Genau darum geht es Lars, ausgewiesener Praktiker in der Digitalisierung industrieller Prozesse, in seiner Publikation. Er erklärt, worauf es besonders ankommt und wo die Fallstricke liegen: zum Beispiel, warum die Schnittstelle zwischen Konstruktion und Fertigung der kritischste Punkt im Prozess ist – oder warum Medienbrüche Ineffizienz und höhere Kosten bedeuten und warum die optimale Planung der Werkzeugbahnen so wichtig für eine effiziente Fertigung ist.

Besondere Aktualität bekommt das Thema in der aktuellen Weltlage: die internationale Wettbewerbsfähigkeit unserer Industrie ist wichtiger denn je. Digitale Innovationen sind dabei entscheidend – ohne sie wird es kaum gelingen, Produkte in Deutschland und Europa dauerhaft konkurrenzfähig zu fertigen.

CAD-CAM-Prozesskette und Knowledge Based Engineering: Schon kleinere Verbesserungen sind extrem wirksam

Dabei gehören die in der Publikation behandelten Themen nicht zu den Hype-Themen der Digitalisierung – jedoch erweisen sich selbst kleine Verbesserungen in diesem Bereich als extrem wirksam.

Lars gründete die SWMS Systemtechnik GmbH zusammen mit drei Studienkollegen im Jahr 1996 – nach seinem Studium der Elektrotechnik und Informationstechnik an der Fachhochschule Wilhelmshaven. Als Geschäftsführer befasst er sich mit der digitalen Prozesskette hochspezialisierter Fertigungsprozesse, insbesondere in der Luft- und Raumfahrt, der Automobilindustrie und der Windkraftanlagenindustrie.

Seit 2005 beschäftigt er sich auch intensiv mit Verbundwerkstoffen und entwickelt Softwarelösungen für roboterbasierte Auslegesysteme für Composites Bauteile und hat bereits zahlreiche Artikel in führenden Fachzeitschriften veröffentlicht und Vorträge auf branchenspezifischen Konferenzen gehalten.

Wir freuen uns, unser Buch in den Händen halten zu dürfen, denn es beinhaltet grundlegendes Knowhow zu den Themen CAD-CAM und PLM – unsere fachliche Expertise transformiert in ein anfassbares Produkt. Ein großes Dankeschön auch an unseren PLM-Teamleiter Moritz Müller für seine Unterstützung bei der Erstellung dieses Buches.

Wissen für Industrie-Entscheider: Der Weg zur automatisierten Konstruktion und Fertigung

„Der Weg zur automatisierten Konstruktion und Fertigung“ ist erschienen als Band 2 der Schriftenreihe "Wissen für Entscheider" von T/PUBLISHING, einem jungen Oldenburger Fachverlag für Digitale Technologien.

Die Reihe richtet sich insbesondere an Führungskräfte in Industrie-Unternehmen, sowohl im technischen wie im kaufmännischen Bereich sowie Studenten, die sich ein erstes grundlegendes Verständnis der wichtigsten Zusammenhänge eines Digital-Themas erarbeiten wollen.

Das Ziel der Publikationen ist es, innerhalb von maximal einer Stunde ein grundlegendes Verständnis für die jeweilige Technologie zu bekommen – um besser entscheiden und mit Fach-Experten kommunizieren zu können.

Das Buch ist im Buchhandel und auf amazon.de bestellbar.

Dieser Blog fasst die Neuerungen in go-digital für Sie zusammen:

Neue Fördermodule

• Das neue Modul „Digitalisierungsstrategie“ fördert KMU bei der Entwicklung einer umfassenden individuellen Digitalisierungsstrategie. Damit werden die Grundlagen für eine erfolgreiche Digitalisierung gelegt.
• Das neue Modul „Datenkompetenz“ („go-data“) fördert KMU bei der aktiven Beteiligung an der sich entwickelnden Datenökonomie. Dieser noch junge Wirtschaftsbereich ist mit großen Potenzialen aber auch Risiken verbunden. Das Modul soll KMU bei den ersten Schritten unterstützen und Hemmnisse abbauen.

Die bisherigen Module werden weiterhin gefördert:

• Mit dem Modul Digitalisierte Geschäftsprozesse sollen Arbeitsabläufe in Unternehmen möglichst durchgängig bzw. medienbruchfrei durch die Einführung elektronischer Prozesse digitalisiert werden.
• Mit dem Modul IT-Sicherheit werden Beratungs- und Umsetzungsmaßnahmen gefördert, die die IT-Sicherheit im Unternehmen erhöhen.
• Mit dem Modul Digitale Markterschließung sollen die verschiedenen Aspekte des Online-Marketings an Unternehmen herangeführt werden. Die Erstellung von neuen Webseiten sowie die Aktualisierung von Webseiten sind nach der neuen Richtlinie nicht mehr förderfähig.

Laufzeit und Umfang der Förderung

Die Richtline ist zum 01.01.2022 in Kraft getreten und ersetzt die bisherige Fassung, die am 31. Dezember 2021 ausgelaufen war. Die neue go-digital Richtlinie gilt bis zum 31. Dezember 2024 und insgesamt stellt das BMWi Fördermittel in Höhe von 72 Millionen Euro zur Verfügung.

In den Fördervorhaben sind jeweils bis zu 30 Beratertage förderfähig. Nach der neuen Richtlinie ist die Anzahl der förderfähigen Beratertage unabhängig davon, ob ein oder mehrere der oben genannten Module Teil des go-digital Fördervorhabens sind.

Rahmenbedingungen für beratene Unternehmen

Folgende Rahmenbedingungen behalten im Förderprogramm go-digital ihre Gültigkeit:

• Projektlaufzeit maximal 6 Monate
• Der förderfähige Beratersatz liegt bei 1100,00€

Auch die Rahmenbedingungen für die beratenen Unternehmen bleiben gleich, diese sind im Wesentlichen:

• Maximal 100 Mitarbeiter (Vollzeit)
• Maximal 20Mio. € Vorjahresumsatz
• Geschäftssitz in Deutschland
• „De-minimis“ Höchstbetrag darf nicht überschritten werden
• Antragsstellung und Abrechnung werden vom Beratungsunternehmen abgewickelt, dies bedeutet einen geringen formalen Aufwand für das beratene Unternehmen

Wir bei go-digital

SWMS ist seit Mitte 2019 akkreditiertes Beratungsunternehmen im Förderprogramm go-digital für das Modul Digitalisierte Geschäftsprozesse. In dieser Zeit konnten wir viele Projekte erfolgreich abschließen und unseren Projektideen gemeinsam mit unseren Kunden konzeptionell gestalten und tatkräftig umsetzen, z.B. in den Themenfeldern Katalysatorproduktion, Windmessung, Logistikplanung und der Simulation fahrerloser Transportsysteme.

Umso mehr freuen wir uns, dass das Programm verlängert und um sehr relevante Themenfelder erweitert wurde, für die wir uns zeitnah vom BMWI akkreditieren lassen möchten. Kommen Sie mit Ihren Projektideen und Digitalisierungsvorhaben gerne auf uns zu, gerne beraten wir auch zu den Fördermöglichkeiten über go-digital. 

Weitere Informationen zum Förderprogramm finden Sie auch auf der offiziellen Webseite von go-digital.

1. Viele Prozesse lassen sich aufgrund ihrer Komplexität nicht oder nicht vollständig durch herkömmliche technische Lösungen automatisieren, denn die betriebliche Steuerung dieser Prozesse erfordert das (oft über Jahre gesammelte) Know-how von Experten. Dies ist auch bei der Aufzucht von Garnelen der Fall. Die Bestimmung der Anzahl und Größe der Garnelen ist entscheidend für eine gute Anlagensteuerung, z. B. für die Futterversorgung, den Ertrag und die wirtschaftliche Leistungsfähigkeit des Betriebes. Wird z. B. zu viel Futter zugeführt, verschlechtert sich die Wasserqualität, wird zu wenig Futter zugeführt, wird das Wachstum der Tiere gehemmt. Um die Biomasse zu bestimmen, werden regelmäßig manuelle Wasserproben entnommen und anhand dieser Proben Schätzungen und Prognosen vorgenommen. Um die Steuerung zu optimieren und den manuellen Aufwand zu minimieren, haben wir eine kontinuierliche Datenerfassung und -auswertung durch Methoden der Computer Vision, des maschinellen Lernens und des Internets der Dinge realisiert.
2. Kombination von Methoden der Computer Vision mit dem Internet der Dinge
3. Die Integration der verschiedenen Komponenten und die Struktur des entworfenen Konzepts ist in der folgenden Abbildung dargestellt.
4. 
5. Die Vorgehensweise kann hierbei in drei Hauptthemen unterteilt werden:
6. 1. Vorverarbeitung (lokal, oder "on the edge")
7. Ein lokaler Computer verwendet eine Unterwasserkamera, um Daten in einem Becken aufzunehmen und zu filtern. Es wird eine Garnelenerkennung durchgeführt, die mit Methoden des maschinellen Lernens umgesetzt wird. Wenn eine Garnele im Aufnahmebereich erkannt wird, wird diese Sequenz als Videodatei gespeichert und in die Cloud hochgeladen.

2. Analyse der vorverarbeiteten Daten (global, oder "in der Cloud")

Die gefilterten Daten werden dann in der Cloud weiterverarbeitet. Die Bilddaten werden z. B. genutzt, um die Größe einzelner Garnelen abzuschätzen, was es ermöglicht den Wachstumsprozess zu verfolgen und zu dokumentieren.

3. Anpassung des Steuerungssystems

Basierend auf den generierten und bereits vorhandenen Daten wird das Steuerungssystem der Garnelenfarm optimiert. Alle vorhandenen Daten von Laborergebnissen bis zu technischen Spezifikationen werden integriert.

Nutzen

Das entworfene Konzept kombiniert Computer Vision mit Konzepten des Internets der Dinge. Diese Kombination ermöglicht es, in verschiedenen Anwendungsbereichen neue Eingangsparameter für Steuerungssysteme zu generieren. Ein möglicher Informationsverlust und die Verwendung unsystematischer Referenzwerte werden reduziert und ermöglichen so die Automatisierung dieser Prozesse. Das bedeutet, dass der manuelle Aufwand für die Steuerung durch In-situ-Messungen deutlich oder sogar vollständig reduziert werden kann. Gleichzeitig ist es möglich, Daten, Kontrollparameter und die Performance verschiedener Standorte zu vergleichen, Best Practices zu identifizieren und standortübergreifend auszutauschen.

Dieses Projekt wurde im Rahmen des europäischen Projektes Digital Innovation Hubs for Cyber-Physical Systems (DIH4CPS) durchgeführt. Die Fördernummer lautet 872548. 

Die Anforderungen an die Leistungsfähigkeit und Funktionalität von Werkstücken steigen zunehmend. Ein Schlüsselelement für die Funktionalität sind die Werkstückkanten: Diese fungieren häufig als Verbindungspunkte zu anderen Bauteilen. An den Kanten bildet sich während des Fertigungsprozesses Grat. Die gewünschte Funktionalität, Leistungsfähigkeit und Ästhetik des gefertigten Werkstücks ist durch diesen Aspekt allerdings nicht immer sichergestellt. Vor allem in der Luft- und Raumfahrtbranche können Grate ein signifikantes Hindernis bei der Einhaltung von den hohen Sicherheitsanforderungen bedeuten. Deshalb ist es wichtig, den entstehenden Grat zu entfernen.

Hohes Einsparpotential durch automatisiertes Entgraten

Entgratprozesse sind derzeit teuer und zeitaufwändig durchzuführen. In vielen Fällen werden die Werkstücke manuell entgratet. Bis zu 30 Prozent der gesamten Bearbeitungszeit entfällt auf diesen Bearbeitungsschritt. Dies macht das Entgraten zu einem treibenden Kostenfaktor in der modernen Industrie und zeigt wie wichtig die Automatisierung dieses Prozesses ist.

„Wir wollen den Entgratungsprozess und die Prozessplanung vollständig automatisieren“, erläutert Projektmitarbeiter René Räker vom IFW. Für den automatischen Entgratprozess ist für den Wissenschaftler nicht nur die Soll-Geometrie des Werkstücks maßgebend, sondern auch die individuell vorliegende Ist-Geometrie des Werkstücks nach dem Fräsprozess. Räker führt weiter an, dass „dafür die Werkstücke sensorisch erfasst werden [müssen]. Neben der tatsächlichen Werkstückgeometrie ermitteln wir damit auch Bauteilverformung, Bauteilverzug, Form- und Lagetoleranzen sowie die Position des Werkstücks.“ Die sensorisch generierten Informationen werden in der adaptiven Bahnplanung über ein erweitertes CAD/CAM-Modul integriert und die adaptierten Werkzeugwege anschließend automatisch durch die Bahnplanung errechnet.

Ziel des Projekts ist eine schnelle und prozesssichere Automatisierung der Entgratung, um einen nahtlosen Einsatz des erforschten und entwickelten Ansatzes in der Industrie zu ermöglichen. Diese Konzeption soll universell für Werkzeugmaschinen und Industrieroboter eingesetzt werden können.

Erhebliche Zeitersparnis und Kostenreduzierung

Durch das vollautomatische Entgraten können Unternehmen in Zukunft Zeit und Kosten sparen. Je nach Komplexität des Werkstücks entfallen derzeit bis zu 20 Prozent der Produktionskosten auf das Entgraten und der resultierende Entgratprozess kann bis zu 30 Prozent der Fertigungszeit beanspruchen. „Mit einem automatisierten Entgratprozess, der optimal auf die reale Werkstückgeometrie angepasst ist, wäre eine erhebliche Kostenreduzierung und Zeitersparnis der Bauteilfertigung möglich“, erläutert Wissenschaftler Räker. Daneben können durch eine Adaption der Werkzeugwege und Prozessstellgrößen die Fertigungsqualität und Wiederholgenauigkeit des Fertigungsprozesses nachhaltig gesteigert werden.

Insbesondere in der Luft- und Raumfahrtbranche wird mit einer Zeitersparnis beim Entgratprozess von bis zu 60 Prozent gerechnet. Somit bietet das Projekt AdaPES viel Potential, um in naher Zukunft den Entgratprozess zu revolutionieren.

Bei weiterführenden Fragen und näheren Informationen wenden Sie sich gerne an Thomas Hauke, Teamleiter PLM, unter der Telefonnummer 0441 960 21 12 oder per Mail unter hauke@swms.de.

Der Titel des dreijährigen Forschungsprojektes lautet „Konzept und Aufbau eines cyberphysischen Systems zur ganzheitlichen Entwicklung von Windenergieanlagen“ (WindIO). Es hat einen Gesamtumfang von 3,1 Millionen Euro und wird im 7. Energieforschungsprogramm „Innovationen für die Energiewende“ vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie mit knapp 2,1 Millionen Euro gefördert. Begleitet wird das Vorhaben vom Projektträger Jülich.

Neben dem BIK und dem IALB als Forschungspartner sind fünf Unternehmen als Entwicklungs- und Anwendungspartner beteiligt: CONTACT Software (Bremen), Pumacy Technologies (Berlin), fibretech composites (Bremen), Deutsche WindGuard (Varel) und SWMS Consulting (Oldenburg) sowie als assoziierte Partner Windrad Engineering (Bad Doberan), energy & meteo systems (Oldenburg) und Deutsche Windtechnik Service (Ostenfeld).

Lösung liegt im Nutzen von „digitalem Zwilling“

Würden die technischen Möglichkeiten, die sich durch die Digitalisierung bieten, besser genutzt, könnten Windenergieanlagen (WEA) umweltschonender und wirtschaftlicher betrieben werden, sind sich die Projektpartner sicher. Bei ihren Forschungen und Entwicklungen setzen sie auf den „Digitalen Zwilling“. Das ist das virtuelle Abbild eines real existierenden, also physischen Systems wie zum Beispiel das einer Windenergieanlage. Im Projekt WindIO wird der digitale Zwilling das dynamische Modell der Forschungs-WEA vom Typ „Krogmann 15-50“ des IALB in Bremerhaven abbilden. Auch eine zweite Forschungs-WEA der Universität Bremen wird für die WindIO-Forschungen genutzt, eine vom Projektpartner Deutsche WindGuard betriebene 3,4-Megawatt-Anlage.

Vorhersage zu Betriebsverhalten und Lebensdauer

Um die realen Zustände in Echtzeit digital abbilden zu können, müssen permanent Betriebsdaten aufgezeichnet und in den digitalen Zwilling eingespeist werden. Hierfür sind zahlreiche Sensordaten erforderlich. Sind die mechanischen und elektrischen Komponenten über ein Kommunikationsnetz mit einem informationsverarbeitenden System verbunden, bezeichnet man die Anlage als ein cyberphysisches System (CPS). Der digitale Zwilling ist eine spezielle Anwendung eines CPS. Er unterstützt bei Tests und Prognosen – von der Fertigung und Logistik über den WEA-Betrieb bis hin zur finalen Wiederverwertung von Windenergieanlagen. Die Verknüpfung mit Wetter- und Lastprognosen erlaubt zum Beispiel eine Vorhersage des Betriebsverhaltens und der Lebensdauer. Das Verhalten von Anlagen oder deren einzelnen Komponenten im realen Betrieb lässt sich so besser vorhersehen.

Test mit Bremer 3,4-Megawatt-Forschungs-Windenergieanlage

Die auf Basis der Krogmann-WEA entwickelte Software-Architektur soll parallel für einen Digitalen Zwilling der zweiten Forschungs-WEA eingesetzt werden. So können Erkenntnisse zur industriellen Übertragbarkeit der Methodik auf größere Anlagen gesammelt und Aussagen über die Breitenwirksamkeit der Methodik getroffen werden.

„Bisher werden digitale Zwillinge in der Windenergietechnik nicht flächendeckend eingesetzt. Ein Grund dafür ist ein zumeist restriktives Informationsmanagement in der Windindustrie. Dadurch verzögert sich die Entwicklung übergeordneter Betriebs- und Optimierungsstrategien, und die Potenziale der Digitalisierung können nicht voll ausgeschöpft werden“, sagt Dr.-Ing. Christian Zorn, Leiter der Koordinierungsstelle ForWind an der Universität Bremen. Ein Projektziel liegt ihm daher besonders am Herzen: „Wir wollen mit dem WindIO-Zwilling eine Datenbasis etablieren, die den Austausch anlagenspezifischer Informationen für verschiedene Nutzergruppen ermöglicht.“

Universelle, frei zugängliche Plattform

Die WindIO-Arbeiten sollen eine transparente Datengrundlage und eine frei zugängliche Forschungsplattform zur Entwicklung und Integration neuer Ideen und Optimierungsansätze schaffen. Damit bieten sich völlig neue Möglichkeiten für umfassende Forschungsaktivitäten mit realen Felddaten, was unter anderem technischen wie ökonomischen Simulationen zur Geschäftsmodellentwicklung als Grundlage dienen kann.

Das WindIO-System soll erheblich zur Verbesserung der Prognosen von Wartungen und der belastungsminimalen Regelung von WEA beitragen. Durch kontinuierliche, echtzeitfähige Anpassungen an die momentanen Betriebs-, Last-, Umgebungsbedingungen und Berücksichtigung der individuellen Randbedingungen soll eine optimale Betriebsführung garantiert werden können, die zu einer erheblichen Kostensenkung der Energieerzeugung und zur bestmöglichen Schonung von Ressourcen beiträgt.

Sabine Nollmann

Klingt gut, aber glauben Sie, dass Sie ein Softwareprojekt jemals mit diesen Worten bewerten werden?

Falls nicht, ist das verständlich. Klassische Softwareprojekte sind häufig komplex und langwierig und stellen damit KMUs und Handwerksbetriebe vor große Herausforderungen. In diesen Unternehmen sind typischerweise keine ausgewachsene Entwicklungsabteilungen vorhanden und im Normalfall ist die Notwendigkeit IT-Know-How intern aufzubauen nicht vorhanden. Schwierigkeiten in Softwareprojekten entstehen hierdurch bedingt sowohl bei Systemeinführungen als auch bei Individualprojekten. Bereits bei der Erarbeitung und Kommunikation von Zielen und Anforderungen kommt es vor, dass Prozessverantwortliche, Berater und Programmierer unterschiedliche Sprachen sprechen. Diese Unwägbarkeiten ziehen sich dann bis zur oft trotzdem erfolgreichen, Einführung der Lösung, machen den Weg dorthin aber teuer und aufwendig.

Low-Code-Plattformen versprechen Abhilfe für diese Problematik zu schaffen, indem sie die Entwicklung von Softwarelösungen stark vereinfachen. Eine zentrale Rolle haben hierbei visuelle Entwicklungsumgebungen inne, in denen der Anwender vorgefertigte Komponenten zu eigenen Lösungen verknüpft und bei Bedarf fehlende Funktionen über programmierte Bausteine ergänzt.

Problemlöser Low-Code

Der Low-Code Ansatz löst die folgenden Probleme klassischer Entwicklung:

• Entwicklungskosten: Die Entwicklungskosten können durch Low-Code Anwendungen um bis zu 70% reduziert werden. Diese Zahl stammt zwar aus einer Studie eines Low-Code Anbieters, aber dennoch wurde auch in unseren Kundenprojekten bestätigt, dass sich Projekte deutlich günstiger umsetzen lassen.

• Entwicklungszeit: Ein Kostenfaktor, aber auch ein weiteres wichtiges Bewertungskriterium hinsichtlich der Umsetzbarkeit von Projekten ist die Entwicklungszeit, die durch Low-Code-Plattformen deutlich reduziert werden kann. Diese Zeitverkürzung ermöglicht es Ideen schnell in Prototypen umzusetzen, die für die weitere Beurteilung des Vorhabens hilfreich sind und den Mehrwert verifizieren. Dies ist auch bei der Durchführung von internen oder externen Beratungsprojekten der Fall, in denen Ideen innerhalb von Stunden bis wenigen Tagen präsentiert werden können. Auch der Zeitbedarf für die Umsetzung der operativ einsetzbaren Lösung kann im Vergleich zu klassischen Projekten deutlich reduziert werden.

• Integration der eigenen Lösungen: Besonders in KMUs und im Handwerk sind eigene kleine Lösungen, z.B. auf der Basis von Excel, in Form von Papierlisten und durch Email-Regeln entstanden. Die Vielzahl dieser dezentralen Helferlein führt jedoch zu einem komplexen Gebilde innerhalb des Unternehmens und damit zu unklaren Zuständigkeiten, die einerseits schwer zu verstehen und andererseits langfristig schwer zu verwalten sind. Low-Code-Apps bieten die Möglichkeit auch diese kleinen Lösungen effektiv zu digitalisieren und strukturiert zu verknüpfen. So entstehen beispielsweise klare Informations-, Dokumentations- und Freigabeprozesse und Apps für Management, Produktion oder Service. Somit können sich die Mitarbeiter auf ihre wesentlichen Aufgaben konzentrieren und Verwaltungs- und Abstimmungsaufwand entfällt.

• Integration von Bestandssystemen: Offene Schnittstellen und Konnektoren erlauben die Anbindung von einer Vielzahl an Services, Datenquellen und Bestandssystemen an die Low-Code Lösung (z.B. ERP, CMS, LVS, MES, …). Auf Basis der vorhandenen Daten und Informationsflüsse kann so nützliche Erweiterungen zur Optimierung von Geschäftsprozessen geschaffen werden.

• Standard Bausteine: Viele Probleme werden im Rahmen der Softwareentwicklung immer und immer wieder neu gelöst. Warum das Rad neu erfinden? Low-Code-Plattformen stellen viele der benötigten Bausteine bereit, die frei miteinander kombiniert werden können. Gleichzeitig sind die Lösungen plattformübergreifend als Webanwendung, auf dem Tablet und dem Smartphone einsetzbar, sodass auch hier Entwicklungsaufwand entfällt.

