Zukunft Industrien

Business Case Industrie 4.0

Die Meinungen über die Effizienzgewinne und Produktivitätszuwächse durch Industrie 4.0 sind gegenwärtig geteilt. So war Anfang September die Meldung zu lesen, dass die Arbeitsproduktivität in den USA bereits zum dritten Mal in Folge sinkt. Das gleiche gilt im Übrigen auch für Deutschland und andere Industrieländer: auch hier hat sich das Wachstum der Produktivität seit einigen Jahren markant abgeschwächt – trotz mehr Vernetzung, leistungsfähigerer Computer und intelligenter Roboter.

Doch während die Volkswirte und Statistiker noch darüber streiten, ob die Zahlen die Realität tatsächlich abbilden oder es möglicherweise doch an den „alten“ Messmethoden liegt, die den Produktivitätszuwachs durch den Einsatz von IT momentan noch gar nicht erfassen können, weisen unsere standardisierten statistischen Modelle, die in zahlreichen Pilotprojekten in der Praxis immer wieder überprüft und an real nachvollziehbaren Ergebnissen gemessen werden, nur in eine Richtung – nach oben. Das  heißt: die Produktivität und die Umsätze durch den Einsatz intelligenter Industrie 4.0-Lösungen steigen nachweisbar.

Die Ergebnisse, auf die ich an dieser Stelle verweisen möchte, sind ausnahmslos in enger Zusammenarbeit mit unseren Kunden ermittelt worden. Sie stehen für sich und zeigen, dass mit der digital-induzierten Optimierung von Prozessen sowie vollkommen neuen Möglichkeiten im Hinblick auf die Entwicklung von Produkten oder die Bereitstellung von Dienstleistungen durchaus ein erhebliches Wachstums- und Produktivitätspotenzial steckt.

Unsere bisherigen Erfahrungen und Projektergebnisse belegen, dass mit Hilfe des Einsatzes vernetzter digitaler Lösungen – also Hard- und Software, teilweise bereits vorkonfigurierter Plattformen und Cloud Computing zentrale KPIs und damit die Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig verbessert werden können. Dies sind unter anderem:

  • Umsatzsteigerungen von bis zu knapp 13 Prozent pro Jahr
  • Verringerung der Garantievorfälle und Kosten um bis zu 41 Prozent
  • Maximierung der Produktverfügbarkeit um bis zu 79 Prozent
  • Reduzierung der ungeplanten Ausfallzeiten auf Null
  • Verringerung der Service- und Wartungskosten um bis zu 37 Prozent
  • Ein um ein bis zu 70 Prozent schnelleres Time-to-Market

Neue Werkzeuge, mehr Erfahrung

Diese Zahlen sind belastbare, messbare Ergebnisse aus Tausenden von Projekten, die wir in den vergangenen Jahren und Monaten weltweit durchgeführt haben. Natürlich lehrt uns die Praxis auch, dass nicht immer die Erwartungen erfüllt und die gesteckten Ziele erreicht werden können, doch die Perspektiven auf den Erfolg werden immer besser. Denn mit den heute verfügbaren Werkzeugen –  intelligente Sensoren, die in immer mehr Produkten verbaut werden, preiswerten Edge-Computing-Lösungen, mehr Konnektivität und den neuen Möglichkeiten der Verarbeitung unterschiedlicher Datenformate sowie dem Einsatz von KI wird es auch immer einfacher, in kurzer Zeit und mit vergleichsweise geringem finanziellen Aufwand gute Ergebnisse zu erzielen. Zudem gilt natürlich auch: „Übung macht den Meister“  – wir lernen schließlich alle aus Best Practices.

In diesem Kontext spielt der Einsatz von Tablets und Smartphones eine zunehmend wichtigere Rolle. Sie dienen mittlerweile quasi als natürliches Gateway zu den vernetzten Produkten, Maschinen und Robotern. Immer mehr, immer intelligentere und immer einfacher zu bedienende Apps sorgen dabei für einen immer natürlicheren und effektiveren Umgang mit den Geräten und der Steuerung von Prozessen.

