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?
Thilo Heffner (Efficiency Systems): Prinzipiell ist das natürlich ein banales Thema: Wir lesen Daten aus verschiedenen Quellen aus, legen sie ab und stellen sie dar. Zusätzlich erzeugen wir Aufgaben, wenn bestimmte Zustände eintreten und lösen Aktionen aus. Das Entscheidende ist, dass wir dies aus einer generischen Perspektive heraus tun. Ganz gleich um welche Branche, welche Perspektiven, Rollen oder Technologien wie zum Beispiel Maschinen, Anlagen oder Sensoren es geht: Smart Shopfloor stellt ein digitales Backend dar, das erst bei der Inbetriebnahme vom Kunden selbst entsprechend seinen jeweiligen Cases zu ‚seinem System‘ wird. Wir wollen und dürfen da nichts vorwegnehmen. Jegliche technische oder fachliche Festlegung würde den Kundennutzen massiv einschränken. Es muss völlig frei bleiben, für welchen Case und Zweck unsere Kunden Smart Shopfloor nutzen. Ob im eigenen Unternehmen oder wiederum bei ihren Kunden.
Uns hat es selbst gewundert, warum so viele Firmen nach den gleichen Dingen fragen: Sie möchten ihre Produktion besser verstehen und sofort sehen, wenn ein Auftrag irgendwo steckenbleibt oder eine Maschine steht. Im Grunde recht banale Fragen, die jedoch in allen Branchen eine Rolle spielen. Die dafür nötigen Informationen sind zwar meist bereits vorhanden – die Maschinen wissen das alles – nur eben uneinheitlich und an unterschiedlichen Stellen. Es fehlt eine Brücke, die diese Informationen sammelt, normiert und einfach verfügbar macht. Das kann die Datenvisualisierung leisten. Wir haben mit Smart Shopfloor einen Standard geschaffen, der Daten aus diversen Quellen ausliest, ablegt und auch beliebig darstellen kann. Im Grunde bilden wir die physische Welt digital ab: Das, was im Unternehmen passiert, findet sich auf unseren Dashboards als Kennzahlen wieder. Der Kunde benötigt weder zusätzliche Datenbanken, Tools oder Hardwareboxen, noch muss er sich Gedanken um die Sicherheit oder den Ablageort machen. Er kann Smart Shopfloor einfach anschließen und sofort loslegen. Zusätzlich können wir auf bestimmte Zustände reagieren, Aufgaben auslösen, warnen und alarmieren. Unser Webservice ist also hochgradig generisch aufgebaut. Ich vergleiche das gerne mit einem Auto: Das hat einen Motor, durch den es fahren kann. Zusätzlich hat es aber auch noch einen Tacho, den es für sich selbst, nur um fahren zu können, nicht bräuchte. Viele Firmen fahren heute noch ohne Tacho. Sie bewegen sich, wissen aber nur wenig über die genauen Umstände. Mit einer Visualisierung versteht man besser, was gerade im Unternehmen passiert.
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?
Heffner: Tatsächlich sehen wir Vorteile auf allen Ebenen. Wenn bereits der Schichtleiter im Shopfloor frühzeitig Abweichungen erkennt, kann er schnell handeln um noch auf die angestrebten Zahlen zu kommen. Das wirkt sich dann natürlich auch unmittelbar in der Executive-Ebene aus. Werden Abweichungen erst später weiter oben in der Hierarchie visualisiert und diskutiert, ist es meist zu spät. Daher ist es sinnvoll, Informationen durchgängig und so früh wie möglich, das heißt in Echtzeit zu nutzen. Für die Geschäftsführung ist Echtzeit-Visualisierung ein praktisches Werkzeug, um zu zeigen, wie sich bestimmte Investitionen rechnen: Die Fragestellung ist zwar meist eine andere als die des Schichtleiters, die Antwort kann aber in beiden Fällen von Systemen wie unserem Smart Shopfloor kommen.
elektro AUTOMATION: Werden durch Visualisierung mehr Entscheidungen getroffen, wo vorher einfach nach alten Mustern oder Schema F gearbeitet wurde?