• Interne Key-User: Die visuelle Programmierumgebung ist im Vergleich zur klassischen Entwicklung deutlich einfacher zu erlernen, sodass interne Key-User ausgebildet werden können. Diese verfügen einerseits über ein hohes Prozessverständnis und andererseits können diese Nutzer neue Ideen in der Low-Code-Umgebung entwickeln oder konfigurieren, ohne ein externes Unternehmen beauftragen zu müssen. Auch bei der Entwicklung der Lösung durch externe Auftragnehmer ist es sinnvoll die internen Prozessverantwortlichen eng am Entwicklungsprozess zu beteiligen, um dessen Expertise zu nutzen. Die Geschwindigkeit der Entwicklung ermöglicht zudem engmaschige Abstimmungstermine parallel zur Entwicklung, in denen Projektfortschritte abgestimmt und die Planung angepasst wird.

Die Anbieter der Low-Code-Plattformen entwickeln das Portfolio der Low-Code-Komponenten ständig weiter, sodass eine Reihe an Erweiterungen besteht, die in den Apps genutzt werden können. Diese sollen an dieser Stelle nur kurz genannt werden, in Zukunft werde ich mich in diesem Blog im Detail mit dem ein oder anderen Thema auseinandersetzen:

• Künstliche Intelligenz, vor allem im Bereich der Bildauswertung.
• Augmented Reality, insbesondere für mobile Apps.
• (Automatische und intelligente) Chat Bots
• Portale zur Kommunikation von Informationen aus dem Unternehmen heraus
• Tests, zur Prüfung der Geschäftslogik und Funktionsweise der Lösung
• UI-Flows zur Automatisierung von Prozessen

Probleme von Low-Code-Plattformen

Zuvor wurde eine Vielzahl an Vorteilen von Low-Code Plattformen beschrieben, es gibt jedoch auch Punkte, die vor der Entscheidung für ein solche Lösung bedacht werden sollten:

• Schatten-IT und verstreute Applikationen: Wenn eine Vielzahl an Prozessverantwortliche dazu befähigt wird eigene Lösungen zu entwickeln, kann dies grundsätzlich „im Stillen“ geschehen. Hieraus ergeben sich ähnliche Probleme, wie heute bei der Entwicklung eigene Lösungen, z.B. auf der Basis von Excel. Es sollte deshalb darauf geachtet werden, dass Entwicklungen kommuniziert und abgestimmt werden, sodass ein transparenter Prozess entsteht. Gemeinsam sollte entschieden werden, welche Entwicklungen vorangetrieben werden und wie unterschiedliche Vorhaben aufeinander abgestimmt werden.

• Unübersichtliche Preismodelle: Die Preismodelle der Anbieter sind zum Großteil sehr unübersichtlich und bei einigen Anbietern sind die Lizenzkosten für das Basissystem sehr hoch. Dies erschwert aus unserer Sicht den Einstieg vor allem für KMUs und Handwerksunternehmen, da die Plattform vor allem zu Beginn getestet und auf Anwendbarkeit im Unternehmen geprüft werden muss.

• Schulungsaufwand: Auch Low-Code Programmierung muss gelernt sein. Auch wenn die Hürden für das Erlernen der Programmierumgebung wesentlich geringer sind als bei klassischen Programmiersprachen, muss trotzdem Zeit für die Fortbildung in diesem Bereich investiert werden. „Low“ bedeutet zudem, dass an wenigen Stellen die Ergänzung der Anwendung mit individueller Programmierung sinnvoll ist.

• Interne Applikationen: Einige der verfügbaren Plattformen sind hauptsächlich für die Entwicklung interner Applikationen geeignet, die nur im Unternehmen genutzt werden können und auf die Kunden und Lieferanten keinen Zugriff haben können. In diesem Bereich gibt es jedoch einige Bestrebungen die es erlauben würden, die Systeme nach außen zu öffnen.

• Proprietäre Systeme: Der Wechsel zwischen zwei Low-Code-Plattformen ist nicht ohne größeren Aufwand möglich, da die Umgebungen auf unterschiedlichen Technologien basieren. Unternehmen sollten deshalb, wie bei jeder Softwareanschaffung, die entstehenden Lock-In Effekte bewerten.

Geeignete Prozesse identifizieren

Standardprozesse im Unternehmen sollten mit Standardlösungen abgedeckt werden, die über offene Schnittstellen verfügen. Für individuelle Kernprozesse hingegen sollten Lösungen entwickelt werden, welche die Fähigkeiten des Unternehmens bestmöglich unterstützen und die mit der Veränderung der Kernprozesse mitwachsen und flexibel angepasst werden können. Folgende Abbildung ordnet eine Auswahl von Aufgaben im Unternehmen grob ein:

Im Bereich der individuellen Kernprozesse lohnt es sich zu prüfen, ob die individuelle Softwarelösung auf Basis einer Low-Code Plattform im Vergleich zur klassischen Individualentwicklung eine sinnvolle Option ist.

Acht typische Anwendungsfelder

1. Checklisten, Prüfungen, Dokumentation
2. Verwaltung von Assets
3. MES-Funktionen in der Produktion
4. Datenzugriff und Dashboards auf operativer und auf Management Ebene
5. Informationsbereitstellung (intern und gegenüber dem Kunden)
6. Individuelle Berechnungen und Entscheidungshilfen im Prozess
7. Ersatz für Tabellenkalkulationstools
8. Freigabeprozesse

Low-Code Plattformen

Es gibt eine Vielzahl an Plattformen, die Low-Code Lösungen anbieten. Die Abbildung des Magic Quadrant von Gartner gibt hierzu einen umfangreichen Überblick.

Insbesondere die Anbieter aus dem „Leader“-Quadranten bieten erfolgsversprechende Plattformen an, wobei sich diese in Funktionsweise, Funktionsumfang und Preismodell deutlich voneinander unterscheiden. Auf den Webseiten der Unternehmen finden Sie eine Vielzahl an Anwendungsfällen, von denen Sie sich inspirieren lassen können. Einen unserer Anwendungsfälle zur individuellen Betriebsdatenerfassung in der Produktion finden Sie hier.

SWMS hat bereits Erfahrungen mit den Lösungen von Microsoft (Power Plattform) und Siemens (Mendix) sammeln können.

Fazit

Low Code-Plattformen und die daraus entstehenden Lösungen können dazu beitragen Geschäftsprozesse und individuelle Kernprozesse in KMUs und Handwerksunternehmen zu bestmöglich zu unterstützen und bieten eine Möglichkeit im Unternehmen vorhandene Daten zu nutzen und neue Angebote für interne und externe Kunden zu schaffen.

Trotz der Einfachheit und Geschwindigkeit, mit der Ihre Lösungen entwickelt werden können. Lassen Sie wichtige Entwicklungsbausteine abseits der reinen Programmierarbeit, wie die Anforderungsanalyse, eine Bewertung des Lösungsansatzes, einen Vergleich der verfügbaren Technologien sowie Schulungs- und Abstimmungstermine nicht außer Acht. Auch das Design und die Interaktion des Nutzers mit der Lösung sollten im Projekt bedacht werden. Gerade diese Bausteine sind für eine erfolgreiche Projektumsetzung entscheidend, da sie zur Schaffung einer nachhaltigen Systemarchitektur beitragen, die zu Ihrem Anwendungsfall passt. Spätere Anpassungen und Erweiterungen werden so ermöglicht.

Zusammenfassend ein Graphic Recording von einem Vortrag, in dem wir uns auf der Veranstaltung „Praxisforum Digitalisierung“ 2020 in Oldenburg mit dem Thema Low Code mit Microsoft Power Apps beschäftigt haben. An dieser Stelle vielen Dank an Paula Föhr für die tolle Visualisierung:

Haben Sie schon eine Idee, wie Sie Low-Code Lösungen in Ihrem Unternehmen einsetzen können? Wir freuen uns über Ihr Feedback und Ihre Erfahrungen. Sprechen Sie uns mit Ihren Ideen an, wir geben Ihnen gerne unverbindlich eine Einschätzung zur Umsetzbarkeit, zu Anforderungen und den notwendigen Schritten für Ihr Vorhaben. Sie erreichen Joshua Coordes über coordes@swms.de.

Mit Gesten und Bewegungen steuern

Mit Virtual Reality (VR) und Augmented Reality (AR) haben sich am Markt zwei neue Technologien etabliert. Ihre Bezeichnungen wecken große Erwartungen, die auch nicht enttäuscht werden. Denn nach der (ersten) Nutzung fällt es schwer, das Erlebte in Worte zu fassen! Die Art der Interaktion ist so einzigartig, dass sie einer Revolution gleichkommt. Aber was steckt dahinter?

Es klingt verlockend, aber beide Technologien erzeugen keine neuen Realitäten. Vielmehr verknüpfen sie die Sinne menschlicher Wahrnehmung mit den Informationen einer digitalen Benutzeroberfläche. 

Herkömmliche Eingabesysteme wie Maus, Tastatur oder berührungsempfindliches Display sind damit nicht vergleichbar. 

Die Bedienung erfolgt mittels Gesten und richtet sich nach der eigenen Körper- bzw. Kopfbewegung. Auch der Gleichgewichtssinn wird angesprochen. Je nach Anwendung ist sogar ein gewisses Maß an Orientierungsfähigkeit hilfreich.

Doch bevor Sie diesem Bedienkonzept mit Kopfschütteln begegnen, lassen Sie mich im nächsten Absatz einmal die technologischen Umsetzungen von VR und AR erläutern. Denn die sind wirklich faszinierend!

Wie unterscheiden sich Virtual und Augmented Reality?

Beide Technologien kommen für gewöhnlich in Brillenform daher und hier bestehen die größten Unterschiede.

Virtual Reality

Die Bilddarstellung einer VR-Brille ist vergleichbar mit einem Fernrohr. Nur mit dem Unterschied, dass der Blick auf ein reales, entferntes Objekt ausbleibt. Stattdessen befinden sich vor den Augen zwei kleine Displays, die das komplette Sichtfeld einnehmen. Was auf dieser digitalen Bildfläche angezeigt wird, ist unabhängig von der echten Umgebung. 

Bild 1: Mit der „Index“ von Valve virtuelle Welten entdecken

Ab jetzt verdrängen virtuelle Orientierungspunkte die Kenntnisse um echte räumliche Gegebenheiten. Für eine sichere Anwendung sollten daher viel Platz mit entsprechender Bewegungsfreiheit vorhanden sein. Andernfalls können hängende Kabel oder nahe Möbel zu Verletzungen führen. VR-Brillen funktionieren nur mit Computern und sind daher nur begrenzt mobil.

Ob diese Form der Interaktion positiv oder negativ empfunden wird, entscheidet sich meist in den ersten Momenten. So kann es sich unangenehm anfühlen, stehend oder sitzend in einen virtuellen Abgrund zu fallen

Ist die digitale Welt niedrig aufgelöst, können Kopfschmerzen auftreten. Ersteres ist eindeutig vom Anwendungsfall abhängig und zweiteres wird zunehmend durch leistungsstärkere Grafikhardware verringert.

In jedem Fall sind eine saubere Programmierung und starke Hardware für das Nutzungserlebnis entscheidend. 

Wird die Brille wieder abgesetzt stellt sich tatsächlich das Gefühl ein, in einer anderen Welt gewesen zu sein. Dieser Effekt ist bei VR definitiv stärker ausgeprägt, als bei AR.

Augmented Reality

AR-Brillen funktionieren nach einem anderen Prinzip. Wie bei herkömmlichen Brillen blicken AnwenderInnen durch ein transparentes Glas, das hier die Funktion einer digitalen Projektionsfläche einnimmt. Der Blick auf das tatsächliche Umfeld bleibt also frei, was explizit gewollt ist. Denn es dient als Kulisse, in das die Brille virtuelle Elemente einblendet.

Wie das funktioniert? Die Gläser einer AR-Brille sind einerseits darstellendes Medium, andererseits aber auch als flexible Bildebene zu verstehen. Je nach Größe eines digitalen Objektes tritt es bspw. in den Vorder-, Mittel- oder Hintergrund. Auf der Netzhaut bilden sich alle Ebenen übereinander ab, sodass reale und virtuelle Elemente friedvoll koexistieren. Daher auch die Bezeichnung „Mixed Reality“.

Welche Elemente eingeblendet werden, hängt von der Programmierung und der Blickrichtung ab. Möglich sind z.B. Texte, Bilder aber auch 3D-Modelle. Zu unterscheiden sind dabei grundsätzlich eine ortsabhängige oder -unabhängige Anzeige. Inhalte können also mit Positionsdaten verknüpft werden und stehen dann nur an einem bestimmten Ort zur Verfügung. 

Eine automatische Erkennung realer Objekte ist ohne vorherige Programmierung nicht möglich.

Da eine AR-Brille wie eine konventionelle Brille getragen wird und der Blick auf die Umgebung frei ist, gelingt die Eingewöhnung relativ schnell.

Bild 2: Die „HoloLens“ von Microsoft: Verbindung von digitaler mit realer Welt 

Sind VR und AR ein Nischenprodukt?

Festzuhalten ist, dass mit der Verfügbarkeit von VR und AR völlig neue Bedienkonzepte existieren. Der Einbezug von Kopf- und Fingerbewegungen, sind aber Indikatoren für eher spezielle Nutzungsszenarien.

Das gilt in gleicher Weise für den Personenkreis. Menschen mit leichtem Hang zu Gleichgewichtsstörungen werden sich mit VR weniger anfreunden. Die AR-Technik ist teurer und z.B. in Form von Googles „Glass“ häufig nur Entwicklern vorbehalten. Zumindest gegenwärtig ist ein flächendeckender Einsatz also weder möglich, noch unbedingt sinnvoll. Denn reicht es nicht vollkommen aus, wenn wir eine E-Mail mit Tastatur und Maus aufsetzen?

Ja, mag sein. Doch ist es ein geeigneter Maßstab neue Technologien danach zu bewerten, dass sie für gewöhnliche Aufgaben nicht unbedingt nötig sind? Vielmehr lohnt es sich doch herauszufinden, welche Chancen sie bieten! Und die möchte ich im nächsten Abschnitt einmal skizzieren.

Use Cases von VR und AR

Beide Konzepte sind in ihrer Funktionsweise ganz unterschiedlich. Das betrifft zwangsweise auch ihre Anwendungsfälle. Doch ob jetzt VR oder AR zum Einsatz kommen entscheidet sich meist anhand einer Frage: 

Ist ein stationärer oder mobiler Einsatz vorgesehen?

Wird hauptsächlich im Büro an Computern gearbeitet, bietet sich eine VR-Brille an. Ihre virtuelle Welt ist von der echten Umgebung unabhängig darstellbar. Der Architekt kann so das neue Eigenheim zeigen, ohne das ein Besuch auf der Baustelle nötig ist. Wurden die Räumlichkeiten eines Museums digital erfasst, kann ein virtueller Rundgang erfolgen – noch im Reisebüro.

Ist hingegen eine mobile, kontextabhängige Nutzung relevant, spielt die AR-Technik ihre Stärken aus. Bei einem Besuch im Museum genügt der Blick auf eine historische Installation und plötzlich wird sie zum Leben erweckt. Bei der Reparatur von Gegenständen kann der eingeblendete Support-Mitarbeiter Anweisungen für bestimmte Handgriffe erteilen.

Fazit

Beide Technologien zeichnet aus, dass sie die Möglichkeiten von digitaler Technik mit der realen Welt ganz unterschiedlich verknüpfen. Damit schaffen sie gleichzeitig individuelle Anwendungsszenarien, die sich mit bekannten Eingabesystemen so nicht umsetzen lassen. Die mit diesen beiden Konzepten veranschaulichten Möglichkeiten legen nahe, dass sich bestimmte Tätigkeiten im Rahmen von Wertschöpfungsprozessen digitalisieren lassen. Daten können bereits global verschickt und mit VR/AR die Anwesenheit vor Ort ersetzt werden. Gerade in Zeiten eines gesellschaftlichen Kontaktverbotes, lassen sich betriebliche Aktivitäten so aufrechterhalten. Insofern zeigt sich hier ein Weg in die Zukunft: Mit Virtual Reality können Welten erschaffen und analog gesteuert werden. Augmented Reality stellt situatives Wissen zur Verfügung, wodurch wir Entscheidungen schneller treffen können. Die Technologien sind da – nutzen wir sie, um Neues zu erschaffen!  

Faserverbundkunststoffe oder auch Composites sind schon seit Längerem bekannte Werkstoffe in der Entwicklung und Konstruktion von Maschinen. Sie sind sehr leicht und besitzen dennoch mechanische Vorteile zu herkömmlichen Werkstoffen. Daher sind sie meist in Branchen zu finden, in denen die Leichtbau-Philosophie von höherer Bedeutung ist. Die Anwendung von Produkten aus Faserverbundkunststoffen hat demnach hauptsächlich konstruktionstechnische Hintergründe. Denn die Faserverbundkunststofftechnik hat einen entscheidenden Nachteil. Entwicklung und Fertigung von Composite Produkten sind sehr anspruchsvoll. Das hat zur Folge, dass sich der Arbeits- und Zeitaufwand erhöht und somit auch die Produktionskosten steigen. Faserverbundkunststoffe sind also deutlich teurer als übliche metallische Werkstoffe. Daher sind sie auch eher in Branchen vertreten in denen „leicht“ wichtiger ist als „preisgünstig“.

In der Industrie haben die Luft- und Raumfahrt oder der Automobilbau-Bereich bereits einige Schritte in der Forschung erfolgreich unternommen, die die Produktionskosten von Composite Produkten senken. 

Neben den wirtschaftlich starken Branchen bauen auch andere Bereiche – wie zum Beispiel die Windkraftbranche – auf dieser Werkstofftechnologie auf. Daher ist ein branchenübergreifender Austausch wünschenswert, um den Stand der Technik zu fördern. Der Fokus der Forschung liegt derzeit in der Automation von Fertigungsprozessen.

Warum ist die automatisierte Composite Fertigung so wichtig?

Die Fertigungsprozesse für Composites sind sehr komplex und können selbst mit dem heutigen Stand der Technik teilweise nur manuell erfolgen. Hauptsächlich ist das richtige Handling der Faserstrukturen prozesstechnisch schwer zu definieren. Werden diese Prozesse automatisiert über Maschinen durchgeführt, so können die Herstellkosten auf langfristige Sicht gesenkt werden. Die Kosten der Herstellung sind der Grund für den hohen Preis von Composite-Produkten. Wird der Preis gesenkt, kann diese Werkstofftechnologie auch für Unternehmen interessant werden, in denen Gewicht und Kosten gleich bedeutend sind. Die Industrie könnte somit auch in den kleineren Branchen wachsen.

Wieso sind die Herstellkosten so hoch?

Um zu verstehen warum die Produktion von Composite Produkten so viel anspruchsvoller ist, ist es wichtig den Aufbau und die Zusammensetzung von Faserverbundkunststoffen zu kennen. Wie der Name bereits verdeutlicht handelt es sich um einen „Verbund“-Werkstoff, der aus verschiedenen Komponenten besteht. Die Art und Weise des Zusammenschlusses dieser Komponenten ist in der Fertigung oft die Problematik, die gelöst werden muss.

Inspiriert wurde diese Werkstofftechnik von der Natur, speziell von dem Aufbau pflanzlicher Gewebestrukturen. Diese bestehen grob aus Fasern, welche durch eine umhüllende und schützende Matrix zusammengehalten werden.

Diese zwei Hauptkomponenten lassen sich gut in der Faserverbundstofftechnik wiedererkennen. Zum einen in den verstärkenden Fasern, die üblicherweise aus Kohlenstoff (CFK "Carbon") bzw. Glas (GFK "Glas") bestehen. Zum anderen in der Kunststoffmatrix, welche den Fasern Stabilität und Schutz bietet.

Die auszeichnenden mechanischen Eigenschaften, die Composites attraktiv machen, sind durch eine effiziente Kraftübertragung begründet. Faserverbundwerkstoffe leiten angreifende Kräfte gezielt und effektiv entlang ihrer Fasern durch das Bauteil. Die Kraftübertragung in einer einzelnen Faser ist abhängig von dessen Richtung (anisotrop). Um die Krafteinflüsse auf das Produkt richtungsunabhängig zu halten, werden die einzelnen Fasern strategisch angeordnet.

Die Schwierigkeit in der Produktion liegt nun darin, die Fasern strukturiert abzulegen und die Kunststoffmatrix dem hinzuzufügen. Dafür gibt es viele Möglichkeiten, die jedoch noch sehr aufwendig und teuer sind. Besonders das strukturierte Legen (preforming) braucht meistens noch manuelle Operationen. Ziel der Industrie ist es, das Zusammenbringen der beiden Komponenten in einem Gesamtprozess automatisiert zu ermöglichen. 

Dadurch können Herstellkosten langfristig gesenkt werden.

Worauf kommt es bei der Zusammenführung an?

Grundsätzlich ist, wie bei allen Fertigungsprozessen, das verwendete Material ausschlaggebend. Es ist also zum einen wichtig zu wissen, welche Art von Fasern verwendet werden. Und zum anderen kommt es auf die gewählte Kunststoffmatrix an. Der Konstrukteur entscheidet, je nach Anwendungsfall des Endproduktes, welches Material genutzt wird.

Die Fasern bestehen meistens aus Kohlefasern (CFK) beziehungsweise aus Glasfasern (GFK). Es gibt noch alternative Möglichkeiten, jedoch sind diese in der heutigen Industrie nicht von Bedeutung. Vergleicht man einzelne Faserbündel in ihrer Handhabung miteinander, so gibt es kleine Unterschiede zwischen Kohle und Glas. Der bedeutende Faktor ist jedoch in welcher Form die Fasern eingekauft werden. Oft sind die Fasern schon zu Matten vorgeflochten. Je engmaschiger sie geflochten werden, desto unflexibler sind diese in der Verarbeitung. 

Die Art der Fasern und deren Beschaffenheit ist also eines der Hauptkriterien, nach denen sich Fertigungsprozesse richten.

Ein anderes Kriterium ist die Kunststoffmatrix. Es gibt eine Vielzahl an Faktoren, die bestimmen, welcher Kunststoff konkret verwendet wird. Jedoch kann man grundsätzlich zwei Typen von verwendeten Kunststoffen unterscheiden. Es gibt thermoplastische und duroplastische Verbundkunststoffe. Beide haben unterschiedliche Vor- und Nachteile in ihrer Verwendung.

Der grundlegende Aufbau von Kunststoffen lässt sich in einfachster Form wie folgt erklären: Mehrere gleiche oder auch unterschiedliche Monomere werden zu verketteten Polymeren. Ein Polymer ist in diesem Fall ein Makromolekül, dessen Zusammenhalt durch die Bindungen zwischen deren Atomen begründet ist. Für den Kunststoff ist dann entscheidend, wie sich die einzelnen Polymere miteinander binden. Bei Thermoplasten halten sich die Polymere einzig durch Wechselwirkungen zwischen den einzelnen Makromolekülen zusammen. Wohingegen die Polymere bei den Duroplasten in einem weiteren Schritt behandelt werden. Dabei werden die Makromoleküle so beeinflusst, dass sie untereinander echte Molekülbindungen eingehen und sich vernetzen. Den Unterschied der Vernetzung lässt sich an folgender Abbildung demonstrieren.

Da die Duroplaste während der Entstehung engmaschig vernetzen, sind sie härter und spröder. Thermoplaste hingegen besitzen eine höhere Zähigkeit. Nachdem Duroplaste endgültig ausgehärtet sind, lassen sie sich nicht mehr aufschmelzen und neu verformen. Das fordert besondere Aushärteprozesse, die in die Fertigungskette integriert werden müssen. Jedoch besitzen die Kunststoffe dadurch eine höhere Hitzebeständigkeit. 

