Hochbildung und Kreativität einerseits und menschlicher Interaktion andererseits. Wie bei jeder Systemrevolution ist Bildung der entscheidende Schlüssel, der diese Transformation moderieren helfen könnte. Die intelligenten Maschinen verändern also unser Klassenzimmer, wenn auch auf ganz andere Weise als bisher gedacht.


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Dossier: Big Data

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Franz Kühmayer

Der langjährige Top-Manager ist Experte für die Zukunft der Arbeit. Aus der Verbindung von Trendforschung und Unternehmensberatung liefert er facettenreiche, praxisnahe Lösungen und charmante Inspiration.