IoT-Implementierung Eine Maschine auf dem Weg ins Internet der Dinge - Teil 1

Das industrielle Internet der Dinge bietet produzierenden Unternehmen eine Technologie mit Optimierungspotenzial. Um dieses auszuschöpfen, muss man die unternehmenseigenen Prozesse und Maschinen genau verstehen und dann die passende Technologiestrategie auszuwählen.

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Diese Artikelserie wird den Weg einer Maschine von der Offline-Welt hin ins IoT Schritt für Schritt erklären. Es werden daher sowohl die technische Seite der Integration als auch die organisatorische Seite beleuchtet, um eine solche Technologiestrategie verwirklichen zu können.

Dafür haben wir in unserem Büro eine kleine Produktionsanlage aufgebaut, an der ich zeigen werde, wie wir diese vernetzen, eine automatisierte Qualitätssicherung hinzufügen, Fehler analysieren, aber auch die entstehenden Daten mit Informationen von anderen Systemen anreichern.

Die hier geteilten Erfahrungen beziehen sich ausschließlich auf Maßnahmen in der AWS-Cloud. Teil 1 wird sich zunächst dem Überblick – also der Klärung des zugrundeliegenden Geschäftsnutzens widmen.

Von der Strategie zur Technologie

Produzierende Unternehmen, die auf Industrie 4.0 umsteigen wollen, verfolgen strategische Ziele wie erhöhte OEE (Overall Equipment Effectiveness), automatisierte Qualitätssicherung oder vorausschauende Wartung.

Solche Ziele erfordern moderne industrielle Lösungen für das IoT beziehungsweise das IIoT. Im Wort Industrial Internet of Things vereinen sich schon zwei interdisziplinäre Welten, was impliziert, dass diese Lösungen von der Zusammenarbeit verschiedener Domänen und physisch verteilter Teams abhängen. Um den erwarteten Geschäftsnutzen zu erzielen, müssen Teams nahtlos auf ein gemeinsames Organisationsziel hinarbeiten.

Kommentar

Industrie 4.0: Herausforderungen (nicht nur) in der Corona-Krise

Auf der technischen Seite geht es zunächst um die Vernetzung der Produktionsanlagen, Maschinen und weiterer Geräte, wie beispielsweise Fahrzeuge. In einem zweiten Schritt muss zudem betrachtet werden, wie und wo man welche Daten analysiert und auswertet. Dabei ist es wichtig, dass nicht nur die Prozessdaten, sondern auch Daten aus den IT-Systemen, wie ERP, CRM oder auch PLM, zusammen analysiert werden, um dann ein Gesamtbild zu erhalten. Bisher sind diese Systeme nicht wirklich eng miteinander verbunden, was ein Vereinen der Daten sehr schwer bis unmöglich macht.

Jedoch gibt es auch nicht-technische Ziele zu beachten, die die Grundlage für die technische Implementierung darstellen. Betrachten wir hierfür eine Produktionsanlage: Die Maschine funktioniert, auch ohne vernetzt zu sein. Jedoch muss sich ein Unternehmen im Produktionsablauf voll auf die Mithilfe der Mitarbeiter verlassen, beispielsweise darauf, dass diese die richtige Materialqualität wählen, auftretende Abnutzungserscheinungen melden, oder komplexe Reports erzeugen, um diese an die Zentrale zurückzumelden.

Ziel ist es, genau diesen Informationsfluss zu beschleunigen und zu vereinfachen. Zudem sollen den Mitarbeitern relevante Informationen rechtzeitig zur Verfügung gestellt und lästige Reporting-Aufgaben abgenommen werden. Durch die Integration des Informationsflusses und die transparente Gestaltung der Prozesse wird in einem weiteren Schritt deutlich, wo Optimierungspotential besteht oder dieses direkt umzusetzen ist.

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Ein nicht zu vernachlässigender Aspekt besteht zudem im Verständnis der eigenen Prozesse und der Maschinen, die optimiert werden sollen. Genauso wie das Wissen darüber, wie die einzelnen Teams arbeiten.

Es bringt also nichts, einfach sämtliche Daten aufzuzeichnen und sie internen oder externen Mitarbeitern zur Analyse bereitzustellen. Ohne zu verstehen, was diese Daten bedeuten, wird es schwer werden, diese auch zu analysieren und zu interpretieren, um dann Prozesse zu optimieren.

Im Hinblick auf den Technologieeinsatz kann ein Unternehmen jedoch sehr gut auf die Expertise anderer Anbieter. Verbunden mit der Kernkompetenz des eigenen Unternehmens können diese ihr Fachwissen optimal einbringen.

Bestandsmanagement

Wenn Just-in-Time nicht genug ist

Wie beginnt man also am besten den Aufbau einer IIoT-Strategie?

Man widmet sich einer kritischen Problemstellung und startet klein. Sobald sich im Test-Projekt eine Effizienzsteigerung aufzeigt, hat man bereits eine erste geschäftsrelevante Grundlage geschaffen, auf die das Unternehmen weiter aufbauen und skalieren kann.

Viele konzentrieren sich teilweise zu stark auf die Technologie, wobei diese ohne einen konkreten Mehrwert für das Unternehmen keinen Sinn ergibt. Daher ist das Erreichen eines Geschäftsziels wichtig, um später mit der Technologie zu skalieren.

Ein weiterer positiver Effekt des kleinen Starts: Das Unternehmen kann zunächst mit der Technologie experimentieren und so den unternehmerischen Nutzen davon herausarbeiten. So werden erste Erfahrungen gesammelt, die auch zeigen, welche Technologie wirklich benötigt wird, um zum Ziel zu kommen.

IIoT-Plattform

Was Maschinenbauer bei ihren digitalen Angeboten beachten sollten

Die Reise ins (I)IoT ist spannend und kann viele Vorteile für produzierende Unternehmen mitbringen.

Bevor es losgeht, müssen sich Unternehmen jedoch mit wichtigen Aspekten des eigenen Betriebs auseinandersetzen. Dazu gehören die eigenen Prozesse, das vorhandene Equipment und die Zielsetzung, die man letztlich anstrebt. Genauso wichtig ist aber auch, Erfahrungen zu sammeln und nicht zu versuchen, alles auf einmal und nur mit Technologie zu lösen.

Im nächsten Teil werde ich zeigen, wie wir unter Berücksichtigung dieser Aspekte Technologie nutzen können, um unsere Maschine auf den Weg in ins IoT zu schicken und damit den Betrieb zu optimieren.

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