Blogautor: Helmut Sedding

Das Zeitalter der industriellen Massenproduktion machte mit der Einführung des Fliessbandes in der Automobilherstellung einen Sprung vorwärts und wurde mit der Gründung des heutigen Wirtschaftsingenieurwesens nach Taylor wesentlich vorangetrieben. Eine seiner wichtigsten Aussagen ist, dass Produktion und deren Planung als zwei getrennte Tätigkeiten aufzufassen sind. Während die Arbeiter sich auf einzelne Arbeitsvorgänge spezialisieren, legen die Planer fest, in welcher Geschwindigkeit, in welcher Bewegung und durch welchen Arbeiter oder durch welche Maschine ein Arbeitsvorgang zu vollziehen ist. Dies ermöglicht eine arbeitsteilige und effektive Massenproduktion, ineinandergreifend und präzise wie ein Schweizer Uhrwerk. Eine solche Durchtaktung wird auch heute genutzt, wenn eine grosse Zahl gleicher Produkte hergestellt werden soll. Beobachten kann man dies in den vergangenen Jahren an den erstaunlich hohen Produktionsvolumina von Elektronikgeräten, wie dem Smartphone oder anderen Elektronikgeräten. Hier wird die jeweils neueste Gerätegeneration über einen sehr kurzen Zeitraum hergestellt und an die Kunden ausgeliefert, es ist also eine hohe Produktivität erforderlich. Es ist auch zu beobachten, dass die Produktzyklen, also die Abstände zwischen Produktgenerationen kurz sind. Natürlich entsteht bei den Kunden daraus auch eine Gewohnheit und eine Erwartungshaltung. Die überträgt sich auch auf andere Geräte wie zum Beispiel das Automobil. Es ist also auch hier nötig, die Produktion rasch anzupassen. Diese Notwendigkeit wird zusätzlich verstärkt durch vermehrt schwer vorhersehbare Nachfrageschwankungen.

Es ist demnach heutzutage notwendig, eine schnell reagierende Produktionsplanung sicherzustellen. Allgemein kann gesagt werden, dass dafür heute eine Unterstützung durch eine digitalisierte Produktionsplanung und -Steuerung notwendig ist. Ein Beispiel bei dem dies gut funktioniert ist die Fliessbandmontage des Automobils. Hier werden die Prozessdaten sorgfältig gepflegt, sodass es möglich ist, die kombinatorisch herausfordernde Zuordnung von Tätigkeiten zu Werkern durch den Computer rechnerisch zu unterstützen. Diese sogenannte Fliessbandabstimmung zählt zu einem der ältesten kombinatorischen Optimierungsprobleme (Salveson, 1955 in Journal of Industrial Engineering). Ausgeklügelte Algorithmen erlauben es heute, in Verbindung mit einer aktuell verfügbaren Datenbasis, rasch und zielgenau eine Fliessbandabstimmung umzusetzen.

Ein Einsatz solcher Algorithmen ist auch in anderen Szenarien heute durch die immer bessere Datenverfügbarkeit gegeben. Wichtig ist dabei nicht nur eine Erfassung der nötigen Daten, sondern auch eine Identifikation der eigentlichen Fragestellungen. Für diese kann eine adäquate Modellierung aufgebaut werden, die das Kernproblem umfasst und flexibel einsetzbar ist. Im Anschluss kann eine passgenaue, schnelle Algorithmik entwickelt werden. Die daraus entstehenden Handlungsempfehlungen können vom Planer dann genutzt und entsprechend umgesetzt werden. Im Idealfall ergibt sich dadurch nicht nur eine schnellere Planung, sondern auch ein optimiertes Ergebnis.