Heffner: Auf jeden Fall. Denn durch unsere Technik werden nicht nur wichtige Antworten geliefert. Entscheidungen können auf Basis von echten Fakten mit hoher Qualität getroffen werden. Nicht selten durchschaut der Kunde Zusammenhänge erst, nachdem er eine Zeit lang mit unserer Visualisierung gearbeitet hat. So kommt er manchmal auf ganz neue Fragen, die er vorher nie gestellt hätte. Daher schließen wir manchmal bei etwas allgemeineren Fragestellungen – wenn nicht klar ist, wo das Problem ist – so viel wie möglich auf unserer Plattform zusammen und beobachten global. Denn das Silodenken in einzelnen Abteilungen etwa ist noch immer stark ausgeprägt in vielen Firmen. Das Problem außerhalb des eigenen Radius zu suchen, fällt vielen gar nicht so leicht. Durch Technik wie Smart Shopfloor ergeben sich dann aber Einblicke und übergreifende Zusammenhänge mit vielen neuen Erkenntnissen. Danach können spezifische Einzelbereiche genauer untersucht werden, exakt dafür ist das Ganze gemacht. Die Konfiguration kann dabei vom Unternehmen jederzeit ‚to go‘ selbst vorgenommen werden. Hier muss nicht kompliziert programmiert werden, sondern einzelne Bausteine müssen lediglich verknüpft werden. Uns braucht es dafür gar nicht.
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?
Heffner: Ich würde das nicht direkt nebeneinander stellen sondern eher in einem Gesamtkontext als eine logische Erweiterung des Portfolios sehen. KI und insbesondere Machine Learning sind essenziell auf viele Daten in möglichst hoher Qualität angewiesen. Das was wir heute schon machen, indem wir Daten einsammeln und darstellen, geschieht bereits auch im Vorblick auf unsere nächste Erweiterung: Wir werden das Thema KI in unserer Plattform natürlich auch noch implementieren. Mit Smart Shopfloor wird es dann zukünftig möglich sein, den Ist-Daten auch noch Prognosen für die Zukunft hinzuzufügen. Durch unsere Visualisierung können wir aber schon heute sehr einfach den Blindflug in der Produktion beenden. Viele Mittelständler und auch größere Konzerne sehen dann unmittelbar, dass durch einfache Maßnahmen wie das Anzeigen der Maschinenauslastung schon sehr große Mehrwerte generiert werden können.
Ein anderer Fall lag in einem Sägewerk vor: Für das Unternehmen wird es immer schwieriger, sich ausreichend gegen Brände zu versichern, denn die Risiken konnten nicht eingeschätzt werden, daher stiegen die Prämien. Der Inhaber trägt also ein persönliches Risiko. Die gute Nachricht aber ist: Die kritischen Stellen im Betrieb sind bekannt. Wir haben also alle potentiellen Gefahrenquellen wie Heizung, Trockenkammer, Motoren etc. mit Wärmesensoren ausgestattet und werten diese permanent aus. Ein Schallsensor, der Schwingungen an gelagerten Wellen erkennt, wird demnächst noch eingebaut. Wird ein erster Grenzwert überschritten, erzeugt Smart Shopfloor eine Warnung und löst an einer Lampe im Werk ein gelbes Signal aus. Dadurch wird deutlich sichtbar signalisiert, dass etwas nicht stimmt. Die Ursache kann jeder auf seinem Dashboard nachschauen. So kann man noch etwas weiterarbeiten und etwa den aktuellen Schnitt beenden. Unternimmt man nichts, wird die Lampe rot – dann muss sofort gestoppt werden. Der große Vorteil: Hier wurde nicht in Brandbekämpfung investiert, sondern einfach ein System zur Brandvorbeugung quasi ‚bottom up‘ eingerichtet. Ganz ohne Beratung oder spezielle Programmierung.
Wir sind auch mit den großen Industrieversicherern im Gespräch. Diese stehen uniosono bedingt durch Margenerosion vor gravierenden Veränderungen ihrer Geschäftsmodelle. Eine aktive Bewirtschaftung potenzieller Schadensquellen durch Digitalisierung, sich von Anfang an in die Abläufe bei den Kunden aktiv mit einzubringen, vielleicht als erster zu erkennen, wo Werte aus dem Ruder laufen noch lange bevor es überhaupt zu einem Schaden kommen könnte, ist meiner Meinung nach der Schlüssel für die Zukunft. Bei unserem Sägewerk-Kunden ging also es nicht darum, mit Industrie 4.0 die Effizienz zu erhöhen, sondern es lag eine komplett andere Fragestellung zu Grunde. Einfach nur durch Visualisierung und Auslösung von Aufgaben und Alarmen konnten wir eine gravierende Reduktion der persönlichen Risiken des Inhabers erreichen. Insbesondere an Wochenenden, an denen die Heizung und Trockenkammer mit hohen Temperaturen rund um die Uhr laufen, lässt unser Dashboard den Inhaber zuhause viel ruhiger schlafen.
