Das Internet of Things (IoT) ist in den vergangenen Jahren in vielen Branchen unverzichtbar geworden. Besonders die produzierende Industrie setzt zunehmend auf Vernetzung, um möglichst viel aus den ohnehin vorhandenen Datenmengen herauszuholen und die Effizienz ihrer Fertigungslinien so stetig zu optimieren. Es wird prognostiziert, dass die Anzahl der weltweit vernetzten Objekte in den nächsten zwei Jahren auf etwa 75 Mrd. anwachsen wird. Wer hier den Anschluss nicht verlieren und langfristig konkurrenzfähig bleiben möchte, muss handeln und sein Unternehmen an dieser Entwicklung ausrichten.
Dies ist oftmals leichter gesagt als getan, denn die zunehmende Vernetzung und Verarbeitung enormer Datenmengen stellen auch hohe Anforderungen an das Know-how von Unternehmen, verfügbare Technologien und Infrastrukturen. Und auch die Anforderungen an die Netzwerke steigen: Diese müssen noch leistungsfähiger, robuster, agiler und sicherer werden.
So weit so gut, doch wie kann das gelingen und worauf müssen Unternehmen bei der Implementierung eines IoT-Netzwerks achten? Die folgenden 4 Schritte bieten eine Orientierung.
1. Grundlegende Implementierungsvoraussetzungen
Um ein unternehmensweites (I)IoT-Netzwerk implementieren zu können, muss zunächst die notwendige Basis geschaffen werden. Dazu gehört – sofern noch nicht vorhanden – die Einführung eines Manufacturing Execution System (MES), um Produktionsanlagen, Werke und Standorte verbinden und Steuerungen sowie Geschäftsanwendungen integrieren zu können. So gelingt es in einem nächsten Schritt, Liveproduktionsdaten zu erheben und fachgerecht zu verarbeiten. Durch ein MES lässt sich auch die Gesamtanlageneffektivität bzw. Overall Equipment Effectiveness (OEE) eruieren, die eine der wichtigsten Kennzahlen im Lean Management darstellt. Allein durch die Arbeit mit dieser Kenngröße und der daraus resultierenden Maßnahmen können in vielen Unternehmen Leistungssteigerungen von 50 bis 100 % erzielt werden.
Des Weiteren sollten Fertigungsunternehmen sicherstellen, dass ihre Maschinen effizient arbeiten. Eine Möglichkeit dazu ist die Nachrüstung von Sensoren an einzelnen Maschinen, um den Energieverbrauch zu messen und zu optimieren. Damit kann auch die Produktionskapazität überwacht werden. Unternehmen, die bereits im Datenzeitalter angekommen sind, haben hierbei einen Vorteil: Durch die Sensoren sind fortschrittlichere Analysen möglich, die wegweisende Entscheidungen ermöglichen. Ein Beispiel hierfür ist die strategische Entscheidung, wo und wann produziert werden soll, da die Energiekosten je nach Standort oder Tageszeit stark variieren können. Durch entsprechende Systeme, Daten und Analysen können Unternehmen die profitabelsten Wege finden.
2. Daten, Daten, Daten
Wenn die Maschinen entsprechend aufgerüstet und Produktionslinien vernetzt sind, geht es an die Erfassung, Speicherung und Verarbeitung der Daten. Ziel ist es, die generierten Daten und Informationen den unterschiedlichen Nutzergruppen – von den Produktionsteams bis hin zum Management – zur Verfügung zu stellen.
Dafür müssen zunächst die relevanten erhobenen Daten des Netzwerkes gesammelt und gespeichert werden. Open-Source-Tools bieten den Anwendern dabei die Möglichkeit, Dateninputs und -outputs nicht nur sinnbringend zu verwalten, sondern sie auch im Handumdrehen mit anderen Datenpunkten zu synchronisieren. Anschließend gilt es, die Daten auszuwerten und für jedes Team bestmöglich aufzubereiten und zu visualisieren. Geeignete Tools dafür sind ebenfalls in zahlreichen Open-Source-Plattformen zu finden. Der eigentliche Mehrwert von IoT liegt schließlich im dritten Schritt: strategische Entscheidungen datenbasiert treffen zu können.
