Blogautor: Linard Barth

Nicht erst seit Greta Thunberg kommt immer mehr die Diskussion auf, was eigentlich mit dem Müll passiert. Die Abfallberge sind auch für die Städte und Gemeinden ein Problem. Dagegen versucht ein Schweizer Unternehmen mit ihrem Abfallhai vorzugehen. Dank einem Studentenprojekt, konnten in einem Pilotversuch wertvolle Daten und Erkenntnisse gewonnen werden, um das sogenannte Waste Management auf „smart“ zu trimmen.

Der zunehmende Abfall wird auch in den Städten deutlich, gerade an schönen Sommertagen an beliebten Ausflugplätzen. Man möchte etwas in den Mülleimer werfen, doch dieser ist bereits überfüllt oder verstopft. Damit dies in Zukunft nicht mehr passiert, will ANTA SWISS AG mit ihrem «Hai-Auge» durchgreifen. Dieses überwacht den Füllstand der «Abfallhai» genannten Abfalleimer und übermittelt die Daten per Funk an die Online-Plattform «Hai-Insel». So können die Werkhofmitarbeiter bereits aus der Entfernung erkennen, ob es Zeit ist den Mülleimer zu leeren oder ob er bei der nächsten Tour ausgelassen werden kann, denn auch bei der Routenplanung wird die Effizienz hinsichtlich ökonomischer und ökologischer Faktoren immer wichtiger. 

Eine weitere Erfindung von ANTA SWISS AG ist der «Solar-Presshai». Dieser enthält eine elektronische Presse, die das Abfallvolumen um das drei- bis siebenfache verdichten kann und seine Energie dazu aus einem eigenen kleinen Solarmodul auf dem Deckel bezieht. Am Flughafen Zürich ist dieses Zukunftsszenario bereits Realität und läuft seit vielen Monaten erfolgreich.

Überzeugungsarbeit bei den Gemeinden

Nun steht für ANTA SWISS AG der nächste Schritt an, es gilt die Gemeinden vom Smart Waste Management Konzept zu überzeugen. Um die nötigen Argumente griffbereit zu haben, hat eine Studentengruppe der ZHAW ein Pilotprojekt begleitet und umfangreiche Analysen und Berechnungen der Mehrwerte in einer Seminararbeit festgehalten. 

Während einer zehnwöchigen Testphase in Zusammenarbeit mit der Gemeinde Münchenbuchsee und dem privaten Werkhofunternehmen Schwendimann AG konnte nachgewiesen werden, dass die Haie eine lohnende Investition, sowohl aus ökonomischer als auch ökologischer Sicht sind. Die Gemeinde Münchenbuchsee zählt 10’191 Einwohner auf einer Fläche von 880 Hektaren. Es wurden 101 Abfalleimer mit dem Hai-Auge ausgerüstet, die von der Schwendimann AG bewirtschaftet wurden. Fünf Wochen wurden die Mülleimer wie zuvor ohne Hai-Auge bewirtschaftet und weitere fünf Wochen wurden die Abfalleimer mit Hilfe der Daten des Hai-Auges und der Hai-Insel bewirtschaftet. 

Dabei konnte festgestellt werden, dass die Investitionen für die Hai-Augen bereits nach weniger als einem Jahr amortisiert sind. Dies ist möglich durch eine Einsparung der Arbeitszeit um 14%, durch die optimierten Leerungsrouten und den daraus resultierenden Kosteneinsparungen. Zudem konnten durch die Einsparungen bei Sprit und Abfallsäcken CO₂-Einsparungen von 17% erreicht werden. Diese bereits beachtlichen Resultate dürften mit der Zeit sogar noch besser ausfallen, wenn die Smart Waste Management Prozesse nach der Einführungsphase noch besser abgestimmt sind.

Weitere Einblicke ins Projekt gibt uns Kim Bolleter, Masterstudentin an der ZHAW und Projektmitarbeiterin im Pilotprojekt mit Schwendimann AG und ANTA SWISS AG. 