Thermoplaste lassen sich über ihrer Schmelztemperatur beliebig neu verformen, was prozesstechnische Vorteile hat. Die Hitzebeständigkeit ist dafür jedoch nicht so hoch.

Einschub: Lösungskonzepte zum jetzigen Stand der Technik

Eine etablierte Lösung ist sogenanntes Prepreg-Material. Dieser Faserverbundkunststoff kann als vorimprägniertes Halbzeug mit verschiedenen Mischungsverhältnissen aus Verstärkungsfasern und Matrix eingekauft werden. Diese Halbzeuge, auch Tapes genannt, bestehen aus parallelen Endlosfasern, die beidseitig von einem Harzfilm imprägniert und auf Rollen aufgewickelt werden. Das Prepreg kann in unterschiedlichen Breiten vorliegen und maschinenabhängig auch parallel verarbeitet werden. Sie können, je nach Verfahren, direkt auf Maß geschnitten und verlegt werden. Da die Fasern unidirektional in den Tapes liegen, gibt es bereits verschiedene Verfahren, die die Tapes strategisch ablegen. Dabei wird speziell darauf geachtet, dass Lagen mit verschiedenen Faserrichtungen erzeugt werden, um ein quasi-isotropes Endprodukt zu erhalten. Viele Teilnehmer haben sich in den letzten Jahren mit der Automatisierung befasst und bereits bekannte Verfahren, wie zum Beispiel Automated Tape Laying (ATL) oder Automated Fiber Placement (AFP), entwickelt. Die Abbildung zeigt eine mögliche Legestrategie, die in AFP-Prozessen verfolgt wird.

Zusammenfassend

Die Automation in der Faserverbundstofftechnik begründet einen wichtigen Schritt, um preiswertere Produkte aus Composites herzustellen. Doch für eine funktionierende Fertigung gibt es noch zu viele Parameter und Abhängigkeiten, die in automatisierten Prozessketten enorme Hindernisse darstellen. Zurzeit gibt es einige Forschungsarbeiten, die sich mit diesen Themen befassen. 

Das Internet of Things ist geprägt durch die technische Anbindung von Geräten und Systemen an das Internet. Diese Anbindung ist zwar der Startpunkt vieler IoT-Projekte, hinsichtlich der Umsetzung jedoch in den meisten Fällen, nach der sorgfältigen Betrachtung der verfügbaren Optionen, mit relativ geringem Aufwand realisierbar. 

Die bloße technische Nutzung von IoT erzeugt jedoch erst einmal per se keinen Wert für das Produkt, den Prozess oder das Unternehmen als Produkt- oder Prozesseigner.

Eine der Herausforderungen, die damit gerade zu Beginn eines Projektes Beachtung finden muss, ist somit die Definition des sogenannten Use Cases. Der Use Case beschreibt unter anderem die Möglichkeiten als Nutzer oder externes System mit dem jeweils betrachteten System zu interagieren. 

Diese Interaktionen sollten dabei zu einem entsprechenden unternehmerischen Ziel konvergieren, denn einen Wert erhält die IoT-Anwendung im Produkt oder im Prozess dann durch die spätere Applikation. Diese Applikation wird basierend auf dem technischem Fundament, wie den Daten oder den neuen Kommunikationsmöglichkeiten, aufgebaut. Die grundsätzlichen Kategorien in denen IoT-Anwendungen einen Wert erzielen können und wie dieser quantifiziert werden kann, werden wir in einem zukünftigen Beitrag behandeln.

In der Praxis steht die Use Case Definition für IoT häufig vor der Herausforderung zwischen der Technologie-Perspektive und der Anwendungsperspektive zu wechseln und die Ideen, was man mit einem Sensor, einer Sensorkombination oder einer Auswertung der erhobenen Daten erreichen könnte, zu systematisieren. Der vorliegende Beitrag enthält einen methodischen Vorschlag, wie das Hin und Her von der Technologie zur Anwendung sowie von der Anwendung zur Technologie in der Ideenphase systematisiert bei der Use Case Definition genutzt werden kann.

Was ist "if this then that"?

Bereits 2010 ging in den USA der Dienstanbieter IFTTT an den Markt. IFTTT bedeutet "if this then that", zu deutsch "wenn dies dann das", und beschreibt ein einfaches Regelwerk mit sogenannten Rezepten, die basierend auf einem Eingangsereignis ("if this") mit bestimmten Aktionen reagieren ("then that"). Die Applikation wurde in den Medien hoch gelobt, was höchstwahrscheinlich auf der Einfachheit des Aufbaus der Regelwerke beruht. Einfache Automatisierungsaufgaben können damit schnell gelöst werden, wobei vor allem die Anbindung diverser Systeme unterschiedlichster Hersteller über Trigger und Aktionen möglich ist. 

So kann die Erkennung einer Person durch die Kameras von Anbieter A das Licht im Haus über Anbieter B anschalten. SWMS hat IFTTT aus technischer Sicht bereits in einem früheren Beitrag beleuchtet. Doch wie hilft der Denkansatz hinter IFTTT bei der Use Case Definition für IoT-Systeme?

Das Denkmuster „IFTTT“ für die Use Case Findung

Für die Use Case Findung, die in der Praxis im Spannungsfeld von technologischen Möglichkeiten und zu erzielenden Aktionen oder Werten stattfindet, hilft der einfache Aufbau des Denkmusters hinter IFTTT weiter. Wichtig ist, dass wir hier nur dem einfachen Denkmuster folgen sollten und uns zunächst von der tatsächlichen Technologie frei machen. Es geht nur darum grundsätzlich festzulegen, dass bestimmte technische Voraussetzungen alleine oder in Kombination zu Aktionen führen, die dann den Wert von IoT für das Produkt oder den Prozess determinieren.

Der häufig einfachste Fall, um zu starten, ist dabei die Aufnahme des Status Quo hinsichtlich erfasster Daten und eingesetzten Sensoren, denn in den meisten Fällen sind IoT-Projekte dadurch gekennzeichnet, dass ein bereits bestehendes System oder ein bestehender Prozess "digitalisiert" und weiter automatisiert werden soll. Starten Sie daher damit, sich den aktuellen Aufbau Ihres betrachteten Systems klar zu machen. Dabei ist relativ unabhängig, ob es sich um ein Produkt oder einen Prozess handelt, den Sie betrachten. Ein Produkt nutzt beispielsweise für die interne Steuerung schon diverse Sensoren und schaltet damit Aktoren, wie beispielsweise im skizzierten Swimmingpool. In einem Prozess werden ggf. schon Start- und Endzeiten, Qualitätskriterien oder bestimmte Maschineneinstellungen erfasst, wenn auch manuell und ggf. nur sporadisch.

Von der Technologie zur Anwendung

Aus dieser Sammlung heraus können nun nach der einfachen Idee der Rezepte à la IFTTT, Ideen für neue Anwendungen der physischen Messungen und der erhobenen Daten abgeleitet und formuliert werden. Wichtig ist dabei, dass mögliche technische Hürden hierbei konsequent ignoriert werden. Es geht nicht darum, die Spezifikation im Detail zu bestimmen sondern grundsätzlich und systematisch eine Idee zu formulieren, die auf der "if this"-Seite beschreibt welche technische erfasste Situation auf der "then that"-Seite welche Aussage und mögliche Aktion zu Folge haben soll. Ein einfaches Beispiel am Beispiel Swimmingpool: "Wenn die Außentemperatur > 26 °C, dann schalte die Heizung aus". Selbstverständlich wir hier das Potenzial von IoT längst nicht ausgeschöpft, Sie können Ihren Use Case aber ohne komplexere Regeln nach selbigem Schema modellieren. Beispiel: "Wenn die Chlorkonzentration niedrig und die Besucheranzahl hoch und die letzte Chlorbestellung x Tage her ist, dann bestelle automatisch neues Chlor". Hier wird der Wert der Automatisierung des Geschäftsprozesses und des Services wesentlich deutlicher, denn die technischen Parameter werden in Kombination dazu genutzt diesen Wert zu erzeugen: Nämlich ein vereinfachtes und automatische Bestellsystem, welches dem Betreiber eine Aufgabe signifikant vereinfacht und gleichzeitig einem Poolbauer ein After Sales Geschäft ermöglicht.

Von der Anwendungsidee zur Technologie

Nun kann die Anwendungsidee in Unternehmen ebenfalls die initiale Rolle einnehmen. Bleiben wir beim Beispiel des Pools. Ein Poolbauer kann sich natürlich zuerst die Frage stellen, wie er seine Kunden beispielsweise nach dem Verkauf und der Errichtung des Pools an sich bindet und mag ebenfalls auf die Idee kommen, dass unter anderem die kontinuierliche Belieferung seiner Kunden mit Chlor ein interessantes Geschäft wäre. Er ist zudem davon überzeugt, dass er seine Kunden dazu bringen kann, bei ihm kontinuierlich Chlor zu bestellen, wenn es ihm gelingt die für den Kunden lästige Regelung, Kontrolle und Bestandsführung zu automatisieren. "Dafür haben wir doch alle notwendigen Daten, oder?", ist damit die zentrale Fragestellung, die mit Hilfe der "if this then that"-Modellierung ebenfalls methodisch so genutzt werden kann, dass die Ereignistrigger ("if this") mit den notwendigen technischen Gegebenheiten aus der Aktion heraus (Belieferung mit Chlor, "then that") definiert werden können. Häufig sind es die Stakeholder, d.h. Kunden, interne Servicemitarbeiter, Produktentwicklung, etc., die Ideengeber oder Adressaten dieser Aktionen sind.

Die wahre Stärke - Drittsysteme und mehr

Der Erfolg des Anbieters IFTTT liegt unseres Erachtens vor allem in der Tatsache, dass herstellerunabhängige Anbindungen gewährleistet wurden. Damit können schier unendliche Kombinationen von Regelwerken erstellt werden, ohne das große technische Einschränkungen durch den Funktionsumfang einzelner Hersteller bestehen. Auch bei der Modellierung des IoT-Systems über diese geborgte Methodik, sollte man sich bewusst sein, dass frühzeitige technische Einschränkungen zu vermeiden sind. In beiden Fällen gilt somit, dass Zusammenhänge auch vage formuliert werden können, d.h. zum Beispiel "wenn Anomalien im Vibrationssensor an der Pumpe über die Zeit zunehmen, dann schicke eine Meldung an das angebundene ERP-System".

Alles was zudem an Datenquellen oder Ereignissen denkbar ist, ist zur Definition der Use Cases geeignet. Vor allem externe Datenquellen und Systeme bieten hierbei sogar ein unglaubliches Potenzial zu innovativen Ansätzen. Quellen sind beispielsweise

• Drittsysteme, z.B. Tweets über das Unternehmen, Social Media-Daten
• Bestandssysteme, z.B. Meldungen über das ERP-System, Events aus dem SCADA-System, SPS-Daten
• Fremddaten, z.B. Wettermeldungen, Umgebungswerte aus der Gebäudetechnik
• Open Data, z.B. Verkehrsdaten, Markdaten, Statistiken, …
• etc.

Fazit

Der Begriff "Methode" ist fast zu weit gefasst, aber wir haben in diesem Beitrag ein einfaches Vorgehen vorgestellt, mit dem von der technischen Möglichkeit ("if this") die Anwendung und Aktion ("then that") systematisch abgeleitet und vor allem dokumentiert werden kann. 

Dabei ist zudem der zweite Weg von der Anwendungsidee ("then that") zu den notwendigen technologischen Voraussetzungen ("if this") genauso möglich. Eingebettet in die Beschreibung des Status Quos, bestehend aus 

a) dem Produkt bzw. Prozess, welches "digitalisiert" werden soll, 

b) den technischen Fähigkeiten bzw. Daten, die es bisher besitzt und 

c) den Stakeholdern, die an den Aktionen interessiert sind, 

führt dieses Vorgehen zu einer einfachen Beschreibung möglicher Use Cases und somit zur Möglichkeit der Ableitung der Use Cases, die im Rahmen eines IoT-Projekts weitere Betrachtung finden.

Download PDF zur Erarbeitung der IoT Use Cases

Eine Vorlage zur Erarbeitung der Use Cases bieten wir Ihnen hier zum kostenlosen Download (PDF) an. Für den Download ist keine Anmeldung erforderlich.

IoT und IIoT - Ein technischer Unterschied?

Sieht man sich die heute bereits bekannten Anwendungsbeispiele für das Internet der Dinge an, dann lassen sich hinsichtlich der Anwenderzielgruppe somit zwei große Kategorien unterscheiden: Zum einen stehen Konsumenten und Endanwender im Fokus und nutzen IoT-basierte Anwendungen. Dies sind zum Beispiel alltägliche Systeme, wie smarte Haushaltgeräte, über Apps steuerbare Beleuchtungen und Heizungen im Smart Home, Services im PKW oder digitale sprachbasierte Assistenten. Zum anderen werden in unserer Industrie immer mehr Maschinen über das Internet vernetzt und nähren unsere Visionen von digitalen Fabriken im sogenannten Industrie 4.0-Zeitalter. Hier wird durch den Zusatz "Industrial" vor dem Term "Internet of Things" nicht selten eine besondere Anwendungskategorie hervorgehoben (das sogenannte IIoT).

Wie wir bereits in unserer Definition zum Internet of Things beschrieben haben, besteht im technischen Kern beider Anwendungsbeispiele kein wesentlicher Unterschied. Es wird dem betrachteten, häufig mechanischen System in seiner elektrischen Steuerung die zusätzliche Fähigkeit der Erfassung von Umgebungsparametern durch Sensorik gegeben. Außerdem kann auf die Aktorik Einfluss genommen werden. In beide Richtungen können Anwendungen im Internet aus den erfassten Daten Erkenntnisse gewinnen und weiterleiten oder getroffene Entscheidungen in die Aktorik übermitteln. Hier besteht aus Sicht des technischen Grundprinzips zunächst also gar kein Unterschied zwischen einer smarten Kaffeemaschine in unserer Konsumentenküche, die den Füllstand der Bohnen erfasst und nachordert, oder einem industriellen Kaffeeröster bei unserem Kaffeeproduzenten, der Temperatur sowie Röstungsgrad und -dauer erfasst und steuert.

Systemintegration vs. klassische Produktentwicklung

Viel stärker als die eigentliche Technologie unterscheiden sich die organisatorischen Rahmenbedingungen, aus denen heraus die Innovation eines internetfähigen, vernetzten Systems heraus entstehen sollen. Im industriellen Kontext war und ist der Markt häufig durch sogenannte Systemintegratoren geprägt, die aus Maschinen, Maschinenkomponenten oder Systembaukästen der Automatisierungswelt entsprechende Lösungen für Ihre Kunden planen, zusammensetzen und letztlich in Betrieb nehmen. Häufig ist der klassische Schaltschrankbau, ein 24V-basiertes Niederspannungsnetz für die industrielle Sensorik und Aktorik, sowie die kundenindividuelle Programmierung in Speicherprogrammierbaren Steuerungen für dieses Umfeld prägend. Die Herausforderungen für das IIoT liegen unserer Ansicht nach nicht in der Technologie selbst. Sicherlich haben Systemintegratoren hier einen Nachholbedarf was den Umgang mit internetbasierten Protokollen und Datenanbindungen angeht und auch das Sicherheitsthema ist nicht von der Hand zu weisen. Dennoch haben nahezu alle Anbieter speicherprogrammierbarer Steuerungen und auch viele Anbieter von Maschinensystemen längst ausreichende Zugriffsmöglichkeiten auf die Prozessabbilder der Steuerungsprogramme integriert. Das bloße Auslesen von Daten im Sinne eines zunächst kontinuierlichen Monitorings ist daher, anders als oft behauptet, weniger komplex und oft kein Hexenwerk. 

Die Anwendungen danach, das heißt wie Sie als Anwender und Nutzer IIoT basierter Systeme, zum Beispiel mit Ihrer vernetzten Produktionslinie, schneller, flexibler und sicherer werden und dabei Ihren Umsatz steigern oder Ihre Kosten signifikant senken, wird in aller Regel eine größere Anstrengung bedeuten, als die Technologie.

Der Aufwand bei der Entwicklung von IIoT Lösungen sieht in der klassischen Produktentwicklung schon deutlich anders aus. Die Entwicklungsteams sind in vielen Fällen über Jahre in der Entwicklung der elektronischen Komponenten gewachsen, zum Beispiel für bestehende Produkte, wie Haushaltgeräte oder auch PKWs. Im Vergleich zu den häufig sehr individuellen Produktionslinien im industriellen Kontext, werden diese Produkte als Massenware produziert und haben daher individuelle elektrische Schaltungen. Mitunter sind sogar auch industrielle Systeme im Markt, die anstelle speicherprogrammierbarer Steuerungen auf eigene Elektronikentwicklungen setzen. Die technische Hürde, hier im ersten Schritt eine Konnektivität der Systeme ins Internet zu erlangen, gestaltet sich mitunter schwieriger, da in Entwicklungsprojekten die Anbindung an das Internet, sei es über Bluetooth, WLAN oder kabelgebunden häufig erst in Form von zusätzlicher Hardware umgesetzt werden muss. Auch die Anbindung der Protokolle, mit denen dann der Datenaustausch von Sensoren und Aktoren mit zentralen IoT-Plattformen erfolgen soll, erfordert die Anpassung der Software, die auf den Mikrocontrollern zum Einsatz kommt. Die Lernphase ist aufgrund der Vielfalt der Ansätze in der Regel nicht unerheblich, um sogenannte Embedded Systeme zu vernetzen. Als gute Nachricht sind aber auch hier mehr und mehr Komponenten auf dem Markt verfügbar, die den Start und die spätere Umsetzung deutlich erleichtern. Dieses mitunter auch dadurch, weil die durch die Konnektivität folgenden Anwendungen und Geschäftsmodelle für immer mehr Unternehmen erfolgreich etabliert und Best Practices kopiert werden können.

Unterschiedliche Aufgaben, die IoT und IIoT erfüllen sollen

IoT und IIoT haben damit, neben den organisatorischen Rahmenbedingungen in denen die Lösungen entstehen (sollen), häufig auch ganz andere Aufgaben zu erfüllen. Sicherlich ist eine harte Abgrenzung nicht ganz treffend, aber die IIoT und Industrie 4.0-Projekte sind häufig sehr stark nach innen gerichtet, ins eigene Unternehmen und auf die eigenen Prozesse. Sie zielen auf eine fortschreitende Automatisierung und damit auf eine weitere Effizienzsteigerung der Prozesse ab. So ist es nicht verwunderlich, dass häufige Use Cases die vorbeugende Instandhaltung, die Qualitätssicherung oder die Nachkalkulation von Aufträgen umfassen, d.h. die Bereiche, die häufig hohe Informationsbedarfe haben und die bislang durch fehlende Informationen relativ aufwendige und damit teure Unterstützungsprozesse in der industriellen Produktion leisten mussten.

Werden Anlagen an Kunden geliefert, die dann zum Beispiel durch Wartungsverträge beim Kunden auch weiterhin in unterschiedlichem Umfang betrieben werden, ist das Remote-Monitoring fast unumgänglich geworden, um nicht stetig teure Serviceeinsätze vor Ort erfüllen zu müssen. Ein Stück weit umfasst dieses dann schon Aspekte der produktorientierten IoT-Systeme.

Iot-Projekte und Systeme sind viel stärker nach außen in Richtung des Kunden gerichtet. Um ein Kernprodukt herum können Dienstleistungen angeboten werden, die gestützt durch die technischen Möglichkeiten der Konnektivität die Sachleistung eines Geräteverkaufs mit denen der Dienstleistung bündeln: Die Waschmaschine ordert automatisch und bedarfsorientiert Waschmittel, der Kühlschrank bestellt automatisch neue Milch, die Küchenmaschine hat integrierte Rezeptbücher und der PKW bietet die besten Routen zu den besten Restaurants der Stadt in seinem Navigationssystem. Die Geschäftsmodelle und die resultierenden Einkommensströme können sich durch die Technologie in Produkten - und das nicht nur im Konsumentenorientiertem Geschäft - signifikant ändern. Sie haben aber eine deutlich andere Zielstellung als nach innen gerichtete IoT-Projekte und sind hinsichtlich ihrer Wirtschaftlichkeit viel schwieriger zu bewerten. Gleichzeitig steigen natürlich die Chancen, neue Alleinstellungsmerkmale im Markt zu erarbeiten oder völlig neue Märkte zu erschließen.

Gemeinsame Herausforderungen

Gerade in den frühen Planungsphasen in Unternehmen lohnt es sich, die unterschiedlichen Ausprägungsmerkmale von IoT und IIoT genauestens zu analysieren und daraus abzuleiten, um welche Art von Projekt es sich konkret handelt. Dieses ist nicht zwingend die schwarz-weiße Unterscheidung von IoT und IIoT, dennoch hat die grundsätzliche Zielstellung einen enormen Einfluss auf weitere Schritte und Aufgabenstellungen, die im Rahmen einer unternehmerischen Entscheidung bedacht werden müssen. Machen Sie sich daher folgende Punkte klar:

• Was ist die grundsätzliche IoT-Strategie? Fokussieren Sie sich nach innen oder/und außen?
• Wenn Sie sich nach außen fokussieren, welche Art von Innovation beabsichtigen Sie? Eine Produktinnovation für Ihren Kunden? Einen Dienstleistungsinnovation? Eine Prozessinnovation für Ihren Kunden?
• Im Falle der innen-gerichteten Anwendung: Was wollen Sie an Effizienzgewinn erreichen? Wie sieht der ROI aus?
• Im Falle der außen-gerichteten Anwendung: Wie wollen Sie Umsatz und Gewinn erreichen? Wie grenzen Sie sich im Markt ab? Wie sieht der Businessplan aus? Was müssen Sie investieren?
• Welche technische Basis haben Sie heute? Nutzen Sie speicherprogrammierbare Steuerungen und können Sie sich an den IIoT-Innovationen der Steuerungshersteller bedienen? Haben Sie eigene Elektronik die Sie internetfähig machen müssen?
• Wie ist ihr Team aufgestellt, wo kommt es her? Systemintegratoren haben andere Denkmuster als Elektronikentwickler, vermutlich haben aber beide Know-How-Defizite, wie IoT in Ihrem jeweiligen Umfeld realisiert werden kann.
• Was benötigen Sie an Anwendungen, um nach der technischen Anbindung die betriebswirtschaftlichen Ziele zu erreichen? Antizipieren Sie die Wenn-Dann-Szenarien: "Wenn ich an einer Maschine die Informationen zu den Betriebszyklen der Komponenten habe, dann weiß ich zu 90%, welche Teile in der Wartung verschleißbedingt ausgetauscht werden müssen."

Lösen Sie sich in allen Planungsschritten bewusst von Ansätzen der Vergangenheit und stellen Sie den Kundennutzen, egal ob intern oder extern, in den Fokus.

Fazit

Kein Kunde möchte eine komplizierte VPN-Verbindung aufbauen, um dann in einem Spezialtool durch Tastatureingabe eine Lampe zu steuern. Sie haben sicherlich schon einmal gesehen, was "Alexa, schalte das Licht an" bewirkt. Durchbrechen Sie gerade in der Planungsphase alte Muster und Bedenken, denn die Technologie mit denen Ideen schlank und sicher umgesetzt werden können, entwickelt sich rasant weiter. Die IoT-Technologie ist daher in IoT-Projekten viel seltener der Engpass als häufig gedacht und das, was heute noch nicht geht wird in Anbetracht des enormen technischen Fortschritts sicherlich bald möglich sein. Hier macht die Unterscheidung zwischen IoT vs. IIoT keinen großen Unterschied.

