Freudenberg IT Damit Industrie 4.0 nicht nur was für „die Großen“ ist

Autor Stefanie Michel

Bei zahlreichen Unternehmen steht Industrie 4.0 ganz oben auf der Agenda, doch bei vielen kleinen und mittelständischen Unternehmen scheut man sich loszulegen. Das „Starter Package“ von Freudenberg IT verspricht einen einfachen Einstieg. Tobias Lange, Director SC IM&C, erklärt uns, wie man damit Kunden bei der Digitalisierung unterstützt.

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Auch der Mittelstand kann und soll von Industrie 4.0 profitieren. Beim Einstieg unterstützt FIT – Freudenberg IT.
Auch der Mittelstand kann und soll von Industrie 4.0 profitieren. Beim Einstieg unterstützt FIT – Freudenberg IT.
(Bild: Freudenberg IT)

Keiner in der Industrie entkommt zur Zeit dem Schlagwort „Industrie 4.0“; fast jeder fühlt sich genötigt, zu diesem Thema etwas beizutragen. Doch gerade mittlere und kleine Unternehmen sind dann schnell überfordert – sowohl was die Ideen angeht, als auch die Manpower und die Infrastruktur. Hier setzt Freudenberg IT (FIT) an. Gemeinsam mit einer Unternehmensberatung geben sie solchen Unternehmen Hilfestellung, indem sie einen Ist-Zustand in Produktion und IT abfragen, um konkrete IoT-Projekte anzugehen, die zusammen mit dem Unternehmen entwickelt werden.

Aus diesem Grund entwickelt FIT anhand eines vorkonfigurierten Fragebogens individualisierte Roadmaps für Mittelstandskunden. Wie das tatsächlich umgesetzt wird und welche Vorteile sich für die Unternehmen ergeben? Darüber haben wir mit Tobias Lange, Director SC IM&C für den Bereich Industrie Maschinen und Anlagenbau, gesprochen.

Warum beginnen Mittelständler nicht einfach mit der Umsetzung von Industrie 4.0? Es scheint, sie haben Angst?

Wir haben festgestellt, dass die Kunden, mit denen wir zusammenarbeiten, jetzt von allen Seiten mit dem Buzzword Industrie 4.0 penetriert werden. Viele mittlere und kleinere Unternehmen stehen dann da und fragen sich: Was bedeutet das für mich und wie kann ich das konkret umsetzen? Sie sagen: Wir müssen jetzt für uns einen Weg finden – entweder in Richtung Produktion, in Richtung Smart Products oder in Richtung Digitalisierung meines Verkaufskanals, weil wir sonst den Anschluss verpassen. Da ist oftmals Angst zu spüren.

Und die wollen sie ihm nehmen?

Es gibt ein Sammelsurium von Ideen und jeder bereitet das nach seinem Gusto auf. Unser Ansatz ist es, gemeinsam mit der Unternehmensbeartung dieses Wirrwarr für den Kunden zu entflechten und ihm dann Guidance im Bereich Industrie 4.0 und Digitalisierung zu geben.

Wie sieht diese Hilfestellung konkret aus?

Wir führen mit dem Kunden Workshops durch für unterschiedliche Bereiche, die wir vorher selektieren. Mal ist das mehr Produktion, mal mehr in Richtung Smart Products oder mehr für Sales-Kanäle. Dann gehen wir zusammen mit ROI Management Consultants, einem mittelständischen Beratungshaus, anhand eines Questionnaire vor. Das Beratungshaus fokussiert sich auf die Entwicklung neuer Geschäftsfelder im Kontext von Industrie 4.0 und wir covern den Bereich, der die Umsetzung bezogen auf konkrete IT-Architekturen beinhaltet. Den Questionnaire bereiten wir individualisiert mit vordefinierten Fragen vor; da geht es in der Produktion beispielsweise darum, wie tief der Automatisierungsgrad ist oder ob bereits bestimmte Technologien – zum Beispiel Cloud oder RFID – genutzt und inwiefern Prozessdaten aus dem Qualitäts- und Produktionswesen schon gesammelt werden. Das wäre eine Voraussetzung dafür, dass das Unternehmen überhaupt Industrie 4.0 nutzen kann. Auf diese Weise fragen wir ab, um sagen zu können, auf welchem Reifegrad das Unternehmen in welchem Bereich ist.