Kim, wie war es für Dich an einem so praxisbezogenen Projekt zu arbeiten?

Es war sehr spannend und interessant einmal in ein komplett neues Themengebiet bzw. Arbeitsumfeld als gewohnt einzutauchen. Zudem konnten wir unsere erlernte Theorie in die Praxis transferieren, was die Motivation extrem gesteigert hat.

Hattest Du bereits etwas mit Abfallmanagement zu tun vor dem Projekt, oder kanntest Du den Abfallhai von ANTA SWISS AG bereits schon vorgängig?

Zuvor kannte ich die Firma ANTA SWISS AG nicht, den Abfallhai kannte ich aber vom Sehen. Spätestens beim Sichten der Firmenpräsentation kam dann der Aha-Effekt. Danach habe ich jeden Abfalleimer auf dessen Marke überprüft und musste dann schnell feststellen, dass das Design hie und da kopiert wurde.

Was sind aus Deiner Sicht die grössten Herausforderungen für eine erfolgreiche Digitalisierung des Abfallmanagements in der Schweiz?

Ich denke die grösste Herausforderung ist, dass die Gemeinden die Relevanz dieses Themas erkennen und dann zusammenarbeiten. Vielleicht könnte der Staat mit Subventionierungen für CO₂-Reduktionen belohnen oder die Digitalisierung voranbringen – ist aber schwierig zu beantworten.

Welches sind die Erfolgsfaktoren gewesen für die Durchführung des Pilotprojekts mit der Gemeinde Münchenbuchsee?

Die hohe Kooperationsbereitschaft der gesamten Belegschaft wie auch die Offenheit der Mitarbeitenden gegenüber neuen Technologien. Das war nicht unbedingt zu erwarten, darum haben wir zusätzlich mit den Mitarbeitern, welche die Abfalleimer tagtäglich leeren, qualitative Interviews geführt. Dabei haben wir festgestellt, dass eine gewisse anfängliche Grundskepsis schnell von den guten Resultaten und der Freude über die Aufwertung des Arbeitsplatzes überwogen wurde.

Was waren Deine überraschendsten Erkenntnisse aus dem Praxisprojekt?

Dass die Firma unsere Erkenntnisse 1:1 in die Praxis übernommen hat, was uns sehr erfreut hat. Wir sind stolz, dass die ANTA SWISS AG so zufrieden mit den aufbereiteten Kennzahlen ist, dass sie direkt eine kleine Broschüre zum Pilotprojekt mit unseren Resultaten erstellt hat und für ihr Marketing verwendet.

Blogautor: Jürg Meierhofer

Das Schlagwort «Digitalisierung» ist zum Alltagsbegriff geworden. Sie hat sich über die letzten Jahre in weite Bereiche von Gesellschaft und Wirtschaft ausgedehnt. Als Folge der Digitalisierung haben sich grosse Datenmengen angehäuft: z.B. aus Prozessen, aus Systemen für die Verwaltung von Kunden (CRM) und Ressourcen (ERP) oder auch aus dem Kundenverhalten im Web oder in Social Media. In neuerer Zeit fallen zunehmend Daten über vernetzte Produkte und Anlagen an. Dahinter stehen technologische Treiber wie die kostengünstige und breite Verfügbarkeit von Konnektivität auf Basis des Internets der Dinge (Internet of Things, IoT), von Sensoren und Aktoren oder von fortgeschrittener Analytik.

Vor dem Hintergrund dieser vielversprechenden technologischen Innovationen kommt der Fokus auf den Nutzen für die Kunden oft zu kurz. Mit Digitalisierungsprojekten werden oft nur die Automatisierung und Effizienzsteigerung von Prozessen angestrebt. Die Kunden haben davon nur indirekte Vorteile. Digitalisierung kann sich aber bei geeigneter Gestaltung direkt auf den Kundennutzen auswirken und bessere oder neue Kundenerlebnisse schaffen. Die gezielte Erhebung und Verarbeitung von Daten spielt dabei eine wesentliche Rolle. Eine erfolgreiche Umsetzung Daten-basierter Ansätze muss vom Nutzen für die Kunden ausgehend konzipiert sein und dabei gleichzeitig die Potentiale der neuen Technologien nutzen, d.h. die beiden Enden eines Tunnels zusammenbringen. 