Unser zusammenfassendes Fazit lautet daher: Halten Sie sich nicht zu lange mit der Definition von IoT vs. IIoT auf, sondern nehmen Sie sich die Ideen und resultierenden Aufgaben vor, die in einer langfristig ausgerichteten IoT-Strategie münden. Schaffen Sie die technischen und organisatorischen Möglichkeiten durch Anbindung der Komponenten und durch Schulung Ihres Teams und arbeiten Sie dann schrittweise an der Realisierung Ihrer Ziele, unabhängig ob es hier um die Einsparung von Kosten oder die Generierung neuer Umsätze geht, aber vermischen Sie nicht alles beliebig. Nehmen Sie die technischen Herausforderungen dabei ernst, aber lassen Sie sie nicht zum Hemmnis werden. Im Grunde sind die Möglichkeiten nur durch Ihre Kreativität und Ihre Vorstellungskraft begrenzt. 

Ist IoT technisch komplex?

Das Internet der Dinge ist grundsätzlich erst einmal die logische, technische Evolution des Internets, die dadurch begünstigt wird, dass erstens der infrastrukturelle Zugang zum Internet immer allgegenwärtiger wird und zweitens die notwendigen Rechner in Form von Mikrocontrollern so leistungsfähig und günstig geworden sind, dass alltägliche Gegenstände und Systeme relativ einfach mit dem Internet verbunden werden können.

Ein Gerät oder technisches System, welches bereits elektrisch arbeitet, mit der Fähigkeit zu versehen über das Internet zu kommunizieren, bedarf daher in der Regel grundsätzlich keiner großen Innovation. Jedoch lauern bei der eigentlichen Umsetzung häufig einige Fallstricke, wie beispielsweise die Auswahl einer entsprechenden Technologie, die Art der Anbindung, die Sicherheit der Kommunikation sowie die Auswahl der in der Regel benötigten serverseitigen Systeme in der sogenannten Cloud. Was für den Hersteller noch handhabbar ist, darf für den Endkunden als hauptsächlicher Nutzer des Systems jedoch nicht zur Frustration führen. Die Anbindung sollte für diesen wie Plug & Play funktionieren.

Warum sprechen einige bei der IoT Definition von einer Revolution unserer Geschäftswelt?

Die technische Komplexität ist, wie oben beschrieben, keine Revolution, bildet aber das Fundament für weitreichende Änderungen in unserer Geschäftswelt. Sind Geräte erst einmal durch Kunden, Hersteller und Dienstleister dauerhaft erreichbar, wird der Wert häufig nicht mehr durch das Kernprodukt selbst festgelegt. So ist es möglich neue Geschäftsmodelle zu etablieren, die zu vollkommen veränderten Einkommensgrundlagen für Unternehmen werden können. Schauen Sie sich ein aktuelles Fahrzeug an: Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT) hat hier weitreichend Einzug erhalten. Moderne Fahrzeuge Erfassen mit einer Vielzahl von Sensoren den aktuellen Zustand und den Kontext und übermitteln beispielsweise Lokationsangaben, Tankstände und Serviceinformationen. Die allgegenwärtige Netzanbindung versorgt das Fahrzeug mit Routeninformationen, der neusten Musik sowie mit Fahrzeugupdates und weiteren Features, beispielsweise zu Fahrerassistenzsystemen.

Die auf der Technologie basierenden Dienstleistungen sind derzeit noch recht klassisch und traditionell, so bekommen Sie Live-Informationen zum Verkehr sowie die aktuelle Musik im Monats- oder Jahresabo. Außerdem meldet sich die Werkstatt bei Ihnen vielleicht proaktiv. Wenn Ihr Paketbote jedoch per sicherem Einmalcode Ihr Paket im Kofferraum Ihres PKWs sicher ablegen kann, wie dieses verschiedene Autohersteller und Paketdienste bereits testen (https://www.heise.de/newsticker/meldung/VW-Paketlieferungen-in-den-Kofferraum-kommen-ab-2019-4143517.html), dann bemerken Sie, dass IoT doch revolutionäre Geschäftsmodelle und Dienstleistungen sowie branchenübergreifende Kooperationen ermöglichen kann.

Wird das Internet der Dinge mein Geschäft beeinflussen?

IoT- und Technologieenthusiasten würden diese Frage sofort mit einem klaren "Ja" beantworten, dennoch lohnt es sich diese Frage differenziert zu betrachten. Während die IoT-Technologie bereits seit einigen Jahren verfügbar ist und die technischen Herausforderungen in aller Regel gar nicht so hoch sind, sind tatsächliche Geschäftsmodelle und erfolgreiche Beispiele noch rar gesät. Wir befinden uns hier noch am Anfang der Entwicklung, lediglich Innovatoren und frühe Adoptoren haben sich bisher tatsächlich der Thematik angenommen und testen erste Anwendungen sowie darauf basierende Dienstleistungen und Geschäftsmodelle. Typischerweise zeigt sich nach dieser Phase auch, dass die frühe Mehrheit der Unternehmen, die hier nachziehen werden, zunächst zögerlich sind. Man spricht hier vom sogenannten "Tal der Tränen", in dem der Hype abflacht und sich überzogene Erwartungen wieder normalisieren. Die Erfahrung zeigt, dass mit dem Eintritt der frühen Mehrheit die Technologie solide und produktiv genutzt werden wird.

Vor diesem Hintergrund ist es der richtige Zeitpunkt, um sich mit der Frage, ob IoT mein Geschäft beeinflussen wird, zu beschäftigen. Sie können aus den Fehlern der Pioniere lernen und sich auf Basis verlässlicher Technologie auf das "Was?" und "Wie?" Ihrer zukünftigen Wertschöpfung kümmern. Als Faustformel geben wir Ihnen mit: 

Wenn das Internet in den letzten Jahren bereits Ihre Branche und Ihr Geschäft verändert hat, dann ist es wahrscheinlich, dass dieses auch durch das Internet der Dinge passieren kann.

Vor diesem Hintergrund galt es bei unserem Kunden aus dem Windenergiebereich eine IT-Landschaft zu gestalten, die ohne Medienbrüchen auskommt. Daten sollen nicht redundant gespeichert werden und die Softwarelösungen den jeweiligen Mitarbeitern bei der Ausübung ihrer Tätigkeit möglichst optimal unterstützen. Kurzum, die Digitalisierung der wertschöpfenden Kernprozesse im Service von Windenergie-Anlagen.

Mit diesem Fundament ist dann gegeben, dass auch die nachgelagerten Prozesse, wie die Personalabrechnung, die Fakturierung der durchgeführten Leistungen, die Warenwirtschaft aber auch die Einsatz- und Personalplanung auf aktueller Datenbasis optimal arbeiten können.

Mit Standard-Software schafft man nur Standard-Prozesse - Digitalisierung fordert eigene Ideen

Unser Kunde hat sich als mittelständischer Industriedienstleister für die Windenergiebranche etabliert und steht vor der Herausforderung, neben herausragender Arbeit auch eine lückenlose und qualitativ hochwertige Dokumentation und Abrechnung der durchgeführten Aufträge zu gewährleisten und diese dem Kunden und allen internen Stakeholdern zur Verfügung zu stellen. Hierfür ist eine funktionierende IT ohne Medienbrüche und unter Berücksichtigung der unterschiedlichen Anforderungen der Kunden notwendig. Sie soll alle Bereiche vom Auftragseingang, über die Planung der Tätigkeiten, der Verwaltung von Lagerbeständen, der Dokumentation der durchgeführten Arbeiten, der Verbuchung von Arbeitszeiten, der Lohnbuchhaltung bis hin zur Rechnungsstellung erfassen. 

SWMS Consulting begleitet die Umsetzung der Handlungsempfehlungen nun in mehreren kleinen Folgeprojekten, um die identifizierten Potentiale sukzessive zu realisieren. Beispielsweise speilen hier auch Technologien wie Serverless Computing oder Microsoft Flow eine Rolle.

Fazit

Unternehmen mit sehr flexiblen Prozessen und hoher Anpassungsfähigkeit bezüglich tendenziell weniger großer Kunden gelangen beim Thema IT häufig in eine „Zwickmühle“. Das „eine“ Softwaresystem zu finden, welches Prozesse optimal und digital durchgängig abbildet ist in diesem Umfeld noch schwieriger als es ohnehin ist. Im Projekt wurden Handlungsempfehlungen gegeben, die zu einer starken Veränderung der IT-Landschaft führen. Dennoch vertraute uns unserer Kunde hier, dass seine bisherigen Softwareinvestments durch systematische Verknüpfung zu mehr und mehr digitalen Prozessen führen. Die Ergebnisse sind bereits nach kurzer Laufzeit sichtbar.

Im Endkundenbereich ist diesbezüglich wenig Überzeugung zu leisten, sodass dies definitiv der richtige Ansatz ist. Denn als Privatkunde möchten Sie sich in den allermeisten Fällen nicht damit beschäftigen, wie Sie Ihren ganz eigenen Streamingdienst à la Netflix oder Ihre eigene Fitness Tracking App aufsetzen. 

Mit ein paar Apps zum digitalen Unternehmen – das hat bisher noch nicht geklappt!

Doch wie sieht es aus Business-Perspektive aus? Auch im B2B Segment gibt es einige Bereiche, in denen standardisierte Produkte oder Dienstleistungen hohes Potential aufdecken können. Jedoch ist im Business Kontext die Entscheidung für eine solche Dienstleistung oder ein solches Produkt im Vergleich zum Endkunden meist mit einer wesentlich größeren Investition verbunden. Dieser Grund verdeutlicht bereits, weshalb Digitalisierung im Unternehmen ein tiefgreifenderes Technologieverständnis benötigt, um gute Investitionsentscheidungen erreichen zu können. 

Weiter gedacht kommen wir zudem zu Situationen, in denen der Kauf einer fertigen Lösung nicht die beste Alternative darstellt. Es ist sehr wahrscheinlich, dass Sie Prozesse im Unternehmen haben, die ausgesprochen individuell sind. Hier gibt es häufig keine fertige Lösung am Markt. Bestimmt hat sich Ihr Lösungsansatz über lange Zeit entwickelt und sichert Ihnen unter Umständen sogar einen entsprechenden Wettbewerbsvorteil. Diesen möchten Sie sicher nicht mit einer Standardlösung erschlagen, nur weil es angesagt ist zu digitalisieren. 

Auch bei der viel zitierten Möglichkeit der Entwicklung neuer Produkte und Geschäftsmodelle ist es nachvollziehbar, dass Eigenentwicklung oder eine Kombination von Make and Buy notwendig ist, um sich vom Markt abzuheben. Der Markt stellt Clouddienstleistungen (z.B. mit Siemens MindSphere, Microsoft Azure, Microsoft Office 365, etc.), No-Code oder Low-Code Plattformen (z.B. Microsoft Power Apps & Flow ), aber auch beeindruckende Open Source Frameworks, wie Google’s Tensorflow für das maschinelle Lernen, eher als Baukästen, als als fertige Produkte zur Verfügung.

Zusammenfassend gesagt, kann man die digitale Transformation nicht nur kaufen, man muss sie selbst gestalten.

Zwischen den beiden Extremen fehlt jedoch häufig der Wissenstransfer des vorhandenen Know Hows in das eigene Unternehmen. Dessen Abwesenheit erschwert vor allem für kleine und mittlere Unternehmen den Einstieg in das Thema Digitalisierung. Um hier ein Zitat von einer Veranstaltung zu nennen: „Wo finden Sie als KMU einen Experten für Tensorflow? Und wenn Sie einen finden, wollen und können Sie den dann wirklich einstellen?“

Die Konsequenz: Beginnen Sie zu verstehen…

Die gute Nachricht ist, dass moderne Technologien inzwischen das Handwerkszeug liefern, um Prozesse, Produkte und Geschäftsmodelle selbst zu entwickeln und entsprechende Erfolge zu verzeichnen. Zudem ist hierzu nicht zwingend der Aufbau einer ganzen Digitalabteilung notwendig. Voraussetzung sind die richtigen Impulse und eine Wissensbasis, sowohl auf Management, als auch auf Projektteamebene – nicht zwingend, um alles selbst zu machen, aber um alles selbst zu verstehen und um entscheiden zu können. Außerdem benötigen die Verantwortlichen die Freiheit sich mit der Thematik auseinanderzusetzen und entsprechenden Spielraum für Digitalisierungsprojekte.

Angebot zum Wissensaufbau

SWMS stellt mit digitalisierung-training.de ein Angebot bereit, das die beschriebene Lücke zwischen Marketing und abgeschlossenen Projekten schließt und den Unternehmen damit benötigtes Wissen und richtungsweisende Impulse an die Hand gibt. In den Trainings behandeln wir konkrete Inhalte, die sich auf technische (und strategische) Themen beziehen. Unser Ziel ist es, dass Sie nach einem unserer Trainings bessere Entscheidungen treffen und die Schritte für Ihre Unternehmung zielgerichtet planen können. Folgende Themen sind zurzeit verfügbar:

• Internet of Things - Einführung mit Siemens Mindsphere
• Mikro ERP & MES Management neu gedacht
• Digitalisierungsstrategien vom Impuls bis zur Umsetzung
• Geschäftsprozesse mit Power Apps, Flow, BI, Mendix & Co.
• Daten in der Produktion: Erfassen, speichern, auswerten.
• Condition Monitoring - Die Zukunft der Instandhaltung?

Im Mittelpunkt der Trainings steht die gemeinsame und möglichst praxisnahe Erarbeitung der Themen anhand Ihrer konkreten Ideen. Hierzu teilen wir Erfahrungen und Best Practices aus unseren Beratungsprojekten mit Ihnen und gehen, wenn Sie möchten, auch auf Ihre Herausforderungen ein. Da Digitalisierung alle Unternehmensebenen betrifft ist eine breite Zielgruppe von unseren Trainings angesprochen, von Forschung und Entwicklung über die operative Planung bis zur Managementebene. Dass Sie diese Zeilen lesen, ist bereits ein guter Hinweis, dass Sie angesprochen sind.

Chancen

Die Behandlung von Digitalisierungsthemen im Unternehmen ist nicht unbedingt einfach, da eine enge Zusammenarbeit zwischen den Abteilungen mit den Kunden, Lieferanten und Partnern erforderlich ist. Zudem kann erwartet werden, dass der Bedarf an Strategie- und IT-Experten in den kommenden Jahren stark ansteigt, gemeinsam mit den damit einhergehenden Kosten für spezialisierte Mitarbeiter. Außerdem stehen Unternehmen vor der Herausforderung eine bestmögliche Auswahl aus vielfältigen Technologieoptionen zu treffen. Aus diesen Gründen sind Trainings und Weiterbildungen interner Mitarbeiter und der damit verbundene Wissensaufbau ein wesentlicher Faktor im Umgang mit dem digitalen Wandel.

Gleichzeitig ergeben sich vielfältige Chancen, da Prozesse und Produkte sich immer besser mithilfe von IT-Systemen unterstützen lassen. Die Bedürfnisse interner und externer Nutzer werden sich in den kommenden Jahren wandeln und Unternehmen haben jetzt die Chance sich so aufzustellen, dass diese Bedürfnisse erfüllt werden und sich von Wettbewerbern abzuheben. 

Trainings befähigen zu besseren und zu bewussteren Entscheidungen. Egal für welche Technologie oder welches Technologieprodukt Sie sich letztlich entscheiden, Sie sollten dieses nicht im Blindflug tun.

Ihr Feedback

Wir geben unser Bestes, um relevante und interessante Themen für unsere Trainings auszuwählen. Neben den online verfügbaren Themen sind weitere bereits in Vorbereitung. Wir freuen uns auch über Ihre Meinung zu unserem Angebot und nehmen gerne Ihre Vorschläge für zukünftige Trainings entgegen. Schreiben Sie mir gerne eine Mail an coordes@swms.de oder nutzen Sie die Kommentarfunktion unter diesem Blog.

Wir freuen uns auf Ihre Teilnahme. Weitere Infos finden Sie unter digitalisierung-training.de

Digitalisierung. Megatrend, Hype und Revolution in einem. Mindestens aber ein Thema, das alle Teile eines Unternehmens, von der Geschäftsführung bis zum Arbeitnehmer, betrifft. 

Die Notwendigkeit für Unternehmen, sich mit dieser Thematik zu beschäftigen, wird von Wissenschaftlern, Experten und von der Politik immer kräftiger betont und das mit voller Berechtigung. Die (Digitalisierungs-) Mechanismen und Technologien sind so vielfältig und mächtig, dass sich jedes Unternehmen bedienen und an der Gestaltung von digitalen Produkten, Prozessen und Geschäftsmodellen wachsen kann.

In unserem letzten Blogbeitrag haben wir bereits die wichtigsten Gründe analysiert, aus denen Digitalisierungsprojekte scheitern. Die Hauptgründe aus unserer Sicht als Softwareentwickler und Technologieberater sind zusammengefasst:

• Aktionismus nach dem Motto: „Wir machen mal was digital“
• Verfehlte Investitionsplanung
• Radikale „Hau Ruck“ Umsetzungsstrategien
• Nicht-Einbeziehung der Betroffenen
• Fehlende Nutzerorientierung der Projekte
• Fehlendes Technologie Know How

Vor allem kleine und mittlere Unternehmen (KMUs) gelangen durch diese Gründe in eine Zwickmühle. Auf der einen Seite steht das Risiko, nicht den erwarteten Nutzen aus einem Digitalisierungsprojekt zu erlangen, auf der anderen Seite dürfen auch die vielen Möglichkeiten der Digitalisierung nicht unbeachtet bleiben.

Wie werden Digitalisierungsprojekte erfolgreich?

Auf diese Frage kann und darf es keine allgemeingültige Antwort geben. Digitalisierungsprojekte können vom Friseursalon, bis hin zur Produktion hochpräziser Maschinen, sinnvoll sein, oder eben nicht. Dennoch erhöhen eine strukturierte Vorgehensweise und ein entsprechender Projektrahmen die Wahrscheinlichkeit, dass Ihr Projekt erfolgreich wird. 

Die Digitalisierungsstrategie

Die Thematik Digitalisierung betrifft das gesamte Unternehmen, weshalb eine Vernetzung von Mitarbeitern aus verschiedenen Abteilungen und Ebenen, Grundlage einer nachhaltigen Strategiedefinition ist. Das Thema Digitalisierung wird den beteiligten Personen im Unternehmenskontext  als ergebnisoffene Diskussionsgrundlage vorgestellt und die Fachabteilungen erarbeiten gemeinsam Themen, bei denen grundsätzliches Potential gesehen wird. 

Erfahrungsgemäß entsteht in einem solchen Gespräch eine umfangreiche Liste mit Themengebieten. Auf Grundlage dieser Themen, im Einklang mit Ihrer allgemeinen Unternehmensstrategie und Ausrichtung, wird eine Digitalisierungsstrategie mit kurz-, mittel- und langfristigen Zielen erstellt, die die einzelnen Themen priorisiert und clustert. Dabei kann sich die Ausrichtung der Strategie auf die drei Bereiche Prozess, Produkt und Geschäftsmodell beziehen. 

Am offensichtlichsten ist das Potential für Digitalisierungsvorhaben im Bereich der Prozesse. Es kann sich dabei sowohl um Produktions-, als auch um Logistik- und Geschäftsprozesse handeln.

Deshalb ist das Prozessumfeld ein guter Ort, um Erfahrungen mit digitalen Technologien zu sammeln. Dennoch sollten aber auch die Produkt- und Geschäftsmodellebene nicht außer Acht gelassen werden. Beschäftigen Sie sich mit den Fragen, wie Ihr Produkt verändert werden kann. Welche Daten können Sie erheben und wie nützen diese Ihnen oder Ihrem Kunden. Wie wird sich Ihr Geschäftsmodell verändern?

Aus diesen Überlegungen lässt sich eine Road Map ableiten, die auch eine grobe Zeitschiene enthalten sollte. Ein empfehlenswertes Vorgehen ist es, einen Fachbereich zu identifizieren, in dem ein Pilotprojekt initiiert werden kann.

Der Bedarf

Ein Projekt kann nur dann erfolgreich sein, wenn auch tatsächlich ein Bedarf nach dessen Output besteht. Die Basis hierfür ist eine ausführliche Bedarfsanalyse. Bewährte Methoden für Ist-Analysen können genutzt werden. In der Produktion können zum Beispiel Vorgehensweisen aus dem Lean Management und der Wertstromanalyse angewendet werden. Ein typisches Ergebnis wäre zum Beispiel, dass in der Produktion auf Basis von ausgedruckten Produktionsaufträgen produziert wird.

Es ist zu prüfen, ob ein digitaler Business Case vorliegt und ob die identifizierten Pain Points für eine digitale Produktionsoptimierung geeignet sind. Im obigen Beispiel ist es denkbar, dass die papierbasierten Produktionsaufträge durch digitale Aufträge ersetzt werden, die der Mitarbeiter über ein Tablet erhält. 

Beim Thema der Prozessverbesserung geht es einerseits darum, Kosten zu senken und die Qualität zu steigern. Andererseits muss den Entscheidern aber auch verdeutlicht werden, dass andere Faktoren, wie die Wandlungsfähigkeit der Prozesse und eine Steigerung des Kundennutzens, von hoher Bedeutung sind. Zusätzlich müssen im Rahmen von Digitalisierungsprojekten die Auswirkungen der Veränderungen auf andere Prozesse und Abteilungen mit einbezogen werden. In unserem Beispiel kann ein Auftragsabruf über Tablets gleichzeitig bedeuten, dass Informationen, wie zum Beispiel Bearbeitungszeiten oder Maschinenbelegung, erfasst werden, die wiederum für die Kapazitätsplanung und (automatisierte) Berechnung eines Liefertermins genutzt werden können.

Ein Festhalten der User Stories für den Anwendungsfall hilft, ein tieferliegendes Verständnis für die Veränderungen zu schaffen. Die User Stories beschreiben die Anforderungen eines Nutzers an den umgestellten Prozess. Sie werden für jeden Stakeholder in dem Format „Ich als <Rolle> möchte <Was>,  <Warum>.“ aufgezeichnet. Diese Beschreibung ermöglicht es, den Entwicklungsprozess auf die Anforderungen zu konzentrieren.

Die Technologie

Am Markt ist eine Vielzahl an Technologien, Softwareprodukten und Dienstleistungen verfügbar. Welche Technologie die Richtige ist, wird maßgeblich von den Faktoren Anwendungsfall, Unternehmensphilosophie, sowie den Rahmenbedingungen bestimmt. Am Beispiel der Umstellung von papierbasierten Produktionsaufträgen auf eine Tablet-Applikation, kann die Erfassung der damit verbundenen Eingaben und dessen Verarbeitung über ein MES-System erfolgen, wie es am Markt von vielen Herstellern angeboten wird. Eine Alternative ist die klassische Individualsoftwareentwicklung, die die gewünschte Funktionalität in einem auftragsspezifischen Projekt umsetzt. Eine zweite Option ist die Nutzung von Low Code Umgebungen mit Business Intelligence Lösungen und anderen Cloud Services. 

Grundsätzlich ist es empfehlenswert, Standard-Unternehmensvorgänge mit Standardlösungen und individuelle Vorgänge mit individuellen Lösungen abzubilden.

Der Umsetzungsprozess

Im Sinne der nachhaltigen Umsetzung eines Digitalisierungsprojektes ist es erforderlich, dieses als ein Projekt zu verstehen, welches die digitalen Strukturen schafft, um bestehende Prozesse, Produkte oder Geschäftsmodelle digital abzubilden und bestmöglich zu unterstützen.