Ein jüngst erschienenes Beispiel einer solchen Ergebnisoptimierung ist in der Materialplatzierung bei der Fliessbandmontage zu verzeichnen (Sedding, 2018 in IISE Transactions, Institute of Industrial and Systems Engineers). Hier wird über die entstehenden Laufwege entschieden, welche z.B. bei einem großen europäischen Automobilhersteller nicht unerheblich sind, sie liegen bei durchschnittlich 15% der Gesamtarbeitszeit. Diese sollen also möglichst kurz sein. Sie lassen sich verkürzen, indem man das Material entlang des Fliessbandes optimiert platziert. Eine Herausforderung ist jedoch, dass sich das Fliessband stets fortbewegt: Dadurch verändern sich die Laufwege zwischen Arbeitspunkt und Material abhängig von der Zeit. Auch deswegen ist eine wegeoptimale Materialplatzierung entlang des Fliessbandes nur schwer zu berechnen; bereits bei zehn direkt nebeneinander gestellten Behältern gibt es 3.6 Millionen mögliche Anordnungen. Eine auf das Wesentliche konzentrierte Modellierung ermöglicht es jedoch, suboptimale Fälle auch rechnerisch schnell zu erkennen und erlaubt die Entwicklung einer schnellen Algorithmik. Diese findet auch für tatsächliche Problembeispiele eine Lösung in Sekunden. So kann sich ein Planer auf Wunsch rasch neue Platzierungsvorschläge erzeugen lassen und die Laufwege effektiv reduzieren. In unseren Tests wurden die Laufwege auf durchschnittlich 10% reduziert. Dies ergibt bei einem typischen Beispiel von 120 Werkern mit einem Jahressalär von jeweils 0.1 M$ eine Reduktion der Arbeitskosten von über 0.5M$ jährlich, alternativ kann in der frei gewordenen Zeit mehr produziert werden.

Zusammenfassend ermöglicht eine Algorithmen-Unterstützung in der Produktionsplanung, auch bei kurzen Produktzyklen und wechselnder Nachfrage eine rasche Handlungsfähigkeit sicherzustellen. Dafür ist eine adäquate Modellierung im Hinblick auf spezifisch zu entwickelnde kombinatorische Algorithmen nötig. Sind Sie im Begriff, eine solche Herausforderung anzugehen, kontaktieren Sie uns gerne.

Zur Digitalisierung der Produktion und daran anschliessenden Themen möchten wir im Übrigen auch auf die diesjährige Konferenz unserer Industrie 4.0 Plattform mit dem Titel „Produktion 4.0: Planung und Steuerung von Produktionsprozessen in der digitalen Welt“ am 4. September 2019 in Winterthur einladen.

Traditionell istdie Produktionsplanung in vielen Unternehmen mit viel manueller Arbeit verbunden. Die Erhebung aller für die Planung relevanten Faktoren gestaltet sich ebenfalls aufwändig. Sehr oft können Produktions- aber auch Schichtpläne nur mit der Erfahrung einzelner Mitarbeiter erstellt werden. Und sind sie einmal mühsam erstellt worden, führen äussere Einflüsse dazu, dass wieder umgeplant werden muss.

Die steigende Marktdynamik, veränderte Liefertermine, Maschinenausfälle, unsicherer Rohmaterialnachschub aber auch kranke Mitarbeiter oder Expressaufträge stellen Betriebsleitung und Disposition täglich vor grosse Herausforderungen. Wie kann die Produktionsplanung mit den neuen Möglichkeiten der Digitalisierung heute besser gestaltet werden? Welche Arbeiten stehen unmittelbar an, welche können noch hinausgezögert werden?  

Anders als noch vor ein paar Jahren stehen Daten für diese Entscheidungen dank weitverbreiteten und in die Firma eingebundenen IT-Systemen nun in Echtzeit zur Verfügung. Die Digitalisierung eröff­net hier neue Möglichkeiten von dynamischen Planungsansätzen, die mit weniger Aufwand eine bessere Performance im Produktionsablauf erzielen. Planung und operativer Betrieb rücken näher zusammen, da sie sich bei der gleichen Datenbasis bedienen können. Die Effizienz bei der täglichen Planungsarbeit wird somit zunächst durch die Verfügbarkeit und den Zugriff auf die umfassenden Informationen bestimmt. Entscheidend wird aber sein, dass diese Daten gewinnbringend eingesetzt werden, indem mit Hilfe von modernen Algorithmen und KI Produktionspläne, Ressourcenverfügbarkeit und Abläufe optimiert werden. Der einzelne Produktionsauftrag selber rückt in den Mittelpunkt der gesamten Produktionsplanung und -steuerung. Die Möglichkeit die Produktionsabläufe rasch anzupassen wird zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Dabei bilden die Plan- und Produktionsrückmeldedaten die zentrale Schnittstelle zwischen prognoselastiger Planung und produktionsnaher Realisierung. Für etablierte ERP-Systeme wird dies eine Abkehr und Neuausrichtung von langen Planungszyklen hin zu echtzeitbasierten Varianten der Produktionsplanung bedeuten.  

Die Gesellschaft und der Markt zwingen viele Unternehmen dazu, flexibel zu sein. Gerade KMUs haben hier durch ihre überschaubare Grösse und die oft weniger komplexen Abläufe und internen Abhängigkeiten den Vorteil agil und aktiv agieren zu können anstatt getrieben reagieren zu müssen.

