Intelligente digitale Ökosysteme in der Fertigungsindustrie

By Sebastian Seutter, Industry Executive Manufacturing, Microsoft Deutschland GmbH

5. December 2019

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IoT

Unternehmen im Maschinen- und Anlagenbau suchen heute vermehrt nach intelligenten Lösungen für zukünftige Produkte, vernetzte Wertschöpfungsketten und neuen Formen der Kunden- und Mitarbeiterinteraktion. Getrieben wird diese Suche von der Notwendigkeit, ganze Arbeits- und Geschäftsmodelle radikal neu zu denken, um sich in der digitalisierten Welt nachhaltig und erfolgreich auszurichten. Hier spielen Schlüsseltechnologien, gerade der Informationstechnik, eine zentrale Rolle.

Im Folgenden werden diese Technologien, aktuelle Trends, Entwicklungen und Herausforderungen sowie erfolgversprechende, bereits realisierte Lösungen erörtert. Im Vordergrund steht die Frage, wie sich diese Lösungen partnerschaftlich zwischen Industrie- und Technologieunternehmen umsetzen lassen.

Das Internet der Dinge

Im Zentrum der aktuellen technologischen Entwicklung steht das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT). Hier geht es zunächst um das Zusammenspiel von Geräten (mit Sensoren und Aktoren, Edge) auf der einen und dem Internet (mit Rechenzentren und -leistung, Cloud) auf der anderen Seite. Zunehmend erfolgt dann eine Vernetzung und erweiterte Nutzung von Egde und Cloud unter der Einbindung von Algorithmen, maschinenbasiertem Lernen (ML) und künstlicher Intelligenz (KI).
Als wesentliche Bestandteile von IoT gelten neben den Geräten deren Anschluss über Gateways (wie IoT Hub) und Protokolle (wie WLAN, LPWAN, oder Cellular 4/5G) und IoT-Plattformen (wie Azure). Während auf den Plattformen standardisierte Dienste (wie Speicherung, Rechenleistung, Analytiken) als „Platform as a Service“ angeboten werden, ergänzen softwarebasierte Dienste (wie Anwendungen, Sicherheit, oder „Big Data“) diese als „Software as a Service“-Lösung.
Aktuelle internationale Studien (IoT Signals, Microsoft, 2019) zeigen, dass heute 85 Prozent aller Entscheider über Geographien und Branchen hinweg IoT-Technologien bereits nutzen, 88 Prozent diese aber kritisch für ihren Unternehmenserfolg sehen und gleichzeitig die künftige Nutzung in den nächsten zwei Jahren auf 94 Prozent steigen wird.

Digitale Lösungen im Zusammenspiel von Industrie- und Technologieunternehmen

Im deutschen Maschinen- und Anlagenbau sind Digitalisierung und IoT heute bereits die Gegenwart. Fast drei von vier Unternehmen in Deutschland (71 Prozent) planen oder nutzen bereits Anwendungen rund um industriell genutztes IoT (Industrial IoT oder IIoT), in Deutschland auch „Industrie 4.0“ genannt (KI & Leadership, Microsoft, 2019).
Alte und neue Maschinen und Anlagen werden zunehmend von den Geräten bis in das Internet konnektiert. Wertschöpfungsketten sind horizontal in Unternehmen und vertikal über Unternehmensgrenzen hinweg integriert, so dass durchgängige digitale Daten von der Entwicklung über die Produktion bis in den Service zur Verfügung stehen. Hersteller sind direkt in die Wertschöpfung ihrer Kunden eingebunden: von den Wartungs- und Serviceansätzen bis hin zu Betreibermodellen. Mitarbeiter werden in Form von mobilen Arbeitsplätzen oder auch virtuellen Realitätsansätzen digital unterstützt.
Was sind die grundlegenden Erfolgsfähigkeiten in der Zusammenarbeit zwischen Industrie- und Technologieunternehmen und was lässt sich daraus lernen? Zu nennen sind hier vor allem fünf Punkte:

Industrieunternehmen sehen digitale Technologien bereits in ihrer Strategie vor.
Sie lösen ihre unternehmerischen Aufgaben wie Lean Management in der Produktion, bevor weiterführende, technologische Ansatzpunkte (z. B. Konnektivität alter Produktionsmittel) angegangen werden.
Cyber-physikalische Systeme werden hinsichtlich Sicherheit (etwa Authentifizierung von Geräten) und Infrastruktur (wie Plattformen) ausgelegt und optimiert.
Auswahl und Umsetzung von industriellen Anwendungsfällen und deren Abbildung in ganzheitlichen Datenmodellen folgen Aspekten von Skalierung und Geschwindigkeit.
Aufbau, Erhalt und Weiterentwicklung digitaler Kompetenzen und Fähigkeiten sowie notwendige Budgets und Ressourcen werden priorisiert und gesichert.

In letzter Konsequenz werden Maschinen- und Anlagenbau heute selbst erfolgreich zum Anbieter digitaler Lösungen. Dabei ändern sich nicht nur die Arbeitsmodelle in vernetzen cyber-physikalischen Systemen. Es entstehen wertvolle Betriebs- und Verbrauchsdaten, die in datenbasierten Geschäftsmodellen gewinnbringend genutzt werden können. Um aus Daten, idealerweise in Echtzeit, Mehrwerte generieren zu können, sind wiederum neue Technologien gefragt. Relevante Studien zeigen dabei, dass sich durch die Nutzung von KI in der Industrie die Verarbeitungskosten der Produktion um über 20 Prozent reduzieren lassen.

