Zahlenfutter

Studie des Finanzdienstleisters Creditshelf

Industrie 4.0 kann Kreditwürdigkeit positiv beeinflussen

Bild: creditshelf GmbH

Der Mittelstand öffnet sich immer mehr den Themen Industrie 4.0 und Digitalisierung: Das geht aus einer Umfrage des Finanzdienstleisters Creditshelf unter rund 250 Finanzentscheidern aus mittelständischen Industrieunternehmen hervor. So haben in 2019 bereits 86 Prozent der befragten Unternehmen Echtzeit-Daten erfasst, um diese im Sinne einer Industrie 4.0 zu nutzen. Gegenüber 2017 ist das ein Anstieg um 9 Prozent.


Rund ein Drittel (53 Prozent) der Befragten und damit 10 Prozent mehr als im Vorjahr, rüsten ihre an Kunden ausgelieferten Produkte – zumindest teilweise – so aus, dass ihnen die wichtigsten Betriebsdaten (z.B, Laufzeiten oder Verbrauchswerte) zur Verfügung stehen. Diese Daten werden dann im Rahmen von Service- und Wartungsverträgen genutzt. Dreiviertel der für die Creditshelf-Studie Befragten setzen zudem selbst Anlagen, Maschinen oder Geräte ein, die Daten zu diesem Zweck an den Hersteller liefern.

Daten für Kreditgeber

„Durch die laufenden Nutzungsdaten kann der Anlagenbauer mögliche Probleme oder Ausfallzeiten beim Kunden frühzeitig erkennen. Er kann gegensteuern, noch bevor eine Krise oder ein Produktionsstopp eintritt“, sagt Dr. Daniel Bartsch, Vorstand bei Creditshelf. „Eine reibungslose Produktion und Planungssicherheit im laufenden Betrieb können sich positiv auf das Rating bezüglich der Kreditwürdigkeit eines Unternehmens auswirken. Damit haben sie durch die Digitalisierung der Produktion auch einen potenziellen Vorteil bei der Finanzierung künftiger Investitionsprojekte“, so Bartsch weiter. 91 Prozent der befragten Industrieunternehmen würden ihre Daten sogar Kreditgebern zur Verfügung stellen, um diese von einer geplanten Investition zu überzeugen, so die Studie. Mehr als die Hälfte der Befragten erhofft sich dadurch einen niedrigeren Zinssatz, eine schnellere Kreditentscheidung, eine flexiblere Laufzeit oder weniger Bürokratie. Ein Drittel der befragten Unternehmen arbeitet derzeit daran, bei Finanzierungsentscheidungen ein Modell zu nutzen, das industrielle Daten wie Verbrauchswerte, Durchlaufzeiten, Ausschussquote oder Reklamationen in einen Zusammenhang zu ihren Finanzkennzahlen stellt.

Nachholbedarf in der Qualifikation

Mehr als die Hälfte hat bereits so ein Modell im Einsatz. Davon bestätigen 97 Prozent, dass sich dadurch die Qualität der Finanzierungsentscheidungen verbessert hat. Nachholbedarf sehen die Unternehmen allerdings in der Qualifikation ihrer Mitarbeiter: beim Auswerten digitaler Daten der eigenen Maschinen oder der externen Geräte beim Kunden. Nur rund die Hälfte der befragten Mittelständler gibt ihren Mitarbeitern die Note ‚gut‘ oder ’sehr gut‘. Dieser Wert hat sich gegenüber 2017 kaum verändert. Ein ähnliches Stimmungsbild zeichnet sich bei der Bewertung der Hausbanken ab: Lediglich 44 Prozent der Befragten trauen es ihrer Bank zu, Industrie-4.0-Daten im Rahmen einer Finanzierung auszuwerten. Furcht vor Wandel bremst Investitionen.

Seiten: 1 2Auf einer Seite lesen

Charts der Woche

Produktivere Mitarbeiter durch KI

IFS-Studie Produktivere Mitarbeiter durch KI Die große Mehrheit der im Rahmen einer IFS-Studie befragten Unternehmen plant, in KI-Technologien zu investieren. Davon erhoffen sie sich an erster Stelle produktivitätssteigerungen der Belegschaft. Branchenübergreifend...

Künstliche Intelligenz kann Ärzte effektiv unterstützen

KI als wertvolle Unterstützung für Ärzte: Laut einer vom Digitalverband Bitkom durchgeführten Befragung würde jeder Dritte sich künftig regelmäßig eine Zweitmeinung von einer KI einholen. Die jüngeren Befragten stehen hierbei künstlicher Intelligenz offener gegenüber als ältere Teilnehmer der Umfrage.

Umsetzung von Condition Monitoring in deutschen Unternehmen

Umsetzung von Condition Monitoring in deutschen Unternehmen

Umsetzung von Condition Monitoring in deutschen Unternehmen Im Aufgabenbereich der Technik/des Facility Managements hat die Studie den Stand der Umsetzung von Condition Monitoring erfragt. Unter Condition Monitoring wird die digital unterstützte Überwachung des...

Produkthighlights des Monats

Xilinx Vitis AI zum Download verfügbar

Xilinx Vitis AI zum Download verfügbar Xilinx, der Marktführer beim adaptiven und intelligenten Computing, kündigt an, dass seine AI Inferenz-Entwicklungsplattform Vitis AI ab sofort zum kostenlosen Download bereit steht. In Kombination mit der Vitis Unified Software...

Anomaly Detection ohne Codierung

Anomaly Detection ohne Codierung Die EZEE KI-Plattform von Machine2Learn ist eine Open-Source-Plattform, die das Training, den Betrieb und die Bereitstellung von KI-Modellen vereinfacht. Mit der Software können Deep-Learning-Modelle grafisch und intuitiv erstellt...

KI-Kit auf Basis von Sparse Modeling

KI-Kit auf Basis von Sparse Modeling Congatec und die japanischen KI Experten von Hacarus haben das weltweit erste Embedded Computing Kit für künstliche Intelligenz (KI) vorgestellt, das Sparse Modeling Technologie nutzt. Sparse Modeling ermöglicht es, mit wenigen...

Das könnte Sie auch interessieren

Robots in Depth: Ari Rantanen (Tieto)

Robots in Depth: Ari Rantanen (Tieto) In der 50. Episode  der YouTube-Interviewreihe Robots in Depth spricht Robotikexperte Per Sjöborg mit Ari Rantanen von Tieto über das Thema künstliche Intelligenz. Das Unternehmen arbeitet mit seinen Kunden zusammen, um mithilfe...

mehr lesen

Vorausschauende Qualitätskontrolle

Predictive Quality Analytics kann Einfluss haben auf der Produktionslinie einer Herstellergeschäft, Elisa ist dabei es zu nutzen das Qualität des Batteriezellen von Elektroautos zu schätzen und hat eine Steigerung der Produktionsausbeute für Batteriezellen um 16 Prozent erziehlt! Wenn die gesamte Produktionskapazität von 23 GWh in der Tesla Gigafactory 1 ausschließlich für die Produktion der 2170-Batteriezellen des Tesla-Modell-3-Autos verwendet wurde, könnte es mehr als 200 Millionen produzierten Zelleneinheiten entsprechen – das reicht aus für 49.000 Tesla Model 3-Langstreckenautos!

Produktivere Mitarbeiter durch KI

IFS-Studie Produktivere Mitarbeiter durch KI Die große Mehrheit der im Rahmen einer IFS-Studie befragten Unternehmen plant, in KI-Technologien zu investieren. Davon erhoffen sie sich an erster Stelle produktivitätssteigerungen der Belegschaft. Branchenübergreifend...