Wieviel Zeit diese Umstellungsprozesse in Anspruch nehmen, lässt sich nicht sagen; die Herausforderungen sind gross, müssen doch IT-Systeme angepasst, Mitarbeiter geschult und organisatorische Prozesse neu entwickelt und umgesetzt werden. Trotz diesen Hindernissen auf dem Weg zur Industrie 4.0-Firma ist die Vision von erheblichen Produktivitätssteigerungen, Wettbewerbsvorteilen und höheren Kundenbindungspotenzialen so reizvoll, dass insbesondere in den Hochlohnländern Europas kein Weg an der Digitalisierung und Optimierung aller Prozesse vorbeiführen wird. Dies wird in vielen kleinen Schritten geschehen, wodurch sich in diesem Bereich die vierte industrielle Revolution als Evolution herausstellen wird.

An der Konferenz „Produktion 4.0: Planung und Steuerung von Produktionsprozessen in der digitalen Welt“ am 4. September 2019 in Winterthur werden Fachleute aus Industrie und Wissenschaft ihre Erkenntnisse zur intelligenten Produktionsplanung diskutieren.

Wir wünschen allen Lesern frohe Festtage, einen guten Rutsch ins Neue Jahr und v.a. ein erfolgreiches und produktives 2019!

Blog-Autor: Thomas Herrmann

Electronica München vom 13. – 16. November 2018
Avnet Silica, Halle C5 – Stand 101

ZHAW/InES zeigt IoT Security Lösungen als Technologiepartner von Avnet Silica . Erleben Sie live, wie „Autonomic Secure Bootstrapping“ von Sensoren in der Gebäudetechnik funktioniert. Dies ist ein neuer Standard der Fairhair Alliance. Diskutieren Sie mit uns über unsere vermaschten IPv6-basierten Low-power Thread Netzwerke und unsere Erfahrungen mit Secure Elements von verschiedenen Herstellern

Wir freuen uns auf Ihren Besuch.

Andreas Rüst
Schwerpunktleiter Internet-of Things

Das Wort Kundendienst ruft oft etwas verstaubte Assoziationen hervor. Etwa der Ort in einem Supermarkt, wo wir Gutscheine beziehen oder defekte Geräte zurückbringen. Oder ein Call Center, bei dem wir uns beschweren. Oder die Stelle, an der wir unsere Rabattmärkli einlösen.

Es gibt jedoch eine ganz andere Sichtweise: Kundendienst kann positive Erlebnisse für die Kunden kreieren, indem sich diese vom Kaufentscheid über die Nutzung bis zur Ablösung des Produkts stets aufgehoben und begleitet fühlen. Für die Anbieter kann Kundendienst weit mehr sein als ein Kostencenter, das man möglichst klein halten will. Kundendienst kann Wert schaffen für die Firma, indem durch geschickte Gestaltung der Interaktionen die Kundenloyalität gestärkt wird, die Kunden und die Anbieter viel von einander lernen und schliesslich durch stetige Co-Creation gemeinsam Wert schaffen. Dadurch werden der Nutzwert der Produkte erhöht und die Gestaltung der nächsten Produktgeneration bereits vorweggenommen. 

Digitale Hilfsmittel tragen dazu bei, dass wir im Kundendienst den Mitarbeitenden Freiraum verschaffen können für diese wertvollen Aufgaben. Notwendige, aber für das exzellente Service-Erlebnis weniger zentrale Interaktionen können über digitale Kanäle vom Kunden 7×24 selber ausgeführt werden (wie z.B. Bestellung von Nachschub oder Ersatzteilen). Das Servicepersonal steht somit für die fortlaufende Kundenberatung zur Verfügung und wird auch dabei durch digitale Helfer unterstützt. Speziell im B2B Bereich bei produzierenden Unternehmen bieten sich dabei sehr interessante Möglichkeiten.

Themen der Optimierung und Innovation im Kundenservice werden im neu geschaffenen Schweizer Kundendienst Verband (SKDV) diskutiert. Durch die Kooperation mit den Partnerorganisationen KVD (DE) und KVA (AT) gehört der SKDV zum grössten und bedeutendsten Berufsverband für Fach- und Führungskräfte in Europa mit mehr als 1600 Mitgliedern.

