Wachstumsmotor Maschinenbau 14.05.2021, 07:01 Uhr

Maschinenbau 2030: Studie zeigt vier Zukunftsszenarien

Szenario-Analysen haben den Vorteil, dass sie einen Blick auf verschiedene Alternativen in der Zukunft ermöglichen. Die aktuelle Deloitte-Studie „Maschinenbau 2030“ zeigt vier realistische Szenarien, auf die sich die Branche einstellen sollte. 

Zahnräder

Eine neue Studie zeigt vier Szenarien für den Wachstumsmotor Maschinenbau auf.

Foto: Panthermedia.net/Federico Caputo

Maschinenbau 2030 – so heißt die neue Studie von Deloitte. Das Unternehmen ist hauptsächlich bekannt für Wirtschaftsprüfung und Steuerberatung, beschäftigt sich aber zunehmend mit Risiko-Analysen und Zukunftsszenarien. Die wichtigste Nachricht zuerst: Laut der Studie sei das Engineering-Know-how aus Deutschland, Österreich und der Schweiz, der sogenannten DACH-Region, weiterhin weltweit gefragt. Und das gelte auch, wenn Technologie-Unternehmen das Geschäft dominieren sollten oder Wettbewerber aus China zu Technologieführern in der Region avancierten. Klingt auf den ersten Blick nach einem entspannten Zurücklehnen. Doch das sehen die Experten von Deloitte anders. Sie prognostizieren der Branche große Herausforderungen, die es zu meistern gilt.

Die Szenarien seien Denkmodelle, die aus heutiger Sicht durchaus realistisch seien und bis 2030 eintreten könnten. Bis dahin haben sie folgende Maßnahmen definiert, die in nahezu jedem Fall sinnvoll seien und deshalb schon vom Maschinenbau in Angriff genommen werden könnten:

• Kernprozesse digitalisieren
• Global denken
• Resilienz erhalten
• Nachhaltigkeit einbauen
• Ökosystem aufbauen
• Kundenzugang aufrechterhalten
• Asienstrategie festlegen
• Mitarbeiterbedarf kreativ decken

Zwei Ausgangspunkte für den Maschinenbau 2030

Für die Studie gingen die Experten von zwei grundsätzlichen Annahmen aus. Die erste beschäftigt sich mit dem Trend zu immer komplexeren Paketen aus Maschine, Service und Software. Daraus ableitend sehen sie einen Maschinenbauer, der verstärkt in einem oder mehreren Ökosystemen arbeitet. Dabei sind mehrere Partner beteiligt, wobei derjenige führend sei, der in der Wertschöpfung die entscheidenden Schritte beitrage.

Maschinenbau setzt auch in schwierigen Zeiten auf F und E

In der zweiten Grundannahme steht die Digitalisierung im Mittelpunkt. Sie biete die Möglichkeit, Maschinen flexibler und stärker modular aufzubauen mit einem Kern aus anpassungsfähiger Software. Sie würden zu den neuen „Standardmaschinen“ und lösten deshalb die „Spezialmaschinen“ ab, die individuell auf den Kunden und seinen Bedarf entwickelt wurden und die den Erfolg der Branche in den letzten Jahrzehnten prägten. Die Deloitte-Experten nennen es „Spezialisierung versus Standardisierung“. Daraus ergaben sich vier realistische Szenarien für den Maschinenbau 2030.

