BigData und die intelligente Smart Factory (Interview)

[Blogtitel] BigData und die intelligente Smart Factory (Interview) [Beschreibung]Im nachfolgenden Interview beleuchtet Dr. Frank Kienle von Blue Yonder die Potentiale von BigData in der Welt von Industrie 4.0. [Bildquelle] Blue Yonder Das Bild zeigt Frank Kienle (Blue Yonder)
[Bildquelle] Blue Yonder

Im nachfolgenden Interview beleuchtet Dr. Frank Kienle von Blue Yonder die Potentiale von BigData in der Welt von Industrie 4.0.

Zukünftig werden Maschinen in der Lage sein, sehr große Mengen an Daten zu erzeugen und diese beispielsweise in der Cloud bereitzustellen. Wie gehen kleine und mittlere produzierende Unternehmen so ein Thema am besten an?

Entscheider sollten sich im Vorfeld ganz genau klarmachen und definieren, was sie mit Predictive Analytics für ihr Unternehmen erreichen wollen. Dazu sollten sie sich folgende Fragen stellen: Welche Prozesse und welche Services sind von besseren Entscheidungen betroffen? Welche Daten könnten Informationen beinhalten, die helfen, einen Service zu verbessern? Am Anfang steht immer ein Use Case. Anhand dessen können Unternehmen überlegen, was sie verändern wollen. Wer genau weiß, was er will, hat schon einen wichtigen ersten Schritt getan.

Viele Maschinen und unzählige Sensoren werden in die Lage versetzt, Zustandsdaten zu generieren. Das Thema durchgängige Normen und Schnittstellen der Datenübertragung stellt noch eine große Herausforderung dar. Wie gehen Sie damit um?

In vielen Bereichen kann man nicht auf einen Standard hoffen und warten, bis er sich durchsetzt. Die wichtigsten Treiber für Industrie 4.0 sind unserer Meinung nach nicht Normen und Standardisierungen, sondern Offenheit und Transparenz. Hinzu kommt eine klare Fokussierung darauf, welche Daten ein Unternehmen braucht und wie sie priorisiert werden. Als SaaS-Anbieter, der eine einfache Datenintegration über APIs ermöglicht und sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten aus heterogenen Quellen auswerten kann, erleichtern wir Unternehmen die Datenintegration und -nutzung erheblich.

Das Thema BigData ist in aller Munde und weckt viel Fantasien, welche Potentiale möglich sind. Erkennen gerade kleine und mittlere Unternehmen diese Potentiale bzw. verstehen sie das Thema?

Unserer Erfahrung nach kann man diese Frage nicht pauschal beantworten. Hier gibt es große Unterschiede zwischen Unternehmen. Wir erleben Entscheider mit sehr klaren Visionen bis hin zu Firmen, die nur zaghaft erste Schritte wagen. Vielen Unternehmen ist auch noch nicht ganz bewusst, dass der digitale Wandel ein radikales Umdenken nötig macht, was den Umgang mit Daten betrifft. Es geht auch darum, sich von alten Zöpfen zu trennen. Das fällt nicht leicht.

Welche primären Einsatzszenarien von BigData sehen sie für produzierende Unternehmen?

Durch die Nutzung von internen und externen Daten in Form von Prognosen können aus BigData Smart Data werden. Mit Predictive Applications lassen sich zahlreiche Entscheidungsprozesse automatisieren und dadurch wesentlich effizienter gestalten. Wenn ein produzierendes Unternehmen es schafft, die gespeicherten Informationen mithilfe moderner Technologien in Echtzeit zu analysieren und daraus relevante Erkenntnisse für optimierte Prozesse, innovative Services oder sogar neue Businessmodelle zu gewinnen, wird es zur intelligenten Fabrik (Smart Factory). Die Smart Factory basierend auf Smart Data kann die produktive Auslastung über Standorte hinweg vorausschauend steuern sowie die Wartung und den Service von Maschinen proaktiv anstoßen. In der Ersatzteillogistik beispielsweise können zukünftige Bedarfe genau geplant werden.

Daten sammeln, analysieren und daraus Entscheidungen für die Zukunft ableiten hat etwas vom Blick in die Glaskugel – könnte man meinen. Wie begegnen Sie solchen möglichen Sichtweisen bei Kunden?

Unsere Prognosen sind nicht Science Fiction, sondern reine Science. Die Algorithmen wurden in der Wissenschaft entwickelt und basieren auf wissenschaftlichen, statistischen Methoden. Es ist wichtig, Unternehmen von Anfang an darüber aufzuklären, was statistisch möglich ist und was nicht. Die Gründung unserer Data Science Academy hilft, ein Verständnis für Daten zu vermitteln sowie die Chancen und Herausforderungen von Data Science und Predictive Analytics zu verstehen.

Mit Industrie 4.0 stehen kleine und mittlere Unternehmen vor vielen unterschiedlichen thematischen Herausforderungen. Ist BigData ein Thema von vielen oder ist es aus Ihrer Sicht DAS Thema?