Mehr Informationen unter: https://skdv.ch 

Blogautor: Jürg Meierhofer

Unter dem Motto „Lernen durch Beispiele“ zeigte die Konferenz vom 5. September gangbare Perspektiven für Schweizer KMUs auf. Anhand von konkreten Umsetzungen zeigten Vertreter von Firmen und Hochschulen, was heute möglich ist, und berichteten über ihre Erfahrungen. Damit wurden Wege aufgezeigt, wie die Unternehmen den nächsten Schritt in der Umsetzung von Digitalisierung machen können.

Speziell im Fokus der Konferenz stand die Frage, wie man in einer digitalisierten Welt neue Produkte und Services entwickeln kann. Die interessanten Präsentationen und angeregten Diskussionen zeigten auf, an welchen Prinzipien sich die digitale Transformation in den KMU orientieren soll und welche digitalen Unterstützungen sich im Alltag bereits heute bewähren. Zudem wurde klar, dass die digitale Transformation eine vieldimensionale Herausforderung ist, bei der nebst der Technik insbesondere auch die eigene Organisation und die Kunden eine herausragende Rolle spielen. Die Kunden erwarten die Leistungen moderner Service-Angebote und durchgängige Produkt- und Serviceerlebnisse. Speziell hervorgehoben wurde auch, dass für smarte Services und Produkte neue Partnerschaften eine absolute Notwendigkeit sind. Es entstehen neue Ecosysteme, in denen das Vertrauen der Akteure über Co-Creation in Leuchtturmprojekten aufgebaut wird.

„Save-the-date“: Konferenz Perspektiven mit Industrie 4.0, Mittwoch 4. September 2019, Winterthur

Link zur Konferenz

Blog-Autor:

Jürg Meierhofer

Bericht

KMUdigital am Ostschweizer Technologie-Symposium

Bereit für die Digitalisierung von KMU

Die Digitalisierung ist in vollem Gange. Die Internationale Bodensee-Hochschule begleitet mit ihrem IBH-Lab «KMUdigital» kleine und mittlere Betriebe in eine neue Realität – mit dem vereinten Know-how von zehn Universitäten, Fachhochschulen und Forschungseinrichtungen. Nun beginnt der Transfer von ersten Erkenntnissen, um Unternehmen der Bodenseeregion in eine erfolgreiche Position zu bringen.

«Es gibt viel Handlungsbedarf für die erfolgreiche Digitalisierung von kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) in der Bodenseeregion», sagt Christopher Köhler von der Zeppelin Universität (ZU) in Friedrichshafen. Er ist einer der Projektbeteiligten des IBH-Labs KMUdigital. Die Internationale Bodensee-Hochschule (IBH) ist der Verbund von dreissig Hochschulen rund um den Bodensee und initiierte 2017 die drei IBH-Labs «Active & Assisted Living», «Seamless Learning» und «KMUdigital», gefördert mit zehn Millionen Euro durch das Interreg-V-Programm «Alpenrhein-Bodensee-Hochrhein». Das IBH-Lab KMUdigital unterstützt KMU der Bodenseeregion bei der Bewältigung, Umsetzung und Implementierung der rasant fortschreitenden industriellen Digitalisierung. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler haben sich dafür mit Unternehmen in länderübergreifenden Einzelprojekten vernetzt. Die Projektpartner des IBH-Labs KMUdigital präsentierten sich letzte Woche am Ostschweizer Technologie-Symposium: Die ersten drei Einzelprojekte warten bereits mit Ergebnissen auf, drei neue Projekte wurden Anfang 2018 ins Leben gerufen.

Eine digitale Agenda für die Region

Christopher Köhler engagiert sich in dem Einzelprojekt «Digitale Agenda Bodensee»: Welche politischen, rechtlichen und organisationalen Rahmenbedingungen brauchen KMU, um in der digitalen Zukunft bestehen zu können? «Eine erste Analyse zeigt, dass beispielsweise das Glasfasernetz – insbesondere im ländlichen Raum – ausgebaut werden muss. Zudem fehlt der 5G-Standard als nächste Generation des mobilen Internets», so Köhler. Eine wichtige Rolle spielen auch der Datenschutz und die Frage des Verhältnisses zwischen menschlicher und maschineller Zusammenarbeit. Das Projektteam präsentiert seine Analyse in Form eines «Grünbuchs», am Donnerstag, den 18. Oktober 2018, öffentlich an der Zeppelin Universität, um es mit KMU-Praktikerinnen und -Praktikern zu diskutieren. «Zum Ende des Projektes veröffentlichen wir unsere Ergebnisse mit Handlungsempfehlungen in einem ‚Weissbuch‘ und adressieren dieses an politische Entscheidungsträger», führt Köhler aus. Nebst der ZU beteiligen sich die Hochschule Konstanz Technik Wirtschaft und Gestaltung (HTWG) und die Fachhochschule St. Gallen (FHS) an dem Projekt.

