Das Thema Industrie 4.0 oder, wie manche sagen, die vierte industrielle Revolution bringt disruptive, ja revolutionäre Veränderungen mit sich. Verantwortlich für diese neuen Chancen und Herausforderungen ist mit Sicherheit auch das Internet der Dinge, das im Produktionsbereich heutzutage schon nicht mehr wegzudenken ist. Ob es nun um die Produktion selbst und eine „smarte“ Produktionsumgebung oder um die Gestaltung der Produkte, die „smart“ werden sollen, geht – nahezu in jedem Bereich nimmt die Vernetzung zu, immer mehr Sensoren werden eingebettet und „Dinge“ lernen, miteinander zu kommunizieren. Deutlich wird auch, dass Unternehmen, die in diesem Kontext erfolgreich sein wollen, über den eigenen Tellerrand hinausblicken und sich mit anderen Herstellern zusammentun müssen, um das notwendige Maß an Expertise in den unterschiedlichsten Bereichen überhaupt abdecken zu können. Das E4TC am Campus der RWTH Aachen unterstützt genau diesen interdisziplinären Austausch. In dieser Blogreihe unterhalte ich mich mit Mitgliedern der E4TC Member-Community und erfahre Spannendes über Netzwerkeffekte, interdisziplinäre Zusammenarbeit und Industrie 4.0. Mein letztes Gespräch habe ich mit Felix Jordan geführt, der bei der Elisa Smart Factory einen eher softwarebasierten Blick auf das Thema hat.
Heute interviewe ich meinem Kollegen Dominik Strauß, der als Senior Manager für Pre-Sales Support im Bereich Manufacturing federführend für das Engagement von SAS am E4TC ist.
Dominik, welche sind in Deinen Augen für SAS aktuell die drei wichtigsten Digitalisierungstrends?
Dominik Strauß: Generell das Internet of Things (IoT), das heißt, die Fähigkeit von Maschinen oder Geräten, sich mitzuteilen. Dadurch, dass diese Maschinen oder Geräte kommunizieren, gibt es überhaupt erst die Möglichkeit, Anwendungsfälle für Predictive Maintenance durchzuführen, um zum Beispiel Maschinenausfälle zu vermeiden, Wartungsfenster zu verringern oder auch die Qualität zu verbessern und Ausschuss zu verringern. Das ist möglich, weil wir durch das IoT erfahren, was wo in welchem Prozessschritt passiert. Das andere Thema, das in aller Munde ist, ist AI, also Artificial Intelligence und Machine Learnig. Das sieht man im privaten Bereich: Mittlerweile hat fast jeder zum Beispiel umfassende Intelligenz in seiner Smartwatch, in Wearables oder im Handy. Und man sieht es auch im industriellen Bereich. Mit AI und Machine Learning habe ich eine systemische Unterstützung, die hilft, mehr Wissen aus den Daten zu holen. Dadurch kann ich dann einfach schnellere und fundierte Entscheidungen treffen – und das schafft neue Use Cases.
Der dritte Trend ist aus meiner Sicht, dass alles in die Cloud geht. Das heißt, ich muss nicht alles lokal speichern und bin dadurch als Hersteller auch für meine Kunden viel flexibler, denn ich kann bei akutem Bedarf sofort reagieren.
Welche Relevanz haben in diesem Zusammenhang Streaming oder Edge Analytics?
Strauß: Diese Technologien sind dann wichtig, wenn es notwendig ist, die Daten in Echtzeit oder quasi schon zum Entstehungszeitpunkt zu analysieren. Dies ist zum Beispiel der Fall, wenn ein Schwellwert überschritten wird. Dann muss ich eine Warnung herausgeben, ein schnelles Eingreifen mitten im Prozess ist erforderlich. Das kann zeitkritisch sein, wenn man tatsächlich an Ort und Stelle reagieren muss, weil beispielsweise eine Maschine sofort zu stoppen ist, um weiterhin die Produktqualität sicherstellen zu können. Dann kann ich gleich den Prozess an dieser Stelle beenden. Was auch sein kann, ist, dass man Streaming oder Edge Analytics braucht, weil man gar nicht die Möglichkeit hat, die Daten in die Cloud oder sonst irgendwohin zu transferieren, weil man offline ist. Ein klassisches Beispiel dafür wären Connected Cars. Da kann es vorkommen, dass man mal kein Netz zur Verfügung hat, aber ein Online-Processing machen müsste. Insofern ist es natürlich sinnvoll, die Daten vor Ort zu verarbeiten. Ein anderer Faktor, der für Streaming oder Edge Analytics spricht, wäre, dass man zu viele Daten hat. Da ist es dann nicht immer sinnvoll, alles „herauszustreamen“, sondern man macht besser direkt vor Ort ein intelligentes Filtering. Und nur, wenn Schwellwerte oder gewisse Bandbreiten überschritten werden, schickt man die Daten raus.