Die Einbeziehung der späteren Anwender von Projektbeginn an spielt eine zentrale Rolle für dessen Erfolg. Egal, wie gut das System in der Theorie ist, wenn die späteren Anwender es nicht akzeptieren, einsetzen und konstruktives Feedback geben, sinkt die Erfolgswahrscheinlichkeit deutlich. Deshalb sollten bereits in frühen Projektphasen Prototypen entwickelt werden (angefangen bei sogenannten Papierprototypen), die die Digitalisierung erlebbar machen und die den Nutzen für den Anwender in den Vordergrund stellen. Diese Einschätzung wird von der Studie "Digitale Transformation 2018" gestützt:

„Der digitale Wandel wird von Menschen angetrieben – nicht von Technologien. Deshalb sind Digitalisierungsprojekte keine Technologieprojekte, sondern Business-Transformationsprojekte, die das gesamte Unternehmen und seine Kultur betreffen.“

Eine agile Vorgehensweise in der Projektumsetzung schafft Transparenz und minimiert Risiken, da die Nutzer innerhalb von kurzen Entwicklungszyklen schnell Feedback geben und Änderungen so mit geringem Aufwand umgesetzt werden können. Zudem ist die Entwicklung eines „Minimum viable Product“ ratsam, welches ein System mit minimalem, aber funktionsfähigem und produktiv einsetzbarem Inhalt ist. Durch diese bewährte Vorgehensweise wird handlungsrelevantes Feedback eingeholt und der Kundenbedarf geprüft.

Schließlich muss allen Projektbeteiligten bewusst sein, dass sich an ein Digitalisierungsprojekt zwangsläufig ein fortlaufender Prozess anschließt. In diesem Prozess werden die realen und digitalen Umstände immer weiter aneinander angepasst. Besonders zu beachten ist dies in einer Produkt- und Prozesslandschaft, die sich ständig verändert, sei es durch veränderte Kundenanforderungen oder durch interne Prozessoptimierungen.

Nach Projektabschluss sollten Sie sich nicht direkt in das nächste Vorhaben stürzen, sondern sich Zeit für die Dokumentation und Bewertung nehmen. Halten Sie fest, was gut gelaufen ist und in welchen Punkten Verbesserungsmöglichkeiten festgestellt wurden, die Sie in Folgeprojekten beachten sollten.

Die Folgeprojekte

Im Anschluss an ein erfolgreiches Proof of Concept Projekt schließen sich typischerweise weitere Projekte an, welche unterschiedliche Problemstellungen im gesamten Unternehmen angehen. Dabei ist es von hoher Bedeutung, den Überblick über diese Vorhaben zu behalten und zu vermeiden, dass Insellösungen entstehen, die zwar in sich positive Effekte erzeugen, aber die größte Stärke der Digitalisierung verdecken. Der wirklich große Nutzen stellt sich erst ein, wenn unterschiedliche Projekte voneinander profitieren können. Dies geschieht dadurch, dass sie sich gegenseitig Informationen verfügbar machen, die es zuvor nicht gab. Wenn diese Effekte genutzt werden können, dann hat die Digitalisierung das Potential, neue Geschäftsmodelle zu ermöglichen und noch weitergehende Veränderungen anzustoßen. Deshalb lohnt es sich, während und zwischen Projekten immer wieder zu prüfen, wie die aktuelle Geschäftsstrategie neu gedacht werden kann.

Fazit

Digitalisierung ist ein weites Feld, das unübersichtlich sein kann. Besonders groß ist die Herausforderung für KMUs, die weder über eine große Forschungs- und Entwicklungsabteilung, noch über eine große IT Abteilung verfügen, welche Kapazitäten haben, sich mit Themen rund um Digitalisierung zu beschäftigen. Projekte, die diese Kapazitäten schaffen, können aber gerade in KMUs große Effekte hervorrufen. Deshalb sollten sich Geschäftsführer, Projektleiter und Prozessverantwortliche Gedanken darüber machen, wie sich diese Kapazitäten im Geschäftsalltag schaffen lassen. Wie die erfolgreiche Umsetzung in der Praxis aussehen kann lesen Sie in unserem Beitrag Digitalisierung für die Windenergie - eine IT Roadmap

Eine Möglichkeit sind dabei Projekte, die von mehreren Unternehmen gemeinsam ins Leben gerufen werden. Eine andere Möglichkeit ist es, sich Unterstützung von externen Firmen zu holen. 

Eine unabhängige Beratung und Projektunterstützung hilft dabei, die technologischen und organisatorischen Entwicklungsmöglichkeiten zu identifizieren und Best Practices aus absolvierten Projekten zu teilen. 

Bei der Auswahl eines Partners sollte darauf geachtet werden, dass dieser dabei unterstützt, das benötigte Technologieverständnis im Unternehmen aufzubauen, damit dieses langfristig für das eigene Unternehmen verfügbar wird.

Für erste Projekte sind die beiden Grundsätze “Think big, start small” und „Fail often, fail fast, fail cheap“ eine gute Orientierungshilfe. Klären Sie außerdem die Fragen, „Warum“ und "Mit welchem Ziel" Sie ein Digitalisierungsprojekt angehen möchten. Die individuelle Projektgestaltung hängt ganz von den Anforderungen Ihres speziellen Falls ab. Deshalb ist es wichtig sich mit diesen Anforderungen schon in einer frühen Projektphase zu beschäftigen.  

Die beschriebenen Punkte helfen Ihnen dabei, einen erfolgsversprechenden Rahmen zu setzen und die Gründe des Scheiterns von Digitalisierungsprojekten zu umgehen. Nehmen Sie bei Fragen rund um das Thema Umsetzung von Digitalisierungsprojekten gerne Kontakt mit uns auf.

Zunächst stellt sich jedoch die Frage: Was sind Digitalisierungsprojekte? In diesem Beitrag gehen wir eher allgemein auf die Art von Projekten ein, bei denen versucht wird durch Nutzung von digitaler Infrastruktur, softwareunterstützten Prozessen, Verlagerung von Datenströmen oder Vergleichbarem, Mehrwerte für Unternehmen oder Abteilungen zu schaffen. Diese haben in der Regel das Ziel, einen bestehenden Wettbewerbsvorteil am Markt zu behaupten oder auszubauen, sowie immer häufiger auch die Herausforderungen der demographischen Entwicklung am Arbeitsmarkt Rechnung zu tragen. 

„Wir machen mal was digital“

Zweifellos gehört der Wille, ein Projekt durchzuführen, zwingend zu einem Projekt dazu. Die richtige Motivation ist es auch, mit der Unternehmen und Beteiligte an Digitalisierungsprojekten in ein solches Projekt starten sollten. Hierbei empfehlen sich konkrete Bedürfnisse von Mitarbeitern und Management zur Verbesserung von Arbeitsabläufen, Planungen und Gleichartigem. Dabei ist selbstverständlich nicht in jedem Fall von einer einheitlichen Ansicht aller Beteiligten vom Start weg auszugehen – Abstimmungsbedürfnisse sind hier die Regel und auch in jedem Fall zu begrüßen. 

Startet ein Projektvorhaben jedoch durch einseitigen (in der Regel „von Oben“ ausgehenden) Aktionismus in Richtung „Alle machen jetzt was Digitales, das müssen wir auch machen“, so ist dies nicht unbedingt die perfekte Motivation für nachfolgende Projekte. Schlecht beraten ist man auch, wenn der Beginn eines Projektes aus dem Grund heraus erfolgt, dass „das jetzt jeder so macht“, „Konkurrent XY schon viel weiter ist“ oder Ähnlichem. Hier sollten immer zuerst interne Möglichkeiten und Motive gefunden und auch genutzt werden. 

Verfehlte Investitionsplanung - ROI Betrachtung Investitionsmut fehlt

Eine immer wieder zu Projektbeginn gestellte Frage, insbesondere konservativ ausgerichteter Unternehmen ist, wann sich eine neue Digitalisierungsstrategie rechnet und welche Risiken sich aus einer anstehenden Investition ergeben. Diese Fragen allein zeugen bereits von einer gewissen scheu, neue, eventuell als unbekannt empfundene Pfade mutig anzugehen. Gleichzeitig versuchen engagierte Berater und Experten mögliche Risiken klar aufzuzeigen, Investitionsbedarfe zu quantifizieren und damit einhergehende Einsparungen zu beziffern. Dieses Vorgehen ist jedoch nicht immer anwendbar und auch nicht immer zuverlässig. Wesentliche Gründe hierfür sind, dass sich insbesondere bei umfassenden Strategieanpassungen die gesamte innere Aufstellung des Unternehmens verändert. Dieser Vorgang stellt - auch wenn er professionell ausgeführt und inhaltlich hochwertig umgesetzt wird - immer einen derartigen Eingriff dar, dass sich ergebende Effekte nicht voll umfänglich im Voraus abgeschätzt werden können. Ein weiterer Grund, der zum Scheitern von Vielversprechenden Projekte führt, sind überambitionierte Erwartungen an die sich ergebenden Einsparungen und Verbesserungen. Hierbei spielen insbesondere ROI-Erwartungen (Return on Investment) von 12-24 Monaten eine Rolle. Gern wird dabei vergessen, dass viele - insbesondere umfassende Projekte - eine langfristige Ausrichtung des Unternehmens beeinflussen und dazu dienen sollen, dieses langfristig wettbewerbsfähig zu erhalten.

Hau Ruck Variante - Wir müssen uns umstellen!

Im Rahmen von Digitalisierungsstrategien in Unternehmen wird häufig ein radikales Umdenken - häufig durch die bereits genannten Motive - geplant und ein entsprechender Versuch umgesetzt. Hier rächt sich häufig die Unerfahrenheit von unternehmensinternen Entscheidern in solchen Themen. Es werden umfassende, komplexe Restrukturierungen geplant, neue Prozesse erdacht und all dies dann nach Möglichkeit in einem einzigen Schritt umgesetzt. Dieses Vorgehen ist in nahezu allen Fällen zum Scheitern verurteilt. Zwar ist eine umfassende, ganzheitliche Betrachtung der erwünschten Ziele und natürlich auch der zur Zielerreichung benötigten Aktivitäten unbedingt zu empfehlen, eine Umsetzung in einem Schritt ist jedoch in aller Regel praktisch unmöglich. Hier ist eine schrittweise und planvolle Herangehensweise, gegebenenfalls auch die Nutzung von Zwischenzielen, unbedingt erforderlich. 

Doch warum?

Zum einen ist es unglaublich schwer, sehr große Projekte wirklich von Anfang an vollkommen richtig und vollständig durch zu spezifizieren. Andererseits behindern kleine Fehler immer wieder den Fortschritt des „großen Ganzen“ und irgendwann wartet jeder auf jeden – es erfolgt kein Projektfortschritt mehr. Die Vorstellung vieler Führungskräfte, eine Umstellung vorzunehmen wie man einen Lichtschalter umlegt, ist an dieser Stelle unangebracht (vgl. auch https://www.diva-e.com/de/news/cdo-insights2019/). Ein Softwareprojekt verhält sich auch nicht wie der Erwerb und die Inbetriebnahme einer neuen Maschine, die zu einem festgesetzten Zeitpunkt installiert und betriebsbereit ist. Vielmehr muss man hier von einem umfassenden, langanhaltenden Prozess sprechen, der sich im Idealfall immer weiter fortsetzt um mit der ebenfalls fortschreitenden Weiterentwicklung des Marktes mitzuhalten.

Mitarbeiterbasis

Viele große Digitalisierungsprojekte greifen unmittelbar in den Arbeitsalltag der beteiligten Mitarbeiter ein. Nicht in jedem Fall trifft ein solcher Eingriff auf eine konstruktive, zur Mitarbeit bereite Reaktion. Zur Umsetzung von digitalisierten Prozessen, Verbesserung von Datenhandling und Einbindung verschiedener Möglichkeiten der Automatisierung ist die Mitarbeit der unmittelbar betroffenen Kollegen besonders wichtig. Sie kennen die Sie umgebenden Prozesse in der Regel am besten, können vorhandene Potenzial dadurch am besten einschätzen und in der täglichen Arbeit auftretende Probleme als erstes erkennen. 

Unmotivierte Mitarbeiter der Fachabteilungen, die sich nicht in die laufende Entwicklung eines sich zunehmend verändernden Prozesses einbringen möchten sind eine ernste Gefahr für den Erfolg eines Projektes. Schnell kommt es statt angebrachter und fundierter Kritik an technischen und organisatorischen Imperfektionen zu einer „mir doch egal“ oder „früher war alles besser“ Einstellung. Diese ist ohne weiteres geeignet, den konstruktiven Fortschritt massiv zu bremsen oder ein Projekt zum Scheitern zu bringen.

Insbesondere bei zeitlich zu ambitionierten Projekten mit kurzen Einführungsphasen, hohen Umstellungsraten und viel Struktureller Veränderung kann es hier zu einer nachhaltigen Schwächung der Mitarbeitermotivation kommen. 

Dies ist ein besonders schwerwiegender Umstand, stellen doch die Mitarbeiter als Träger des Know-Hows und stützen der Innovationskraft eines Unternehmens wichtige Elemente der zukunftsfähigen Ausrichtung dar. Kleinschrittig geplante, kleine Veränderungen bei denen die Bemühung, den Mitarbeiter aktiv in den Veränderungsprozess einzubinden und die Mehrwerte unmittelbar erkennbar zu machen sind hier häufig erfolgreicher.

Am Bedarf vorbei

Ein weiterer Grund für das Scheitern von Digitalisierungsprojekten ist das Verfehlen der Bedürfnisse des Unternehmens oder der Stakeholder. Dies klingt zunächst etwas abstrakt, sollten doch in jedem Projekt genau deren Anforderungen im Mittelpunkt aller Bemühungen stehen. Dennoch ist es relativ leicht, hier zu scheitern. Dabei muss man sich vergegenwärtigen, dass viele Beteiligte, deren Bedürfnisse in einem solchen Projekt verarbeitet werden sollen, wenig Erfahrung im Bereich digitaler Prozesse haben. Demensprechend schwer fällt es ihnen, ihre Anforderungen und Bedürfnisse so zu formulieren, dass es den umsetzenden Projektbeteiligten möglich wird, diese auch zu erfüllen. Man kann hierbei natürlich auch anders argumentieren und sagen, dass diejenigen – hier insbesondere externe Berater, die von außen bei der Umstellung unterstützen sollen - zu wenig Kenntnisse über die tatsächlichen Abläufe und Anforderungen haben. 

So oder so ist es notwendig, diese klar und eindeutig zu formulieren und an die Verantwortlichen zu transportieren. Viel zu häufig fallen mitten im Umstellungsprozess oder auch erst nach dessen Abschluss noch Unzulänglichkeiten in der Planung auf. Dies führt zu häufig aufwändigen, teuren und nicht selten auch demotivierenden Anpassungen der erstellten Lösungen. Als beste Möglichkeit dem entgegen zu wirken, haben sich regelmäßige, kleinschrittige Rücküberprüfungen der Anforderungen mit den beteiligten Personen ergeben. Hier können im Prozess schnell Fehler entdeckt und beseitigt werden, bevor sie sich tiefgreifend auswirken. Dabei gilt es natürlich auch, darauf zu achten, sich nicht zu sehr in Details zu verzetteln und immer den Fortschritt des Gesamtprojekts im Blick zu behalten.

Eine weitere Möglichkeit am Bedarf vorbei zu planen ist, sich zu sehr auf eine bestimmte technische Möglichkeit festzulegen und diese auch dann noch weiter zu verfolgen, wenn ein Erreichen der selbst gesteckten Ziele damit nicht mehr möglich ist. Die Vorfestlegung kann dabei aufgrund bestehender Landschaften an Soft- und Hardware oder auch finanzieller Einflussgrößen erfolgen. Nicht immer führt dies freilich zum Scheitern von Projekten. Das vorzeitige Ausklammern von technischen und organisatorischen Problemen kann die Gefahr dafür jedoch stark erhöhen. Eine offene Herangehensweise und die regelmäßige Reflexion von Anforderungen und Möglichkeiten bieten hier die Chance, den eingeschlagenen Pfad zu verlassen, bevor er in einer Sackgasse endet.

Hier finden Sie unseren professionellen Ansatz, wie man ein solches Projekt richtig startet.

Was ist der Teamcenter RAC?

Der Rich Application Client (RAC) ist die am weitesten verbreitete Benutzeroberfläche von Teamcenter. Mit Hilfe des RAC kann der Anwender auf alle für ihn wichtigen Funktionalitäten von Teamcenter zugreifen.

Bei einem Rich Application Client handelt es sich, im Allgemeinen, um ein grafisches Benutzerinterface mit eigener Logik, basierend auf einer Rich Client Plattform (RCP). Eine Rich Client Plattform ist wiederum ein Framework, mit der Plug-In-basierte Applikationen entwickelt werden.

Was bedeutet das?

Ein Plug-In ist ein Softwarebaustein und kann den Umfang von einer einfachen Funktion, bis hin zu einem komplexen Programm haben. Dies bedeutet für den Anwender, dass der Teamcenter Client an jeder Stelle beliebig umfangreich erweitert werden kann.

Fangen Sie an, den Client so zu gestalten, dass er Ihnen die Funktionen zur Verfügung stellt, die Sie benötigen und verwandeln Sie „out of the Box“ in Ihr persönliches Teamcenter. Dabei nutzen Sie die vielfältigen Möglichkeiten und stellen den PDM-Gedanken in Ihrem Unternehmen so auf, dass sich die Ideale und Ansprüche Ihres Unternehmens für jeden Anwender widerspiegeln.

In dem Nachfolgenden wird beschrieben, wie eine einfache Plug-In Erweiterung erstellt werden kann.

Extension Points

Um eine bestimme Stelle einer Plug-In basierten Applikation zu erweitern, werden Extension Points verwendet. Extension Points werden in der Plugin.xml des Plug-Ins definiert und beschreiben die Stellen, an der das Plug-In den RAC erweitert.

Im folgenden Beispiel wird das Kontextmenü des RACs von Teamcenter um einen eigenen Menüeintrag erweitert. Dafür werden drei Extension Points geschrieben:

• Org.eclipse.ui.commands

• Org.eclipse.ui.handlers

• Org.eclipse.ui.menus

Der „commands“-Extension-Point erweitert den RAC um einen benutzerdefinierten Steuerbefehl. Der Steuerbefehl ist eine abstrakte Repräsentation und noch nicht die eigentliche Implementierung. Die eigentliche Implementierung wird im „handlers“-Extension-Point erstellt. Der „handlers“-Extension-Point verweist auf den vorher erstellten Steuerbefehl und auf eine Klasse in unserem Plug-In.

Mit dem „menus“-Extension-Point wird der eigentliche Eintrag im Kontextmenü erstellt. Der Eintrag verweist auf den zuvor definierten Steuerbefehl.

Das Ergebnis dieser Erweiterung sieht wie folgt im RAC von Teamcenter aus.

Wie in Abbildung 2 zu erkennen ist, wurde dem Kontextmenü ein Eintrag hinzugefügt. Dieser erhält seinen Anzeigenamen aus dem Extension-Point „commands“ und dort aus dem XML-Feld „name“.

Java Code

In der Plugin.xml wurde eine Klasse angegeben, die bei dem Auslösen des Steuerbefehls aufgerufen werden soll. Die Klasse in dem Plug-In die aufgerufen wird, muss die abstrakte Klasse AbstractHandler implementieren. Die von uns überschriebene execute-Funktion wird durch das Auslösen des Steuerbefehls, also durch das Klicken auf den Kontextmenüeintrag, aufgerufen. In diesem Beispiel erscheint ein Popup-Fenster mit der Nachricht „Hello world“.

Serviceorientierte Architektur

Serviceorientierte Architektur, kurz SOA, ist ein Architekturmuster, welches mehrere (evtl. verteilte) Dienste zusammenführt und auf einer höheren Abstraktionsebene abbildet. Teamcenter bietet eine solche SO-Architektur an. Die hohe Abstraktionsebene macht komplexe Operationen wie z.B. das Erstellen eines Items mit ein paar Funktionsaufrufen möglich.

Bei der Entwicklung eines Plug-Ins für den RAC von Teamcenter kann auf diese SOA Services zugegriffen werden. Dies ermöglicht einen hohen Automatisierungsgrad mit Anpassungen in der Oberfläche und geringem Entwicklungsaufwand.

Deploy

Die zentrale Verwaltung der Clients ist für die Administration immer ein wichtiger Punkt. Das Hinzufügen, Revisionieren oder Entfernen von Plug-Ins kann über einen, im Netzwerk geteilten, Ordner realisiert werden. Dafür muss nur im „links“-Ordner des Clients eine „.link“-Datei erstellt werden, die den Pfad zum geteilten Ordner enthält.

Verschiedene Clients können auf verschiedene oder mehrere Plug-In Ordner verlinkt werden. So kann sichergestellt werden, dass jedem Anwender die neusten Plug-Ins zur Verfügung stehen, die für seinen speziellen Anwendungsfall benötigt werden.

Fazit

Eine RAC Anpassung ist ein einfacher Weg, um dem Anwender in Teamcenter neue Funktionen zur Verfügung zu stellen. Über die SOA Schnittstelle kann auf eine große Anzahl an Funktionen zugegriffen werden. Da der RAC von Teamcenter komplett Plug-In basiert ist, ist ein Menüeintrag nur der Anfang für den Einstieg in die umfassende Umgestaltung Ihrer Systemlandschaft. Der Anpassung sind keine Grenzen gesetzt. Von eigenen Views, bis zur Implementierung einer ganz neuen Software ist alles möglich.

Links:

https://www.itwissen.info/RCP-rich-client-platform-Rich-Client-Plattform.html

http://help.eclipse.org/kepler/index.jsp?topic=%2Forg.eclipse.platform.doc.isv%2Freference%2Fextension-points%2Forg_eclipse_ui_commands.html

https://de.wikipedia.org/wiki/Serviceorientierte_Architektur

Im April war es wieder so weit und die Schüler und Schülerinnen in ganz Deutschland konnten sich, im Rahmen des Zukunftstages für Mädchen und Jungen, auf einen Tag außerhalb der Schule und mitten in der Geschäftswelt freuen. 

Auch wir bei SWMS hatten vier Schüler und Schülerinnen zu Besuch. Es war uns wichtig, dass die Kinder bei uns nicht nur die Theorie im Softwarebereich kennenlernen, sondern auch selbst etwas mit nach Hause nehmen und Interesse an unserer Arbeit entwickeln.

Daher haben wir uns dazu entschieden den SchülerInnen eine Aufgabe vorzubereiten, an der sie einen zu optimierenden Prozess selbstständig erkennen können und merken, wie wichtig die Automatisierung von Software sein kann.

Der Tag begann aber zunächst einmal mit einer Vorstellungsrunde, damit sich die Kinder einen Überblick über uns und unsere Arbeit verschaffen können und eine Vorstellung davon bekommen, was in einer Softwarefirma den ganzen Tag gemacht wird. 

Zurück zu der Aufgabe, welche die Kinder durch den Tag begleiten sollte. Hierzu haben wir im Voraus einen Schlüsselanhänger konstruiert und die zugehörige Zeichnung mit in die Anleitung aufgenommen, damit die Maße größtenteils schon vorhanden sind. Den Schlüsselanhänger sollten die Kinder dann allerdings selbst anhand der angegebenen Maße und der restlichen Anleitung konstruieren. Der Haken dabei waren ein paar fehlende Maße, die erst noch ermittelt werden mussten, und das sich drehende Innere des Anhängers. Aber auch diese Aufgaben haben alle hervorragend gemeistert.

Ein Zukunftstag zum Anfassen

Am Ende des Tages gab es noch eine kleine Überraschung, wovon die Kinder anfangs allerdings noch nichts ahnten. 

Moritz Müller, der den Zukunftstag vorbereitet und auch ausgerichtet hat, ging mit den Kindern Schritt für Schritt an das CAD Programm NX heran und hat den Schlüsselanhänger stückweise mit ihnen zusammen erarbeitet. Nach jedem erarbeiteten Teil, konnten die Kinder selbst anfangen zu konstruieren und viel ausprobieren. Natürlich immer mit einer Anleitung daneben liegend und Moritz als Hilfestellung, falls etwas nicht wie geplant funktionierte.