KMU Schritt für Schritt begleiten

Eine zweite Projektgruppe veröffentlicht 2019 den «DigitalisierungsNavigator» – einen Leitfaden für Industrieunternehmen mit vielen Praxisbeispielen, mit dem KMU ihre eigene Digitalisierungsstrategie entwickeln können. «Der Marktdruck zur Digitalisierung ist enorm», weiss Christian Thiel, Professor an der FHS St.Gallen. Die gemeinsame Untersuchung mit der HTWG Konstanz, der Innerstaatlichen Hochschule für Technik Buchs (NTB) und der Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften (ZHAW) zeigt: Während einige KMU bereits weitgehend digitalisiert sind, stehen andere noch komplett im analogen Zeitalter. «Vielen KMU ist nicht bewusst, dass schon bald zahlreiche Geschäftsmodelle überflüssig werden», sagt Thiel. Der Leitfaden zeigt ihnen auf, welche Schritte sie nun gehen können. 

Die digitalisierte Produktion simulieren

Ein drittes Projektteam, «i4Production», stellt KMU Produktions-Know-how zur Verfügung. Die HTWG Konstanz, die Fachhochschule Vorarlberg (FHV), die NTB Buchs und RhySearch, das Forschungs- und Innovationszentrum Rheintal, betreiben gemeinsam eine länderübergreifende Musterfabrik mit digitalisierten Produktionsprozessen und Lieferketten. «Welche Vorteile entstehen dadurch? Wie werden Partner eingebunden? Wo warten Probleme? KMU können mit unserer Simulation solche Prozesse durchspielen», erklärt NTB-Prorektor Andreas Ettemeyer.

Revolution von Nahrungsketten

Neu gestartet ist das Einzelprojekt «Digitale Landwirtschaft Bodensee». Dabei werden Musterprozesse für Brokkoli, Blumenkohl und Romensco analysiert und verbessert – von der Ernte bis ins Ladenregal: pflücken, waschen, wiegen, schneiden, abpacken und so weiter. Welche Technologien helfen dabei? Lukas Scherer, Professor an der FHS St.Gallen, denkt dabei an Ernteroboter, sogenannte Exoskelette, die Feldarbeiter entlasten und jedes Gemüse betreffend Grösse, Gewicht, Nährgehalt und Qualität prüfen. «Sie melden auch, wann wo welches Gemüse erntereif ist», so Scherer. Von der Wetterprognose über den Traktor bis zur Nachfrage im Ladenregal ist dank Sensoren alles digital vernetzt. «Das verhindert beispielweise, dass zu viel Gemüse auf den Markt gelangt, und so die Preise verfallen.» Das Projektteam von der FHS St.Gallen, der Dualen Hochschule Baden-Württemberg Ravensburg (DHBW) und der NTB Buchs beabsichtigt eine Online-Plattform zu entwickeln, die als Service- und Informationsdrehscheibe den verschiedenen Akteuren des Wertschöpfungsnetzes zur Verfügung steht.

Daten-getriebene Dienstleistungen, statt nur Produkte

Neue Services und Produkte auf der Basis von Daten und Analytik – darum geht es im neuen Projekt «Data Science für KMU»: Statt Fahrzeuge werden durchgeführte Transporte angeboten. Statt Produktionsmaschinen werden garantierte Stückzahlen «verkauft». Hersteller rüsten ihre Produkte mit Sensoren aus und übernehmen automatisch ihren Service, wenn Probleme auftauchen oder eine bessere Einstellung möglich ist. «Dafür müssen KMU mit Daten umgehen können», sagt Jürg Meierhofer von der ZHAW. Während Grosskonzerne dafür einfach neue Abteilungen aufbauen, könnten KMU mit solchen Daten-getriebenen Services technologisch abgehängt werden. Jürg Meierhofer kann sich aber vorstellen, dass sich für die KMU in der Bodenseeregion gerade in dieser Situation neue, spannende Möglichkeiten bieten, um gemeinsam Know-how aufzubauen und Datenplattformen zu betreiben.