Beispiel Predictive Maintenance

Auch hier sind in den letzten Jahren durch die Weiterentwicklung entsprechender Software-Lösungen enorme Fortschritte erzielt worden. Erreicht wird dies durch die Sammlung und Auswertung von Daten, die direkt in den Anlagen, Maschinen und Produktionsprozessen entstehen. Das geht heute wesentlich einfacher als noch vor ein paar Jahren. Drei  Entwicklungen sind dafür maßgeblich:

  1. die zunehmende Etablierung und Leistungsfähigkeit des Internet of Things;
  2. die Ausstattung beziehungsweise vereinfachte Nachrüstung der Geräte mit intelligenter Sensorik – man spricht hier auch von Cyber-Physikalischen-Systemen (CPS);
  3. die Verfügbarkeit von Software-Analyse-Lösungen, die in die bestehenden IT-Infrastrukturen gut integriert werden können.

In dieser Kombination treffen dann große Datenmengen, also Big Data, auf intelligente Algorithmen und geben Aufschluss über den aktuellen Zustand von Geräten oder sich möglicherweise anbahnenden Problemen in Produktionsanlagen und -Prozessen.

Zylinderköpfe und Wälzlager: von der Fabrik bis ins Feld

Der Einsatz von Predicitive- und Condition-based Maintenance bringt enorme Vorteile sowohl in der Produktion als auch für die Field Services. So setzt beispielweise Daimler für seine Zylinderkopfproduktion auf eine Predicitive-Software-Lösung von IBM. Dabei werden über 500 automatisierte Merkmale, darunter die im Zylinderkopf-Produktionsprozess anfallenden Masse, Zeiten, Temperaturen und eingesetzten Werkzeuge, permanent gesammelt, im Tagesrhythmus aufbereitet und von der Software vielfältig ausgewertet. So lassen sich sämtliche Prozessparameter lückenlos überwachen. Bei Überschreitung von Schwellwerten ermöglichen die Auswertungen eine schnelle Fehlerquellenlokalisierung, gezielte Prozess-Eingriffe und somit die Vermeidung von Ausschussprodukten, noch bevor sie entstehen. Dies führte unter anderem zu einer Steigerung der Produktivität um 25 Prozent.

Ein weiteres Beispiel ist ein Unternehmen aus dem Investitionsgüterbereich, das es sogar geschafft hat, allein durch die Identifizierung einer Störung noch vor dem Anlagen-Ausfall binnen zwei Wochen eine Million Euro zu sparen und innerhalb von vier Monaten einen Return-on-Investment von sagenhaften 400 Prozent zu erzielen.

Auch der Triebwerkhersteller Pratt & Whitney setzt bereits seit einigen Jahren entsprechende Software ein, um rund 4.000 Turbinen zu überwachen und rechtzeitig zu warten. Dafür wird bei jedem Flug rund ein halbes Terabyte an Daten ausgewertet. Der Erfolg spricht für sich: die Software sagt mit einer Genauigkeit von 97 Prozent die tatsächlich notwendigen Wartungsarbeiten voraus. Damit gibt es praktisch keine ungeplanten Ausfallzeiten mehr, „Zero Downtime“ ist faktisch Realität. Die Wartungskosten konnten zudem um bis zu 20 Prozent gesenkt werden.

Schnellere Produktentwicklung

SilverHook Powerboats ist ein weiteres Beispiel für die Vorteile des Einsatzes vernetzter Industrie 4.0-Lösungen. Das Ziel von SilverHook Powerboats war es , die Sensordaten, die in ihren Rennbooten während der Rennen ohnehin automatisch anfallen, in nahezu Echtzeit in der Cloud zu analysieren, um damit neue Erkenntnisse zu gewinnen, die auf die unterschiedlichste Art und Weise genutzt werden können: Einerseits um den Fans mehr Informationen im Verlauf der Rennen zu geben, andererseits aber auch, um noch sicherere, noch bessere Boote zu bauen. Mit diesen neuen Einsichten war das SilverHook Powerboats-Team in der Lage, einen neuen Prototypen in einer um 40 Prozent geringeren Entwicklungszeit zu bauen.

 

Die Beispiele zeigen: mehr Produktivität durch Industrie 4.0 ist kein leeres Versprechen. Vielleicht sollten die Volkswirte und Statistiker doch eher ihre Messmethoden überprüfen.

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2 Comments

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Joerg Bartel

Joerg, exzellent aufbereitet, danke!

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Alexander Hennewig

Ein fantastischer Artikel, der zeigt dass Industrie 4.0 messbare Vorteile bringt.

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