Mehr dazu in unserem SERVICETODAY Artikel.

Blogautor: Jürg Meierhofer

Das Proceedings des zweiten Smart Services Summits ist als eBook erschienen und kann hier von der Webseite der Swiss Alliance for Data-Intensive Services runtergeladen werden.

Die Swiss Alliance for Data-Intensive Services (Expert Group „Smart Services“) veranstaltete am 13. September 2019 in Zürich ihren zweiten Smart Services Summit am Business Campus von Swisscom in Zürich. Wir hatten 30 Teilnehmer am Gipfel – eine gute Mischung aus Personen von Industrie und Universitäten. Das Treffen begann mit fünf sehr gezielten Industrievorträgen über die Probleme und Herausforderungen der Digitalisierung in der Industrie und die Erwartungen an die Forschung im Bereich der Smart Services. Der Summit wurde auch vom ASAP Service Management Forum (Italien) getragen.

Blogautoren: Thomas Herrmann und Helmut Sedding

Die Produktion von morgen stellt sowohl Unternehmer, Mitarbeiter und Lieferanten, als auch IT-Spezialisten vor viele und komplexe Herausforderungen. Die Planung und Steuerung der Produktionsprozesse ist dabei ein zentrales Element: Wo früher vor allem Auslastung und Kapazität im Vordergrund standen, werden in Zukunft die individuellen Kundenwünsche im Vordergrund stehen. Von den Produktionsabläufen und Mitarbeitern wird dabei mehr Flexibilität verlangt, um stets eine hohe Termintreue und kurze Lieferzeiten gewährleisten zu können. 

Heute stehen bereits umfangreiche Daten zur Analyse der gesamten Produktionskette bereit. Damit können nicht nur Auswertungen vorgenommen, sondern auch effektivere und effizientere Entscheidungen herbeigeführt werden. Die Anforderungen und Erwartungen an die Produktions- und Softwaresysteme steigen somit ebenfalls. An Hand konkreter, beeindruckender Beispiele wurde aufgezeigt, wie die unterschiedlichsten Unternehmen heute die Digitalisierung innerhalb der Produktionskette nutzen: Zum Beispiel die Gärtnerei, die ihre Prozesse mittels RFID und Barcodes soweit optimiert hat, dass die automatisierte Befüllung von LKWs durch eine digitale Ressourcenplanung optimiert und die Lieferung termingerecht stattfindet. Oder im Baugewerbe, welches das Auftragsmanagement mittels ERP-Anbindungen und Mobile-App soweit digitalisiert hat, dass umständliche Papierprozesse auf der Baustelle wegfielen.

Die dritte Konferenz «Perspektiven mit Industrie 4.0» zum Thema «Produktion 4.0: Planung und Steuerung von Produktionsprozessen in der digitalen Welt» ist vor zwei Wochen erfolgreich über die Bühne gegangen. Und bereits beginnt die Planung für die 4. Austragung, welche am 2. September 2020 stattfindet. Nächstes Jahr werden sich die Teilnehmer und Referenten eingehend über die Einsatzgebiete und mannigfaltigen Nutzen von «Digitalen Zwillingen» austauschen können.   

Blog-Autor: Jürg Meierhofer

Zum dritten Mal haben dieses Jahr die beiden parallel laufenden „CAS Industrie 4.0 – von der Idee zur Umsetzung“ und „CAS Data Product Design“ („Smart Service Engineering“) abgeschlossen. An der Diplomfeier vom 10. September haben zahlreiche hoch motivierte und inspirierte Teilnehmende ihr Zertifikat in Empfang genommen. Herzliche Gratulation!

