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Operationelles Risiko-Management in der Industrie 4.0

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.

Wie kann ein Digital-Twin erweitert werden?

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. 

Data-driven Services für KMU

Wie ist der aktuelle Stand und die Entwicklung der datengesteuerten Dienste speziell in KMU und im Vergleich zur Situation der Großunternehmen? Für beide wird die Erhöhung des Anteils der Dienstleistungen am Gesamtgeschäft als wesentlich erachtet. Dabei verschiebt sich das Muster der Dienste in Richtung “advanced Services”, für welche die Kompetenzen zur Bearbeitung und Analyse von Daten relevant sind. Dies stellt insbesondere für KMU eine Herausforderung in Bezug auf Know How, Organisation und Kultur dar.

In einer Literaturrecherche, gefolgt von einer Feldstudie, haben wir diese um diese Herausforderung analysiert. Die Feldstudie umfasste eine Reihe von Tiefeninterviews mit KMU und eine breite quantitative Umfrage. Es hat sich gezeigt, dass für KMU in der Nutzung von Daten für Dienstleistungen das Potential bereits heute gross ist und in Zukunft noch wächst. Im Gegensatz zu Großunternehmen ist der Umsatzanteil des Dienstleistungssektors für KMU noch unterkritisch, wird aber voraussichtlich zunehmen in den kommenden Jahren. Die Beschaffung von Daten aus der installierten Basis an Produkten stellt für KMU eine deutlich grössere Herausforderung dar als für Großunternehmen. In den KMU mangelt es an Kenntnissen und Kompetenzen in Data Science. Sie zeigen jedoch eine größere Bereitschaft zur Teilnahme an gemeinsamen Kompetenzzentren mit anderen Unternehmen. 

Daher muss eine Reihe spezifischer Maßnahmen in Betracht gezogen werden, um die KMU in ihrer Entwicklung in Richtung daten-getriebener Services zu unterstützen. Vor diesem Hintergrund sind die Services eng mit der Strategie jeder Organisation und ihrer Anpassung an den Wettbewerb im digitalen Zeitalter verknüpft. Daten-getriebene Services sind Teil digitaler Geschäftsmodelle, die aus ressourcenbasierter Sicht neue Fähigkeiten sowie aus marktbasierter Sicht eine sich ändernde Wettbewerbsstruktur und neue Wettbewerbsregeln berücksichtigen.

Die Studie haben wir durchgeführt im Rahmen des Projekts Data Science für KMU des IBH-Labs KMUdigital. Am 13. Mai 2019 haben wir an der Spring Servitization Conference 2019 in Linköping (Schweden) das Paper CHALLENGES AND APPROACHES WITH DATA-DRIVEN SERVICES FOR SMES: INSIGHTS FROM A FIELD STUDY präsentiert (Paper-Autoren: Jürg Meierhofer, Petra Kugler, Roman Etschmann).

Blog-Autor: Jürg Meierhofer

Das Projekt IBH-Lab KMUdigital ABH 69 Data4KMU 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.

Das Digitale Produktions-Puzzle

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.

Produktionsplanung intelligent gestalten

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

Innovation im Kundendienst – für weit mehr als Reparatur, Ersatzteile oder Beschwerden

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

Erfolgreiche Konferenz Perspektiven mit Industrie 4.0 am 5. September an der ZHAW in Winterthur

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

KMUdigital am Ostschweizer Technologie-Symposium

 

 

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:

Digital Twin „Poppy“ … mehr als nur CAD …

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

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

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