Kooperation in digitalen Ökosystemen

Um das volle Potential moderner Technologien auszuschöpfen, setzen führende Firmen zunehmend auf neue Formen der Zusammenarbeit. Wurde früher verkürzt über die eigene oder fremde Wertschöpfung gesprochen, zielen neue Konzepte auf eine verteilte Wertschöpfung in digitalen Ökosystemen ab. In diesen zeitgemäßen Modellen bringen erfolgreiche Industrieunternehmen ihr Domänenwissen und ihre langjährige industrielle IT-Expertise ein.
Gleichzeitig fließen die Kompetenzen der Technologiepartner entlang der IoT-Wertschöpfung (von den Geräten über die Plattformen bis in intelligente softwarebasierte Dienste) ein. In der Realisierung bringen sich Projektpartner von der Strategie bis in die Lieferung ein. Im Idealfall können sich Maschinen- und Anlagenbauer damit auf ihre industrielle Kernkompetenz konzentrieren, Aufwendungen und Investitionen optimieren sowie neue Geschäftsmodelle erfolgreich umsetzen.
Um sich in der digitalisierten Globalisierung erfolgreich behaupten zu können, müssen diese neuen Formen der Zusammenarbeit realisiert werden. „Im KI-Zeitalter ist die Zeit der Alleingänge definitiv vorbei“, sagt zum Beispiel Sabine Bendiek (CVP Microsoft). Sie forderte zuletzt auf der Hannover Messe 2019 den „Schulterschluss von Industrie und Technologie – für eine Allianz des digitalen Fortschritts“.
In der Fertigungsindustrie scheint diese Botschaft angekommen zu sein. Entlang der Wertkette werden unter dem Schlagwort „Industrie 4.0“ Anwendungen partnerschaftlich pilotiert und erfolgversprechende Lösungen realisiert und angeboten. Heraus sticht dabei die technologische Verknüpfung von Geräten, Internet und Intelligenz hin zu einem „intelligenten digitalen Ökosystem“.
In Forschung und Entwicklung sind komplexe Simulationen und 3D-Modellansätze wegweisend für neue Designansätze. 3D-Druck liefert Impulse, Prototypenbau und Entwicklung neu zu denken. Neue Ansätze im Bereich „Augmented, Mixed, oder Virtual Reality“ ermöglichen über Geräte, wie z.B. Microsofts HoloLens, innovative Formen der vernetzten globalen Zusammenarbeit.
Die Bereiche Einkauf, Logistik und Produktion werden durch Roboter, Konnektivität, Analytik und zukunftsweisende Technologien wie „Blockchain“ ganzheitlich neu aufgestellt. Zugrunde liegt das Bemühen, die industrielle Wertschöpfung von den Sensoren bis in die Analysen großer Datenmengen vollständig zu erfassen. Weiterführende Lösungen ermöglichen es, durch Vorhersagemodelle z.B. Sicherheit und Instandhaltung von Maschinen neu zu realisieren. Mitarbeiter werden durch sogenannte „Wearables“ in ihrer Arbeit unterstützt und abgesichert. Fertigungsnetzwerke werden digital abgebildet („Digital Twin“) und in den Werken, bis auf die Ebene von Fertigungszellen, Ansätze von Simulation und optimierter Produktion unterstützt. Blockchain-Technologien erlauben eine durchgängige Optimierung von Einkauf und Logistik, von der Planung und Verfolgung von Stücklisten bis in die Analyse und Überwachung von Einkaufsdaten und -beständen sowie deren Bezahlung.
Marketing, Vertrieb und Service werden durch diese Verknüpfung ganzheitlich anders angegangen. Daten bilden den Ausgangspunkt für genauere Kundenanalysen (von der Identifikation, über die Ansprache, bis in die Preisstrategien) im Marketing. Hier setzen vertriebliche Ansätze an, die von der neuen Kundenbeziehung bis in die digital ausgestattete Vertriebsmannschaft reichen. Zeitgemäße Serviceansätze basieren auf intelligenten, konnektierten Produkten und Dienstleistungen, deren Daten gezielt für Angebote ausgewertet werden und teilweise automatisiert über Algorithmen Kunden über sogenannte „Chat Bots” angeboten werden, um Probleme oder Angebote zu adressieren.
Ein solches intelligentes digitales Ökosystem weist vier grundlegende erfolgsrelevante Elemente auf: flexible Wertkettennetzwerke, datenbasierte Interaktionen, virtualisierte Prozesse, digitale Kompetenzen. Das digitale Ökosystem führt dann zu signifikanten Wettbewerbsvorteilen für alle Beteiligten.

Industrielle Intelligenz: erfolgreiche Paxisbeispiele

Wie sehen Lösungsansätze in der Praxis aus? Zu unterscheiden sind zwei Einsätze industrieller Intelligenz:

1. - Internet: Hier werden skalierbare, leistungsfähige und sichere Infrastrukturen, Cloud-basierte Plattformen und Software-basierte Dienstleistungen für IoT und KI angeboten. Ergänzend dazu werden für Anwendungen, die Rechenleistung vor Ort brauchen oder in nur wenig angebundenen und schwer zugänglichen Gegenden betrieben werden, konnektierte, intelligente Geräte zur Verfügung gestellt.
  - Edge: Diese Geräte und Anwendungen können, auch ohne dauerhafte Verbindung in das Netz, auf der Basis operativer Daten Entscheidungen kontextbezogen und in Echtzeit treffen. Um Algorithmen und KI-Modelle zu nutzen, werden diese im Internet über maschinenbasiertes Lernen mittels großer Datenmengen trainiert und dann dem jeweiligen Gerät vor Ort zur Verfügung gestellt.