Ein Highlight an der Diplomfeier war der Austausch mit Patrick Kehrli, Gründer und Geschäftsführer von Prosim, der in seinem Referat und in der Diskussion einen Einblick gab, wie sich ein Startup mit Data Science und Simulation erfolgreich im Markt bewegt.

Der Erfolg dieser Weiterbildungen zeigt auf, dass es bei den Begriffen „Digitalisierung“, „Industrie 4.0“, „Künstliche Intelligenz“ u.v.m. eine reichhaltige Fachebene hinter den Schlagworten gibt. Die Ausgestaltung der Digitalisierung benötigt Expertinnen und Experten, welche in der Breite und in spezialisierten Disziplinen auch in der Tiefe aktuelles Know How haben und dieses in interdisziplinären Teams auch kommunizieren, teilen und zu neuen Lösungen kombinieren können (sog. „teams of T-shaped people“).

Die Anmeldungen für die nächsten Durchführungen ab Februar 2020 laufen bereits.

• CAS Data Product Design / Smart Service Engineering:
  https://www.zhaw.ch/de/engineering/weiterbildung/detail/kurs/cas-data-product-design/
• CAS Industrie 4.0 – von der Idee zur Umsetzung:
  https://www.zhaw.ch/de/engineering/weiterbildung/detail/kurs/cas-industrie-4-0-von-der-idee-zur-umsetzung/

Blog-Autor: Jürg Meierhofer

Die Digitalisierung wirkt sich auf Organisationsbereiche wie Strategie, Produkte und Dienstleistungen, Investitionsvolumen, Personalqualifizierung, Rekrutierung von Spezialisten und Organisationsstrukturen sowie auf das Unternehmensumfeld wie politische, rechtliche, infrastrukturelle und kompetenzfördernde Rahmenbedingungen aus. Das Projekt „Nutzenbasierter Digitalisieren gsnavigator“ (DigiNav) entwickelte ein Verfahren zur systematischen Erfassung, Analyse, Priorisierung und Umsetzung von Digitalisierungspotenzialen in KMU. Im Mittelpunkt stehen der wirtschaftliche Nutzen sowie der ganzheitliche Beitrag zum Unternehmenserfolg.

Der Digitalisierungsnavigator kann hier heruntergeladen werden: http://bzi40.eu/de/publikationen/tags/arbeitswelt/298-nutzenbasierter-digitalisierungsnavigator-wie-kmu-ihre-digitalisierungsstrategie-selbst-entwickeln-koennen

Wachsende Bedeutung der Dienstleistungen

Die ZHAW hat sich aktiv an diesem Projekt beteiligt mit dem Beitrag „Service Transformation und Service Engineering“ beigesteuert hat. Die wirtschaftliche Bedeutung von Services (Synonym: Dienstleistung) nimmt zu. Dies spiegelt sich im kontinuierlichen Wachstum des Dienstleistungssektors (so genannter tertiärer Sektor) wider, der einen erheblichen Anteil an Wirtschaftsleistung und Beschäftigung ausmacht. Die Verlagerung auf Dienstleistungen wird durch gesättigte Märkte und intensiven Wettbewerb getrieben. Auch auf der Kundenseite lässt sich ein Bedarf an Servicevorteilen erkennen: Die Kundennachfrage entwickelt sich in Richtung Serviceverträge und Leistungsgarantien. Die Verlagerung des Fokus von Produkten auf Dienstleistungen ist daher für produzierende Unternehmen von zentraler Bedeutung. Für produzierende Unternehmen besteht das Potenzial für zusätzliche Umsätze auf der Basis von Dienstleistungen. Die Anbieter erweitern ihr Produktgeschäft um margenstärkere Dienstleistungen, was auch die Kundenbindung erhöht. Darüber hinaus generieren Dienstleistungen auf Basis der installierten Basis stabilere Cashflows bei den Umsätzen. In diesem Kapitel werden diese Entwicklung diskutiert und konkrete, für KMU geeignete Instrumente aufgezeigt, mit denen der Wandel vom Produkt zum Dienstleister angegangen werden kann.