Szenario 1 für den Maschinenbau 2030: A Fragile Paradise

Ausgangspunkt ist der Erfolg der Maschinenbauer der DACH-Region mit den bewährten Mitteln. Demnach sind hoch spezialisierte Maschinen nach wie vor die Lösung. Gleichzeitig behalten die DACH-Maschinenbauer die Führung innerhalb ihrer Ökosysteme. Darin entwickeln sie kontinuierlich weitere Innovationen, die ihre Position festigen und weiterentwickeln. Kundennähe und -kenntnis bleiben die wichtigsten Erfolgsfaktoren. Zugleich gibt es Entwicklungen, die an der führenden Rolle der DACH-Maschinenbauer Zweifel streuen. Dazu zählen: starker Wettbewerb bei Standardmaschinen durch Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz und Robotik. Technologie-Unternehmen, die in der Lage sind, viel Geld in solche Entwicklungen zu investieren, streben ebenfalls nach einer führenden Position am Markt. Auch die rasch aufschließenden Wettbewerber aus dem asiatischen Raum stellen vermehrt eine ernstzunehmende Konkurrenz dar.

Szenario 2 für den Maschinenbau 2030: Success at the Price of Transformation

Standardmaschinen setzen sich am Markt durch. Die darin verwendete Technik sowie die meiste Software steuern Maschinenbauer der DACH-Region bei. Die Experten sehen darin die Vision „Industrie 4.0“ verwirklicht. Das Ergebnis: Die Maschinenbauer sind unangefochtene Marktführer der automatisierten Produktion und dominieren damit auch die Wertschöpfung in ihren Ökosystemen. Hingegen rückt der einst wichtige Wettbewerbsvorteil „Kundenkenntnis“ in den Hintergrund, während fehlerfreie Prozesse an dessen Stelle treten. Die Kunden profitieren von standardisierten und modularen Maschinen, die eine effiziente und gleichzeitig flexible Produktion ermöglicht. Das führe zu einem Boom im DACH-Maschinenbau und in ganz Europa.

Szenario 3 für den Maschinenbau 2030: Paradise Lost

Sollte dieses Szenario eintreten, übernehmen die Technologie-Konzerne die Marktmacht. Der Grund: ihre Vision für das industrielle Internet der Dinge. Sie verfügen über breites Wissen durch exklusive Maschinen- und Kundendaten. Damit setzen sie Softwarestandards und optimieren automatisierte Produktionsprozesse, bei denen hauptsächlich günstige Standardmaschinen das Mittel der Wahl sind. Schließlich ermöglichen sie eine höhere Wertschöpfung, die vor allem aus ihrer Software stammt. Der Maschinenbau verändert sich hin zum Technik-Zulieferer in diesem Modell und steht dabei auch in Konkurrenz zum asiatischen Wettbewerb. Ihnen fehlt der eigene Kundenkontakt, was am Ende auch die Innovationskraft des Maschinenbaus schwächt.

Szenario 4 für den Maschinenbau 2030: Placed by the Ecosystem

Wie sähe es wohl aus, wenn die Maschinen-Software mehr Wertschöpfung beisteuert als die Maschine selbst? Damit beschäftigt sich das vierte Szenario in der Deloitte-Studie. Die Spezialmaschinen kämen dann weiterhin vom Maschinenbau, die Software-Plattform dazu aber von großen Software-Anbietern. Darüber hinaus sind nun noch weitere Akteure hinzugekommen: B2B-Plattform-Anbieter kontrollieren häufig den Zugang zu den Kunden, besitzen Maschinendaten und schreiben kundenspezifische Software. Das verringert die Wertschöpfung auf Seiten der Maschinenbauer, was zugleich ihre Position deutlich schwächt. Das forcieren Services noch weiter, die sich im Markt durchgesetzt haben – zum Beispiel „Equipment as a Service“ oder „Factory as a service“. Und genau dafür muss man im Besitz der Maschinendaten sein.

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Ein Beitrag von:

  • Nina Draese

    Nina Draese hat Geschichte und Kunstgeschichte (M.A.) studiert. Unter anderem hat sie für die dpa gearbeitet, die Presseabteilung von BMW, für die Autozeitung und den MAV-Verlag. Sie ist selbstständige Journalistin und gehört zum Team von Content Qualitäten. Ihre Themen: Automobil, Energie, Klima, KI, Technik, Umwelt.

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