3. Aufbau einer sinnvollen Daten(infra)struktur
Häufig machen Unternehmen einen ebenso weitreichenden wie vermeidbaren Fehler: Sie stellen im Voraus Annahmen darüber auf, wer die Daten in welchem Kontext nutzen könnte und skalieren die Architektur des Netzwerks entsprechend zu gering. Aufgrund der Komplexität der Abläufe in großen Produktionshallen ist es jedoch nahezu unmöglich vorherzusagen, welche Art von Daten in Zukunft für Analysen benötigt werden. Es gilt zu vermeiden, dass im Nachhinein weitere Anbindungen an das IoT-Netz notwendig werden, deren Implementierung mit hohem Aufwand und Kosten verbunden ist. Um flexibel zu bleiben, ist es daher ratsam, das Projekt ohne Vorannahmen anzugehen und eine skalierbare Architektur sicherzustellen.
Darüber hinaus ist es wichtig, die gewonnenen Informationen auch den Fachkräften in der Fertigung zur Verfügung zu stellen, die direkt mit den Maschinen und Produktionslinien arbeiten. Durch diese Informationen können beispielsweise Wartungsteams selbstständig entscheiden, wann Wartungsarbeiten durchgeführt werden sollten, um die Produktion am wenigsten zu beeinträchtigen. Außerdem können die Fachkräfte anhand der Daten den besten Zeitpunkt für vorbeugende Wartungsmaßnahmen bestimmen (Stichwort: „Predictive Maintenance“).
Auch eine möglichst realitätsnahe Strukturierung der generierten Daten ist für die erfolgreiche Umsetzung eines Projekts essenziell. Oftmals werden die Daten analog zur Unternehmensstruktur organisiert, was jedoch zu Problemen wie Datensilos führen kann. Besonders in großen Unternehmen mit Anlagen und Produktionslinien in mehreren Ländern ist es daher von Bedeutung, die Daten so zu organisieren, dass sie jederzeit nachvollziehbar sind und man erkennen kann, aus welcher Fabrik sie stammen. Im Idealfall sollten die gewonnen Daten bis auf die Ebene der einzelnen Produktionszellen zurückgeführt werden können. Nur wenn die Daten strukturiert abrufbar sind und durch Zeitinformationen und Metadaten angereichert werden, entstehen brauchbare Informationen.
4. Wahl des richtigen Partners
Neben den bereits genannten Aspekten ist die Wahl des richtigen Implementierungspartners ein erfolgsentscheidender Faktor. Aus diesem Grund sollten Unternehmen schon bei der Ausschreibung auf gewisse Eigenschaften Wert legen: Vor Projektbeginn sollte über ein sogenanntes „Digital Transmission Maturity Assessment“ (DTMA) der Reifegrad eines Unternehmens bezüglich seiner digitalen Transformation ermittelt werden. Aufgabe des Implementierungspartners ist es, eine Bestandsaufnahme hinsichtlich der bereits vorhandenen Technologien sowie des allgemeinen Wissensstands der Mitarbeiter durchzuführen und diese mit anderen Unternehmen zu vergleichen. Wichtig ist, dass dem Kunden von Beginn an vermittelt wird, dass digitale Transformation nicht als isoliertes Projekt zu verstehen, sondern vielmehr eine strategische Entscheidung ist, Informationen bestmöglich zu nutzen, um effizienter zu werden und bessere Entscheidungen treffen zu können.
Ein vertrauenswürdiger Implementierungspartner für ein IoT-Projekt sollte darüber hinaus stets transparent arbeiten. Anstatt das Unternehmen durch ein großes, undurchschaubares Projekt zu überfordern, sollte der Partner das Wissen nach und nach an das Unternehmen weitergeben und das Projekt Schritt für Schritt umsetzen. Diese graduelle Vorgehensweise ist nicht nur wichtig, um agil zu bleiben, sondern hilft auch, das Gefühl einer scheinbar unüberwindbaren Mammutaufgabe zu reduzieren. Letztendlich können Unternehmen auf diese Weise eigenständiger werden und ihr IoT-Netzwerk ab einem bestimmten Punkt unabhängig anpassen und erweitern.
Effizienter produzieren und wettbewerbsfähig bleiben
Die Einführung eines IoT-Netzes bietet produzierenden Unternehmen die Möglichkeit, die Fertigung effizienter zu gestalten, den Überblick über Kennzahlen wie Kosten und Maschinenzustand zu behalten und somit die Leistung zu steigern. Um sicherzustellen, dass die Umsetzung des IoT-Netzes erfolgreich ist und nicht zu unnötigen Kosten führt, ist es jedoch ratsam, das Projekt detailliert vorzubereiten und externe Expertise einzubeziehen. Eine Analyse der Stärken und Schwächen des Unternehmens sowie ein genauer Plan für das weitere Vorgehen sind hierbei unerlässlich. Denn nur so können sie letztlich wirtschaftlicher und profitabler werden und auch langfristig konkurrenzfähig bleiben.
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