Die Konstruktion und alles was damit zusammen hing, war natürlich eine langwierige Aufgabe und so kam zum Ende hin die Frage auf, ob man diesen Prozess nicht teilweise beschleunigen und vereinfachen könnte. Hier konnten wir dann noch einmal erklären welchen Nutzen unsere Arbeit mit sich bringt. Ebenso konnten wir den Kindern hieran zeigen, dass unsere Arbeit schon weit vor dem Schritt der eigentlichen Konstruktion ansetzt. 

So sieht der, von den Kindern, schlussendlich fertig konstruierte Schlüsselanhänger aus. 

Dieser wurde nach der Konstruktion mit einem 3D Drucker gedruckt, das war dann auch unsere vorbereitete Überraschung. Jedes Kind konnte seinen eigenen Anhänger mit nach Hause nehmen, da war die Freude nach der anstrengenden Arbeit groß.

An dieser Stelle vielen Dank an Amy, Alia, Daniel und Simon für den schönen Tag in unserer Firma und natürlich noch ein großes Dankeschön an Moritz für die großartige Organisation und Durchführung. Wir hoffen es hat euch gefallen und ihr konntet einen ersten Einblick in unseren Berufsalltag bekommen. 

Falls ihr nun selbst Interesse bekommen habt und in den Beruf eines Softwareentwicklers reinschnuppern möchtet, meldet euch gerne für ein Praktikum oder den nächsten Zukunftstag. Über weitere Karrieremöglichkeiten bei uns könnte ihr euch natürlich auch hier informieren!

SWMS schafft Technologieverständnis

Zwei Demos und eine Reihe an Projektbeispielen hatte auch die SWMS Consulting mitgebracht:

• Anhand unseres Projektbeispiels „Kaffeemaschine“ haben wir mit vielen interessierten Messebesuchern den Durchstich von der Datenerfassung am Sensor bis zur Datenanalyse in die Cloud, den Nutzen von IoT Plattformen (hier MindSphere von Siemens) sowie die unterschiedlichen Sichten auf digitale Geschäftsmodelle diskutiert.

• Mit unserem vernetzten Schwimmbad konnten wir die Aufmerksamkeit vieler Besucher gewinnen. Dieses Beispiel aus einem unserer Projekte hat dabei geholfen die Verknüpfung von Sensordaten mit weiteren Datenquellen anschaulich zu erklären und aufgezeigt, wie sich IoT Systeme für das Management ganzer Anlagen eignen.

Der Stand von SWMS auf der HMI 2019

Die Frage: Wie lassen sich IoT Projekte starten?

Begriffe wie Digitalisierung, Industrie 4.0, Internet of Things und maschinelles Lernen haben auf der Hannover Messe 2019 viel Raum eingenommen. Bei Anwendern und Entscheidern wurde so das Interesse geweckt, selbst Projekte aus diesen Themenbereichen zu starten und den digitalen Wandel von Unternehmungen aus den unterschiedlichsten Branchen voranzutreiben.

Hierbei stellte sich häufig die Frage, wie Unternehmen diesen Start erfolgreich und effizient angehen können.

Als Technologieberatung konnte SWMS Consulting dabei helfen erste Ideen und Konzepte zu schaffen. Bei einigen Diskussionen ergab sich die Gelegenheit Ideen an unserem digitalen Flipchart zu entwickeln und diese direkt an die Diskussionsteilnehmer zu versenden. An dieser Stelle haben wir auch den SWMS IoT-Piloten vorgestellt, mit dem Pilotprojekte ausgehend von der Idee über einen Prototypen zu produktiv einsetzbaren IoT Systemen oder Produkten entwickelt werden und durch den ein transparentes und strategisch sicheres Vorgehen ermöglicht wird.

Viele Besucher nutzten die Gelegenheit sich über IoT Technologien zu informieren

Netzwerken auf der HMI

Auch das Team von SWMS Consulting hat die Hannover Messe genutzt, sich über neue Trends und Technologien zu informieren und Netzwerke mit Unternehmen zu knüpfen. Als Mitausteller auf dem Gemeinschaftsstand des Landes Niedersachsen waren direkt gute Voraussetzungen geschaffen sich außerdem mit Unternehmen aus der Region auszutauschen. Unsere direkten Standnachbarn auf der einen Seite stellten vor, wie maschinelles Lernen im Schaltschrank funktioniert (SSV) und auf der anderen Seite hat die ABAKUS SEO Agentur Verständnis dafür geschaffen, wie SEO für die Kundengewinnung über google & Co. eingesetzt werden kann.

An dieser Stelle möchten wir uns außerdem für die gelungene Organisation des Gemeinschaftsstandes bedanken.

Der Gemeinschaftsstand des Landes Niedersachsenn in Halle 5

2020 findet die Hannover Messe übrigens vom 20. Bis 24. April statt.

Eine wichtige Voraussetzung zur Optimierung der CAD-CAM-Prozesskette ist die Vermeidung von Medienbrüchen und der damit einhergehende Informationsverlust. 

Medienbrüche treten dann auf, wenn verschiedene, nicht miteinander verbundene, häufig sogar inkompatible, Systeme für verschiedene Aufgaben im Produktentstehungsprozess verwendet werden. 

Dies bedeutet nicht, dass nur Systeme „aus einem Guss“ für eine moderne Fertigung geeignet sind. Auch aufeinander abgestimmte Systeme und vor allem die zugrundeliegenden Prozesse bieten viele Möglichkeiten.

Zunächst betrachten wir die Problematik des Informationsverlustes und dessen Entstehung. 

Wieso gehen überhaupt Informationen auf dem Weg von einem ins andere System verloren? 

Dazu sei das Beispiel aus dem vorherigen Beitrag aufgegriffen, bei dem zwischen Konstruktion und Fertigung die klassische Fertigungszeichnung zwischengeschaltet ist. Der hier offensichtlichste Informationsverlust ist der Verlust der 3D-Repräsentation.

Das dreidimensional aufgebaute CAD-Modell eines Werkstückes wird auf einer zweidimensionalen Zeichnung dargestellt, um anschließend wieder als dreidimensionales Produkt erschaffen zu werden. 

Ein Widerspruch, der fast schon zu offensichtlich ist um ihn zu erkennen. 

So wird in der Praxis häufig auf Basis einer Zeichnung an der Werkzeugmaschine ein NC-Programm online erstellt. Dieses wird von der Maschine jedoch im Rahmen der bestehenden Möglichkeiten wieder dreidimensional dargestellt, um dem Maschinenbediener die Orientierung am Werkstück zu vereinfachen. So gesehen wird das Werkstück also zweimal modelliert.

Bleibt man bei diesem Beispiel, so gehen häufig auch fertigungsrelevante Informationen auf dem Weg über die Zeichnung verloren. Natürlich sollte das nach vielen Jahrzehnten der Normung und Standardisierung von technischen Zeichnungen einschließlich Fertigungszeichnungen nicht mehr vorkommen.

Der Prozess der Zeichnungserstellung ist jedoch in der Regel noch teilweise manuell und daher potenziell fehlerbehaftet. 

Werden Oberflächeninformationen, Toleranzen o.Ä. nicht explizit in der Zeichnung angegeben, stehen Sie in der Fertigung defacto nicht mehr zur Verfügung, mit dem Resultat zunächst unbrauchbarer Teile. 

Der Informationsverlust zwischen zwei Systemen an einem Beispiel

Doch auch ohne die Beteiligung der klassischen Papierzeichnung entstehen häufig Informationsverluste.

Am Beispiel von zwei beteiligten, unabhängigen Systemen kann man dies sehr schön erkennen: System A ist das CAD-System, System B das CAM-System. Der Austausch zwischen den beiden Systemen erfolgt über klassische generische Austauschformate. Dies können zum Beispiel step, Iges, 3dXML oder JT sein. 

Zwischen den Systemen findet dabei üblicherweise ein rein geometrischer Informationsaustausch statt. Dies bedeutet, dass Körper und Flächen des Werkstückes übertragbar sind. Darüber hinaus sind häufig noch allgemeine Attribute oder separat eingebrachte PMIs (Product Manufacturing Information) übertragbar. Diese sind üblicherweise jedoch vom Konstrukteur händisch einzupflegen. 

Doch was für Schwierigkeiten ergeben sich nun daraus? 

Neben einigen, hier zunächst vernachlässigten, mathematischen Ungenauigkeiten, die bei der Nutzung der genannten Formate auftreten, gehen dennoch viele Informationen verloren. Eine Bohrung wird durch diese Art der Informationsübertragung zu einem zylindrischen Bereich im Teil, an dem sich später mal kein Material befinden darf. 

Für den NC-Programmierer im CAM-System ergibt sich auf diese Weise zunächst nicht, ob es sich um eine Funktionsbohrung, eine Kreistasche oder eventuell sogar einen ausgebrannten Ausschnitt handeln soll.

Dies ist jedoch, im Sinne zum Beispiel der Fertigungstoleranzen, eine entscheidende Information.

Diese Probleme werden in der täglichen Praxis durch, in der Regel, individuelle Absprachen und Standards gelöst. So werden beispielsweise Farbcodierungen an Flächen, ergänzende Beschreibungen in beiliegenden Dokumenten oder zusätzliche Fertigungszeichnungen genutzt.

Ein weiterer Nachteil besteht darüber hinaus darin, dass Möglichkeiten wie z.B. featurebasiertes Programmieren auf der CAM-Seite in der Regel mit Neutraldatenformaten nicht möglich ist. Dies liegt an der, oben bereits genannten, fehlenden Information über die konkrete Ausgestaltung der Geometrie. Damit verbunden ist die Tatsache, dass man an Effizienz im CAM-Bereich verliert und dadurch natürlich auch der Gesamtprozess weniger effizient wird. Es ist somit klar, dass ein reiner Datenaustausch noch keinen vollen Informationsaustausch bedeutet.

Was sollte also der Schwerpunkt bei der Auslegung einer CAD-CAM-Prozesskette sein?

Wichtig bei der korrekten Planung und Umsetzung einer CAx-Landschaft, insbesondere im CAD-CAM-Bereich ist wie bereits angesprochen die Vermeidung von Informationsverlusten. Grob gesagt sollte jede Information, die einmal in ein Modell eingepflegt wurde, auch für den Rest des Prozesses zur Verfügung stehen und das ohne dabei erneut durch einen äußeren Eingriff umgewandelt, verschoben oder dupliziert zu werden. Diese Vorgänge bedeuten einerseits zusätzlichen Aufwand, andererseits erhöhen sie das Fehlerpotenzial und damit auch die notwendigen Nacharbeiten und Korrekturen.

Dieser Idealzustand ist sicher nicht überall erreichbar, er sollte jedoch bei der Auslegung von CAx-Systemen, insbesondere bei Neubeschaffungen oder größeren Änderungen angestrebt werden.

Es ist somit zunächst zwingend erforderlich, die jeweils notwendige Informationstiefe der einzelnen Prozessschritte, wie beispielsweise Konstruktion, NC-Programmierung, Arbeitsvorbereitung oder Vorrichtungsbau zu erfassen und die an den Schnittstellen zu übertragenden Informationen zu definieren. Anschließend kann eine geeignete Systemlandschaft erzeugt werden. 

Soll diese Landschaft aus individuellen Gründen aus mehreren, nicht miteinander kompatiblen Einzelsystemen bestehen, so ist es eine der wichtigsten Aufgaben, geeignete Möglichkeiten für den Informationstransfer zu finden. Diese können, aus den bereits besprochenen Gründen, nicht aus den bekannten Möglichkeiten zum Austausch von CAx-Daten in Neutralformaten bestehen, sondern sollten in jedem Fall zusätzlich über eine automatisierte Übertragung von weiteren relevanten Informationen verfügen.

Große Hersteller von CAx-Systemen haben diese Notwendigkeit schon lange erkannt und setzten auf eine möglichst nahtlose Zusammenarbeit der Module in Ihren jeweiligen Systemen.

Hier kann häufig darauf vertraut werden, dass nahezu alle verfügbaren Informationen auch für alle Prozessschritte zur Verfügung stehen. Bei der Abwägung zwischen solchen gesamtheitlich aufgebauten Systemen – die sicher auch Ihre Schwächen haben – gegen eine Landschaft aus punktuell idealen Systemen für den jeweiligen Prozessschritt, sollte immer auch die Frage nach dem Informations-Austausch eine Rolle spielen.

Eine zentrale Rolle im Industrial Internet of Things oder abgekürzt IIoT, spielen die sogenannten IoT bzw. IIoT-Plattformen wie u.a. MindSphere. Diese unterstützen alle Aufgaben von der Erfassung der Anlagendaten, über die Speicherung, Visualisierung, Aufbereitung und Analyse, bis zur Umsetzung von Aktionen auf Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse. Die jeweiligen Plattformanbieter stellen hierfür Softwarekomponenten zur Verfügung, die durch individuelle Applikationen ergänzt werden können.

Eigenentwicklungen vs. Plattformeinsatz

Dagegen steht die Entwicklung eigener Systeme, welche den kompletten Prozessablauf von der Datenerfassung durch Sensoren, über die Datenspeicherung, Visualisierung, Datenauswertung, Datensicherheit bis zur Programmierung intelligenter Systeme und Maschinensteuerungen abbilden müssten. Allein durch die heterogenen Aufgabenstellungen ist eine eigene Implementierung sämtlicher Funktionen extrem komplex und aufwändig. Gerade deshalb ist das Potential industrieller Plattformen sehr hoch und Unternehmen können besonders von zwei Punkten profitieren: 

1. Infrastruktur
2. Zusammenführung von Services 

IoT-Plattform MindSphere

Da viele Kunden im Fertigungsumfeld bereits Siemens Produkte einsetzen, wollen wir uns hier einmal näher mit der IoT Plattform MindSphere der Firma Siemens beschäftigen, ein konkretes Fallbeispiel vorstellen und die umfangreichen Einsatzmöglichkeiten aufzeigen. MindSphere wird als „Platform as a Service“- Umgebung bereitgestellt und kann durch entsprechende Erweiterungen und Individualentwicklungen auf die Vielzahl von Anwendungsfällen und benötigten Funktionsumfängen angepasst werden.

Platform as a Service oder auch PaaS ist ein Cloud System, dass eine Computerplattform für Entwickler von Anwendungen bereitstellt, damit keine Hardware oder Software erworben und betreut werden muss. Gerade die geringen Einstiegskosten, bereits nutzbare Services, sowie die Skalierbarkeit sprechen für die Auswahl dieses Plattformansatzes.

Das System ermöglicht es, beliebige Anlagendaten zu erfassen, zu speichern und in selbst entwickelten Applikationen bereitzustellen und aufzubereiten. Dabei können unterschiedliche Frameworks (z.B. Angular, .NET Core) und Hochsprachen (z.B. Java, Python) verwendet werden. Auch wird eine REST API bereitgestellt, die es ermöglicht gespeicherten Daten zu verwerten.

REST steht für Representational State Transfer und bezeichnet ein Paradigma für Webservices. Die REST API benutzt HTTP-Anfragen, um auf Informationen zuzugreifen. Dazu gibt es zum Beispiel PUT, GET, und DELETE Anfragen. PUT erstellt eine Ressource oder ändert sie, GET ruft eine Ressource ab und DELETE entfernt die jeweilige Ressource.

Aufteilung in Nord und Süd – was bedeutet das?

Im Idealfall ist eine IoT-Plattform in der Lage, jede Art von Gerät über jede verfügbare Schnittstelle (OPC UA, MQTT etc.) anzubinden, sowie diverse Daten zu sammeln und auszuwerten. In der MindSphere ist die Anbindung von vernetzten Systemen in der sogenannten Southbound verortet.

Über den Norden – der Northbound ist es dagegen möglich neben Siemens eigenen Apps, auch eigene auf den Anwendungsfall zugeschnittene Applikationen einzubinden. Dabei können diese entweder direkt auf MindSphere gehostet werden oder die API wird für externe Zugriffe auf die Daten in MindSphere genutzt.

Die MindSphere Plattform stellt für die Northbound, sowie die Southbound entsprechende APIs bereit, was eine entsprechende Offenheit des Systems ermöglicht.

Abbildung 1: Aufbau einer IoT Plattform am Beispiel von Siemens MindSphere

„Kaffee kochen“ aus Sicht einer IoT-Plattform

Digitalisierung, IoT und Industrie 4.0 sind die Grundlage für neue und beeindruckende Geschäftsmodelle und ermöglichen weitreichende Optimierungen in Logistik-, Produktions- und Geschäftsprozessen. Dennoch handelt es sich in diesen Themenfeldern um komplexe Technologien, die es zu verstehen und zu hinterfragen gilt, bevor eine Weiterentwicklung der eigenen Geschäfte und Prozesse umgesetzt werden kann.

Eine Möglichkeit die Vorstellungskraft anzuregen sind Modellaufbauten und Prototypen. Wie man bereits aus dem Blogartikel Kaffee bestellen mit BMW-ConnectedDrive und IFTTT schließen konnte, trinken wir bei SWMS gerne Kaffee. Deshalb erläutern wir die grundlegenden Möglichkeiten von IoT Plattformen an einem Beispielprojekt mit dem Namen „Kaffeemaschine“.

Schon gewusst? Kaffeemaschinen dienen schon seit Beginn des Internets immer wieder als dankbarer Anwendungsfall für die Erprobung neuer Technologien. In der Universität Cambridge wurde die dort entwickelte erste Webcam zur Beobachtung des Füllstands einer Kaffeemaschine über das Web genutzt, um den Mitarbeitern unnötige Wege zu ersparen. Die Trojan-Room Kaffeemaschine konnte bis 2001 mittels einer Webcam beobachtet werden.

Eine einfache Kaffeemaschine steht dabei für eine Anlage, eine Produktionsmaschine oder einen Prozess (im Folgenden zu „System“ zusammengefasst), der mithilfe von IoT Technologien erweitert werden soll. Die IoT-Ebenen werden dabei wie folgt durch die Kaffeemaschine abgebildet.

Datenerfassung und Steuerung

Die Maschine verfügt standardmäßig über keinerlei Sensorik oder IoT-Funktionalität, die eine Kommunikation über das Internet oder über ein lokales Netzwerk ermöglicht.

Für das Beispielprojekt werden drei Sensoren in der Kaffeemaschine verbaut. Ein Temperatursensor misst die Wassertemperatur im Wassertank und ein Sensor die Temperatur am Kaffeeauslass. Zusätzlich wird ein Ultraschallsensor eingesetzt, der die Füllhöhe des Wassers im Wassertank misst.

Die Sensorik ist mit einem Arduino Microcontroller verbunden, der über ein WiFi Modul Netzwerkzugriff hat. Auf dem Controller läuft ein Managementprozess, der Datenerfassung und Netzwerkkommunikation steuert.

Abbildung 2: Verwendete Schaltung für die Anbindung an MindSphere

In der Realität sind Systeme mit SPS-Controllern und Sensorik ausgestattet. Die erfassten Daten werden aber häufig nur lokal für die Steuerung der Systeme verwendet.

Konnektivität

Siemens stellt eine Vielzahl von Möglichkeiten zur Verfügung, mit denen das lokale System an die IoT Plattform MindSphere angebunden werden kann. Die Kaffeemaschine kommuniziert in unserer prototypischen Umsetzung über das MQTT Protokoll mit der MindSphere IoT Extension und überträgt die Sensorwerte (Temperatur und Füllstand).

MindConnect IoT Extension ist eine MindSphere App von Siemens, um Systeme ohne Siemenssteuerung (hier der Ardunio Controller) einfach mit MindSphere über MQTT verknüpfen zu können.

Datenspeicherung und Visualisierung

Die Daten werden als sogenannte Time Series Daten, also als Paare von Sensorwert und Zeitstempel, gespeichert. Für die erste Visualisierung der Daten stellt MindSphere eine graphische Oberfläche, sowohl in der IoT Extension, als auch im Fleet Manager bereit.

Abbildung 3: Visualisierung der Daten (hier Wassertemperatur) in der MindSphere IoT Extension

Aus dieser Darstellung ist ersichtlich, wann ein Kaffee produziert wurde. Aus den Standardtools lassen sich somit erste Dashboards zur Beobachtung von Systemen zusammenstellen, anhand dessen beispielsweise ein Produktionsleiter den Zustand seiner Anlagen beurteilen und auf Ausfälle reagieren kann.

Datenanalyse und Verarbeitung

Richtig interessant wird es allerdings erst, wenn die aufgenommenen Daten miteinander und mit externen Quellen verknüpft werden. Für die Datenanalyse und Verarbeitung können Applikationen genutzt werden, die von MindSphere angeboten werden. Zudem ist es möglich eigene Applikationen auf MindSphere zu hosten oder mit eigenen Applikationen auf MindSphere zuzugreifen.

Für das Projekt der Kaffeemaschine wurde eine, auf dem Angular Framework basierende, Applikation entwickelt, die die Temperaturdaten auf einem Dashboard anzeigt und den Füllstand in die Anzahl der verbleibenden Tassen umrechnet. Abbildung 4 zeigt den Zustand, bevor ein Kaffee produziert wurde.

Abbildung 4: Angular App auf MindSphere vor dem Kaffeekochen

Abbildung 5 zeigt, wie die Temperatur am Auslass (Rote Linie) ansteigt. Die Anzahl der verfügbaren Tassen im Tank sinkt hingegen.

Abbildung 5: Angular App auf MindSphere nach dem Kaffekochen

Übertragen auf reale Einsatzmöglichkeiten können im Rahmen von Applikationen auf der Grundlage von MindSphere u.a. der Zustand von Maschinen angezeigt, berechnet und vorhergesagt werden. Hierbei können auch Algorithmen aus dem Bereich des Maschine Learning zur Verarbeitung der Daten eingesetzt werden. Es ist auch möglich aktiv Alarme und Benachrichtigungen zu erzeugen, die zuständige Mitarbeiter bei Eintritt eines Events (z.B. eine Grenzwertüberschreitung) benachrichtigen.

Steuerung von Maschinen

Der Kommunikationsweg von der IoT-Plattform zurück zum betrachteten System wird in diesem Beispielprojekt noch nicht abgedeckt. Zukünftig sollen die erfassten Daten dazu genutzt werden, Steuerungsbefehle zu erzeugen, die das Verhalten der Maschine beeinflussen und somit zu einer Automatisierung von Prozessen beitragen.

Sicherheit & Datenhoheit

Gerade im Produktionsumfeld ist es enorm wichtig Daten vor unberechtigtem Zugriff zu schützen und gleichzeitig zu jedem Zeitpunkt bestimmen zu können, wer was mit den Daten machen darf. Auch die führenden Anbieter von IoT-Plattformen haben diese Anforderung erkannt und stellen deshalb umfangreiche Sicherheitsfunktionen für Datenerfassung, Übertragung, Speicherung und Zugriff bereit.

Warum ist die Investition in die Digitalisierung sinnvoll?

Bevor man in umfassende IoT- und Digitalisierungsvorhaben investiert, ist es notwendig sich über das Ziel dieser Projekte für die eigene Unternehmung Gedanken zu machen und die Frage zu beantworten, wie diese Projekte dabei helfen werden den Unternehmenserfolg zu steigern. An unserem Beispiel Kaffeemaschine stellen wir einige mögliche Sichten auf das Geschäftsmodell vor:

Nutzer der Kaffeemaschine

Der Bediener/Nutzer möchte den eigentlichen Zweck einer Kaffeemaschine – das Kaffeekochen – jederzeit durchführen können. Hierfür ist es wichtig, dass die Maschine jederzeit betriebsbereit ist. Spannend ist für diesen Anwendungszweck natürlich, die Temperatur des Kaffees, sowie die Frage, ob noch ausreichend Wasser zum Aufbrühen enthalten ist. Diese Sensordaten sind aber lediglich für das „reine Kaffeekochen“ von Belang. Auch eine Übersicht über noch vorhandene Kaffeepads, der durchschnittliche Verbrauch und durchschnittliche Kosten und eine mobile Steuerung der Maschine könnten interessant für den Nutzer sein. Unser Projekt werden wir zukünftig auch in diese Richtung weiterentwickeln.

