Von vernetzten Maschinen und Hydranten

Dass Deutschland Maschinen für die ganze Welt produziert, verwundert nicht. Das außergewöhnliche technische Know-how in den Unternehmen schlägt sich dabei nicht nur in qualitativ hochwertigen Maschinen nieder, sondern auch in unzähligen digitalen Ansätzen. Aber bei der Transformation dieser Ansätze in neue Services hapert es noch. Gegenwärtig liegt der Fokus der meisten Unternehmen bei IoT-Projekten eher auf der Prozess- und Produktoptimierung. Das ist umso unverständlicher, als dass die Vernetzung von Geräten, die Smart Factory, das Tor zu komplett neuen Geschäftsmodellen öffnet und die Entwicklung vollkommen neuer Services ermöglicht.

Smart Factories machen Unternehmen flexibel und agil

Während die Automobil- und Luftfahrtindustrie bei der Umsetzung der Smart Factory mit Siebenmeilenstiefeln unterwegs ist, hat es die vernetzte Fabrik in anderen Branchen nicht über den Status einer Zukunftsvision hinausgebracht. Dabei liegen die Vorteile auf der Hand. Durch die Vernetzung aller Anlagen, Produkte und Prozesse über ein IoT sammelt und liefert die Smart Factory Informationen zum Status der Produktion. Sensoren liefern beispielsweise Daten zur Temperatur, Vibrationen und Feuchtigkeit, die auf einer zentralen Plattform verwaltet und analysiert werden können. Die Smart Factory bietet damit die Möglichkeit einer weitgehend automatisierten Überwachung der Produktionsumgebung. Unternehmen werden dadurch flexibel und agil.

Asset Tracking zur Just-in-Time-Produktion

Daten über die Produktionsleistungen in Echtzeit ebnen den Weg zur Optimierung der Prozesse und der Produktqualität. Durchlaufzeiten lassen sich so reduzieren, Fehler minimieren und der Materialverbrauch wird gesenkt. Eine Just-in-Time-Produktion wird Wirklichkeit, weil benötigte Teile für die Produktion automatisiert rechtzeitig nachbestellt werden können. IoT-Sensoren oder RFID-Etiketten ermöglichen das Tracking von Produktionsmaterialien. Die Produktionsverantwortlichen können Bauteile oder Assets so innerhalb der Fabrik nachverfolgen (Asset Tracking) und sind jederzeit über deren Status in jeder Produktionsphase informiert. Dieses Asset Tracking hievt die Verwaltung der Betriebsmittel auf ein hocheffizientes Niveau.

Mit ML zu höherer Maschinenverfügbarkeit

Ein weiterer riesiger Vorteil für die Unternehmen liegt in der Möglichkeit der Predictive Maintenance, der vorausschauenden Wartung. Die Analyse der Sensordaten mittels Machine Learning (ML) versetzt Unternehmen in die Lage, proaktiv zu handeln, statt nur zu reagieren. Denn Machine Learning-Modelle können vorhersagen, wann und unter welchen Umständen es zu einem Fehlverhalten oder sogar zu einem Ausfall der Maschine kommt. Die Möglichkeit, rechtzeitig dem Ausfall der Maschine vorzubeugen, spart Zeit und Geld und verlängert die Laufzeit der Anlagen. Die höhere Verfügbarkeit der Maschinen und die kostenoptimierten Wartungsprozesse sind ein nicht zu unterschätzender Mehrwert.

Neue Serviceangebote durch vernetzte Hydranten und Maschinen

Aber Smart Factory unterstützt auch den Trend zu mehr und höherwertiger Dienstleistung. Das Internet der Dinge (IoT) erweitert die Wertschöpfungskette der Unternehmen um zusätzliche Services zu den entsprechenden Produkten, indem die erfassten Daten dazu verwendet werden, um entsprechende Wartungsverträgen, Echtzeitüberwachungen oder Optimierungen anzubieten. So könnte ein mit Sensoren ausgestatteter und vernetzter Hydrant das unsachgemäße Öffnen der Verschlusskappe und damit den Diebstahl von Wasser melden, was ansonsten erst bei einem turnusmäßigen Wartungsrundgang aufgefallen wäre. Ein anderes Servicebeispiel ist die Anzeige des Wasserfüllstands im Hydranten durch eingebaute Sensoren, um bei Minustemperaturen ein Einfrieren des Wassers im Hydranten und die damit möglicherweise einhergehenden Schäden zu verhindern. Hersteller von Hydranten könnten das als preisgünstige Wartungsleistung anbieten, die

die Gemeinden bislang zu hohen Kosten selbst erbracht haben. Auch Hersteller von Produktionsmaschinen könnten die gesammelten Daten ihrer vernetzten Maschinen den Kunden über eine App anbieten, die wiederum die Statusinformationen nutzen können, um ihre Produktion zu optimieren. Neben dem einmaligen Verkaufserlös für seine Maschinen generiert der Hersteller so regelmäßig zusätzliche Serviceeinnahmen.

Auch Pay-per-Use Modelle möglich

Denkbar sind aber auch datenbasierte "As a Service"-Geschäftsmodelle wie Pay-per-Use- oder Product-as-a-Service-Modelle. Statt seine Maschinen zu verkaufen, bietet der Hersteller nur Produktionskapazität an, die neben einer Grundmiete für die Maschine beispielsweise über die Zahl der produzierten Teile abgerechnet wird. Das Prinzip würde auch bei Gabelstapler Herstellern funktionieren, die ihre Fahrzeuge verleihen und die transportierte Ware nach Gewicht oder Wegstrecke berechnen.

Groß denken und klein anfangen

Unternehmen, die sich mit dem Gedanken tragen, eine IoT-Lösung zu implementieren, sollten sich bewusst sein, dass der Aufbau einer vernetzten Fabrik ein langer Weg ist. Nichtsdestotrotz sollten sie

groß denken, aber klein anfangen und dann schrittweise vorgehen. Dabei liegt der Fokus am Anfang nicht auf der Technologie, sondern auf dem Business-Nutzen. Dieser sollte klar und eindeutig festgelegt werden. Idealerweise starten Unternehmen erst mit einem Thema, beispielsweise der Vernetzung einer Maschine, um Informationen zu sammeln und erste einfache Analysen durchzuführen, die Aufschluss über den richtigen Zeitpunkt geben, wann Verschleißteile vor Erreichen vorher festgelegter Schwellwerte ausgetauscht werden sollten.

Unternehmen, die die Vernetzung ihrer Fabrik in Angriff nehmen, können in unserem Application Demo Center verschiedene Services interaktiv erkunden. Zahlreiche Beispiele demonstrieren, wie unsere Lösungen, etwa durch die Vernetzung von Maschinen und Objekten oder durch die automatische Klassifizierung des Inventars, einen echten Mehrwert schaffen. Dabei können die Unternehmen gerne auch auf unsere breite Erfahrung in der – auch globalen - Umsetzung von ganzheitlichen End-to-End-Lösungen zurückgreifen.

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