Management Statement

„Vernetzt Produzieren bedeutet Individualität bei geringen Kosten“

| Redakteur: Lisa Marie Waschbusch

In der vernetzten Produktion werden Maschinen mit Sensoren über das Internet verbunden.
In der vernetzten Produktion werden Maschinen mit Sensoren über das Internet verbunden. (Bild: Pixabay / CC0)

Mit fortschreitender Digitalisierung werden die Ansprüche an die Produktion immer höher. Welche Bedeutung die vernetzte Produktion künftig hat und welche Herausforderungen damit einhergehen, erläutert Phillip Schmidt, Head of Innovation Management bei Copa Data, im Management Statement.

Warum ist die vernetzte Produktion in Zukunft von elementarer Bedeutung für Unternehmen?

Die Anforderungen an die Produktion werden immer höher. Der Wunsch nach mehr Individualität bis hin zur Losgröße 1 bei gleichzeitig möglichst geringen Produktionskosten stellt eine große Herausforderung dar. Diese lässt sich lediglich bewältigen, indem die Produktion vernetzt und automatisiert wird. Die vernetzte Produktion wird deshalb in Zukunft von elementarer Bedeutung für Unternehmen sein, um den Kundenansprüchen gerecht zu werden und wettbewerbsfähig zu bleiben.

Wo liegen derzeit aus Ihrer Sicht die größten Herausforderungen, wenn es um die Vernetzung und Digitalisierung der Produktion geht?

Eine wesentliche Herausforderung stellt das Thema Sicherheit dar. Waren Produktionsanlagen früher durch die Außenmauern hinreichend geschützt, stellt die digitale Vernetzung ein neues Einfallstor dar. Ein ausgefeiltes Sicherheitskonzept ist deshalb das A und O für eine vernetzte Produktion und wird auch in Zukunft eine Herausforderung bleiben, wenn es um die Vernetzung und Digitalisierung der Produktion geht.

Eine weitere Herausforderung: Durch die Digitalisierung und Automatisierung werden immer mehr Daten erfasst, die nicht nur in der Produktion von Relevanz sind. Auch andere Unternehmensbereiche haben Interesse an den Daten und Prozessen, die an der Maschine stattfinden, um die Geschäftsabläufe zu optimieren. Doch bislang besteht eine Grenze zwischen Automationstechnik und IT-Welt. Hauptaufgabe der Automationstechnik war lange, die Produktion aufrecht zu erhalten. Die Lebensdauer der Automationssoftware ist deutlich länger als die anderer IT. Automationssoftware muss also eine Brücke zwischen diesen beiden Welten schaffen, indem sie Technologien beider Seiten unterstützt. Dann bietet sie Unternehmen viel Potenzial, die Geschäftsprozesse zu optimieren.

Welche Branchen sind Ihrer Erfahrung nach – neben der Automobilindustrie, die ja oft als Vorreiter gilt – am weitesten, was die Umsetzung von „Industrie 4.0“ angeht?

Zu den Vorreiter-Branchen gehört neben der Automobilindustrie auch die Getränkeindustrie. Die Abfüllung von großen Mengen unterschiedlicher Chargen stellt die Produktion vor große Herausforderungen, die mittels Digitalisierung und Vernetzung gemeistert werden können.

Phillip Schmidt ist Head of Innovation Management bei Copa Data Deutschland.
Phillip Schmidt ist Head of Innovation Management bei Copa Data Deutschland. (Bild: Copa Data)

Als Anbieter von Automatisierungs-Software bietet Copa Data Lösungen für die Optimierung von Prozessen in der Produktion an. Wie schaffen Sie es bei Copa Data weiterhin innovativ zu bleiben und Ihre Produkte und Lösungen stetig marktgerecht weiter zu entwickeln?

Wir arbeiten im engen Austausch mit unseren Kunden, um immer auf dem neuesten Stand der Entwicklung zu sein: Welches sind die Herausforderungen, die sie zu meistern haben? Wo lauern Probleme, wo bietet die Automations-Software Chancen? Es geht vor allem darum, den Fokus auf die Bedürfnisse unserer Kunden zu richten und daraufhin nach Lösungen zu suchen. Ein Beispiel: Big Data gilt als eines der Innovationsthemen schlechthin. Viele unserer Kunden haben die Vision, alle Daten zu erfassen. Häufig entwickelt sich dann die Idee, dass „irgendwelche“ Algorithmen von Geisterhand Erkenntnisse aus diesen Daten gewinnen sollen. Keine Frage, in dem Thema steckt jede Menge Innovationspotenzial und wir werden uns in Zukunft intensiv damit auseinandersetzen. Doch um einen Mehrwert für die Unternehmen daraus ziehen zu können – und darauf kommt es ja letztlich beim Thema Innovationen an – brauchen wir im ersten Schritt konkrete Fragestellungen, die sich auf ein reales „Problem“ oder eine bestimmte Anforderung, beispielsweise im Produktionsprozess, beziehen. Dafür können wir dann einen Algorithmus finden und trainieren, der wirklich innovativ ist und eine marktgerechte Lösung darstellt.

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