Maand: december 2022

Die Edge, beziehungsweise Edge Computing, erfreut sich im Maschinenbau enormer Beliebtheit. Die Auswertung und Verarbeitung von Daten auf Maschinenebene spart nicht nur Kosten für Bandbreite und Cloud-Kapazitäten sondern ist in vielen Fällen auch entscheidend für die Echtzeitverarbeitung von Daten, bei der Latenzen zum Problem werden.

Dennoch ist die Edge eine Sache, bei der die Interessen von Maschinenherstellern, Maschinenbetreibern und Dienstleistungsunternehmen kollidieren. Während der Maschinenhersteller unter Preisdruck steht und eine technische Lösung wählt, die preislich optimal ist, interessiert den Maschinenbetreiber vor allem die Integrationsfähigkeit sowie die Handhabung der Komponenten.

Frei nach dem Credo: “Es funktioniert? Dann wird es nicht angefasst!” Das wiederum ist ein Problem, denn wenn an der Edge mit externen Partnern zusammengearbeitet werden soll, brauchen diese Zugriff – ein Thema das schnell die sichtlich genervte IT auf den Plan ruft.

Außerdem lässt man sich ja bekanntlich ungern in die Karten blicken. Da wird der Besuch der Werkshalle oder der Anlage – zum Beispiel für Updates – vom Sicherheitsaufwand her schnell zum Staatsbesuch

An sich sind wir doch aber alle friedliebende Wesen und hegen nur selten üble Absichten. Vor daher lassen Sie uns einen kurzen Blick darauf werfen, wie die Zusammenarbeit an der Edge aussehen kann:

OTA Edge Management ist vor allem dann wichtig, wenn hunderte Maschinen weltweit verwaltet werden müssen. Betreiber vor Ort müssen hier mit Service-Providern und Herstellern reibungslos zusammenarbeiten können. Eine entsprechende Software jedoch auf jedem einzelnen Gerät zu installieren und zu pflegen, ist unvorstellbar.

Wie wäre es jedoch, wenn Sie die Geräte einfach über Ihren Browser verwalten könnten? Genau das lässt sich heute problemlos über webbasierte Plattformen realisieren.

Edge Data Routing treibt der IT den Schweiß auf die Stirn: Wo zur Hölle gehen meine Daten hin? Wo dürfen oder müssen sie hin?

Und was ist, wenn man seine Meinung ändert? Gerade bei komplexen IT-Infrastrukturen verliert man hier schnell den Überblick.

Gleichzeitig gibt es oft massive Unterschiede im Wissensstand zwischen Ihren Mitarbeitern und denen der Partner. Hier hilft es, auf Low Code Anwendungen zu setzen, die ohne Programmierkenntnisse bedienbar sind.

Per Drag-&-Drop lassen sich so Daten in einer intuitiven Plattform zusammenführen und der Datenstrom wird gezielt gesteuert und kontrolliert.

Sie verstehen nur Bahnhof? Ähnlich geht es dem Rest der Belegschaft, wenn er mit Daten konfrontiert wird, für die man eigentlich ausgewiesene Domänen-Experte sein muss. Was aber wenn der Einkauf bestimmte Informationen benötigt, oder der externe Dienstleister einen Prozess adaptieren will?

Hier bedarf es der Data Translation, also der Transformation von Daten in verständliche Formate. Mit entsprechenden Daten-Nomenklaturen bestückte Data Translation Tools lassen sich “Übersetzungen” einfach und flexibel bewerkstelligen.

Und sind wir mal ehrlich: Arbeitet es sich nicht viel leichter zusammen, wenn man die gleiche Sprache spricht?

Statt also in einem ewigen Hauen und Stechen zu verweilen, sollten wir uns besinnen: Niemand kann alles alleine schaffen. Was wir also brauchen, ist eine Plattform, die uns die effiziente Kollaboration ermöglicht.

Stellen Sie sich vor was wir alles schaffen können, wenn wir die Zeit für das Bauen von Mauern lieber in den Bau von Brücken investieren würden.

Die Marktforscher von Gartner gehen davon aus, dass 50% der Industrieunternehmen bis 2025 Industrial IoT-Plattformen einsetzen, um den Betrieb in ihrer Produktion zu verbessern – verglichen mit nur 10% in 2020.

Allein durch den Einsatz einer IIoT-Plattform haben diese Unternehmen jedoch längst noch nicht alle Chancen der Wertschöpfung anhand der Produktionsdaten für sich entdeckt.

Aber sie haben einen gewaltigen Vorteil: sie sind gestartet.

Das Wichtigste ist einfach anzufangen!

Denn die Wertschöpfung durch IIoT ist eine Funktion der Datenmenge und der Datenkompetenz. Sprich für einige Anwendungen vor allem im AI Bereich ist es nötig Daten über mehrere Monate manchmal sogar Jahre zu sammeln.