Die digitale Transformation managen

Wie schaffen KMU den disruptiven Wandel? Wie optimieren sie ihr Kerngeschäft und setzen gleichzeitig zukunftsfähige Innovationen um? Dafür entwickelt ein Projektteam der HTWG Konstanz, Universität St. Gallen und ZU in Friedrichshafen ein Handbuch für KMU. «Viele Geschäftsmodelle sind jetzt schon bedroht. Es geht darum, Chancen und Risiken dieses Wandels zu erkennen», erklärt Christoph Müller, Professor an der Universität St.Gallen. Wie bindet man die richtigen Experten für Innovationen ein? Welche Führungsstile eignen sich für die digitale Transformation von Unternehmen? In dem Einzelprojekt «Digital Transformation Guide» werden solche Fragen in Workshops mit KMU erarbeitet und die Erkenntnisse daraus in einem Handbuch zur Verfügung gestellt.

Alle Einzelprojekte des IBH-Labs KMUdigital eint der Ansatz, in enger Zusammenarbeit mit KMU interdisziplinär anwendungsorientierte Digitalisierungsstrategien und Lösungsansätze zu entwickeln, damit KMU der Vierländerregion Bodensee auch in der digitalen Transformation wettbewerbsfähig bleiben. Am Freitag, den 21. September 2018, haben Unternehmen auf der Innovationskonferenz «BODENSEE SUMMIT digital» an der HTWG Konstanz die Möglichkeit, sich über die Erkenntnisse des IBH-Labs KMUdigital zu informieren und sich in Workshops und Challenge your Peers Sessions praxisorientiertes Wissen anzueignen.

Weitere Informationen unter:

www.kmu-digital.eu 
www.bodenseehochschule/ibh-labs

www.bodensee-summit.com

Bilder: HTWG Konstanz / Alexandra Boger

Das IBH-Lab KMUdigital wird gefördert durch:

Ein digitaler Zwilling ist viel mehr als ein digitales Modell aus Geometrien wie Kurven, Oberflächen und Festkörpern. Es ist ein dynamisches digitales Modell, das von Echtzeitdaten aus einem realen Produkt im Feld gesteuert werden kann, sei es eine Turbine, ein Roboter, eine Maschine oder eine Drohne. Das Setup ermöglicht dem virtuellen Zwilling, das mechatronische Verhalten des physischen Gegenstücks zu replizieren. Es ist eine agile Methode, um den Zustand des Produkts aus der Ferne zu überwachen, seine Leistung unter hypothetischen Bedingungen zu simulieren und sogar seine potenziellen Fehler vorherzusagen.

Man kann den digitalen Zwilling mit einem realen oder virtuellen Controller ansteuern, ebenso sein reales Gegenüber. Dabei können die Sensor-Werte des realen zum digitalen Zwilling übertragen werden, um mit diesem Simulationen und Analysen durchzuführen. Nicht sichtbare Parameter wie z.B. Kräfte oder Temperaturen können auf dem digitalen Zwilling visualisiert werden. Somit können Produktoptimierungen agil und ohne Umweg direkt mit realen Daten am Entwicklungsmodell des Produktes realisiert werden. Interessant ist die Interaktion zwischen den Zwillingen auch, wenn die Daten einer «Flotte» von realen Produkten (z.B. im Einsatz stehende Maschinen) für die Produktoptimierungen oder Fehleranalysen verwendet werden können.

 Ein digitaler Zwilling kann von einem Produkt, einer Produktionsanlage, einem komplexes Gebäude, einer Stadt oder auch z.B. von einem Herz erstellt werden. (siehe Bilder unten)

 Die physikalischen, logischen und regelungstechnischen Parameter eines digitalen Zwillings können mit Tools wie MODELICA, MATLAB/SimuLink und z.B. 3DExperience (Kinematik & CAD) erstellt werden. In unserem Beispiel haben wir die 3D-Experience-Business-Plattform von Dassault verwendet.

Bilder zu Digitalen Twins:

Gebäude:

Produktionsanlage:

City:       https://ifwe.3ds.com/industry/3dexperiencity

Living Heart        https://www.3ds.com/products-services/simulia/solutions/life-sciences/the-living-heart-project/)

Blogautor:

Peter Hug

Von smarten Produkten zu neuen Service-Modellen: Neues Business mit neuen Ansätzen

 Digitalisierung ist zum Schlagwort geworden. Sensoren, Autoren, Cloud, Internet-of-Things etc. treiben die Innovation voran. Vor dem Hintergrund dieser technologischen Innovationen kommt der Fokus auf den betriebswirtschaftlichen Nutzen oft zu kurz. Dieser muss konsequent an den Anwendern oder Kunden ausgerichtet sein und Wert für deren Prozesse generieren. Eine erfolgreiche Umsetzung von Industrie 4.0 Konzepten muss vom Geschäftsnutzen her konzipiert sein und dabei gleichzeitig die Möglichkeiten der neuen Technologien nutzen.

