Mehr Agilität, weniger Planung

Industrie-4.0-Projekte: Schnell greifbare Ergebnisse schaffen

| Autor / Redakteur: Dr. Bernhard Kirchmair und Sebastian Almer / Jürgen Schreier

IT-Beratern gelingt es durch ihren neutralen Blick von außen oft am besten, verschiedene firmeninterne Expertengruppen auf Digitalisierungsprojekte einzuschwören. Der Dienstleister muss dabei vor allem die digitalen Kompetenzen abbilden.
IT-Beratern gelingt es durch ihren neutralen Blick von außen oft am besten, verschiedene firmeninterne Expertengruppen auf Digitalisierungsprojekte einzuschwören. Der Dienstleister muss dabei vor allem die digitalen Kompetenzen abbilden. (Bild: Axel Heise)

Unsicherheit hält viele Fertigungsfirmen davon ab, ihre Produktion zu vernetzen. Dieser Ratgeber liefert Anregungen, wie sich ein Digitalprojekt im Industrie-4.0-Umfeld zum Erfolg führen lässt. Dabei spielen vor allem Dienstleisterauswahl, Projektmethodik und schnelles Prototyping eine wesentliche Rolle.

Was tun, wenn eine Firma Ausschuss produziert? Ein Data-Science-Projekt kann Abhilfe schaffen, indem es die negativen Einflussfaktoren identifiziert. Big-Data-Experten verarbeiten die Daten der Produktionsanlage und korrelieren diese mit Umgebungsinformationen aus verschiedenen Datenquellen. Angewandte statistische Methoden können mit 80-prozentiger Wahrscheinlichkeit vorhersagen, unter welchen Rahmenbedingungen Ausschuss produziert wird. Tritt diese Situation ein, fährt das Unternehmen die Maschinen gar nicht erst hoch, sondern schaltet zuerst die störenden Parameter aus.

Ein Industrie-4.0-Projekt dieser Art ist in vielen Fertigungsumgebungen denkbar – Unternehmen benötigen dafür kaum technologische Voraussetzungen. Die Modernisierung geschieht in diesem Fall über Retrofitting. Die Anlagen werden mit Sensoren ausgestattet und liefern Daten, die von Algorithmen analysiert werden. Wichtig für die erfolgreiche Umsetzung des Projekts ist ein interdisziplinäres Team, in dem Fachleute aus Produktion und IT-Abteilung zusammenarbeiten.

Der Kundennutzen steht im Fokus von Industrie 4.0

IT-Beratern gelingt es durch ihren neutralen Blick von außen oft am besten, verschiedene firmeninterne Expertengruppen auf Digitalisierungsprojekte einzuschwören. Der Dienstleister muss dabei vor allem die digitalen Kompetenzen abbilden. Wenn Berater auf ein eigenes Ecosystem zugreifen, das sich aus sowohl IT- als auch Industrie-Know-how speist, profitiert das Anwenderunternehmen am meisten. Auch agile Entwicklungsmethodik ist eine zentrale Kompetenz, denn eine Industrie-4.0-Standardlösung gibt es nicht. Jedes Projekt legt einen anderen Schwerpunkt.

Bei der Projektplanung muss die Anwenderfirma stets ihre Kunden in den Fokus rücken: Was kann das Produkterlebnis verbessern? Wie lässt sich dafür die Produktion optimieren, ein Produkt über Sensorik digitalisieren oder Daten aus dem Maschinenpark monetarisieren? Ein Industrie-4.0-Projekt startet mit einer konkreten Zielsetzung, die Anwenderfirma und Digitalexperten in einem Workshop erarbeiten, ohne die bisherige Welt des Produktherstellers auf den Kopf zu stellen. Danach geht es darum, Ideen zu generieren, priorisieren und qualifizieren. Daraus ergibt sich oft, wie man einen digitalen Prototyp zeitnah umsetzen kann.

Prototyping: Zwischenerfolge schnell skalieren

Für die Entwicklung eines Prototyps, inklusive Sensorik, Analytics-Lösung und Dashboards, wird zunächst eine erste Anlage vernetzt. Die dabei installierten Sensoren erheben Daten, die mit Informationen aus anderen Quellen in einem Data Lake gesammelt und anschließend analysiert sowie visualisiert werden. Als nächstes kommt eine kognitive Analytics-Engine zum Einsatz, damit das System selbstständig lernt, Abweichungen zu erkennen und sogar vorherzusagen. Für den ersten, innerhalb weniger Wochen einsatzfähigen Prototyp sind meist wenige Sensoren ausreichend, um Sollwerte zu errechnen und mit vorhandenen Istwerten zu vergleichen.

Funktioniert der Prototyp, wird hochskaliert. Das fängt mit dem Vergrößern des Datenbankservers an, damit dieser auch 500 Sensoren verarbeiten kann. Erfasst das System alle Sensordaten, muss ein Berechtigungskonzept regeln, wer wie und was mit den Daten tun darf. Im Gegensatz zum klassischen Proof of Concept, bei dem im Phasenmodell die unternehmensweite Implementierung erprobt wird, ist der Prototyp bereits auf dem Weg zu einem Minimum Viable Product und kann kontinuierlich ausgebaut werden.

Statt einer einmaligen, großflächigen Implementierung vergrößern die Entwickler heute das Produkt lieber selektiv – und zwar in kleinen Sprints innerhalb weniger Wochen. Dieses Vorgehen ist kosteneffizient, senkt das Projektrisiko und stellt sicher, dass nicht am Ziel vorbei entwickelt wird.

Mehr Agilität und Flexibilität statt zu viel Planung

Wer von Beginn an eine hundertprozentige Lösung anstrebt, verrennt sich mit ziemlicher Sicherheit im Over-Engineering. Viel wichtiger ist eine zügige Umsetzung erster Ansätze. Selbst wenn das Projektteam zunächst nur 80 oder 50 Prozent des angestrebten Ergebnisses realisiert, ist dieser Fortschritt bereits Gold wert, sofern er mit einem klaren und messbaren Geschäftswert verbunden ist.

Der Erfolg eines Industrie-4.0-Projekts hängt auch davon ab, wie agil die Anwenderfirma Ideen entwickelt und vorantreibt. Startup-Qualitäten wie kurze Kommunikationswege und Entscheidungsfreude können Entwicklungsprozessen gut tun. Doch nur wer mit solchen modernen Methoden auf seine bestehenden Projektmanagement-Erfahrungen und -Stärken aufbaut, kann Konzepte gewinnbringend verwirklichen und sich im Industrie-4.0-Umfeld vom Wettbewerb abheben.

Dr. Bernhard Kirchmair ist Chief Digital Officer von Vinci Energies Deutschland, Sebastian Almer, Geschäftsführer der Duality Beratungs-GmbH.

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