Das ist der Status Quo. Doch wie entwickeln Sie mit dem Kunden konkrete Projekte in Richtung Digitalisierung?

Wir diskutieren erst einmal darüber, was beim Unternehmen überhaupt Sinn macht. Ist die Produktion vielleicht schon stark automatisiert und ist das ein Treiber für die gesamte Wertschöpfungskette bei diesem Unternehmen, dann sollte man dort auch über eine Vollautomatisierung nachdenken, die durch Industrie-4.0-Technologien ermöglicht wird. Aber vielleicht macht das bei diesem Unternehmen gar keinen Sinn, weil es nur in Low-Cost-Ländern produziert und einen stärkeren Fokus auf digitalisierte Produkte hat, die mit dem Engineering diskutiert werden sollten, um neue Geschäftsmodelle oder digitalisierte Verkaufskanäle darauf auszurichten.

Die Idee ist, mit dem Kunden eine Roadmap abzuleiten. Wir haben festgestellt, dass viele Unternehmen bereits in verschiedenen Fachbereichen Einzelinitiativen betreiben. Die müssen Sie zusammenbringen, um das ganzheitlich zu beleuchten und dann mit Ideen anreichern. Das wäre der Part der externen Consultants. Wenn man dann aufgrund dieser Roadmap die für den Kunden relevanten Usecases identifiziert hat, wollen wir mit ihnen dann diejenigen priorisieren, wo es Sinn macht, tiefer einzusteigen. Hier wollen wir die Kunden dazu bringen, dass man konkrete Maßnahmen ableitet und die Papierebene hin zu einem „Bastelmodus“ verlässt, um einen „anfassbaren“ Fall aufzubauen.

Aber eigentlich müssten sich doch auch die Unternehmen Gedanken darüber machen, was sie wollen?

Das ist der Punkt, wo wir helfen wollen: Wenn ein Unternehmen nicht selbst in der Lage ist, das „auszusortieren“. Wir nehmen den Kunden an die Hand und sagen: Das ist ein Feld, das für euch interessant wäre – seht ihr das genauso? Wir zeigen ihm: Ein anderer Kunde hat hier dies und jenes gemacht. Ich glaube, sie wissen schon, wo man Digitalisierung im eigenen Unternehmen anbringen kann, aber sie brauchen die Bestätigung von Outside-In-Blick und brauchen vielleicht auch neue Ideen.

Was könnten beispielsweise Usecases sein mit denen man beginnt?

Für einen Mittelständler wäre es beispielsweise interessant, wenn er eine alte Produktionslinie hat und sagt: Die digitalisieren wir jetzt! Wir versehen sie mit Sensoren, die dann die Daten in die Big-Data-Plattform schicken. Wir nennen das „IoT-Starterpackage“, wo man mit kleinem Invest eine Big-Data-Plattform, die bei uns im Rechenzentrum existiert, mit Prozessdaten aus Qualität und Produktion zusammenbringt. Die Daten werten wird gemeinsam mit dem Kunden aus, analysieren sie und machen auch eine Mustererkennung, wo Toleranzabweichungen sind. Am Ende fragt man sich dann: Macht es Sinn, das weiter zu verfolgen? Ist es überhaupt machbar im Kontext einer bestehenden IT-Architektur oder ist es zu aufwendig? Das ist eine Art IoT-Testbed, um die Machbarkeit einer konkreten IoT-Idee zu untersuchen. Das ist ein erster Schritt - also nicht Industrie 4.0 in voller Ausprägung – aber das macht es interessant, damit diese Kunden erstmal reinkommen.

Treten typische Probleme auf – sowohl technischer als auch organisatorischer Art?

Was wir bei den Kunden häufig sehen, ist, dass eine Vielzahl von Daten und unterschiedlichen Datentöpfen vorrätig sind. Wie kann ich daraus einen Nutzen ziehen? Wir sehen auch, dass 9 von 10 Fertigern ihre Daten zu weniger als 50 % nutzen. Das zeigt, dass die Datennutzung von bestehenden Prozessdaten wesentlich erhöht werden muss.