Hersteller der Kaffeemaschine

Für den Hersteller sind zwei Sichten auf dieser Datenbasis von Bedeutung. 

Auf der einen Seite ist die Sicht auf viele (Kaffee-)Maschinen der gleichen Baureihe für entsprechende Prognostizierung von Versagensfällen und Aufdecken von ggf. enthaltenen Konstruktions- und Fertigungsproblemen von großem Interesse. Auf der anderen Seite ist die Vorhersage bzw. Feststellung des Versagensfalls einer konkreten Kaffeemaschine für die Serviceerbringung für den eigentlichen Nutzer von Belang.

Servicedienstleister für die Bereitstellung von Kaffee

Ein Servicedienstleister, der die Bereitstellung von Kaffee für Veranstaltungen oder auch allgemein verantwortet, ist daran interessiert auf der einen Seite die Bevorratung von Kaffee, Wasser usw. zu gewährleisten und auf der anderen Seite Ausfälle von genutzten Kaffeemaschinen zeitnah zu erkennen wenn nicht sogar vorhersagen zu können.

Eine Datenbasis für alle – wieso ist das so wichtig!

Gerade diese unterschiedlichen Stakeholder der Kaffeemaschine(n) haben unterschiedliche Ansprüche an die Daten und deren Verwendungszweck. Gemein haben jedoch alle, dass Sie dieselbe Datenbasis nutzen und verwenden können. Daher ist es von entscheidender Bedeutung sämtlichen Stakeholdern eine Plattform für die Abfrage und Auswertung Ihrer freigegeben Daten zu ermöglichen.

Neue Geschäftsmodelle durch neue Möglichkeiten

Gerade die zeitnahe Bereitstellung von Nutzerdaten lässt neue Möglichkeiten bei der Ausgestaltung von Geschäftsmodellen zu. So könnte z.B. ein Anbieter als Service die Bereitstellung von Kaffee anbieten. Wobei sämtliche Wartungsmaßnahmen, Verbrauchsoptimierungen von Betriebsstoffen (z.B. Einsatz von Kaffeebohnen), störungsfreier Betrieb der Maschinen in seinem Verantwortungsbereich liegt und er lediglich nach einem Pay per Use Modell die Entnahme von Kaffee entlohnt bekommt. Weitere innovative Geschäftsmodelle werden durch die konsequente Nutzung der Daten begünstigt und lassen eine neue Art von serviceorientierten Geschäftsfeldern wachsen.

Zusammenfassung

Das vorgestellte Projekt zeigt den Einsatz des Platform as a Service Systems MindSphere auf und stellt das Anbinden von Sensoren und das Verwenden der Sensordaten in einer selbst entwickelten MindSphere-App innerhalb dar.

Dazu wurde eine Kaffeemaschine mit unterschiedlichsten Sensoren ausgestattet und über MQTT an MindSphere angebunden. Die real per IIoT Mechanismen angebundene Kaffeemaschine wurde anschließend zu Demonstrationszwecken per Dashboard dargestellt. Neben den Stammdaten wurden auch essentielle Bewegungsdaten und deren Nutzung aus verschiedenen Nutzungssichten (Stakeholder) aufgezeigt.

SWMS macht das Know-How für den digitalen Wandel, den Einsatz von Internet of Things Technologien und die damit verbundenen Ideen und Möglichkeiten verfügbar. Der Einsatz von innovativen Technologien hebt Potenziale und erzielt handfeste Resultate. Wir unterstützen, indem wir die Anforderungen operativer Prozesse in Dienstleistung und Industrie verstehen und dazu maßgeschneiderte Lösungen entwickeln. Mit einem ganzheitlichen Ansatz beraten und befähigen wir optimale Entscheidungen hinsichtlich IT und Technologie zu treffen, um vorweg schreitend im Fahrwasser von Digitalisierung und Industrie 4.0 zu manövrieren.

Begriffe wie Internet of Things (IoT), Digitalisierung und Industrie 4.0 sind in aller Munde. 

Die Vernetzung von alltäglichen Dingen wie Fernsehern, Smartphones und ganzen Häusern unter dem Begriff Smart Home ist allgegenwärtig. Genauso können wir als Konsument von neuen Dienstleistungen und Geschäftsmodellen, wie beispielsweise Netflix, Spotify, Google Maps, Apple Pay oder Amazon profitieren und bauen diese selbstverständlich in unseren Alltag mit ein.

Neben diesem, bereits alltäglich gewordenen Bereich des IoT, versuchen immer mehr Unternehmen einen Mehrwert aus der Vernetzung von Maschinen untereinander, aus der Vernetzung von Mensch und Maschine und aus der Digitalisierung verschiedenster Produktions- und Verwaltungsprozesse zu erlangen. Aus diesem Bestreben ist der Begriff Industrial Internet of Things (IIoT) entstanden. 

Heute ist bereits ein Großteil moderner Werkzeuge mit der benötigten Sensorik ausgestattet und auch für die Nachrüstung von bestehenden Anlagen gibt es eine Vielzahl an Lösungen. 

Die Herausforderung

So richtig smart sind viele Produktionsanlagen, Administrationsprozesse und Supply Chains aber deshalb (noch) nicht. Aufträge und Lieferscheine werden im Papierformat durch den Geschäftsprozess gereicht, handschriftlich ergänzt und die gewonnenen Informationen manuell in unterschiedliche Systeme eingepflegt. 

Bildquelle: https://unsplash.com/photos/ZVwRLu6cVVw

Besonders kleinen und mittleren Unternehmen fällt es oftmals schwer, den IIoT-Prozess zu starten und eine langfristige Strategie für diese Thematik zu entwickeln. Laut der Studie „Internet of Things 2018“  der International Data Group sieht ein Großteil der Unternehmen anders gelagerte Prioritäten oder keinen Mehrwert für den Einsatz von Technologien des IIoT. Als weitere Punkte werden ein Mangel an unternehmensinternem Know-How und fehlende Ideen für Geschäftsmodelle in Bezug auf die Entwicklung des IIoT genannt. Dabei ist jetzt der richtige Zeitpunkt für einen Beginn des IIoT Prozesses. Die Technik bietet die notwendigen Voraussetzungen und gleichzeitig ist die Gelegenheit günstig, sich einen Vorsprung zum Wettbewerb zu sichern. 

Der Lösungsansatz

Um diesen Unsicherheiten entgegenzuwirken, ist es empfehlenswert, mit kleinen und einfachen Anwendungsfällen zu starten. Beim Aufbau eines IIoT Systems gilt es fünf typische Ebenen zu betrachten:

Abb. 1: Die 5 Phasen des IoT

1. Maschinen & Produkte

Auf der ersten Ebene steht der Betrachtungsgegenstand der IIoT – Infrastruktur. Dies können einzelne Maschinen oder ganze Anlagen sein. Diese sind mit Sensoren ausgestattet, welche die relevanten Prozessdaten erfassen. Bei der Einführung eines IIoT – Systems ist es erforderlich zu definieren, welche Daten mit welcher Häufigkeit erfasst werden sollen.

2. Konnektivität

Die erfassten Sensordaten werden an ein Modul übergeben, das als Schnittstelle (Gateway) zwischen der lokalen Produktion (On-Premise) und der IIoT Plattform (Cloud) fungiert. Es besteht sowohl die Möglichkeit einer vorgelagerten Datenverarbeitung (Edge Computing), als auch die Möglichkeit, die Daten zu verschlüsseln.

3. IIoT – Plattform

Die IIoT Plattform verbindet die angeschlossenen Datenquellen miteinander und macht sie für die weiterführende Verarbeitung verfügbar. Damit bildet sie die zentrale Schnittstelle in der IIoT Infrastruktur. Die IIoT Plattform kann, je nach Anwendungsfall, von Unternehmen eigenständig aufgesetzt werden. Häufig bietet es sich an, eine der vielfältigen, am Markt verfügbaren, Plattformen zu wählen. Dabei ist es im Vorfeld notwendig, alle Anforderungen in Bezug auf Sicherheit, Compliance, Funktionalität, Skalierbarkeit und Schnittstellenoffenheit zu Datenquellen und Applikationen der Plattform zu definieren. Hat man so die eigenen Anforderungen im Blick, fällt es leichter sich bei der Vielzahl der Angebote (>500) zu orientieren und eine begründete Auswahl zu treffen.

4. Integration & Analyse

Ist auf den Ebenen eins bis drei ein funktionsfähiges Grundgerüst geschaffen, wird auf der vierten Ebene der eigentliche Mehrwert des IIoT geschaffen. Aus den verknüpften Daten gilt es hier Informationen zu gewinnen, welche das Unternehmen voranbringen. Die einfachste Form hiervon ist die Visualisierung der Produktions- und Geschäftsprozesse. Durch übersichtliche Dashboards und KPIs lassen sich so neue Erkenntnisse über die Prozesse erschließen und Fehler kommunizieren. Dabei kann es zum Beispiel eigene Darstellungen für den Produktionsleiter, der eine Produktionslinie überwacht, und für die Geschäftsführung, die mehrere Standorte verantworten, geben. In einem nächsten Schritt lassen sich aus den Daten automatisierte Meldungen erstellen, die beispielsweise beim Überschreiten einer Temperaturgrenze ausgelöst werden. Entwickelt man das System weiter, lassen sich aus diesen Meldungen automatisierte Steuerungsbefehle generieren und (Teil-)Prozesse werden automatisiert gesteuert. Schließlich ist es möglich, die Daten mit Algorithmen aus dem Bereich des maschinellen Lernens zu verarbeiten und so nicht nur selbststeuernde, sondern selbstlernende Systeme zu entwickeln, die sich selbstständig optimieren.

Je nach Anwendungsfall können vorgefertigte Funktionen der IIoT – Plattform genutzt werden oder eigene Applikationen entwickelt werden. Der Bereich der Datenvisualisierung ist heute bereits fortgeschritten und kann relativ einfach genutzt werden, da viele IIoT Plattformen diese Möglichkeit beinhalten. So werden für das Unternehmen Quick Wins erzielt, bevor es an die Implementierung individueller Lösungen geht. Im Bereich der selbststeuernden Systeme gibt es weniger voll entwickelte Anwendungen, die benötigten Tools sind aber vorhanden, sodass sich in diesem Bereich besondere Wettbewerbsvorteile erzeugen lassen.

5. Geschäftsstrategie

Durch die erfassten Daten und Informationen ist es zu Beginn der Reise leichter, sich darauf zu konzentrieren die vorhandenen Prozesse zu optimieren. Mit fortschreitender Erfahrung und wachsendem Know-How ist das IIoT ein Thema, welches die gesamte Geschäftsstrategie eines Unternehmens beeinflusst. Die neue Transparenz kann dazu dienen, nicht nur das eigene Unternehmen, sondern die gesamte Supply Chain zu verändern und auf Grundlage der Daten neue Geschäftsmodelle zu entwickeln.

Sicherheit

Es ist von höchster Bedeutung, als Unternehmen die alleinige Verfügungsgewalt über unternehmensinterne Daten und die daraus abgeleiteten Analysen zu behalten. Deshalb kann der Punkt Sicherheit nicht als zusätzliche Ebene betrachtet werden, sondern ist zwingend in allen Ebenen zu implementieren. Bei allen Designentscheidungen der IIoT Infrastruktur ist zu prüfen, ob die gewünschten Sicherheitsstandards eingehalten werden. Zusätzlich ist es erforderlich, später auftretende oder entdeckte Sicherheitslücken umgehend zu schließen. Aus diesem Grund sollte der Aufwand, der für die Implementierung und Aufrechterhaltung der benötigten Standards erforderlich ist von vornherein berücksichtigt werden.

Fazit

Sich mit den beschriebenen Ebenen des IIoT zu beschäftigen ist ein guter Startpunkt. Hierzu fasst Abbildung 2 mögliche Folgeschritte zusammen. 

KMUs dürfen nicht vor den Herausforderungen zurückschrecken, die mit einem Start im IIoT verbunden sind. 

Externe Firmen, wie die SWMS Consulting können dabei helfen, sinnvolle Anwendungsfälle zu identifizieren und bei der Umsetzung dieser helfen. Auch eine Zusammenarbeit mit Supply Chain Partnern oder die Schaffung von Forschungsprojekten ist eine gute Möglichkeit zu starten. 

Abb.2: Beispielhafter IoT-Einführungsprozess

Oft werden „IIoT-Projekte“ geschaffen, wobei es zu beachten gilt, dass diese nicht als Projekte, sondern als Prozess betrachtet werden, da eine konsequente Umsetzung Folgeprojekte und eine stetige Weiterentwicklung erfordert. Diese schaffen die Notwendigkeit von Investitionen, die aber sowohl kurzfristige, als auch langfristige Wettbewerbsvorteile und Gewinnmöglichkeiten eröffnen.

In den folgenden Blockbeiträgen möchten wir bestimmte Themen zum IIoT vertiefen, Erfahrungsberichte, Anwendungsfälle und Trends mit Ihnen teilen und im Detail betrachten. 

Titelbildnachweis: https://pixabay.com/photos/businessman-tablet-control-city-3210932/ [bearbeitet]

Einsatz von Automated Fiber Placement minimiert den Materialverschnitt

Die Fertigung der Hautfelder aus dem Rumpfbereich dieses Flugzeugtyps erfolgt häufig mittels Automated Fiber Placement (AFP). Das Automated Fiber Placement ist eine der führenden Fertigungstechnologien im Bereich der kosteneffektiven, hochqualitativen Serienproduktion von Leichtbaustrukturen. 

Der Einsatz von AFP-Prozessen verringert signifikant den Verschnitt des teuren CFK-Materials. 

Die hierbei eingesetzten, mehrere Millimeter breiten und mit Harz vorgetränkten Kohlenstofffasern, sogenannte Tows, müssen möglichst belastungsfrei auf einer Werkzeugoberfläche abgelegt werden. Durch die, im Gegensatz zu Automated Tape Laying (ATL), erheblich schmaleren Towbreiten, ist es möglich das Material sehr nah an der gewünschten Kontur eines zu fertigenden Bauteils aufzubringen und den Verschnitt daher auf ein Minimum zu reduzieren, sowie die Materialeinsatzquote zu erhöhen.

Ungenügende Betrachtung der Strukturanforderungen

Häufig sind jedoch belastungsfreie Ablagepfade durch heutige Bahnplanungsalgorithmen, aufgrund fehlender Materialmodelle und nur unzureichend CFK geeigneter Bahnplanungsoptimierungsalgorithmen, nicht garantiert, insbesondere nicht bei komplexen Bauteilen. Infolgedessen entstehen Lücken (Gaps), Überlappungen (Overlaps) und Ablösungen des Materials, die, in ihrer Form des Auftretens, nicht den Anforderungen der Bauteilauslegung und den an sie gestellten Strukturanforderungen (Design Requirements) genügen.

Identifikation von Planungsfehlern

Aufgrund der zunehmenden geometrischen Komplexität von Bauteilflächen und der hohen Strukturanforderungen an die CFK-Laminate, wird die AFP-Anlagenprogrammierung häufig auch heute noch mühsam unter Einhaltung strenger Regeln manuell und unter großem Zeitaufwand durchgeführt. Nach abgeschlossener Programmierung kommen zwischen den einzelnen Fertigungsschritten zusätzlich zeitaufwendige Prüfverfahren zum Einsatz, die Fehlstellen im Laminat lokalisieren und klassifizieren. 

Bauteile, die eine Prüfung nicht bestehen, durchlaufen so einen Großteil der Prozesskette und verursachen Mehrkosten, ohne zur Wertschöpfung beizutragen. 

Das Problem liegt hier einerseits in der Entstehung einer Fehlerstelle und andererseits in der Dauer bis zur Erkennung des Fehlers.

Sichtprüfung als Qualitätskontrolle

Die nicht entdeckten und unkorrigierten Fehler verursachen zu einem späteren Zeitpunkt zudem Reparaturaufwände, zum überwiegenden Teil mit erheblichem Umfang und Kosten. 

Eine Aufwandsreduktion und eine Steigerung der Prozesssicherheit werden geleistet durch eine Kombination aus 

• einer automatisierten Interpretation vorhandener Strukturanforderungen
• einer Ableitung von materialgerechteren Fertigungsanforderungen
• einer Optimierung von Legebahnen
• einer für den industriellen Einsatz geeigneten Prozessüberwachung
  

Online-Inspektion reduziert Prüfaufwände

Lösungsmöglichkeiten, zur Vermeidung solcher Probleme, bietet z.B. die Implementierung einer Online-Inspektion und darauf aufbauend eine automatisierte Anpassung der Bahnprogrammierung. Eine mögliche Form der Inspektion ist die thermographische Überwachung im AFP-Prozess. Hierdurch werden Fehlstellen bereits während der Ablage erkannt und klassifiziert. Durch ein Mapping des TCP auf das Bauteil können die Positionen der auftretenden Fehlstellen ebenfalls direkt bestimmt werden.

Die Anreicherung der Bahnplanung durch Prozesswissen, welches im Fertigungsumfeld gesammelt wird, optimiert die NC-Programmierung von AFP-Anlagen im Zeitalter der Industrie 4.0 nachhaltig. Unter diesem Kredo drängt sich die Etablierung einer Architektur für den Informationsrückfluss und der automatisch iterativen Optimierung der Bahnplanung auf Basis von Fertigungswissen und Online-Überwachungsergebnissen auf. Gebündelt werden diese Technologien z.B. in der hauseigenen Software TapeStation.

Optimierte Bahnplanung unter Berücksichtigung von Fertigungsanforderungen

Ein zweiter sinnvoller Optimierungsschritt besteht in der Anpassung der Bahnplanung. Dazu wird ein Bahnplanungsalgorithmus angewendet, der, automatisiert durch ein iteratives Verfahren, Courses zur Fertigung des Laminats, mit Berücksichtigung der vorgegebenen Fertigungsanforderungen, erzeugt. In einer Lage können die Courses so ausgerichtet werden, dass sich alle enthaltenen Gaps und Overlaps im Rahmen der vorgegebenen Toleranzen befinden und gleichzeitig Ondulationen in den Tows verhindert werden. 

Als lernender Prozess leitet der Algorithmus weitere Regeln aus den Erfahrungswerten der Onlineüberwachung ab, um auch für neue Bauteile Ergebnisse zu erzielen, die den hohen Strukturanforderungen der Luftfahrtindustrie und Automobilbranche gerecht werden.

Abbildung 1: Lernende Bahnplanung auf Basis gewonnener Fertigungsergebnisse

Kopplung vom physikalischen und virtuellen System

Die Umsetzung des Informationsflusses zwischen dem physikalischen und virtuellen System, stellt hierbei eine Kernanforderung an die Kopplung der On- und Offlineansätze dar. Hierbei kommt das Wissen der Fertigungsingenieure in Form von Qualitätsanforderungen an das Bauteil und den automatisch ausgewerteten Daten aus der Fertigungsüberwachung zum Tragen. Dadurch kann ein System im Kontext zur Industrie 4.0 das „time to market“ für Bauteile aus kohlefaserverstärktem Kunststoff positiv beeinflussen.

Wenn Sie weitere Informationen wünschen, sei hier einmal auf die Veröffentlichung im JEC Magazin verwiesen „Automated path planning and thermographic monitoring for Automated Fiber Placement“ (Jec composites magazine; 2016, V.104, p. 76-78.). 

Gerne können sie die Veröffentlichung auch über uns beziehen.

Über einen tieferen Erfahrungsaustausch, auch gerne auf der JEC World Messe in Paris, würden wir uns freuen.

Die Nutzung bestehender Standardsysteme im Unternehmen erzeugt, neben den unbestrittenen Vorzügen des Einsatzes weitverbreiteter Software, eine Limitierung der eigenen Prozesse auf durch die Software zur Verfügung gestellte Möglichkeiten. Dies gilt nicht nur für Office-Anwendungen, Browser oder ERP-Systeme, sondern erstreckt sich selbstverständlich auch in den Bereich der CAx- und PLM-Software.

Die genannten Einschränkungen können hier einen unerwünschten Mehraufwand, zum Beispiel durch viele Clicks und lange Wege, verursachen oder gewünschte Vorgänge schlicht verhindern. 

Die bedeutenden Hersteller weit verbreiteter Anwendungen sind sich dieses Umstandes durchaus bewusst und bieten daher häufig Programmierschnittstellen zur Erweiterung an.

In den Bereichen Entwurf, Konstruktion und Manufacturing setzen viele Unternehmen auf leistungsstarke CAx-Systeme für Ihre individuellen Prozesse. Führende Systeme wie CATIA V5, SolidEdge oder Inventor bieten Schnittstellen zur Erweiterung des Funktionsumfanges an. Eine solche wird auch für die CAx-Anwendung Siemens NX angeboten und umfangreich genutzt.  

Die sogenannte NXOpen-Schnittstelle bietet die Möglichkeit, eigene Anwendungserweiterungen für NX in verschiedenen Programmiersprachen anzufertigen und zu verwenden.

Die Grundlage der Schnittstelle bildet eine objektorientierte Klassenstruktur, die dem Anwender alle benötigten Klassen und Strukturen mit ihren Funktionen zur Verfügung stellt. Diese Klassenstruktur ist in den Programmiersprachen C/C++, Java und als Wrapper aus der C/C++ Struktur auch für die .Net- Sprachen C# und VB.net verfügbar. SWMS nutzt die modernen Sprachvarianten C# und VB.net zur Erweiterung von Siemens NX.

Singletons als Einstieg und formale Konventionen

Der einfachste Einstieg in die NXOpen-Programmierung kann über das Aufzeichnen und Auswerten von Journalen erfolgen. Diese können in der gewünschten Sprache im entsprechenden Menü aufgezeichnet werden und dienen anschließend als Vorlage für die eigene Entwicklung.

Abbildung 1: Siemens NX Open Singletons

Journale folgen dabei - genau wie es eigene Anwendungen tun sollten - einem festgelegten Schema. Dieses gibt zum Beispiel die wichtigen Funktionsnamen vor, die anschließend von NX als Einsprünge in eine eigene Anwendung genutzt werden. Bestes Beispiel hierfür ist die Funktion Main, welche in den meisten Fällen den Haupteinsprung bildet. In dieser Funktion werden in aufgezeichneten Journalen in der Regel die ersten Anknüpfungspunkte zur laufenden NX-Sitzung gesetzt. Die wichtigste Verbindung stellt die Session - also die aktuelle Sitzung - dar. Die Zuweisung erfolgt hier mittels eines relativ selten genutzten Singletons, hier „GetSession“. Ausgehend von diesem Session-Objekt können alle Datentypen, der innerhalb der Sitzung geladenen Teile etc., verwendet werden. Durch die Singleton-Implementierung steht es dem Entwickler frei, diesen Aufruf mehrfach in der Anwendung zu nutzen, es wird immer dasselbe Objekt zurückgegeben.

Grenzen der Objektorientierung bei aufgezeichneten Journalen

Aufgezeichnete Journale sind ein wichtiger Ausgangspunkt für die eigene Entwicklung. Sie dienen dazu, einen Einblick in die Vorgänge innerhalb von Siemens NX zu erhalten und die passende Verwendung, der zur Verfügung stehenden Objekte und Funktionen, zu erfassen. Dieses wertvolle Werkzeug hat jedoch auch seine Grenzen. Diese bestehen insbesondere im Bereich der Benutzerinteraktion. Wird eine Funktion aufgezeichnet, bei der der Benutzer eine manuelle Eingabe - in unserem Beispiel die Kantenlänge eines Quaders - vornehmen muss, so wird dies im aufgezeichneten Code nur intransparent erfasst. Im gezeigten Beispiel sieht man im Falle der Kantenlängen die Angabe der eingegebenen Zahlenwerte („100“), ohne dessen Herkunft zu kennen. Solche und ähnliche Fälle stellen naturgemäß eine kleine Herausforderung auf dem Weg von dem aufgezeichneten Journal zur eigenen Anwendung dar. Clever, durch eigene Eingabemöglichkeiten substituiert, kann jedoch aus einem derartigen Journal heraus schnell weiterentwickelt werden.