Mit den Werkzeugen des Service Engineering stehen uns effektive und bewährte Instrumente zur Verfügung für die Entwicklung von Smart Services und Smart Products, die sich am Nutzen der Anwender orientieren. Das zentrale Konzept dabei ist die Schaffung von Nutzwert durch den Kunden zusammen mit dem Anbieter (Stichwort «Co-Creation»). Damit verschiebt sich konzeptionell der Fokus der Werterzeugung an die Schnittstelle zwischen Kunden und Anbietern. Die Kunden tragen zur Wertschöpfung und insbesondere zur Qualität des Services massgeblich bei.

An der Konferenz «Konferenz Perspektiven mit Industrie 4.0 – Von smarten Produkten zu neuen Service-Modellen: Neues Business mit neuen Ansätzen» diskutieren wir unter dem Motto « Lernen durch Beispiele » gangbare Perspektiven für Schweizer KMUs. Anhand von konkreten Umsetzungen zeigen Vertreter von Firmen und Hochschulen, was heute möglich ist, und berichten über ihre Erfahrungen. Damit wird die Konferenz Firmen helfen, den nächsten Schritt in der Umsetzung von Digitalisierung zu machen.

Blogautor:

Jürg Meierhofer

Industrie 4.0 ohne Daten

Was auf den ersten Blick nach einem Widerspruch in sich selbst tönt, ist gemäss einer informellen Umfrage unter Kollegen offenbar gar nicht so selten: angewandte Forschungsprojekte in Industrie 4.0 oder Big Data – ohne Daten. Oft passiert es, dass der Industriepartner viel weniger Daten liefert, als im Projektplan vorgesehen waren, oder dass diese Daten nicht die nötige Qualität besitzen. Die Gründe für den ausgetrockneten Informationsfluss mögen von Projekt zu Projekt unterschiedlich sein, aber wenn auch intensives Nachbohren nichts mehr hilft, gibt es nun einen Beitrag eines ZHAW-Teams, wie man in solchen Situationen doch noch weiter kommen könnte.

Bei diesem Projekt ging es ursprünglich darum, «Komplexität» in einem industriellen Produktionsprozess möglichst automatisiert zu messen. Das Ziel war, «schlechte» Komplexität (Mehrspurigkeiten, Organisationsverluste, etc) zu reduzieren, ohne die «gute» Komplexität, welche zur Erfüllung der Kundenwünsche nötig ist, zu gefährden. Da der Industriepartner jedoch bis zum Projektende nicht ausreichend Daten der zu untersuchenden Produktionsprozesse lieferte, musste ein Plan B entwickelt werden.

Der Leitgedanke bei der Entwicklung eines solchen «datenlosen» Systems war, dass die fehlenden Daten, falls sie nachgeliefert würden, möglichst einfach integriert werden können. Als Schnittstelle wurde deshalb ein Rohdatenformat in Form von «timestamped events» aus einem Produktionsprozess gewählt, wie sie typischerweise aus Industrie 4.0 Prozessen zur Verfügung stehen.

Auf der einen Seite wurde dann aus vorhandenen high-level Beschreibungen eine Simulation des anvisierten Produktionsprozesses erstellt, in abstrahierter und vereinfachter, aber später gut erweiterbarer Form eines «Job-Shops». Diese virtuelle Produktionsanlage lieferte dann die benötigten Daten in Form von Prozesschritten mit zugehörigem Zeitstempel, welche schliesslich auf der anderen Seite durch ein autoencoder-basiertes neuronales Netzwerk im Hinblick auf ihre Komplexität analysiert wurden.

Dieser Ansatz erlaubte es einerseits, ein vollständig automatisiertes Verfahren zur Berechnung der «Komplexität» von solchen Produktionsprozessen zu entwickeln, das vorgeschlagene neue Komplexitätsmass zu validieren und dieses mit bekannten Methoden aus der Literatur zu vergleichen, auch ohne dass die tatsächlichen Daten verfügbar waren. Andererseits kann das System bei Ankunft dieser Daten mit geringem Aufwand angepasst und für den Kunden nachvollziehbar mit dem rein virtuellen Szenario verglichen werden.