Ein anderer Aspekt ist: IoT wird immer ein individualisiertes Thema bleiben, weil man bei jedem Kunden a) über andere (Prozess-)Daten aufgrund unterschiedlicher Fertigung und Geschäftsmodelle spricht und b) eine andere Voraussetzung der IT-Architektur hat. Wenn ich die Daten aus unterschiedlichen Quellen sammle, stehe ich immer vor der Herausforderung, die Daten in ein Format bringen zu müssen, das ich auswerten kann. Diese Unternehmen verfügen größtenteils über individualisierte IT-Architekturen. Das bedeutet, man muss sich genau anschauen, welche Systeme geben welche Daten und sind sie zentral oder dezentral aufgestellt? Wir sprechen dann auch, wenn man unterschiedliche Clouds „anzapfen“ muss, nicht von Cloud-Computing sondern von „Kraut-Computing“, denn sie müssen erst ein sauberes Datenmodell dafür finden – das wird oft nicht mitbedacht. Da macht ein „Proof of Concept“ durchaus Sinn, wo ich versuche, einzelne Messwerte in ein gemeinsames Datenmodell zu bekommen. Dann kann man gemeinsam schauen, welchen Nutzen man aus diesen Daten ableitet, um wirkliche Industrie-4.0-Usecases zu ermöglichen.

Wenn sich ein Unternehmen entschließt, mit dem Starter-Package eine Fertigungslinie „Industrie-4.0-fähig“ zu machen: Mit welchem Zeitaufwand muss es rechnen und wann amortisiert sich der Aufwand?

Die Idee für den „Proof of Concept“ ist zunächst die Machbarkeit. Das geht mit einem relativ überschaubaren Budget. Wenn Sie diese Machbarkeitsdefinition haben, sind wir mit ROI auch in der Lage einen Businesscase zu errechnen, ab wann sich eine Umsetzung lohnen würde. Das wäre im Prinzip der Folgeschritt. Wir wollen den ersten Schritt überhaupt erst „auf die Straße“ bringen und mit dem Kunden gemeinsam zu realisieren.

Dann haben Sie natürlich die Frage, bis wann sich das amortisieren sollte. Das ist von Case zu Case abhängig – auch von den Voraussetzungen.

Gibt es Fälle, in denen Sie keine „Machbarkeit“ feststellen konnten? Wenn ja, was macht man dann?

Ja, durchaus! Für die Machbarkeit vom betriebswirtschaftlichen heraus kann ich Ihnen ein Beispiel aus der Freudenberg-Gruppe im Dichtungsbusiness geben. Dort hatten wir über Smart Products diskutiert, also darüber, in die Dichtungen Sensorik zu integrieren, um Predictive Maintenance zu realisieren. Die Idee war, bei bestimmten Abweichungen zu sagen: Deine Dichtung geht in einem Monat kaputt. Dieser Case in Industrieanlagen ist aber gar nicht interessant, weil diese speziellen Industriedichtungen in Pumpen in Raffinerien eingebaut werden. Die Raffinerien müssen immer verfügbar sein, sodass die Kreisläufe eine sehr starke Redundanz haben. Dann wäre die Sensorik in der Pumpe relevant, aber nicht in der Dichtung. Es lohnt sich also nicht, die Dichtung mit der Sensorik auszustatten, weil der Markt das nicht annimmt.

Der andere Bereich ist die technische Machbarkeit. Da gibt es natürlich Aspekte, wo man sagt: Abhängig von der bestehenden IT-Architektur ist das umsetzbar oder nicht. Man kann das Kategorisieren in „einfache und schnelle Umsetzbarkeit“ oder „Umsetzbarkeit, die mittelgroßen Aufwand verursachen“. Wenn es ganz teure Projekte sind, weil sozusagen die Basis noch nicht vorhanden ist und erst die Datensammlung standardisiert werden muss, dann ist das etwas, was nicht mittelfristig umsetzbar ist. Diese Einschätzung bringen wir dann dem Kunden von der IT-Seite bei.

Dieser Beitrag ist auf unserem Partnerportal MM MaschinenMarkt erschienen.

* Tobias Lange ist seit 2009 für Freudenberg IT (FIT) tätig. Davor war er bei FIT in China als Director SAP SC für internationale Kunden zuständig. Heute ist er als Director SC IM&C für den Bereich Industriemaschinen und Anlagenbau verantwortlich.

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