Zukunft Industrien

Vier Grundlagen für eine nachhaltig erfolgreiche Digitalisierung der Produktion

Die Informationstechnologie (IT) durchdringt immer mehr Bereiche unseres Lebens und so auch schon längst die Produktion samt all den Prozessen und Systemen, die damit zusammenhängen.

Vieles hat die IT schon ermöglicht, darunter etwa:

  • individuellere Produkte wie die unzähligen Varianten bei Neuwagen oder Ersatzteile aus dem 3D-Drucker, verbunden mit immer kürzeren Produktlebenszyklen,
  • neue Geschäftsmodelle auf Basis von datengetriebenen Diensten, etwa die Steuerung von Wartungstechniken mit den Daten, die die Fertigungsunternehmen diesen zur Verfügung stellen,
  • einen viel umfangreicheren Austausch von Daten zwischen den Herstellern, Kunden und Partnern,
  • unternehmensinterne Kosteneinsparungen, wenn etwa Maschinen nur dann gewartet werden, wenn es notwendig ist und nicht nach Ablauf einer bestimmten Zeitspanne,
  • die Verringerung der Auswirkungen des Fachkräftemangels: Spezialisten können – wie auch in der Telemedizin – mit Hilfe von Augmented Reality an entfernten Orten unterstützen
  • dokumentiertes Wissen aus unterschiedlichsten Quellen besser nutzen.

Um an diesem inzwischen globalen Markt bestehen zu können, ist eine umfassende Digitalisierung von Geschäftsprozessen für viele Fertigungsunternehmen notwendig. Eine flexiblere Produktion erfordert jedoch auch eine viel flexiblere Infrastruktur. Ermöglicht wird dies vor allem durch leistungsfähigere und flexiblere Hard- und Software-Komponenten und eine umfassende Integration der Unternehmens-IT, der Produktions-IT bzw. Operations Technology (OT) und dem Internet of Things (IoT).

Historisch bedingt haben sich diese drei Bereiche weitgehend unabhängig voneinander entwickelt und ihre Integration stellt viele Unternehmen vor einige Herausforderungen. Während in der IT neue Konzepte wie z.B. Microservices und Open Source Einzug gehalten haben, erfolgt der Wandel bei der OT wegen der erheblichen Investitionen in Fertigungsanlagen und der großen Vielfalt an Herstellern und Standards deutlich langsamer.

Die im Folgenden betrachteten Themen bilden das Fundament für eine nachhaltig erfolgreiche Digitalisierung von Fertigungs- und Geschäftsprozessen.

Eine allumfassende Konnektivität ist die Basis

Der wichtigste Aspekt ist dabei wohl die allumfassende Integration innerhalb des Unternehmens, zwischen den Unternehmen untereinander bzw. mit Partnern und zunehmend auch mit Kunden. Dank dieser flexiblen Infrastruktur werden sich ändernde Geschäftsprozesse erst ermöglicht. In einer digitalisierten Fabrik werden immer mehr Maschinen miteinander und mit dem Internet verbunden sein. Zudem müssen viele IT- und OT-Systeme (ERP-, PLM-Systeme, SCADA, Steuerungen und Sensoren) über viele Protokolle angebunden werden, auch wenn eine Standardisierung (OPC-UA, MQTT) angestrebt wird. Beispiele sind die Auswertung von Sensordaten in Echtzeit, der direkte Zugriff von MES-Systemen auf Bestandsinformation in SAP oder die Nutzung von Qualitätsdaten bei der Entwicklung neuer Produkte. Umso größer ist die Bedeutung einer effizienten, flexiblen und kontrollierbaren OT-IT-Integration auf Basis einer Serviceorientierung für Wandlungsfähigkeit, Herstellerunabhängigkeit sowie Ausübung der Datenhoheit für Internetverbindungen. Das gelingt mit Hilfe des Plant Service Bus (PSB).

Produktion

Der PSB unterstützt eine Reihe von Standard-Protokollen aus dem IT- und OT-Umfeld – von OPC-UA, MQTT und REST, über Datenbanken und Adapter zu Datenbanken und Standardanwendungen, ERP, MES bis hin zu EDIFACT und Mainframes. Bei bislang noch nicht unterstützten speicherprogrammierbaren Steuerungen (SPS) besteht die Möglichkeit, einen Adapter neu zu entwickeln oder ein Gateway einzusetzen, das dieses Protokoll (i.d.R. Feldbus) in ein Standard-Protokoll umsetzt. Für den Transport großer Datenströme kann bei Bedarf IBM Streams, eine Stream-Computing-Plattform mit eingeschränkten Service-Bus-Funktionen, eingesetzt werden. Durch die Verwendung moderner Virtualisierungsmethoden (Container) und umfassende Automatisierung ist es zudem möglich, diese Lösung auch in mehreren Instanzen (Werken) mit begrenztem Aufwand und einheitlichem Look and Feel umzusetzen.

Insbesondere die zunehmende Kommunikation mit externen Systemen in der Cloud oder mit Geschäftspartnern ist nicht nur eine technische Herausforderung, sondern auch ein Risiko, das jedoch durch die Verwendung des Plant Service Bus verringert werden kann.