Als ersten Trend hast Du das IoT genannt. Inwiefern können SAS Kunden mithilfe von IoT-Lösungen ihre Produktion optimieren?
Strauß: Wie ich eingangs sagte: Erst durch das IoT geben Maschinen Informationen zu ihrem Zustand preis, und mit diesen Maschinendaten ist man dann in der Lage, die Assets besser zu verstehen. Man kann darüber hinaus den nächsten Schritt gehen und nicht nur jede Maschine oder – allgemein gesprochen – jedes Asset isoliert betrachten. Ich kann sie in der Arbeitsfolge, also im ganzen Prozessablauf, betrachten. So lässt sich unter Umständen feststellen, dass, wenn an der Maschine an einem bestimmten Punkt etwas passiert, dies einen Einfluss auf drei folgende Stufen im Prozess hat. Insofern kann ich mit einer übergeordneten Prozesssicht viel besser beurteilen, wo ich gegebenenfalls einschreiten muss, oder welcher einzelne Schritt welchen Einfluss auf spätere Arbeitsschritte hat. Und damit bin ich wiederum in der Lage, sowohl die Qualität meiner Produkte als auch die Verfügbarkeit meiner ganzen Produktionsanlage zu optimieren.
Und inwiefern verändert sich Deiner Meinung nach bei diesen IoT-Anwendungen das Zusammenspiel der involvierten Unternehmen?
Strauß: Ich denke, dass sich im Bereich Manufacturing das typische Bild vom klassischen Produzenten weiterentwickeln wird. Das Unternehmen wird eben nicht nur Produzent seiner Maschinen sein, sondern zum Dienstleister werden. Stichwort ist hier: Servitization. Damit ist gemeint, statt seine Maschine zu verkaufen, stellt der Hersteller sie dem Kunden zur Verfügung und garantiert, dass diese Maschine, was auch immer sie macht – ob sie Papier druckt oder Kaffee kocht – eine bestimmte Laufzeit und Leistung erbringt. Dafür muss die Maschine im Kontrollbereich des Kunden sein, damit ersichtlich ist, ob Service-Level und Verpflichtungen eingehalten werden. Darüber hinaus kann man seine Serviceverträge optimieren. Wenn der Kunde eine Maschine kauft, dann können Wartungsintervalle oder Servicebereiche einfach besser angeboten werden, da ich als Produzent die Maschine besser verstehe und vorhersehen kann, dass eine Wartung vorgezogen werden muss, wenn sich ein Ausfall anbahnt. Außerdem kann ich als Produzent dann auch Wartungsfenster reduzieren. Allgemein gesprochen wird sich da also die Rolle von den Unternehmen ändern.
Würdest Du sagen, dass sich dadurch auch die Beziehungen zwischen den involvierten Unternehmen verändern?
Strauß: Ich glaube, dass sich generell das Zusammenspiel ändern wird. Was wir gerade im Kontext von IoT oder Cloud sehen, ist, dass Unternehmen jetzt mehr Möglichkeiten haben. Zum einen haben sie mit AI und Machine Learning mehr Flexibilität bei ihren Prozessen, zum anderen haben sie mit der Cloud die Chance, ihre Infrastrukturen auszubauen. Dort entstehen dann wiederum auch neue Services. Firmen bieten jetzt schon spezielle Geräte oder Devices für IoT an, zum Beispiel Gateway-Sensoren. Insofern gibt es hier ganz viele neue Zusammenschlüsse oder Partnerschaften, es entwickelt sich also eine Art Ökosystem unterschiedlichster Unternehmen im IoT-Bereich.