In der Praxis ergänzen sich beide Einsätze. Datenspeicher, Rechenleistungen und Training sorgen für kontinuierliche Weiterenwicklung der Modelle im Netz. Diese nutzt das Edge für geräte- und einsatznahe Echtzeiterkenntnisse in Szenarien, in denen es auf Entscheidungen „in Echtzeit“ ankommt.
Beide Modelle industrieller Intelligenz sind, nach den Szenarien wo Entscheidungen getroffen und Funktionen liegen sollen, unterschiedlich einzusetzen. Edge erweitert zentralisierte IoT Platformen und bringt die Datenanalyse wieder an den Rand des Netzwerks. Weitere, zu berücksichtigende Kriterien sind: Transaktionszeiten, (stabile) Internetverbindungen, Compliance-Vorgaben und Kosten. Erste Studien zeigen, das 40 Prozent der initialen Datenanalysen bis 2022 am Edge durchgeführt werden (IDC, Industrial IoT in Deutschland, 2019).
Die Unternehmen der folgenden Praxisbeispiele konnten fünf wesentliche Hürden der Digitalisierung erfolgreich meistern: Zunächst ging es um eine schnelle, kostengünstige Skalierung. Ergebnisse mussten klare Mehrwerte haben und diese kurzfristig nachweisen. Technologien waren einfach zugänglich. Außerdem wurden alle Vorhaben von zentralen Entscheidern getragen und unterstützt.

Maschinenbauer Howden: Verteilte Entwicklungsarbeiten

1. Der Maschinenbauer Howden nutzt z.B. 3D-Modelle seiner Turbinen und Verdichter und sichert durch HoloLens Mixed Reality Geräte deren Entwicklung ab. Dabei werden historische und Echtzeitdaten über IIoT-Plattformen allen Nutzern auf verschienden Endgeräten zur Verfügung gestellt und verteilte Entwicklungsarbeiten ermöglicht. Vorhandene Datenmodelle werden fortlaufend, bis hinein in den Betrieb der Maschinen bei Kunden, angereichert und konsequent für die Weiterentwicklung genutzt.

Projekt „Brainwave“: Automatisierte optische Produktionssysteme

1. Im Bereich der Fertigung sind die Zusammenarbeit zwischen Microsoft, dem Elektronikhersteller Jabil und dem Werkzeughersteller Sandvik Coromat relevante Praxisbeispiele. Projekt „Brainwave“ fokusiert auf automatisierte optische Systeme in der Produktion. Dabei werden elektronische Komponenten mittels KI-Modellen in Echtzeit inspiziert, um Ananomalien und Fehler zu erkennen. Sandvik arbeitet an Vorhersagemodellen zum optimalen Einsatz industrieller Werkzeuge. Es werden im Betrieb Maschinen- und Werkzeugdaten erhoben, diese in Echtzeit mittels ML-Algorithmen analysiert und Entscheidungsvorschläge für Kunden zur Verfügung gestellt. Darüber hinaus werden Optimierungen automatisch vorgenommen, Techniker zu Wartungen informiert und Werksleiter über potentielle Fehler und Ausfälle alamiert.

Carl Zeiss: Qualitätssicherung in der Fertigung

1. Ein weiteres Fertigungsbeispiel liefert Carl Zeiss im Bereich der Qualitätssicherung. Das Unternehmen aus der feinmechanisch-optischen Industrie arbeitet mit Spektrometern, um in Echtzeit die Qualität von Rohstoffen zu analysieren und damit die optimale Einstellung der Prozessparameter für die Herstellung zu bestimmen. Dabei werden in Echtzeit Produktionsdaten mittels Spektroskopieanalyse ausgelesen, in die Cloud übertragen und dort ausgewertet. Die Lösungen zielen auf höhere Effizienz, direkte, automatisierte Prozessverbesserungen in der Produktion, den optimalen Einsatz von Energie und Rohstoffen und eine nachhaltig höhere Qualität ab.