Die richtigen Entscheidungen zur richtigen Zeit

Dank der Auswertung der Daten können Kosten gesenkt und Ressourcen besser eingesetzt werden. L’Oreal ist ein gutes Beispiel hierfür, denn auch hier geht es wie so oft darum, auf Basis integrierter IoT-Sensoren die passenden Aktionen und richtigen Entscheidungen zur richtigen Zeit zu treffen.

Die Menge an Sensordaten und ihre Heterogenität (strukturiert sowie unstrukturiert) verursachen einen beträchtlichen Aufwand beim Finden von Ursachen von Fehlermustern, Anomalien oder Ausfällen. Immer häufiger ersetzen Advanced-Analytics- und KI-Techniken die traditionelle Business Intelligence (BI) – nicht zuletzt wegen der schieren Datenmenge, wobei unterschiedlichste Daten aus bisher separierten Quellen ausgewertet werden müssen.

Diese sollten vorher idealerweise in eine für die Analysen geeignete Form transformiert und ggf. vorverarbeitet und bereinigt werden. Je nach Situation – Umfang der Daten oder benötigte Antwortzeit – werden die Daten nicht nur in der zentralen Unternehmens-IT ausgewertet, sondern auch schon an der Maschine, in einem Edge Device bzw. Gateway. Neben der Steigerung der Anlagenverfügbarkeit, der Qualität oder des Durchsatzes ist die unternehmensübergreifende Zusammenarbeit ein weiterer Trend, mit deren Hilfe Hersteller erfahren, wie ihre Produkte eingesetzt und optimiert werden können.

Für eine erfolgreiche Umsetzung von Analyseprojekten empfehlen wir agile und iterative Herangehensweisen, den kontinuierlichen Austausch zwischen Fachbereich und Analysten sowie eine sukzessive Erhöhung der analytischen Komplexität. Durch vergleichsweise einfache Visualisierungen werden auf Basis integrierter Daten Produktions- und Anlagenzustände abrufbar. Aufbauend auf diesen Erfahrungen des Projektteams lassen sich in weiteren Phasen komplexe Zusammenhänge, Vorhersagen, Optimierungen und Handlungsempfehlungen entwickeln. Zur Beschleunigung dieser Projekte bieten wir vortrainierte KI-Lösungen für übliche IoT-Fragestellungen, etwa in der vorausschauenden Wartung oder in der Produktionsoptimierung. Ein Werkzeug, um Data Scientists bei der Analyse vielfältiger Daten zu unterstützen, ist Watson Studio. Basierend auf Open-Source-Standards wie Jupyter Notebooks und Spark können damit vielfältige Auswertung großer Datenmengen in Teams lokal oder in der Cloud durchgeführt werden.

Erkenntnisse anwenden und vermarkten

Die gewonnenen Erkenntnisse können dann in Anwendungen wie IoT- und Smart Data-Apps genutzt werden, die häufig in den Fachbereichen zügig in einem Pilotprojekt erstellt werden. Mit den Daten werden neue Geschäftsmodelle und eine kommerzielle Verwertung (Stichwort Marktplatz) möglich. Die Anwendungsentwicklung für industrielle Anwendungen erfolgt dabei häufig schrittweise auf Basis der Anwenderanforderungen. Nicht zuletzt, weil andere Unternehmensbereiche ähnlich vorgehen. Später stellt sich natürlich die Frage der Integration untereinander und mit der Unternehmens-IT. Die Herausforderung ist dann, dynamisch zu bleiben und die Lösungen ökonomisch zu betreiben, unabhängig von Anbietern. In vielen Fällen wollen die Unternehmen die Anwendungen etwa aus Sicherheitsgründen im eigenen Haus betreiben und trotzdem die Vorzüge der Cloud nutzen.

Mit IBM SpliceX gibt es deshalb eine leichtgewichtige Plattform, die genau das adressiert, indem sie häufig benötigte Infrastruktur-Funktionen bereits beinhaltet. Durch IBM SpliceX können sich Unternehmen auf die eigentliche Anwendung fokussieren und die Implementierung von Anwendungen signifikant beschleunigen. Wichtig ist dabei, dass das Projekt aus Geschäftssicht getrieben wird, um mit minimalem Aufwand frühzeitig Ergebnisse zu bekommen und die Entwicklung flexibel steuern zu können. Anwender haben damit die Möglichkeit, die für sie wichtigen Microservices sehr granular und unabhängig von Plattform-Anbietern auszuwählen.

Produktion-DashboardEine robuste Architektur ist wichtig

Durch Nutzung der IBM Industrie 4.0 Referenzarchitektur und eines Plattform-Ansatzes können Unternehmen Projekte schneller planen und umsetzen. Aufbauend auf vielen Erfahrungen und Best Practices sowie Industrie-Standards kann eine robuste und offene Architektur für mehrere Anwendungsfälle, darunter den Digitalen Zwilling, entwickelt werden, die sich in die vorhandene Umgebung integriert und die sich an häufig ändernde Anforderungen anpassen kann. SmartFactoryKL, die erste Multi-Vendor Smart Factory der Welt, demonstriert diese Konzepte anschaulich in der mittlerweile sechsten Auflage auf der Hannover Messe 2019.

Besuchen Sie uns in Halle 7, Stand C16 auf der Hannover Messe und erfahren Sie aus erster Hand, wie Sie Industrial Intelligence für Ihr Unternehmen nutzen können.

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