BigData kann für viele Themengebiete das Bindeglied darstellen. Viele Bereiche, die vorher isoliert betrachtet oder optimiert wurden, können mithilfe von Daten heute zusammengeführt werden. Wir sehen BigData für Unternehmen als überaus wertvolle Ressource. Denn in modernen Fertigungsstätten sind beinahe alle Maschinen mit einer IP-Adresse ausgestattet und bilden untereinander ein digitales Netzwerk. Darüber hinaus erfassen und melden Sensoren jeden Zustand und jeden Ablauf in diesen Netzwerken, jede Normabweichung und jede Veränderung. Maschinen, Bearbeitungszentren, Transporteinheiten und sonstige fertigungsrelevante Anlagen kommunizieren eigenständig über ein Geflecht intelligenter Komponenten miteinander (Machine-to-Machine Communication). Das Resultat sind eben jene immensen Datenmengen – BigData –, deren intelligente Nutzung Unternehmen große Chancen bietet und den Aufbruch in das digitale Zeitalter ermöglicht.

Kleine und mittlere Unternehmen werden schnell fragen, was BigData bringt, was es kostet, wie schnell sich eine Investition sich amortisiert und wie ein mögliches Projekt aussieht. Was würden Sie antworten?

Man sollte pragmatisch vorgehen und sich immer am Nutzen orientieren. Dabei ist es sinnvoll, mit konkreten Anwendungsfällen anzufangen. Wir unterstützen deshalb Unternehmen mit einem eigens entwickelten Beratungsangebot (Blue Vantage), konkrete Einsatzfelder von Predictive Applications zu identifizieren. Das Unternehmen erhält außerdem eine quantitative Einschätzung des Mehrwerts und einen Vorschlag für die nächsten Umsetzungsschritte.

Die Cloud hat sich in den letzten Jahren durchgesetzt und stellt eine wichtige Komponente in einer globalen und mobilen Welt dar. Dennoch trauen viele kleine und mittlere Unternehmen der Cloud nicht. Wie begegnen sie diesen kritischen Stimmen?

Man muss aufklären und auch die Bedenken ernst nehmen. Der Aufwand, als Unternehmen selbst Datenzentren zu halten, wird unterschätzt. Die Vorteile der Cloud-Lösungen liegen vor allem auf der Kostenseite, in ihrer Effizienz und Zuverlässigkeit. Als SaaS-Lösungsanbieter stellen wir außerdem höchstmögliche Datensicherheit in zertifizierten Hochsicherheitsrechenzentren sicher.

Große Mengen an Daten werden von unterschiedlichen Quellen wie Maschinen oder Sensoren tagtäglich generiert und in der Cloud bereitgestellt. Wem gehören aus Ihrer Sicht diese Daten, wer hat Anspruch auf einen möglichen Zugriff?

Die Daten gehören den Unternehmen. Dienstleister benötigen hierzu allerdings Zugriff, um Analysen und Prognosen durchführen zu können. Diese haben aber meist in der zur Verfügung stellten Form keinen personen- oder sachbezogen Bezug.

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//Analyst//Blogger//Keynote Speaker// zu den Fokusthemen #Industrie40, #IoT und #Digitalisierung. Herzlich willkommen auf meinem Ingenieurversteher-Blog. Hier schreibt ein echter, aber nicht ein typischer Ingenieur. Nach einer soliden Ausbildung bei Siemens zum Feinmechaniker habe ich das Abitur nachgeholt und Maschinenbau studiert. Der Schwerpunkt Informatik im Hauptstudium war wohl der ausschlaggebende Grund, dass es mich in die Software-Industrie gezogen hat wo ich heute noch immer aktiv unterwegs bin. Für die Funktionen Vertrieb, Marketing und Produktmanagement habe ich mich meine Leidenschaft entdeckt – sicherlich nicht immer typisch für einen Ingenieur. Im Rahmen meiner Diplomarbeit haben mich Themen wie „Computer Integrated Manufacturing (CIM)“ beschäftigt. Viele Aspekte sind davon heute umgesetzt. Mit der Digitalisierung unserer Gesellschaft allgemein sowie dem Einzug des Internets in die Produktion stehen wir vor großen Herausforderungen, die uns langfristig intensiv beschäftigen werden. Der klassische Ingenieur wird nun mit völlig neuen Themengebieten konfrontiert. Das war u.a. die Motivation für diesen Blog, die Themenbereiche Industrie 4.0 und Digitalisierung aufzugreifen und regelmäßig darüber zu schreiben – leicht verständlich und nicht technisch tief. Gerade aus diesem Zusammenhang hat sich die Marke „Ingenieurversteher“ entwickelt. Ingenieure sind in der Regel Künstler mit einem sehr tiefen technischen Verständnis. Oft sind sie allerdings nicht in der Lage, technisch komplexe Zusammenhänge leicht verständlich einer Zielgruppe zu vermitteln, die nicht über dieses tiefe technische Wissen verfügt. Um Ideen und Innovationen zu vermarkten, müssen diese in eine leicht verständliche Sprache übersetzt werden. Mit einer Vorliebe für analytisches und strukturiertes Recherchieren , der Leidenschaft für das Schreiben und der Freude am Präsentieren ist die Idee vom „Ingenieurversteher“ entstanden.

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