Glaubst Du, dass sich durch diese ganzen neuen Möglichkeiten auch im Vertrieb Veränderungen ergeben?
Strauß: Ja, ich glaube, der Vertrieb wird sich breiter aufstellen müssen. Aus der Sicht von SAS heißt das nicht nur, dass man eine bestimmte Software hat, mit der der Kunde dies oder jenes machen kann. Natürlich ist das so, allerdings muss man heutzutage eine Stufe weiterdenken und einen Weg finden, wie man den Kunden noch zusätzlich unterstützen kann, beispielsweise im Produktionsprozess. Dann ist man schnell an einem Punkt, an dem man erkennt, dass man noch weitere Partner braucht, wie eben Cloud-Anbieter, oder bestimmte Zusatz-Devices, zum Beispiel um Sensordaten zu erfassen. Der Kunde wiederum benötigt eventuell eine Beratung oder ein Konzept. Man fragt sich: Wie muss so eine digitale Transformation erfolgen, und was muss alles beachtet werden? Dafür brauchen wir bei SAS ein Partnernetzwerk, mit dem wir zusammen an den Markt gehen und diese Fragen beantworten können.
Stichwort Partnernetzwerk: Welche war denn für SAS die Hauptmotivation, diese Mitgliedschaft einzugehen?
Strauß: Das E4TC mit seiner Infrastruktur und der Partnerlandschaft. Das bietet uns eine ideale Plattform, um unseren Kunden den Einsatz von AI mit SAS live und „in Farbe“ darzustellen. Ich denke hier im Speziellen an die Demofabrik, die man dort besuchen kann. Da haben wir Use Cases, die wir dort gemeinsam mit Partnern umsetzen. Es ist für uns die größte Motivation, dass wir einfach sagen können: Liebe Kunden, besucht uns am E4TC! Dort können wir live in einer Produktionshalle zeigen, was man heute mit AI tun kann. Und das ist natürlich viel realitätsnäher, als wenn wir eine Demo bei uns durchführen. Also die Motivation war, eine weitere Location und Infrastruktur zu haben, um mit unseren Kunden in Kontakt zu kommen und den Wert von AI und Machine Learning zu demonstrieren.
Und welche konkreten Maßnahmen oder Veranstaltungen hat SAS sonst noch im Rahmen des E4TC geplant?
Strauß: Wir planen vor allem, mit dem Kunden vor Ort Workshops durchzuführen, die genau sein spezifisches Thema adressieren – sei es Predictive Maintenance oder Produktionsqualität. Vielleicht gibt es auch ein Thema in der Supply Chain, das muss man sich einfach anschauen. Idealerweise können wir das mit einem Use Case untermauern, den wir dort umgesetzt haben. Sei es, dass wir zum Beispiel in der Qualität der Produktion Entwicklungen vorhersagen können. Oder wir haben einen Use Case zum Asset Tracking, bei dem man zeigt, wo sich Werkstücke aktuell im Arbeitsprozess befinden. Es geht im Grunde darum, wie man das möglichst praxisnah demonstrieren kann. Zum anderen können wir am E4TC Events durchführen, zum Beispiel mit unseren Kunden. Wir überlegen uns, mal mit Partnern gemeinsam diese Umgebung für solche Events zu nutzen. Ein weiterer Aspekt ist, dass wir in einem Netzwerk mit anderen Partnern sind, sodass man sich regelmäßig austauschen kann. Man bespricht, was sich gerade so tut und welche weiteren Schritte man gemeinsam unternehmen kann.
SAS bietet im Rahmen des E4TC Workshops zum Thema Industrie 4.0 an, um konkrete Strategien zu entwickeln, wie digitale Transformation erfolgen sollte. Je nach Bedarf werden unter anderem Business Use Cases aus unterschiedlichen Bereichen elaboriert. Interesse?
Stellen Sie ihr individuelles Workshop Format mit uns zusammen. Den Zeitpunkt des Workshops definieren wir gerne gemeinsam mit Ihnen.