Daher spielt der Startzeitpunkt eine wichtige Rolle. Die Datenkompetenz ist die Fähigkeit der Mitarbeiter Maschinendaten für ihr Tagesgeschäft zu nutzen. Das ist ebenfalls etwas, das einfach Zeit und Übung benötigt.

Also die Zeit als wesentlicher Faktor darf nicht unterschätzt werden. Während das eine Unternehmen noch am Planen ist, arbeitet das Andere schon fieberhaft an seiner Datenkompetenz und seinem Datenpool.

Durch datenbasierte Entscheidungen können in nur einem Jahr G&V relevante Geschäftsfälle realisiert werden, wozu das Unternehmen sonst ein Vielfaches an Zeit benötigt hätte.

IIoT Jahre sind in diesem Sinn fast wie Hundejahre. Diese Vorsprungslücke ist nicht mehr einfach zu schließen.

Aller Anfang ist schwer

Der Startprozess ist wohl einer der schwierigsten, denn man muss Kollegen, Kunden und oft auch das eigene Management mit auf diese Daten-Reise nehmen.

Wie kann es gelingen die Chancen im eigenen Unternehmen abzuschätzen und zusätzlich das Umfeld dafür zu begeistern? Das Zauberwort heißt Wettbewerbsfähigkeit.

SMEs im Bereich Maschinenbau bzw. Maschinenbetreiber haben unterschiedliche Schwerpunkte für den sinnvollen Einsatz von Maschinendaten. Doch die Wettbewerbsfähigkeit ist der gemeinsame Nenner.

Die Wettbewerbsfähigkeit als Orientierungspunkt

Bei allen Überlegungen rund um das Thema IIoT können Sie sich an der Frage “Welchen Wettbewerbsvorteil kann ich mir damit verschaffen?” orientieren.

Damit haben Sie ein messerscharfes Entscheidungstool um abzuwägen, ob Sie für die Planungsphase 6 Monate oder 2 Jahre investieren wollen oder zum Priorisieren den Umsetzungsschritte.

Mit der Monetarisierung im Blick, fällt Ihnen auf, dass eine IIoT-Plattform alleine noch keinen Mehrwert bringt und damit auch keinen Wettbewerbsvorteil.

Sie stellen Überlegungen an, was denn tatsächlich das Ergebnis unterm Strich beeinflussen könnte.

Sie sind im Maschinenbau zuhause?

Dann gibt es unzählige Möglichkeiten, Daten für interne als auch externe Zwecke (Kunden) einzusetzen:

• proaktiver 24/7 Service und Support
• Gewährleistungsfälle verringern
• Under/Overengineering erkennen
• Nutzerverhalten analysieren und Produkte daraufhin optimieren
• Pay-per-Use Modelle transparent abrechnen

Sie sind Maschinenbetreiber oder ein Produktionsbetrieb? Hier einige Beispiele, wie man die Chancen von Maschinendaten nutzen kann:

• OEE Vergleiche in Echtzeit über weltweite Produktionsstandorte
• Alarme analysieren, um gezielte Mitarbeiterschulungen durchzuführen, um
• Produktivität zu erhöhen
• vorausschauende Wartung inkl. automatischer Ersatzteilbestellung
• Überwachung des gesamten Maschinenparks, nicht nur einzelner Hersteller

Mit unseren Kunden machen wir gewöhnlich einen Workshop, in dem wir mit allen Entscheidungsträgern die wichtigsten Anwendungen erarbeiten. Denn auch ein CFO kann Nutzen aus Daten ziehen (mehr dazu hier: download 3 IIoT Use cases, an die Sie so nicht gedacht haben).

und ist eher geneigt hinter dem Vorhaben zu stehen, wenn er das verstanden hat.

Wie diese nicht ungewöhnlichen Ziele mit IIoT erreicht werden können, finden unsere Kunden in unserem Planungsworkshop meist recht schnell heraus.

Dazu ist es hilfreich mit einer Technologie zu arbeiten, die Rapid-Prototyping zulässt, also das schnelle und flexible Erstellen von Prototypen, damit man gleich noch im Workshop sehen kann, wie das in der Plattform aussieht.

Langer Rede kurzer Sinn:

• fangen Sie so früh wie möglich an,
• verzetteln Sie sich nicht beim Aufbau einer Plattform und
• halten Sie den Fokus auf die Wettbewerbsvorteile durch IIoT

Falls Sie sich fragen, wie das konkret in Ihrem Fall aussehen könnte, dann buchen Sie doch ein unverbindliches Assessment. Unser Customer Success Team kümmert sich gerne um all Ihre Anliegen.

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