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Daten auswerten in der Industrie 4.0 Unternehmen fehlt oft das Know-how

Bild: creditshelf GmbHBild: creditshelf GmbH

Das Internet der Dinge und die Finanzierung wachsen immer stärker zusammen: 47 Prozent der mittelständischen Industrieunternehmen in Deutschland arbeiten bei Investitionsentscheidungen bereits mit einem Modell, das industrielle Daten in einen Zusammenhang zu den Finanzkennzahlen stellt. Weitere 42 Prozent der befragten Firmen sind dabei, so ein Modell aufzubauen. "Bisher nutzt knapp jeder zweite Industriebetrieb die Daten aus seiner Produktion für interne Finanzierungsentscheidungen, wie unsere Studie zeigt", erläutert Prof.

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Dirk Schiereck von der TU Darmstadt. "Der nächste Schritt wird sein, diese Industrie-4.0-Daten auch den Kreditgebern zu Verfügung zu stellen, um Kreditentscheidungen zu vereinfachen und zu beschleunigen. Schon heute ist ein großer Teil der Unternehmen dazu bereit." Die Voraussetzungen dafür sind bei vielen Betrieben zumindest vorhanden. So setzen 73 Prozent von ihnen Anlagen, Maschinen und Geräte ein, die Daten an den Hersteller liefern. Weitere 73 Prozent rüsten die an ihre Kunden ausgelieferten Produkte zumindest teilweise so aus, dass die wichtigsten Betriebsdaten zur Verfügung stehen. Knapp vier von zehn Firmen nutzen jedoch die Daten ihrer Kunden nur in Einzelfällen. Und 51 Prozent der Studienteilnehmer bescheinigen ihren Mitarbeitern laut Studie allenfalls ein mäßiges bis ungenügendes Know-how, die erfassten Daten auszuwerten. Zudem bezeichnen nur 47 Prozent der Befragten die für diese Analyse erforderliche, technische Ausstattung ihres Unternehmens als gut oder sehr gut. "Die Produktion von morgen wird auf Echtzeit-Daten basieren - und das wird auch die Finanzierung von Grund auf verändern", so Creditshelf-CEO Tim Thabe. "Die Kreditgeber werden künftig auch die Industrie-4.0-Daten eines Unternehmens analysieren. Das gilt nicht nur für die Fintech-Welt, sondern auch für die klassischen Hausbanken." mst/Creditshelf GmbH

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Dieser Artikel erschien in Industrie 4.0 - 22 2017 - 16.11.17.
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