Das Projekt IBH-Lab KMUdigital ABH 044 DigiNav wird aus Mitteln des Interreg-Programms „Alpenrhein-Bodensee-Hochrhein“, dessen Mittel vom Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) und vom Schweizer Bund zur Verfügung gestellt werden, gefördert.

Blogautor: Ralf Mock

Für die Industrie, z.B. die Fertigungsindustrie und die Chemie, gehört die Suche nach Gefahren und potentiellen Störungen zum Produktionsprozess dazu. Das ist Teil des ihres etablierten operationellen Risikomanagements. Diese gilt auch nach der Transformation der Produktionssysteme in Richtung Industrie 4.0 bzw. Smart Manufacturing: Es gelten die branchenüblichen gesetzlichen Vorgaben und Standards, beispielsweise zur Arbeits- und Umweltsicherheit, um mit potentiellen oder realen Gefahren umgehen zu können. Die Erfahrung zeigt aber, dass das Risikomanagement nach ISO 31000:2018 mit den darin eingebetteten Verfahren und Prozessen des Risikoassessment (erkennen, analysieren und evaluieren von Risiken) schwieriger wird. Möchte ein Unternehmen die gewohnten Ansätze des Risikomanagements aus «alten Tagen» übernehmen, so hat es in der Praxis mit mehreren Problemen zu kämpfen:

• Die zu untersuchenden Systeme sind komplexer, da Systeme der Informationstechnik (IT) massiv an Steuerung und Regelung der Anlagen beteiligt sind. 
• Mit IT Security und (klassischem) Risikoassessment kommen zwei Denkansätze zusammen, die sich nicht über alle Analyseziele und methodische Konzepte einig sind.
• Klassische Methoden des Risikoassessments kommen mit Industrie 4.0 an methodische und praktische Grenzen. 

Allerdings kommt man durch das Denken in Funktionsebenen auch mit den klassischen Verfahren des Risikoassessments weiter. Zumeist lässt sich eine physische Ebene identifizieren (z.B. eine Produktionsstrecke), die über eine Kontrollebene überwacht und gesteuert wird (z.B. Leitwarte mit SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition)). Schliesslich ist als dritte Ebene das Internet zu nennen. Eine Störung auf der physischen Ebene kann direkt Personen-, Sach- oder operationelle Schäden verursachen und ist die Domäne des klassischen Risikoassessments. Die Kontrollebene leitet über zu IT Security Risk Assessment und der Analyse von Mess- und Überwachungseinrichtungen, einschl. der Analyse potentieller Fehlern, die an der Mensch-Computer-Schnittstelle entstehen können. Die oberste Ebene sieht dann das Internet als wesentliche Infektionsquelle der Anlage durch Schadsoftware und ist die Domäne der IT Security.

Die Zusammenarbeit mit Experten und Expertinnen mit unterschiedlichem fachlichen Hintergrund gestaltet sich mitunter unerwartet schwierig. Diese Schwierigkeit kann dadurch entstehen, dass für die IT Security Daten und Informationen als Assets des Unternehmens das primär zu schützende Gut sind (und die Bedrohung der Assets von aussen kommt). Für das klassische Risikomanagement sind jedoch Personen und die Umwelt das zu schützende Gut, das hauptsächlich durch unternehmensinterne Gefahren, z.B. durch die Freisetzung gefährlicher Stoffe, bedroht ist. Mit der Industrie 4.0 kommen somit zwei Bereiche zusammen, die in früheren Tagen nebeneinander ihre Aufgaben erfüllen konnten. Das Management eines Unternehmens sollte sich dieser unterschiedlichen Denkschulen bewusst sein, um die Prozesse eines modernen Risikomanagements effizient gestalten zu können.

