Cloud

Building-Blocks: mit agilen Methoden in die Pole-Position – wie der Mittelstand gewinnen kann

Es existieren keine definierten Roadmaps, keine Standards oder Rezeptbücher, wie Unternehmen am besten von Industrie 4.0 beziehungsweise dem Internet of Things (IoT) profitieren können. Entsprechend gibt es bisher auch einen sehr unterschiedlichen Umgang und unterschiedliche  Erfahrungen mit dem Thema: Während sich einige Betriebe durchaus erfolgreich und vorbehaltlos auf den Weg zu Industrie 4.0 gemacht haben, verharren nicht wenige im Status Quo unter der Annahme oder besser Hoffnung, dieser Hype könnte spurlos an ihnen vorüberziehen. Doch das wird nicht geschehen: Die Kombination von Cloud, mobilen Diensten, Big Data und günstigen Mini-Computern verbunden mit leistungsfähigen Sensorik-Modulen haben mittlerweile Marktreife erreicht und werden nicht mehr von der Bildfläche verschwinden. Andere wiederum haben sich von den ersten unerfüllten Hoffnungen nach dem schnellen Erfolg bereits entmutigen lassen. Die Möglichkeiten scheinen grenzenlos, ebenso das Scheitern.

Wie also sollte man sich dem Thema am einfachsten nähern? Unsere Erfahrung zeigt: am besten mit dem Mut zum Experimentieren, zum Ausprobieren und zum Testen. Kurzgefasst: den Mut zum Lernen. Und anstatt lange Requirement-Dokumente und teure Proof-Of-Concepts zu produzieren und viel Zeit mit der Entwicklung von Projektplänen zu vergeuden, treten an ihre Stelle Design-Thinking-Methoden für die Ideenfindung, Lean Startup für die Modellverifizierung und Agile Methoden für die Umsetzung. Dies sind alles Methoden, die die Bedürfnisse des Kunden in den Mittelpunkt rücken. Sie füllen die Lücke zwischen dem, was technisch machbar („doable“), wirtschaftlich sinnvoll („viable“) und für den Kunden wünschenswert („desirable“) ist.

Eine solche Herangehensweise verlangt einfaches, schnelles Prototyping, die Validierung am Markt sowie die Notwendigkeit, zunächst den Bedarf zu identifizieren, der dann mit Hilfe des IoT und der Auswertung entsprechender Daten erfüllt werden soll. Oder, anders ausgedrückt: Nicht gleich in Lösungen zu denken, sondern zunächst die Frage nach dem eigentlichen Grundproblem zu stellen und zu beantworten. Viele Entscheidungsträger in mittelständischen Betrieben haben allerdings schon an dieser Stelle die Schere im Kopf, weil sie hohe Investitionen fürchten oder davon ausgehen, dass ihre Maschinen eine Datenauswertung gar nicht zulassen. Doch Prototyping und Datenerfassung können – und das ist die gute Nachricht – auch dann funktionieren, wenn in den Werkhallen Maschinen und Anlagen betrieben werden, die aufgrund ihres Alters oder ihrer Ausstattung bisher keine Daten erzeugen können. Es gibt heute einfache und mittlerweile sehr preiswerte Lösungen, die das können: der Minicomputer RaspberryPi für 30 Euro mit einem Sensorik-Modul für weniger als 50 Euro reichen oft schon aus, um die notwendigen Daten aus den Prozessen zu generieren. Zudem gibt es sehr gute Data-as-a-Service-Plattformen, mit deren Hilfe mit geringem zeitlichen, finanziellen und technischen Aufwand Industrie 4.0 Szenarien implementiert, getestet und betrieben werden können. Auch der Aufbau einer besonderen Expertise in den Unternehmen ist nicht mehr notwendig, um die Digitalisierung voranzutreiben. Eine große IT-Abteilung ist also keine Voraussetzung mehr, um in die Welt der Digitalisierung einzusteigen.

Building-Blocks: Ursachen verstehen, in Lösungszenarien denken

Damit rückt der Shopfloor wieder in den Mittelpunkt des Handelns: Denn die erfahrenen Werker vor Ort wissen meist am besten, wenn eine Maschine beispielsweise dabei ist, zu überhitzen. Sie können es riechen – und dafür brauchen sie auch keinen Sensor. Sie sind die Maschinenflüsterer. Aber sie wissen möglicherweise nicht, wann und warum etwas Unerwartetes passiert oder schlagen sich mit einem anderen Problem herum, deren Ursachen sie trotz ihrer Erfahrung nicht in den Griff bekommen. Um aber ein bestimmtes Problem besser zu verstehen und es einzugrenzen, ist es mit Hilfe so genannter „Building Blocks“ sinnvoll, mit einem schnellen Prototyping den möglichen Ursachen auf den Grund zu gehen. Diese „Building Blocks“ sind verfügbare Dienste aus der Cloud, wie sie etwa IBM Bluemix bietet, die schnell zusammengestellt werden können, um zu überprüfen, ob die geplante Vorgehensweise zum richtigen Ergebnis führt. Wir haben mit diesem Ansatz bisher sehr gute Erfahrungen gemacht: Innerhalb von nur zwei Tagen ist es in aller Regel schon möglich, einen sehr robusten Prototypen zu entwickeln und bereits nach drei bis zehn Tagen steht die komplette Lösung. Wenn dann die Daten anfangen zu fließen und erste Ergebnisse geliefert werden, ist die Überraschung bei den Beteiligten oft groß. Es macht Spaß zu sehen, wie oft dabei Ungläubigkeit in Begeisterung umschlägt. Ein solches Prototyping öffnet oft auch die Augen für neue Ideen, wie die bestehende Lösung noch erweitert oder verbessert werden könnte.