Abbildung 2: NXOpen Journal

Auch die Ausgabe einfacher Informationen, wie z.B. die Anzahl von Bauteilen in der Baugruppe, Artikellisten, Gewichte, Maße und viele andere, ist ein beliebter und weit verbreiteter Anwendungsfall. Der Import und Export von Geometrien und Metadaten spielt ebenfalls eine wichtige Rolle in der Entwicklung von NXOpen-Erweiterungen.

Viele dieser Möglichkeiten sind sogar ohne eine kostspielige Zusatzlizenz automatisierbar. 

Durch die Verwendung von Journalen verliert man zwar etwas Komfort in der Entwicklung, spart jedoch eben auch Lizenzkosten gegenüber voll ausgebildeten Anwendungen, die mit einer speziellen Lizenz signiert werden müssen.

Ausgehend von Basisbeispielen, wie dem oben gezeigten, ist es möglich, beliebig komplexe Anwendungen zu entwickeln und im Alltag des product-designs einzusetzen. Dies beinhaltet die Möglichkeit zur Nutzung von individuell gestalteten Benutzeroberflächen unter Zuhilfenahme der gängigen Frameworks (Forms, WPF etc.) oder auch der Zusammenstellung einer NX-eigenen Oberfläche aus vorgefertigten Bausteinen im sogenannten Blockstyler, einer Zusatzanwendung in Siemens NX.

Abbildung 3: Magic NX Wizzard

Chancen der Entwicklung mit NXOpen

Die Schnittstelle NXOpen zwischen der CAx-Plattform NX und einer selbst erstellten Anwendung, bietet vielfältige Möglichkeiten zur Automatisierung des Gesamtsystems. Dies eröffnet Chancen zur Vereinfachung der eigenen Arbeit. Ein typisches Beispiel ist hier, häufig vorgenommene Anwendungsfälle, wie z.B. den Export in ein Austauschformat, so zu automatisieren, dass anstelle vieler Klicks im entsprechenden NX-Wizzard der Export mit den gewünschten Einstellungen auf einen Klick erfolgt.

Fazit

Auch wenn viele es zunächst nicht glauben: Solche kleinen Hilfen sparen viel Zeit und schonen die Nerven des Anwenders. 

Sie bilden überdies einen guten Einstieg in eine individuell angepasste Umgebung. Konstruktionsassistenten, intelligente Bauteilanpassungen, sowie spezifische Prüfungen sind weitere Möglichkeiten, das System effizienter zu nutzen und zeitraubende Routinearbeiten zu reduzieren. Den Einstig zu finden, fällt manchem zunächst schwer, ist jedoch einmal ein gutes Grundgerüst entstanden, fällt die Fortsetzung der Arbeit zunehmend leichter. Einfach umzusetzende kleine Helferlein überzeugen zudem auch manchen Vorgesetzten, Zeiten und Kapazitäten für entsprechende Tätigkeiten bereitzustellen.

Doch wie funktioniert dieses kompliziert klingende Maschinelle Lernen überhaupt und wie kann man die Anwendbarkeit auf die eigene Fragestellung abprüfen?

Wir wollen uns daher über die Erstellung von Demo- bzw. Trainingsdaten Schritt für Schritt diesem komplexen Umfeld nähern und die zu erwartenden Mehrwerte aufzeigen. Wir nutzen für die Darstellung der Möglichkeiten spezielle Cloud-Services von Azure (Microsoft Azure ist eine Cloud-Computing-Plattform von Microsoft).

Vorbereitung von prüfbaren Trainingsdaten

Um Vertrauen zu analytischen Methoden aufzubauen, ist es sinnvoll sich im ersten Schritt prüfbare Test- und Trainingsdaten zu erstellen. Hierfür sind vielfältige Vorgehensweisen denkbar. In unserem Beispiel bereiten wir die Daten in Microsoft Excel auf. Hier erzeugen wir Messwerte, die uns einen Produktionsfehler beim Über- bzw. Unterschreiten von einem bestimmten Temperaturwert, sowie auch einem Bereich innerhalb spezifischer Grenzen aufzeigen. Konkret stellt sich beim Überschreiten einer Prozesstemperatur von 16 Grad, sowie Unterschreiten von -16 Grad und im Temperaturbereich von -5 Grad bis +5 Grad ein Fehler in der Fertigungsqualität ein. 

Abbildung 1: Temperaturabhängiges Fehlverhalten eines Motors

Um dies nachzustellen, erzeugen wir eine Exceldatei mit zwei Spalten. Eine Spalte für die Aufnahme der Temperaturwerte, später ermittelt durch einen entsprechenden Sensor. Für Demozwecke generieren wir uns hier zufällige Temperaturwerte von -100 Grad bis +100 Grad. Dies erfolgt mit Hilfe einer einfachen Excelformel (=ZUFALLSBEREICH(-100;99) + ZUFALLSBEREICH(0;999)/1000). In einer zweiten Spalte beschreiben wir den Zustand einer Motoreinheit. Hier erfassen wir, ob bei einer korrespondierenden Temperatur ein Fehlerfall vorliegt oder nicht. Das Fehlverhalten beschreiben wir auch mit einer einfachen Formel, die die beschriebenen Schwellwerte und Temperaturbereiche betrachtet.

Abbildung 2: Vorbereitete Test- und Trainingsdaten

Anschließend wandeln wir diese formelbasierte Auswertung in eine ASCII basierte Datei um (CSV-Format) und entfernen somit sämtliche Formeln und behalten lediglich die Werte und die Aussage, ob ein Motorfehler vorliegt. Mit diesem Arbeitsschritt ist die Vorbereitung der Trainings- und Testdaten abgeschlossen.

Verwendung vom Azure Machine Learning Studio

Azure Machine Learning Studio ist ein leistungsstarker Cloud-basierter Service für prädiktive Analysen, der es ermöglicht, prädiktive Modelle schnell zu erstellen und als Analyselösungen einzusetzen.

Für die Arbeit mit dem Learning Studio ist als erster Schritt ein sogenannter Azure Machine Learning Studio Workspace zu erstellen. Ein Arbeitsbereich ermöglicht es, maschinelle Lernexperimente und prädiktive Webdienste zu erstellen bzw. zu verwalten. Es können mehrere Arbeitsbereiche erstellt werden, die dann die Experimente, Datensätze, trainierten Vorhersagemodelle, Webservices etc. enthalten. Als Ersteller eines Arbeitsbereichs können wir andere Anwender einladen, den Arbeitsbereich gemeinsam zu nutzen und so die erstellten Lösungen für prädiktive Analysen bereitstellen.

Bereitstellung der Auswertelogik als Web Service

Wir haben im Schritt vorher das Azure Machine Learning Studio verwendet, um ein prädiktives Analysemodell zu entwickeln. Anschließend stellen wir die Logik dann als Azure Machine Learning Studio Web Service zur Verfügung. Der prädiktive Webservice kann daraufhin problemlos von benutzerdefinierten Anwendungen oder BI-Tools wie PowerBI, Excel, Flow o.ä. genutzt werden.

Schritt für Schritt Vorgehensweise zur Erstellung des prädiktiven Webservice

Aber alles der Reihe nach. Anbei kurz eine „Schritt für Schritt“ Anleitung, um zum erhofften Ergebnis zu kommen und eine Vorhersage des Versagens eines Motors abhängig von der Temperatur zu treffen.

Als erstes benötigen wir einen Azure Account. Dieser lässt sich als Demozugang auf dem Portal - https://azure.microsoft.com/de-de/ - kostenlos einrichten. Anschließend können wir unseren Zugang unter - https://portal.azure.com - aufrufen. Es öffnet sich ein Dashboard, aus dem sämtliche Azure Services einsehbar sind.

Auf der linken Seite können wir dann eine [Ressource erstellen]. Hier wählen wir dann [Machine Learning Studio Workspace] aus.

Abbildung 3: Arbeitsbereich anlegen

Für die Erstellung des Arbeitsbereichs sind einige Angaben wie z.B. ein Speicherkonto zu machen. In dieser Konfigurationsmaske können direkt sämtliche Angaben angegeben bzw. fehlende Bereiche angelegt werden. Hier bietet es sich für einen Schnellstart an, die vorgeschlagenen Einstellungen zu übernehmen. Nachdem alles konfiguriert ist, wird der Arbeitsbereich erstellt. Unter [Benachrichtigungen] kann der Fortschritt eingesehen werden und bei erfolgter Fertigstellung lässt sich die neu erstellte Ressource direkt öffnen.

Abbildung 4: Machine Learning Workspace erstellen und öffnen

Nach dem Öffnen der Ressource lässt sich anschließend das [Machine Learning Studio starten] (Bilderstrecke).

1. 
   
2. 
   
3. 
   
4. 
   

Abbildung 5: Starten des Machine Learning Studios

Abbildung 6: Konfiguration des Arbeitsbereichs

Abbildung 7: Ein Projekt im Workspace anlegen

Abbildung 8: Trainingsdaten importieren

Abbildung 5-8: Bilderstrecke zum Starten des Machine Learning Studios

Nachdem die Datensätze in Azure vorliegen, erstellen wir ein neues [Experiment]. Hierzu, wie beim DataSet erstellen, auf [New] klicken und ein leeres Experiment [Blank Experiment] anlegen. Anschließend sollte der Arbeitsbereich ungefähr wie in der folgenden Abbildung erscheinen.

Abbildung 9: Experiment angelegt

Nun können wir unserem Experiment, mittels Drag and Drop, Funktionsbausteine hinzufügen. Die verfügbaren Bausteine sind auf der linken Seite aus einem Treeview auswählbar und werden einfach in den Arbeitsbereich „gezogen“. 

Abbildung 10: Experiment mit Leben füllen

Als erstes fügen wir unsere Testdaten dem Experiment hinzu. Im nächsten Schritt teilen wir die Daten in zwei Bereiche mittels [Split Data] auf. Die eine Hälfte der Daten wird verwendet, um das Modell zu trainieren. Die anderen Datensätze werden zur Prüfung des trainierten Modells eingesetzt. Die prozentuale Aufteilung in Test- bzw. Trainingsdaten lässt sich als Faustformel mit 70 Prozent Trainingsdaten und 30 Prozent Testdaten einstellen. Als nächsten Schritt gilt es einen geeigneten Algorithmus zu wählen. In unserem Fall wählen wir den [Two-Class Boosted Decision Tree] aus.

Was ist ein Decision Tree?

Das Erlernen von Entscheidungsbäumen verwendet einen Entscheidungsbaum (als prädiktives Modell), um von Beobachtungen über ein Element (dargestellt in den Zweigen) zu Schlussfolgerungen über den Zielwert des Elements (dargestellt in den Blättern) zu gelangen. Es ist einer der prädiktiven Modellierungsansätze für Statistik, Data Mining und Machine Learning.

Danach verbinden wir die Datenpunkte an den Rändern der Funktionsbausteine miteinander: Wir verbinden den Ausgang des DataSets mit unserem Baustein zum Aufteilen in Trainings- und Testdaten. Als Nächstes fügen wir unserem Trainingsmodell die Trainingsdaten (Ausgang des Split-Data Bausteins), sowie unseren gewählten Algorithmus hinzu. Anschließend müssen wir dem Trainingsmodell noch mitteilen, welche Spalte er „trainieren“ soll.

Abbildung 11: Spalte für Trainingsauswertung angeben

Nach erfolgter Auswahl wird nun das trainierte Modell, sowie die aus dem Dataset abgeleiteten Testdaten im Funktionsbaustein [Score Model] auf Verlässlichkeit der Vorhersage bewertet. Um dies durchführen zu können, muss zuerst das Modell berechnet werden. Dies erfolgt durch einen Rechtsklick auf den Score Modell Baustein und Ausführen der Funktion [Run selected]. 

Abbildung 12: Modell berechnen

Nach kurzer Zeit steht dann das Berechnungsergebnis zur Verfügung und kann mittels [Scored dataset / Visualize] eingesehen werden.

Abbildung 13: Vergleich der Trainingsdaten zu den Vorhersagedaten [Scored Labels]

Bereitstellung des Ergebnisses

Anschließend kann das Ergebnis auch mittels WebService bereitgestellt werden.

Abbildung 14: WebService bereitstellen

Hierzu betätigt man die Schaltfläche [Set Up WebService]. Daraufhin wird eine Möglichkeit zur Eingabe von Temperaturwerten mittels Webinterface geschaffen. Der Arbeitsbereich erweitert sich dabei automatisch um eine Karteikarte [Predicitve experiment]. Hier ist nun als Eingangsgröße für den Funktionsbaustein [Score Model] der automatisch zugefügte Baustein [WebService input] zu sehen.

Abbildung 15: Webservice Output

Weiterhin wird, basierend auf den Modelldaten, der Ausfall des Motors vorhergesagt. Die Daten lassen sich dann mittels des [WebService output] abfragen. Um dieses Vorgehen verfügbar zu machen, ist ein Berechnungslauf, mittels [Run], notwendig und danach ist das [Deploy WebService] aufzurufen.

Abbildung 16: WebService deployen

Ist dies erfolgreich durchlaufen, lässt sich mittels Eingabe von Temperaturwerten abfragen, ob auf Basis dieses trainierten Modells ein Ausfall des Motors eintreffen wird.

Abbildung 17: Aufruf des WebService Input mittels Testseite [automatisch generiert]

Über die automatisch erzeugte Testseite können, mittels [Test], die Eingangsdaten eingegeben werden - in diesem Fall die Temperatur. Anschließend kann im unteren Bereich der Response des Web Service Outputs eingesehen werden.

Abbildung 18: Unkritischer Temperaturwert

Als Demoabfrage wurde hier 10 Grad eingegeben. Daraufhin kann man in der dritten Spalte den Wert „FALSCH“ ablesen. Dies bedeutet, dass bei dieser Temperatur kein Ausfall prognostiziert wird.

Im nächsten Beispiel wird ein Temperaturwert von 4 Grad gewählt. Man kann nun im Ergebnis ein „WAHR“ ablesen, was auf ein Versagen hindeutet.

Abbildung 19: Kritischer Temperaturwert

Fazit

Es ist sehr einfach mit dem Azure Machine Learning Studio erste Schritte im Umfeld des Maschinellen Lernens zu beschreiten. Es wurde aufgezeigt, wie man, mittels einfacher Konfiguration von verfügbaren Funktionsblöcken, Elemente der Künstlichen Intelligenz anlernen und verfügbar stellen kann, ohne über tiefgreifende Programmierkenntnisse zu verfügen. Auch die komfortable Bereitstellung von WebServices erleichtert die Einbindung der Prognoseergebnisse in eigene Applikationen. In weiteren Beiträgen werden wir speziell die unterschiedlichen Algorithmen nochmal beleuchten, da dieser Artikel nur einen ersten Eindruck mit sich bringt. Auch die Bereiche des überwachten und unüberwachten Lernens werden Inhalte weiterer Beiträge darstellen. 

Wir nehmen gerne Anregungen für Themen und Artikel auf und befassen uns damit.

Titelbildnachweis: https://pixabay.com/de/netz-netzwerk-programmierung-3706562/

Wer kennt es nicht? Du kommst morgens in Dein Büro und die Kollegen sitzen bereits mit einem Becher Kaffee vor ihren Bildschirmen. Du musst also noch mal los und Dir den Kaffee aus der Küche selbst holen. In der Regel darfst Du dann Deinen lieben Kollegen auch gleich noch den zweiten Becher Kaffee mitbringen. Wenn Du im Besitz eines E-Mail-Kontos und auch noch zufällig Fahrer eines BMWs mit ConnectedDrive bist, werden wir das jetzt ändern, denn BMW Labs stellt für den Automatisierungsdienst IFTTT einen entsprechenden Service bereit, über den Du diese und weitere Aufgaben problemlos erledigen lassen kannst. 

Was sind No-Code / Low-Code Automatisierungsdienste?

Mit Hilfe sogenannter No-Code / Low-Code Automatisierungsdienste ist es möglich, Workflows zu erstellen und zu verwalten, um bestimmte Prozesse zu automatisieren, ohne hierfür eine Programmiersprache verwenden zu müssen. Da also das „Programm“ entfällt, wird an dieser Stelle der Workflow bzw. das Rezept oder auch das Applet verwendet, um den „Ablaufplan“ zu orchestrieren. Das beherrschen einer Programmiersprache ist also nicht nötig. So ist es beispielsweise möglich, sich Nachrichten an sein Handy zu senden, wenn zu Hause die Heizung versagt, Überwachungskameras ein- bzw. auszuschalten, wenn man das Haus verlässt bzw. wieder zurückkommt oder bei Eingang einer E-Mail mit bestimmtem Inhalt das Licht im Büro einzuschalten. Fast alles ist möglich. Gerade beim Thema Internet of Things (IoT) werden diese Dienste oft verwendet. Grenzen werden nur gesetzt, wenn der Automatisierungsdienst-Anbieter (Microsoft Flow, Tasker, IFTTT, u.v.m.) den passenden Service (oder auch Connector) gerade nicht zur Verfügung stellt. Aber selbst für diesen Fall stellen die Anbieter entsprechende APIs und Entwicklerbereiche zur Verfügung, um etwa fehlende Dienste als sog. benutzerdefinierte Services oder Gateways nachzubauen.

Im aktuellen Fall nutzen wir den Dienst IFTTT - abgeleitet von IF This Then That. Weitere Informationen (Einführung und Anmeldung) findest Du unter:

https://ifttt.com/

IFTTT bietet eine vielzahl an Services und fertigen Applets zum sofortigen automatisieren von Aufgaben an. Beliebte Applets und Services findet man hier zum Beispiel zu den Themen Amazon Alexa, Philips Hue und Spotify, um nur einige zu nennen. Hier ist dann auch der bereits genannte Service von BMW Labs zu finden, der u. a. die folgenden Trigger feuern kann:

Für die Aufgabe bietet sich also der Trigger „Enter an Area“ an, der gefeuert werden soll, wenn das Fahrzeug auf dem Weg ins Büro in einen vorher definierten Umkreis einfährt. Dieses automatisierte Auslösen einer Aktion, nach dem überschreiten einer vorab definierten Grenzlinie, nennt man auch Geofencing, welcher häufig Anwendung findet, um Alarmanlagen oder Überwachungskameras zu de/aktivieren.

Als weiteren Service verwenden wir dann Office 365 Mail um eine Nachricht an den Kollegen in meinem Büro zu senden, der mir den Kaffee an den Platz stellen soll, wenn der oben ausgewählte Trigger ausgeführt wird 😉. Selbstverständlich können auch andere E-Mail-Dienste, welche in IFTTT durch entsprechende Services vertreten sind, verwendet werden.

Wie sieht der konkrete Workflow mit IFTTT aus?

Voraussetzung für die erfolgreiche Umsetzung ist selbstverständlich eine vorherige Anmeldung an IFTTT sowie an BMW ConnectedDrive. Hier eine kurze Bilderstrecke zur Einrichtung des Applets sowie die Aktivierung des BMW Labs Widgets im Fahrzeug.

Über IFTTT wird das Applet wie folgt erstellt und eingerichtet (Bilderstrecke):

Getting started: Ein Neues Applet erstellen 

Nach Betätigung von "+this": Auswahl eines Dienstes

Gefundenen BMW Labs Service auswählen

Trigger "Enter an area" auswählen

Trigger vervollständigen / einstellen

Dann Aktion auswählen: "+that"

Service für die Aktion auswählen: "Office 365 Mail"

Aktion des gewählten Service (hier Office 365 Mail) auswählen: "Send E-Mail"

Vorausgefülltes Template der E-Mail-Aktion

Einstellen der E-Mail-Aktion / Anpassung

Bestätigen und Erstellen des Applets

Fertiges und betriebsbereites Applet

Previous Next

Das Applet ist somit in IFTTT erstellt und betriebsbereit. Im nächsten Schritt muss dann noch die Gegenseite, nämlich das Fahrzeug, entsprechend eingerichtet werden.

Was ist im MMI des Fahrzeugs zu tun?

Im Fahrzeug muss das BMW Labs Widget im Multi Media Interface (MMI) Splitscreen eingerichtet werden (Bilderstrecke):

MMI starten

Splitscreen aktivieren

Aktueller Splitscreen - Inhalt wird angezeigt / Splitscreen-Inhalt wählen

BMW Online Widgets auswählen

Warnhinweis bestätigen

Previous Next

Das BMW Labs Widget ist nun im MMI eingerichtet. Standardmäßig bleibt der Splitscreen immer sichtbar. Wird der Splitscreen deaktiviert, etwa um einen größeren Kartenausschnitt bei der Navigation zu sehen, funktioniert das BMW Labs Widget nicht.

Weitere Informationen zu dem von BMW Labs verwendeten Widget findest Du bei IFTTT oder unter der folgenden URL:

https://labs.bmw.com/

Wie läuft das Applet im konkreten Fall ab?

Nach dem Starten des Fahrzeugs wird das BMW Labs Widget initialisiert und lädt alle IFTTT-Rezepte. 

BMW Labs Widget ist geladen und wird im Splitscreen angezeigt

In der Ereignishistorie (Event-History) ist zu sehen, dass die IFTTT-Rezepte geladen wurden. Somit ist das Fahrzeug bzw. das MMI nun bereit, die entsprechenden Ereignisse auszulösen. Fahren wir los und schauen, was passiert. 

Ereignis ausgelöst / Die E-Mail wird versendet ;-)

Kurz vor Erreichen des Büros wird das gewünschte Ereignis ausgelöst (Enter area - Trigger sent). Es wird auch der von uns vergebene Name der „Location description“ angezeigt. Diese hatten wir „Work“ genannt. Entsprechend der Zusammenstellung unseres Applets wird nun automatisch eine E-Mail an den Kollegen in meinem Büro versendet.

Jetzt muss nur noch der Kaffee auf dem Tisch stehen.

Fazit

Die Zusammenstellung und Einrichtung des IFTTT Applets ist sehr einfach und ist mit wenigen Mausklicks schnell erledigt. Aufgrund der Vielzahl an integrierten Services und den bereits zur Verfügung stehenden Applets existieren nahezu unendlich viele Anwendungsfälle, die nur darauf warten, automatisiert zu werden. Besonders in den Bereichen Home-Automation, Internet of Things (IoT) und Office-Automation ergeben sich sehr gute Möglichkeiten, den Alltag mit Hilfe von Workflows bzw. Applets zu erleichtern. 

Es lassen sich mit den oben genannten Automatisierungsdiensten auch viel komplexere Arbeitsabläufe automatisieren. In der Regel bleibt es dann doch nicht bei No-Code oder Low-Code Lösungsansätzen. Um etwa umfassendere Produktionsabläufe zu automatisieren oder Mitarbeiter im Außendienst (Field Service) besser steuern zu können und jeweils den entsprechenden Sicherheitsanforderungen zu genügen ist der Einsatz kompetenter Softwareentwickler unerlässlich.

Mit diesem Beitrag soll eben auch nur aufgezeigt werden, welche Möglichkeiten die Einbindung von Diensten und Geräten, die wir im täglichen Leben nutzen, bringen können. Man kann sich gut vorstellen, ein Derivat dieses Applets für das Nachhause kommen einzurichten. Bleibt jedem selbst überlassen, was dann auf dem Tisch stehen soll 😉