Der Einstieg in die Digitalisierung ist so auch für kleine Unternehmen möglich, da außer für die Sensorik so gut wie keinen Investitionen mehr nötig sind. Das zeigt die ungeahnten Möglichkeiten unseres generischen Ansatzes. Und da wir eben nicht das 1001-ste Silo nochmal schaffen, sondern disruptiv eine offene generische Plattform aufgebaut haben, können wir alle Werte anzeigen, ganz gleich aus welcher Datenquelle diese stammen. Die Visualisierung eines Werkzeugmaschinenherstellers zeigt ohne Probleme Spindelvibration und Standzeiten, wenn ich aber nun dort auch die Luftqualität integriert haben möchte, mich um Brandvermeidung kümmern möchte oder gar den Absatz und den Schankverlust in meiner Werkskantine in den Griff bekommen will, ist das häufig einfach nicht möglich. Bei uns ist das kein Problem.
elektro AUTOMATION: Könnte man sagen: Die KI warnt mich im Predictive-Maintenance-Fall vor einem bevorstehen Lagerschaden – durch die Datenvisualisierung aber sieht der Mitarbeiter, welcher Prozessteil das Lager am meisten beansprucht?
Heffner: So könnte man es sagen. Aktuell bieten wir Predictive Maintenance über klassische Aufgaben, die ausgelöst werden, etwa wenn die vom Hersteller vorgeschriebene Betriebszeit erreicht wird. Denn die Einsparung, dass ein Filter durch Prognosen eventuell fünf Prozent länger durchhält als der Wartungsplan theoretisch sagt, wird durch die Investition in aufwändige Sensorik kaum ausgeglichen. Da künftig aber schon ab Werk sehr viel mehr Sensorik in die Maschinen kommen wird, können wir dann natürlich auch diese direkt auswerten und Maschinen mit KI noch intelligenter machen.
Eine KI kann in einem Datensatz eventuell Kausalzusammenhänge aufdecken, die mir selbst nicht aufgefallen sind. Und was ich dann im konkreten Fall an Maßnahmen ergreife, kann mir vom System durch Aufgaben als Handlungsempfehlungen vorgeschlagen und protokolliert werden.
Außerdem kann eine KI aus den bestehenden Daten konkrete Vorhersagen treffen: Muss der Sägewerker seinen Motor im Sommer öfter ausblasen als im Winter und muss die Wartung früher durchgeführt werden, weil es zu vielen Ein-/Ausschaltungen kommt? Solche Dinge kann eine KI mit bestimmten Wahrscheinlichkeiten vorhersagen. Die Visualisierung alleine aber zeigt schon, an welchen Stellen der Bearbeitung eine Maschine besonders belastet wird. Eventuell kann dann der CNC-Programmierer schon durch kleine Korrekturen Abhilfe schaffen. Im Beispiel des Sägewerks muss den Störfall ebenfalls ein Mitarbeiter beheben. Wir könnten den Motor bei steigender Temperatur auch automatisch per Druckluft ausblasen lassen oder gar stoppen.
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?
Heffner: Das ist einer unserer USPs: Eine generische Lösung, die nur noch angeschlossen werden muss und Informationen aus unterschiedlichen Quellen zusammen stellt. Wir sind eben kein Projektentwickler und bauen keine kundenspezifischen Lösungen, sondern bieten eine Plattform, die mit allem umgehen kann. Für die Hardware-Seite, wie etwa die Sensorik im Sägewerk, haben wir natürlich Partner, die das sauber realisieren können, der Kunde muss sich hier um nichts kümmern.
Fallbeispiel:
Mit Smartshopfloor wurde auch schon ein Irish Pub digitalisiert. Dabei wurden unter anderem Schankdurchfluss und Stimmung analysiert:
hier.pro/57LD1
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“
„Daten sammelt unsere Box inklusive Aufbereitung und Visualisierung“
„Augmented Intelligence verbindet KI und menschliche Intuition“
Kontakt:
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