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Expertenbeitrag

Mag. Michael Breidenbrücker

Mag. Michael Breidenbrücker

CEO, Senseforce GmbH

Interview Von Definitionen und Daten im IIoT

Redakteur: Sebastian Human

Wir haben auf der SPS mit ausgewählten Experten gesprochen. Der CEO von Senseforce, Michael Breidenbrücker, erzählt von seinen beruflichen Herausforderungen, der Zukunft und wieso Daten so relevant für die Automatisierung und das IIoT sind.

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Michael Breidenbrücker ist der Meinung, dass Daten der Grundstein für die Weiterentwicklung in der Automatisierung ist.
Michael Breidenbrücker ist der Meinung, dass Daten der Grundstein für die Weiterentwicklung in der Automatisierung ist.
(Bild: Vogel Communications Group)

Herr Breidenbrücker, was war Ihr Highlight auf der SPS?

Für mich sind grundsätzlich alle neuen Entwicklungen und Innovationen interessant und im Speziellen, was sich gerade in dem gesamten Industrial IoT Bereich entwickelt.

Was ist in Ihrem Berufsalltag gegenwärtig die größte Herausforderung?

Für mich ist zurzeit die größte Herausforderung, dass bei unseren Kunden, als beispielsweise Maschinenbauern oder in den Fabriken, das Management keine klare Sicht auf den IIoT Space hat. Alles ist ein Mus – da gibt es den Datenbankbetreiber der sagt „Ich biete IIoT an.“ und dann kommt einer mit einem Application Stack und sagt auch, er bietet auch IIoT an. Die Kunden können dabei nicht erkennen, worin jetzt der Unterschied liegt, also wo sich beispielsweise eine Datenbank von einem Application Stack unterscheidet. Es gibt so viele Anbieter, die unterschiedliche Produkte verkaufen und alle sagen, sie bieten Industrie 4.0. Der Markt ist zwar noch relativ jung, aber dennoch gibt es viel zu unklare Abgrenzungen – es fehlen einfach Definitionen. Welche Anwendung ist für was geeignet, was unterscheidet IIoT von SCADA oder MES? Alle reden von Daten und Industrie 4.0 und jeder meint etwas anderes.

Die Anwender haben keine klaren Container, in die sie ihre Bedürfnisse einordnen können. Selbst wenn jemand weiß, was er machen möchte, gibt es zu viele Angebote aus unterschiedlichen Bereichen, die vielleicht dann gar nicht die Anforderungen lösen können, die der Kunde an die jeweilige Anwendung hat.

Welche Themen auf der SPS erachten Sie für die Zukunft als besonders relevant?

Für mich persönlich ist die gesamte Thematik um Data Management von großer Bedeutung. Auch das IIoT und hier insbesondere alles, was mit Maschinendaten zu tun hat. Grundsätzlich also eigentlich Daten, über Maschinen und Standorte hinweg. Wie Daten miteinander in Verbindung stehen, wie man sie verknüpfen kann – da sehe ich extrem viel Mehrwert entstehen, wenn man es richtig macht. Und der ist meiner Meinung nach gerade größer, als wenn man eine Innovation an der Maschine durchführt. Für mich ist hier die Innovation im digitalen Bereich gerade relevanter.

Gibt es Grenzen, was Automatisierung oder Vernetzung angeht? Wenn ja, in welchen Bereichen und bei welchen Aufgaben?

Was wir auf jeden Fall sehen, sind personalisierte Daten. Da weiß die Industrie nicht genau, wie sie damit umgehen soll. Es entstehen „blöderweise“ personalisierte Daten, aber niemand will diese Daten eigentlich haben. Das könnte man schnell lösen, indem man die Personalisierung weg lässt, aber so einfach ist das nicht. Hier gibt es meiner Meinung nach eine Grenze.

Ich sehe ansonsten ehrlich gesagt nur einen großen Mehrwert. Wir haben jetzt wirklich einen Zugang zu Daten und können diese auch verwenden. KI spielt hier auch eine große Rolle. Da stehen wir mit der Entwicklung aber noch ganz am Anfang. Jeder spricht davon, aber viel passiert noch nicht. Kunden kommen zu uns und fragen „Habt ihr auch KI?“. Meistens befindet sich der Kunde selbst aber noch in den 90er Jahren. Warum die Unternehmen alle so darauf anspringen, ist, weil sie die Entwicklung miterlebt haben. Bei jeder der Transformationen sind einige auf der Strecke geblieben und neue Player auf den Markt gekommen. Jetzt haben viele einfach Angst davor, dass wir vor dem nächsten Schritt, in diesem Fall Machine Learning, stehen. Dass sich Maschinen also selbstständig optimieren. Da möchten alle jetzt die Weichen legen, damit sie nicht auf der Strecke bleiben. Dazu gehört eben vor allem, dass Unternehmen anfangen, ihre Daten zu sammeln, sie aufzuräumen und zu verstehen.
Ein Beispiel: wir haben Situationen, in denen wir automatisiert Fehler in Daten erkennen können. Hier gibt es einen Trigger, zum Beispiel einen Alarm und wenn dieser ausgelöst wird, kann definiert werden, welche Maschinenparameter überprüft werden sollen. Quasi wie ein Expertensystem. Diese Überprüfung kann ein Experte auch, jetzt können diese Schritte aber auch automatisiert werden.

Dass die Maschine sich selbst repariert, davon sind wir weit entfernt. Aber dass man überhaupt diese Pattern Finder nutzen kann – dafür braucht man Daten. Wie lange brauchen Unternehmen, bis sie die Daten in der Form zur Verfügung haben? Mehr als ein Jahr. Unternehmen, die also jetzt mit dem Aggregieren von Daten starten, sind eigentlich 2020/2021 erst in der Lage, die nächsten Schritte zu gehen. Das ist das Fatale an der Sache. Es gibt einen großen Unterschied dazwischen, historische Daten zu analysieren und Daten live in das Unternehmen zu spielen. Und da sind viele Unternehmen noch sehr weit davon entfernt.

<small>Michael Breidenbrücker ist Gründer und CEO der Senseforce GmbH.<small>

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Über den Autor

Mag. Michael Breidenbrücker

Mag. Michael Breidenbrücker

CEO, Senseforce GmbH