Siemens Gamesa: Wartung von Windkraftanlagen

1. Windkraftanlagen der Firma Siemens Gamesa zeigen ein weiteres Beispiel. Dabei werden Rotorblätter durch autonome Drohnen aufgenommen, Sensordaten über zentrale Zugänge dem Internet zugänglich gemacht und Rotorblätter anhand der Bilddaten online analysiert. KI-Dienste unterstützen ehemals manuelle Bildanalysen. Erkannte Fehler führen automatisiert zur Erstellung von Wartungsaufträgen und deren Umsetzung.

thyssenkrupp Elevator: Digital Twin für intelligente Gebäude

1. Neue Ansätze im Bereich intelligenter Gebäude wählte die Firma thyssenkrupp Elevator. Dabei stand die neuartige Wartung, Nutzung und Erfahrung von Infrastrukturen mittels Digital Twin im Vordergrund. Dieser Zwilling stellt eine virtuelle Replik von Gebäude, Gegenständen und Geräten sowie seinen Nutzern und aller relevanter Umweltinformationen wie Bau-, Besucher-, Wetterdaten etc. dar. IoT-Sensoren überwachen dabei alle Elemente des Gebäudes, von Lichtsystemen und Aufzügen bis zu den Heizungs-, Ventilations und Lüftungssystemen. Diese Informationen werden in Echtzeit angereichert um Daten, wie das Gebäude genutzt wird. Diese Daten werden Besitzern wie Betreibern zusammen mit Konstruktions- und Designinformationen zur Verfügung gestellt, um Probleme zu analysieren, Muster zu erkennen oder Wartungsarbeiten optimal auszuführen.

Projekt „Farmbeat“ und OSRAM: Technologien für die Ernährung der Weltbevölkerung

1. Welchen Beitrag Unternehmen zur Lösung gesellschaftlicher Herausforderungen leisten können, zeigt sich u.a. an Microsofts Projekt „Farmbeat“ oder der engen Zusammenarbeit mit Firmen wie OSRAM in München. „Farmbeat“ stellt sich der Frage, welche Rolle Technologien bei der Ernährung der Weltbevölkerung spielen. Dabei wird in der Landwirtschaft die Wegstrecke von den Feldern (Edge) über Sensordaten (IoT) bis zur Cloud und KI-Ansätzen genutzt, um die Ausbringung zu optimieren.

- OSRAM trägt dazu bei, den Anbau von Lebensmitteln in städtischen Ballungsgebieten mit intelligenter Lichttechnologie zu vereinfachen und sorgt damit für innovative Lösungen im Spannungsfeld von Bevölkerungswachstum und Knappheit natürlicher Ressourcen. Eine Anwendung in der Licht- und Gebäudetechnik konzentriert sich auf intelligente Pflanzenbeleuchtungssysteme auf der Basis einer offenen IoT-Entwicklerplattform („Lightintelligence“).

Der Weg nach vorn

Neuen technologiezentrierten Formen der Fertigung („Advanced Manufacturing“, AM) werden langfristig enorme Potentiale zugesprochen, die Wettbewerbsfähigkeit und Wertschöpfung von Unternehmen, Industrien und Volkswirtschaften zu steigern. Entsprechend wird AM gerade in Deutschland als eines der relevantesten technologischen Innovations- und Investitionsfelder gesehen.
Allerdings zeigen aktuelle Studien, dass der Weg dorthin noch lang ist. So planen zwar bis 2025 etwa 84 Prozent aller deutschen Industrieunternehmen in Summe mehr als 100 Milliarde Euro pro Jahr in dieses Technologiefeld zu investieren. Allerdings tätigen aktuell weniger als 20 Prozent diese Ausgaben.
Die technologische Verknüpfung von Geräten, Internet und Intelligenz hin zu einem „intelligenten, digitalen Ökosystem“ stellt im deutschen Maschinen- und Anlagenbau einen zentralen Erfolgsfaktor dar. Unter dem Schlagwort „Industrie 4.0“ sollten diese Ansätze, gerade in Deutschland, über Wertketten (horizontal) und Unternehmen (vertikal) hinweg neu gedacht und ausgerichtet werden.

Der Artikel wird in gekürzter Version auch im Manager Magazin veröffentlicht.

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