Wie Datenanalyse den Maschinenbau krisensicher machen kann

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In Krisen wie Covid-19 müssen Maschinenhersteller und -betreiber ihre Kosten und den Ressourcen-Umgang auf den Prüfstand stellen. Wie Datenanalyse helfen kann, dass alle Beteiligten besser durch die Flaute kommen.

Eine neue Inform-Studie („Trendreport 2020 für den Maschinen- und Anlagenbau: Eine zukunftssichere Branche in Deutschland?“) zeigt, dass der Maschinenbau bereits vor der Corona-Pandemie vor einer Reihe von Herausforderungen stand. Politische Faktoren, der internationale Wettbewerb und die Angst vor einer Rezension bedrohten laut der Befragung von 120 Fach- und Führungskräften aus deutschen Unternehmen schon vorher die Branche. Auch die digitale Transformation ist laut den Befragten noch nicht auf einem zufriedenstellenden Stand.


Autor: Michael Breidenbrücker, CEO der Senseforce GmbH


Die vergangenen Pandemie-Monate setzten die Unternehmen weiter unter Druck. Wochenlang geschlossene Grenzen verhinderten den Verkauf und den Export von Maschinen ins Ausland. Durch die Beschränkungen ebenfalls unterbrochene Lieferketten verhindern teils die Produktion von Anlagen. Laut dem Maschinenbau-Barometer der Beratungsgesellschaft PWC beträgt der erwartete Umsatzverlust im Rahmen der Corona Pandemie 23 Prozent und die Hälfte der befragten Unternehmen plant ihre Investitionen im dritten Quartal 2020 zu reduzieren. Das ist kurzfristig durchaus nachvollziehbar. Mittel- und langfristig könnte sich eine solche Entscheidung jedoch als schwerwiegender Fehler herausstellen.

So geht es Kosten mittels Maschinen-Datenanalyse an den Kragen

Die weiterhin anfallenden Kosten und geringere Ressourcen durch fehlende Umsätze, Kurzarbeit und ausbleibende Materialien, machen es für Unternehmen notwendig, einen Überblick über ihre aktuelle Lage zu behalten. Die gezielte Nutzung von Maschinendaten bietet in dieser Situation die Möglichkeit, Kosten effektiv zu senken und die Corona-Krisen und auch folgende mögliche Krisen besser zu überstehen. Informationen wie Taktzeit, Stillstand, Temperatur oder Energieverbrauch von Maschinen müssen dazu in Echtzeit zur Verfügung stehen, um Störungen zu vermeiden und Potenziale der Effizienzsteigerung zu identifizieren. Im Idealfall genügt dann ein Blick auf Reports und Dashboards, um sinnvolle Rückschlüsse aus einer umfassenden Menge an Daten zu erhalten. Datenanalyse ist ein Weg dorthin.

Datenanalyse: Die verschiedenen Sichten auf die Maschinendaten

Die Auswertung der gesammelten Maschinendaten bietet eine Reihe von Vorteilen, die letztlich zur Kostensenkung und zur verbesserten Kundenbeziehung beitragen können. Die jeweiligen Maßnahmen lassen sich in Kurz-, Mittel- und Langfrist-Ziele unterteilen.

Eine unmittelbar positive Folge ist die Datentransparenz. Durch die Einrichtung eines Control Rooms wird es den Mitarbeitern ermöglicht, die Daten im laufenden Betrieb einzusehen. Die Visualisierung macht die Daten verständlich für Mitarbeiter verschiedenster Bereiche und bietet einen Überblick, der als Entscheidungsbasis dienen kann. Besonders für die Mitarbeiter im direkten Kontakt mit den Maschinen sowie Servicemitarbeiter können so schnell reagieren und mögliche negative Konsequenzen vermeiden.

Mittelfristig kann durch stetig eingehende Echtzeitdaten mit einem Digital Twin gearbeitet werden. Verbaut ein Maschinenhersteller eine Edge-Applikation als Standard in den verkauften Maschinen, können die Maschinen der Kunden stetig überwacht werden, was den Service deutlich verbessert. Mögliche Ausfälle können vermieden und notwendige Reparaturen bereits im Voraus zielsicher avisiert und abgewickelt werden. Dadurch sinken für den Kunden die Garantiekosten und machen das gesamte Angebot attraktiver. Guter Service bindet bereits bestehende Kunden in Zeiten rückgängiger Nachfrage nach neuen Anlagen an das eigene Unternehmen. Da auch die Einkäufer der Maschinen in Krisenzeiten unter finanziellen Problemen leiden könnten, sind auch sie darum bemüht, durch Reparaturen anfallende Kosten wenn möglich gering zu halten und den Anlagen-Neukauf sowieso heraus zu zögern. Kann der Maschinenhersteller jetzt sein Servicegeschäft hochfahren und den Kunden zufriedenstellen hilft das beiden Parteien.