Die Verknüpfung über die drei Ebenen kann auch die bekannte Methoden des Risikoassessments nutzen: Das Bow Tie Diagram und die Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) sind weitverbreitete und praxisnahe Werkzeuge des Risikomanagements in einem Unternehmen. Beide Methoden helfen dabei, die Ursachen eines unerwünschten Ereignisses (z.B. ein Serverausfall) und die daraus resultierenden Konsequenzen zu beschreiben. Sie berücksichtigen auch vorhandene Gegenmassnahmen. Die FMEA versucht darüber hinaus, Häufigkeit und Ausmass des Ereignisses abzuschätzen, und damit eine Risikozahl zu generieren. Mit dem Ansatz der drei Funktionsebenen lässt sich der klassische Ansatz neu strukturieren und im Sinne des Risikomanagements des Gesamtsystems in der Industrie 4.0 vervollständigen. Beispielsweise kann ein veralteter Virenschutz als Konsequenz die Infektion eines Servers auf der Kontrollebene bedeuten und ist hier die Ursache für die Übermittlung eines falschen Steuerwertes an die leitzentrale. Dies ist dann wiederum die Ursache für einen falsch synchronisierten Produktionsprozess, was einen Produktionsstopp zur Folge haben könnte. Eine etwas erweiterter Ansatz ist, dass man die unabhängig voneinander erstellten Analysen auf den Funktionsebenen nach Ursache-Wirkungs-Ketten über alle Ebenen hin untersucht und die Ergebnisse miteinander verbindet.

Im Fazit macht Industrie 4.0 die Risikomanagementprozesse nach ISO 31000:2018 nicht einfacher. Sie verlangt die (noch) engere Zusammenarbeit von (noch mehr) Personen aus den verschiedensten Fachgebieten, die im Unternehmen fachlich und organisatorisch (noch) enger zu koordinieren sind. Dies kann nur über ein übergreifendes und gemeinsames Verständnis zu Methoden und Zielen des Risikomanagements erfolgen. Der CAS Industrie 4.0 der ZHAW liefert hierzu einen Beitrag.

Blogautor: Patrick Gujer

Im Umfang einer Projekt- und Diplomarbeit entwickeln zwei Studenten der School of Engineering der ZHAW an einem kollaborativen Roboter.

Poppy, der humanoide Roboter der ZHAW als Baukasten in Form eines Digital Twins, bildet für das Studententeam die Grundlage für das Projekt und dient neben der guten Einstiegsmöglichkeit ins Thema Systems Engineering auch als Experimentierplattform für Erweiterungen. 

Angefangen mit einer Projektarbeit als Vorstudie für den geplanten intelligenten Greifmechanismus, erarbeiteten die Studenten Teilkomponenten in Bereichen der Steuerungstechnik und Modellierung von physischen Bauteilen.  So wurden anhand verschiedener Greifkonzepten, Prototyp-Aufbauten mit Lasercut und 3D-Druck sowie der Verwendung von Vision-Algorithmen mit MATLAB, Ideen und Berechnungen validiert und nach Pflichtenheft für den weiteren Projektverlauf fixiert. 

Das Szenario zeichnet nun bis dato die Erkennung von farbigen Objekten, das Berechnen der Bahnkurve des multi-artikulären Greifarms, den Greifmechanismus und das Herausgeben der farbigen Objekte (M&Ms) an den User aus. Softwareseitig kann nun eine Baugruppe kinematisch mit virtuellen Sensoren vollständig simuliert werden. Doch eines ist nun klar: Für die komplette Realisierung einer Erweiterung an einen bereits bestehenden Digital Twin sind interdisziplinäre Teams gefragt, sogar auch schon bei Studentenarbeiten. Inwiefern real-time-Daten zusammengeführt und ausgewertet werden können, hängt von der gesamten Produkt-DNA, sprich dem detaillierten Aufbau mit RFLP im Produktentwicklungsprozess ab.