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Freudenberg IT

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

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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.

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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.

* 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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Über den Autor

 Stefanie Michel

Stefanie Michel

Journalist, MM MaschinenMarkt