Was eine statistische Flottenanalyse bringt

Auf Dauer dienen die Daten der statistischen Flottenanalyse. Das bedeutet, dass detaillierte Informationen über den Status bestimmter Bauteile gesammelt werden können, mit denen der Hersteller kostenoptimierte Maschinengenerationen erarbeiten kann. Anlagen werden zu Beginn nach strikten Normen des jeweiligen Herstellungslandes gebaut, die jedoch die letzten Entwicklungsschritte nicht zeitnah abbilden können und dadurch immer einen Kompromiss darstellen. Das Problem: Die Norm bildet nicht exakt die Anlage ab, die optimalerweise hergestellt werden sollte. Durch Maschinen-Optimierung auf Basis von realen Daten aus dem täglichen Betrieb können Anlagen nicht mehr nur nach theoretischen Normen, sondern zusätzlich auf Basis sinnvoller Daten produziert werden. Das macht die Maschinen effizienter und verringert Ausfallzeiten und Kosten.

Durch Sammeln und Auswerten von Daten sind Maschinen- und Anlagenbauer also langfristig auf mögliche Krisenzeiten vorbereitet und nützen auch ihren Kunden mit besseren Produkten durch Krisen.

Warum Datenanalyse zum Standard werden sollte

Damit sowohl Hersteller als auch Kunden besser auf schwierige Situationen reagieren können, muss die Datenerfassung und -auswertung zum Standard werden. Die Corona-Pandemie hat viele Unternehmen zur Implementierung digitaler Lösungen bewegt, wobei der von der Krise hart getroffene Mittelstand, häufig nicht über die spezifischen IT-Fachkenntnisse verfügt, um die großen Datenmengen sinnvoll aufbereiten zu können, um die erhofften Vorteile daraus zu ziehen.

Datenspezialisten, die diese Aufgabe übernehmen könnten, sind nicht nur teuer, sondern durch die hohe Nachfrage auch eher selten verfügbar, gerade für Mittelstand. Also tun gerade solche Unternehmen gut daran, die verfügbaren Ressourcen zu ermächtigen und bestehende Mitarbeiter an die Daten heranzuführen. Unterstützt werden solche Vorhaben durch auf den Mittelstand spezialisierte Software-Lösungen, die bereits für Maschinentypen ab 50.000 Euro rentabel sind und sich auf die Bedürfnisse dieser Zielgruppe fokussieren.

Derzeit greifen Unternehmen oft noch zu großen Providern, da diese ein Gefühl der Sicherheit vermitteln. Doch aufgrund von hohen Lizenzkosten und dem aufwendigen Betrieb, Aufbau und der Pflege solcher Lösungen sind sie rein ökonomisch eigentlich keine Option. Diese Erkenntnis macht sich in der Branche jedoch erst langsam breit. So besagt auch der Trendreport von Inform, dass Schwierigkeiten bei der Implementierung neuer Prozesse für 53 Prozent der Befragten zu den größten Hürden einer erfolgreichen Umsetzung von Digitalisierungsmaßnahmen gehören.

Das sind wichtige Eckpunkte der Implementierung

Wichtige Eckpunkte bei der Implementierung der Datenanalyse sind deshalb Funktionen wie Plug-&-Play für die schnelle Anbindung, Interoperabilität und Agnostik für die Kompatibilität mit bestehenden Systemen sowie Low-Code-Anwendungen, die für die Anpassung von Interfaces, Data-Apps oder Dashboards keine Programmierkenntnisse erfordern. Der Markt für solche Lösungen hat sich in der letzten Jahren stark diversifiziert. IIoT-Technologien, wie sie beispielsweise von Senseforce angeboten werden, zielen dabei stärker auf den Mittelstand und dessen Bedürfnisse ab, als unspezifische Standard-IoT-Lösungen, die durch den Kunden erst aufwendig auf seine jeweilige Situation zurechtgeschnitten werden müssen.

Um die aktuelle Situation zu meistern und sich auch weiterhin gegen die Konkurrenz durchsetzen zu können, sollten Unternehmen jeder Größe auf den derzeitigen Weckruf hören. Investitionen in die Digitalisierung zahlen sich dabei nicht nur langfristig, sondern auch auf kurze Sicht oft aus. Wichtig bei der Auswahl der Lösung ist vor allem, dass sie auf die individuellen Bedürfnisse und Anforderungen angepasst ist. Nur so können auch kleine mittelständische Unternehmen von der Kostenoptimierung durch die Datenanalyse von Maschinendaten profitieren.

Autor: Michael Breidenbrücker, CEO der Senseforce GmbH

Weiterlesen auf Digital Engineering Magazin: So kann der Mittelstand bei der Künstlichen Intelligenz mitziehen

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