elektro AUTOMATION: Visualisierung ist kein neues Thema, jeder hat schon in der Schule gelernt, wie man aus Excel-Tabellen Diagramme erzeugt. Was machen Sie anders?
Peter Wohlfarth (Peakboard): Es ist natürlich immer die Frage, was man mit der Visualisierung eigentlich erreichen möchte. Denn nicht jeder beliebige Datensatz, der visualisiert wird, erzeugt sofort einen Mehrwert. Es gilt daher herauszufinden, wovon die Mitarbeiter profitieren würden. Vieles gibt es ja schon seit Jahrzehnten, etwa simple Ampelsysteme, die einfach nur anzeigen, ob eine Maschine läuft oder steht. Bei Peakboard liegt die große Zauberei eigentlich nicht in der Visualisierung, sondern in der Datenanbindung: Man kann unterschiedlichste Quellen nutzen, Maschinendaten, ERP-Werte, Sensorsignale, was auch immer. Sammeln, Aufbereitung und Visualisierung findet direkt auf unserer kleinen Box statt. Man braucht keine anderen Systeme, keine andere Software, keine Cloud. Aber die Daten sind nur dann wertvoll, wenn ich sie interpretieren und grundlegende Aussage daraus destillieren kann.
Wie das Industrial Internet of Things (IIoT) Daten nutzbar macht
elektro AUTOMATION: Wo bietet sich eine Visualisierung an? Nur im Executive-Meeting oder auch auf dem Shopfloor?
Wohlfahrt: Das kann man so nicht kategorisch ausschließen. Daten sind da wertvoll, wo sie eben benötigt werden, egal ob von der Führungskraft oder dem Werker. Wichtig dabei ist einfach, dass die Mitarbeiter so wenig wie möglich proaktiv irgendwas nachschauen müssen, sondern die Informationen durch das bloße Hinsehen sofort erfasst werden können. Anzeigen lässt sich alles, und zwar so abgemischt, dass ein Mehrwert entsteht: Es könnten parallel Maschinendaten und die Bundesligaergebnisse angezeigt werden, wenn das gewünscht wäre. Prinzipiell ist es möglich jedweden Datensatz mit anderen in Korrelation zu setzen, da ich in der Auswahl meiner Datenquellen völlig flexibel bin und das System dezentral aufgebaut ist.
elektro AUTOMATION: Werden durch Visualisierung mehr Entscheidungen getroffen, wo vorher einfach nach alten Mustern oder Schema F gearbeitet wurde?
Wohlfarth: Ob quantitativ mehr Entscheidungen getroffen werden, kann ich Ihnen nicht beantworten. Ich bin aber der Meinung, dass bessere Entscheidungen getroffen werden. Durch Visualisierung habe ich schnellere Möglichkeiten, in den Prozess eingreifen zu können. Ich kann Prozesse steuern und schon vorab andere Bereiche meines Unternehmens mit einbinden: Wenn ich sehe, dass in der Produktion eine Maschine fast fertig ist, dann kann ich durch die Visualisierung zum Beispiel schon in der Lagerhalle den entsprechenden Gabelstapler beauftragen. So kann ich Entscheidungen treffen, die ich vielleicht davor nicht treffen konnte oder nur mit sehr großem Aufwand.
elektro AUTOMATION: Daten werden heute oft von Künstlicher Intelligenz (KI) und durch Machine Learning ausgewertet. Welchen Vorteil bringt mir eine simple Visualisierung? Hier muss ja der Mensch dann die Auswertung noch selbst vornehmen und optimiert dann eventuell nicht so optimal, wie eine KI?
Wohlfarth: Das ist grundsätzlich richtig. Klassisches Predicitive Maintenance etwa folgt am Ende immer der gleichen Logik und zur Analyse großer Datensätze kann das sehr hilfreich sein. Man muss aber auch fairerweise sagen, dass KI immer noch ein bisschen überbewertet wird. Denn bei Echtzeitdaten ist das etwas anderes: Ein Mitarbeiter kann das leichte Ansteigen einer Kurve eventuell schon korrekt deuten, eine KI reagiert aber eventuell erst bei dramatischeren Ausschlägen – oder wenn diese Anomalie schon öfters aufgetreten ist. Ein neuer Fall ist für die KI eine große Unbekannte, sie kann sie erst nach langfristiger Analyse einordnen, der Mitarbeiter aber eventuell über die Visualisierung sofort.
Das Stichwort Echtzeit ist eines unserer Alleinstellungsmerkmale, damit unterscheiden wir uns auch von klassischer Business Intelligence. Die beruft sich ja fast immer auf historische Daten. Im Produktionsumfeld bringt es mir aber nichts, wenn ich weiß, dass vor drei Stunden die Maschine ausgefallen ist. Ich muss jetzt wissen, dass die Maschine ausfällt. Wenn ich einen neuen Prozess etabliere, dann sehe ich durch die Visualisierung in Echtzeit sofort, ob mir das etwas bringt oder nicht. Die KI könnte das nicht, weil sie auf alten Daten aufbaut und den neuen Prozess gar nicht kennt. Im schlimmsten Fall würde sie etwas falsches empfehlen.
elektro AUTOMATION: Big-Data ist ein schwammiger Begriff, der Schatz kann mitunter sehr heterogen sein, eine einzige, saubere CSV-Datei wird man nur selten antreffen. Wie bringt man die verschiedenen Welten wie Logistik, Warenwirtschaft, Steuerungsdaten von Maschinen und ERP-Werte zusammen?
Wohlfarth: Die Peakboard-Lösung kann sehr gut an existierende IT-Strukturen im Unternehmen andocken, das ist ein großer Vorteil gegenüber anderen Systemen. Jede Box ist für sich völlig autark und trägt die komplette Logik in sich. Ich muss keinen Server aufsetzen und ein großes IT Projekt daraus machen, sondern ich kann jeden einzelnen Arbeitsplatz völlig individuell gestalten.
Videotipp:
Im Video auf der Messe SPS 2019 erklärt Peakboard-CTO Patrick Theobald die Vorteile des Systems:
hier.pro/0oEpX
Hinweis: Dieses Interview ist Teil eines Trendinterviews zum Thema ‚Visualisierung von Daten in der Smart Factory‘. Die Interviews mit den weiteren drei Teilnehmern finden Sie hier:
„Lange unbeachtete Maschinendaten können neue Muster offenbaren“
„Augmented Intelligence verbindet KI und menschliche Intuition“
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