Im Detail nachzulesen ist dieser Beitrag im bald erscheinenden Buchkapitel [1]. Für den Fall, dass wieder einmal ein Industrie 4.0 Projektteam ohne Daten bleibt.

[1] Hollenstein, L., Lichtensteiger, L., Stadelmann, T., Amirian, M., Budde, L., Meierhofer, J., Füchslin, R. M., and Friedli, T. (2018). Unsupervised Learning and Simulation for Complexity Management in Business Operations. In: Braschler, M., Stadelmann, T. & Stockinger, K. (Eds.) (2018). “Applied Data Science – Lessons Learned for the Data-Driven Business”, Berlin, Heidelberg: Springer, expected 2018.

Blogautor:

Lukas Lichtensteiger

Anfangs 2018 flogen Peter Qvist-Sørensen und Grégoire Meylan (School of Management and Law, Center for Business in the Americas) im Rahmen eines swissnex-Mini-Sabbatical nach Amerika. Ziel des Aufenthaltes war, den Stand der Digitalisierung in der amerikanischen Maschinen-, Elektro- und Metallbranche (MEM-Branche) mit Fokus auf die Ostküste und den Midwest und aus Sicht unterschiedlicher Akteure aus Industrie, Regierung und Wissenschaft zu verstehen. Der Besuch erlaubte auch, den Stand der Digitalisierung in der Schweizer MEM-Branche und deren Herausforderungen vorzustellen, neue Kontakte zu knüpfen und mögliche Kooperationspfade zu skizzieren. Die Anstrengungen führten schon zu einer Round-Table-Diskussion über Smart Cities, Smart Grids, Cyper-Physical Systems und Auswirkungen auf das industrielle Internet der Dinge am 2. Mai 2018 mit Dr. Chris Greer (Leiter des US National Institute of Standards and Technology, NIST) am Bundesamt für Energie sowie eine Podiumsdiskussion über die gleichen Themen am 3. Mai mit Dr. Greer an der ZHAW. Unten werden die Haupterkenntnisse des Besuchs kurz vorgestellt.

Das Fehlen von Definitionen und Standards in Industrie 4.0 erschwert den Einsatz digitaler Technologien in der MEM-Branche, z.B. frei zugänglicher Daten und Plattformen. In diesem Zusammenhang ist das Besitzen von Daten und Algorithmen ein grosses Thema. In den USA versucht das NIST in einer Koordinationsrolle diese Lücke zu schliessen. Gemäss dem NIST könnte eine internationale Standardisierung durch eine gemeinsame Identifizierung der neu auftretenden Probleme im Bereich Industrie 4.0, Smart Grids, usw. erfolgen.  

Eine holistische Herangehensweise ist zur nachhaltigen Einführung von Industrie 4.0-Konzepten notwendig. Technologien müssen gemeinsam und konsistent mit Geschäftsmodellen und Unternehmensorganisation entwickelt werden. Damit aber dies tatsächlich passiert, muss mehr Interdisziplinarität und praxisnahes Lernen in die Hochschulen einfliessen. In diesem Zusammenhang wurde das Schweizer duales Bildungssystem gelobt.

Eine der grössten Herausforderungen für die Industrie 4.0 in den USA ist der Mangel an talentierten Fachkräften, insbesondere an Ingenieuren. Grund dafür war die Auslagerung der Produktion nach Asien. Unternehmen brauchen jetzt sowohl Datenwissenschaftler mit einem starken Hintergrund im Bereich maschinelles Lernen als auch Brancheninsider, die gemeinsam arbeiten. Eine digital vorangetriebene Reindustrialisierung könnte aber zu sogennanten «lights-out Factories» führen und somit nur wenig neue Arbeitsstellen mit sich bringen.

Letztendlich sehen die Befragten eine spannende Schnittstelle zwischen Industrie 4.0 und den Cleantech-Industrien. Umweltinformationen (z.B. CO₂-Emissionen) können z.B. mittels RFID entlang einer Lieferkette geteilt werden, damit Massnahmen zur Verbesserung des Umweltfussabdrucks von Produkten möglichst effizient wirken. Weitere, disruptivere Anwendungen sind in den USA schon Alltag. Apps werden gebraucht, um Abfälle oder potentiell wertvolle Gegenstände, welche auf der Strasse liegen, bei der Gemeinde zu melden (Boston 311, https://www.boston.gov/departments/bos311).

Blogautor:

Grégoire Meylan