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Robotik Daten von Industrierobotern und Cobots gewinnbringend nutzen

Von Stephan Romeder* |

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Magic Software Enterprises (Deutschland) GmbH

Während in größeren Unternehmen Robotersysteme zum festen Inventar gehören, zeigen sich Mittelständler vielerorts noch zögerlich. Dabei können gerade kollaborierende Roboter (Cobots) den KMUs in Zeiten steigenden Wettbewerbsdrucks und Fachkräftemangels messbare Vorteile bringen.

Roboter erzeugen wertvolle Daten, die zu kontinuierlichen Qualitäts- und Effizienzverbesserungen beitragen können.
Roboter erzeugen wertvolle Daten, die zu kontinuierlichen Qualitäts- und Effizienzverbesserungen beitragen können.
(Bild: Shutterstock/Magic Software)

Traditionelle Industrieroboter und neue kollaborativen Roboter (Cobots) erzeugen große Datenmengen. Lässt man diese mit Daten aus anderen Maschinen und Business-Management-Systemen wie Logistik, Lagerverwaltung und Controlling zusammenfließen, sind sie intelligent nutzbar:

  • Produktionsabläufe lassen sich weiter optimieren,
  • die Effizienz im Material-, Bestands- und Lieferantenmanagement steigern und
  • Kosten senken.

Roboterdaten unterstützen die Weiterentwicklung von Maschine Learning (ML) und Künstlicher Intelligenz (KI) Modelle.

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Heterogene Roboter-Datensilos vermeiden

Abhängig von der Produkt- und Maschinengeneration liefern Roboterhersteller häufig eigene Analysetools und Dashboards mit. Für Roboter und Cobots entstehen proprietäre Umgebungen. Setzt ein Fertigungsunternehmen – wie in der Praxis häufig üblich – Roboter verschiedener Hersteller oder Robotertypen unterschiedlicher Baujahre ein, entstehen schnell neue Datensilos und Analyse-Inseln: Die IT- und Systemlandschaft wird heterogener und unübersichtlicher. Werden die Daten in den Silos gesammelt und nicht weiterverwendet, sind sie wertlos.

Um das ganze Datenpotenzial von Industrierobotern und Cobots voll auszuschöpfen, ist daher eine zentrale Umgebung notwendig, in der Cobot-, Roboter- und IT-Systeme frei kommunizieren und gewonnene Informationen zentral erfasst werden können.

Zentral integrieren anstatt Punkt-zu-Punkt-Integration

In der praktischen Umsetzung gibt es unterschiedliche Herangehensweisen: Punkt-zu-Punkt-Integrationen zwischen Roboter und anderen Systemen können anfangs ressourceneffizienter sein. Besonders für kleinere, im Umfang begrenzte Projekte erscheint eine pragmatische Umsetzung mit Hilfe interner Ressourcen auf den ersten Blick ausreichend und kostengünstig.

Aber: Die Praxis zeigt, dass sich diese Projekte schnell vergrößern und schwerfälliger werden können, weil immer mehr Insellösungen das gesamte Informationsnetz des Unternehmens erweitern.

Flexibilität ist entscheidend. Mit zentralen Digitalisierungs- und Integrationslösungen ist das vermeidbar. Datensilos, umständliche Techniken wie manuelle Synchronisation oder das Kopieren zwischen den Systemen entfallen.

Showstopper in der Praxis

Möglichst viele Roboter- und Cobot-Systeme einsetzen

Die Anzahl eingesetzter Roboter- und Cobot-Systeme entscheidet nicht allein über den Betriebserfolg eines mittelständischen Unternehmens. Vielmehr geht es darum, Mensch und Roboter bestmöglich zu kombinieren, um den Gesamterfolg langfristig zu sichern und steigern.

Mit Stand-alone-Lösungen und Datensilos arbeiten

Autarke Insellösungen in einer Abteilung und isoliert arbeitende Roboter in einer definierten Produktionsumgebung bilden immer neue Datensilos. Sie sind vom gesamten IT-Kreislauf abgetrennt, Daten lassen sich weder zentral sammeln noch detailliert auswerten. Dieser kritische Zustand führt zu einer wachsenden Datenlücke und verhindert eine seriöse Grundlage für datenbasierte Entscheidungen. Abhilfe schaffen zentrale Digitalisierungsplattformen und Workflow-Automatisierungen.

Data Analytics unterschätzen

Erfahrung ist gut, Kontrolle ist noch besser. Die Geschäftsführung muss wissen, wo sich welche Roboter-, Maschinen- und Unternehmensdaten innerhalb des Unternehmens befinden und was sie aussagen. Data Analytics und geeignete Kennziffern steigern die Datenkompetenz im Unternehmen. Sie schaffen ein transparentes Gesamtbild und Echtzeiteinblicke in alle Geschäftsprozesse.

Roboter-, Maschinen- und Unternehmensdaten müssen fließen

Unabhängige und flexible Digitalisierungsplattformen versetzen auch mittelständische Unternehmen schnell in die Lage, Workflows zu automatisieren, Daten zentral zu erfassen, sichern und analysieren. Ganz egal, wo sie sich innerhalb der Wertschöpfungskette befinden. Bestehende IT-Systeme (ERP-, CRM-, PLM-, WMS-, Data Hub) werden dabei über technische Konnektoren mit Roboter-Software oder Sensoren integriert. Über eine Datendrehscheibe lassen sich Shop-Floor-Daten mit MES, Roboterdaten und weitere Maschinen- und Unternehmensdaten miteinander verknüpfen und in Echtzeit abrufen.

Für einen Gesamtüberblick ist es entscheidend, nicht nur Daten aus IoT-Maschinen und Produktionsanlagen zu ziehen und zu verarbeiten. Empfehlenswert ist es, Daten aus bestehenden Businessanwendungen aller Geschäftsbereiche heranzuziehen, beispielsweise auch aus Backoffice und Lager.

Mit unabhängigen und flexiblen Digitalisierungsplattformen sind auch KMUs schnell in der Lage, Workflows zu automatisieren, Daten zentral zu erfassen, zu sichern und zu analysieren.

Roboterdaten gehören in Data Analytics

Data Analytics ist heute eine zentrale Säule für operative und strategische Geschäftsentscheidungen im deutschen Mittelstand. Analysewerkzeuge liefern relevante Auswertungen und Kennzahlen. Sie unterstützen Entscheidungen durch intelligente Prognosen und Forecasts im Bereich Predictive Analytics. Sie helfen Verantwortlichen dabei, im Krisenfall die richtigen Anpassungen vorzunehmen sowie Predictive Methoden und Analysen zu entwickeln, zum Beispiel im Falle eines Stillstands in der Fertigung, der Bewertung von Produktionsleistungen von Robotern und Cobots an dezentralen Standorten, bei Kapazitätsverlusten und Qualitätsbewertungen.

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Data Analytics erfordert jedoch agile Automatisierungs- und Digitalisierungsprozesse, um bei Bedarf sofort auf alle Echtzeitdaten aus zuzugreifen. Ohne Datenlücken. Mit dem richtigen Tool-Set und sorgfältig ausgewählten Kennzahlen (KPI) lassen sich fundierte Reports und Analysen erstellen und konkrete Vorteile erzielen. Neben Momentaufnahmen leisten Langzeitauswertungen eine wichtige Grundlage, um strategische Verbesserungsmaßnahmen oder Umstellungen in bestimmten Bereichen anzusetzen.

* Stephan Romeder, Vice President Global Business Development bei Magic Software Enterprises

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