Was mit wenig Aufwand möglich ist, zeigt das Beispiel der Überwachung und Steuerung eines temperaturkritischen Prozesses in einem Produktionsbetrieb. Im existierenden Fall waren die verwendeten Maschinen allesamt sehr gut gewartet, allerdings hatten sie bereits einige Jahrzehnte Produktion hinter sich. Das Unternehmen suchte nach einer Lösung, mit der bei Überschreitung bestimmter Temperaturwerte im Prozess die betreffenden Maschinen sofort gestoppt werden könnten. Dies sollte, so die Überlegung, durch eine Warnmeldung an die Instandhaltung sowie an die Produktionsleitung passieren, damit korrigierende Maßnahmen unmittelbar möglich wären. Echtzeitreaktion war entscheidend. Dafür wäre es nach der alten Logik notwendig gewesen, die bestehenden Maschinen nachzurüsten. Dies hätte allerdings erhebliche Investitionen im sechs-stelligen Bereich nach sich gezogen. Eine Investitionssumme, die der Betrieb sich nicht leisten konnte. Stattdessen haben wir mit Hilfe von Design-Thinking und einem modernen IoT-basierten Plattform-Konzept innerhalb von nur drei Wochen das Grunddatenmodell graphisch modelliert, einen ersten Prototypen mit dem Minicomputer RaspberryPi implementiert, die Temperatur-Sensorik eingebaut und einen Testlauf mit den verantwortlichen Mitarbeitern im Werk gefahren. Daraufhin wurden ein Dashboarding sowie ein Analysemodell gestaltet sowie unter Berücksichtigung des Feedbacks aller Beteiligten die Gesamtlösung ausgerollt. Kostenpunkt: weniger als 20 Prozent der zuvor veranschlagten Investitionssumme. Solche Erfahrungen sind kein Einzelfall. Man muss es nur wagen.

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Building-Blocks aus der Cloud bieten eine effiziente Methode, Digital-Ideen zu prüfen.

Jenseits der Technik: Industrie 4.0 braucht ein neues Mindset

Industrie 4.0 ist jedoch viel mehr als das einfache Zusammenschließen von Maschinen und Prozessen – Industrie 4.0 eröffnet völlig neue Wege, Wertschöpfungsprozesse zu denken. Hier gibt es insbesondere auf dem „alten“ Kontinent Nachholbedarf: Während in Europa vor allem in Schnittstellen und technischen Umsetzungsszenarien gedacht wird und eine echte „Standardisierungslethargie“ zu beobachten ist, denken US-amerikanische oder asiatische Unternehmen schon längst darüber nach, wie man mit der universellen, intelligenten Vernetzung neue Geschäftsmodelle ausprobieren kann und wie sich damit Geld verdienen lässt. Die bestehenden Referenzmodelle „digitaler Fabriken“ sind zwar ganz nett zum Anschauen – von Technikern für Techniker – revolutionär ist das alles aber nicht.

Also reicht allein die Tatsache, dass Daten schneller beziehungsweise überhaupt verfügbar sind, bei weitem nicht aus, um von den neuen digitalen Technologien wirklich zu profitieren. Industrie 4.0 und IoT sind daher auch keine rein technischen Phänomene. Es werden diejenigen Organisationen am Markt überleben, die kreativ denken und ihr Mindset entsprechend ausrichten. Denn was nützt es, zwar die Lösung für ein Problem zu kennen oder eine Idee zu haben, aber nicht die Möglichkeit, besser noch, die Befugnis zu haben, eine Entscheidung im Sinne der Problemlösung oder Ideen-Umsetzung auch treffen zu dürfen? Anders ausgedrückt: Wenn man Echtzeit-Daten haben möchte, sollte man auch Echtzeit-Entscheidungen zulassen und sie erwarten. Andernfalls verliert man den Geschwindigkeits-Vorteil.

Denn es geht bei Industrie 4.0 neben der Technologie vor allem auch darum, ad hoc auf allen Ebenen im Unternehmen Entscheidungen treffen zu können, um damit schneller, effizienter, produktiver und kreativer als die Konkurrenz zu sein. Dafür braucht es Vertrauen in die Mitarbeiter, die ihrerseits Verantwortung übernehmen müssen; dafür braucht es Motivation und Respekt. Dies sind zentrale Schlüsselbegriffe für eine neue Art des Umgangs miteinander. Nur wer seinen Mitarbeitern dieses Vertrauen in ihre Entscheidungskompetenz entgegenbringt, zeigt auch Respekt für ihre Leistung und fördert gleichzeitig ihr Verantwortungsbewusstsein. Ein solcher Pakt – Vertrauen gegen Verantwortung – ist unserer Erfahrung nach auch der beste Motivator und meiner Überzeugung nach sogar ein ganz entscheidender Faktor, um die digitale Transformation in den Unternehmen zum Erfolg zu führen.

Das Problem aber ist: in vielen Betrieben wird, überspitzt formuliert, das Denken – und damit die Entscheidungshoheit – vom Handeln getrennt betrachtet. In den Vorstandsetagen werden die Strategien erarbeitet – am unteren Ende der Pyramide werden sie umgesetzt. Dazwischen liegt ein ausgeklügeltes System von Reporting- und Eskalationsmechanismen. Der Kunde kommt in diesen Szenarien schon gar nicht mehr vor. Diese Modelle sind für die volatile Welt des Internets der Dinge und Industrie 4.0 nicht mehr zeitgemäß, oft sogar schädlich oder gar existenzgefährdet. Man möge doch bitte bei ehemaligen Industriegiganten wie Nokia nachfragen wie das war – damals im 20. Jahrhundert.

 

 

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