Die digitale Transformation mit IBM. Bild: IBM

Wie Sie sich im IT-Dschungel der Digitalisierung zurechtfinden verrät IBM auf dem Hydraulikgipfel 2018. Bild: IBM

Herr Dr. Junghans, bei John Deere assistiert Ihre kognitive IT-Lösung Watson in der Fertigung. Welche Rolle übernimmt Watson hier?

Kognitive Technologien wie Watson werden im Bereich der Fertigung zum Beispiel zur Bilderkennung eingesetzt. Hält ein Anwender sein Tablet vor eine Anlage oder Komponente, erkennt das System mithilfe der Bilderkennung, an welcher genauen Position sich diese Komponente befindet und um welche Komponente es sich handelt. Mit unserer Technologie ist es so auch möglich, Zustandsdaten, die zu einer Komponente verfügbar sind, auszulesen. Welche Wartungen stehen an? Welche Vorhersagen können für eine Komponente getroffen werden? Außerdem ist es möglich, mit Watson sprachlich zu interagieren. So kann ich Watson fragen: Was ist der aktuelle Zustand? Warum gibt es hier eine Auffälligkeit, zum Beispiel warum wurde eine erhöhte Temperatur beobachtet? In diesen Dialog zu gehen, natürliche Sprache zu verstehen und entsprechende Antworten liefern zu können, ist eine wesentliche Leistung von Watson. Was der Anwender dann schließlich in diesem Dialog erfährt, sind konkrete Anweisungen, was zu tun ist, falls eine Instandhaltungsmaßnahme notwendig sein sollte.

Laut einer Studie von Mc Kinsey werden bislang nur rund ein Prozent der in der Produktion anfallenden Daten genutzt – ein enormes Potenzial liegt damit brach, oder?

Absolut! In der Produktion werden Sensordaten, Maschinenzustandsdaten, Prozessdaten, Qualitätsdaten gesammelt. Diese Daten werden zwar erfasst in den gängigen Systemen, aber nicht zur Auswertung herangezogen. Eine solche Auswertung kann sein: Wie effizient produziere ich gerade? Was ist meine OEE-Kennzahl bezüglich einer Fertigungslinie? Durch einen ersten Überblick könnte man hier schon genau sagen: In den letzten 15 Minuten meiner Produktion war es wenig effizient. Und dann kann ich gleich basierend auf meinen Daten die Ursache identifizieren. Woran lag es? Gab es Qualitätsprobleme? War die Verfügbarkeit einer Anlage nicht gegeben? Und welchen Einfluss hatte dies alles auf meine Produktion? Diese Daten zu nutzen, zeitnah auszuwerten, und dann Handlungsempfehlungen abzuleiten, das ist genau der Mehrwert, den wir sehen bei der Menge der Daten, die heute in Silos liegend noch gar nicht ganzheitlich ausgewertet werden.

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Martin Junghans, IBM. Bild: IBM
Martin Junghans, Cognitive Solutions Architect Industrial IoT, IBM Watson Internet of Things, spricht auf dem Hydraulikgipfel 2018. Bild: IBM

Ein unmittelbarer Ausdruck der Digitalisierung in der Fertigungsindustrie ist auch der digitale Zwilling. Welche Rolle spielt der in der Industrie 4.0 und – wenn wir schon bei Watson sind – auch beim maschinellen Lernen?

Die zentrale Rolle des Digital Twin ist es, eine vereinheitlichte und integrierte Sicht auf alle Daten einer Maschine oder eines Produktes zu haben, die den gesamten Lebenszyklus abdeckt. Das fängt bereits an beim Design eines Produktes, wo erste Diagramme gezeichnet werden, bevor das Produkt hergestellt wird. Schon zu diesem Zeitpunkt gibt es Anforderungs- und Spezifikationsdokumente, die alle dem Produkt zugehörig sind. Und dann geht es weiter in der Produktionskette. Vereinfacht gesagt, das Produkt wird gefertigt, es durchläuft eine Qualitätskontrolle, dann wird es ausgeliefert. Und schließlich fallen beim Anwender im Einsatz weitere Benutzungsdaten an. All diese Informationen sind mit Hilfe eines Digital-Twin-Ansatzes verknüpft und integriert abrufbar. Dies geht soweit, dass bei etwaigen späteren Gewährleistungsproblemen – wenn also das Gerät beim Kunden bereits im Einsatz ist – immer noch ganz einfach auf Daten aus der Design-, oder aus der Fertigungsphase zurückgegriffen und entsprechend korreliert werden kann. Für die Analyse und die Prädiktion von zum Beispiel Gewährleistungsproblemen bedeutet dies, dass mir die Daten integriert zur Verfügung stehen und ich entsprechend sehr tief nach komplexen Zusammenhängen für die Ursache suchen kann.

Nach einer McKinsey-Studie fühlen sich nur sechs von zehn Unternehmen in Deutschland auf Industrie 4.0 gut vorbereitet. Gleichzeitig nehmen 91 Prozent die Digitalisierung der industriellen Produktion als Chance war. Wie sehen Sie hier Deutschland im internationalen Vergleich aufgestellt?

Wir haben eine relativ gute Ausgangslage in Deutschland und die Unternehmen haben verstanden, welches Potenzial in den Themen steckt. Viele Unternehmen haben angefangen erste Initiativen umzusetzen, aber man könnte auch mehr machen, um noch besser vorbereitet zu sein. Die ambivalente Aussage aus der Studie scheint mir ein Anzeichen dafür zu sein. Aber das ist auch das, was wir bei IBM in der praktischen Alltagsbeziehung mit unseren Kunden wahrnehmen. Unternehmen befassen sich sehr intensiv damit, was mögliche Digitalisierungs-Strategien sind und wie man diese entwickeln kann. Und man muss sagen, sie befassen sich mittlerweile auch sehr technisch mit IT-Themen. Hinzu kommen weitere Themen, wie Standardisierung, Konnektivität im großen Umfeld von Industrie 4.0. Viele Unternehmen sind hier vernetzt in nationalen und regionalen Arbeitsgremien von Bitkom über Plattform Industrie 4.0 bis hin zum VDE vertreten. Wir nehmen hier eine sehr gute Zusammenarbeit wahr. Und ich denke, das ist eine sehr gute Ausgangsbasis.

IBM-App Repair Experience with Watson. Bild: IBM
IBM zeigte bereits auf der Hannover Messe 2017, wie ihre neue App Repair Experience with Watson mithilfe von Bilderkennung analysiert, auf welche Ursachen ein Maschinenproblem zurückzuführen ist und Vorschläge für deren Beseitigung macht. Bild: IBM

Haben Sie abschließend und zusammenfassend noch einmal drei prägnante Tipps für Industrieunternehmen, die digitalisieren wollen?

Erstens braucht es eine gewisse Kultur für Innovationen. Die muss bezüglich der Organisation und der Prozesse und auch bezüglich der Agilität wirklich im Alltag auf allen Ebenen gelebt werden. Zweitens braucht es das Verständnis dafür, dass man über den eigenen Tellerrand blicken und offen miteinander arbeiten muss – man benötigt also eine offene Kultur für Wissensaustausch und kontinuierliche Wissensgenerierung in interdisziplinären Teams. Und drittens braucht es natürlich auch noch eine entsprechende Hingabe, mit diesen neu kreierten Technologien und Lösungen – vor allem mit IT-Lösungen – auch wirklich langfristig umgehen zu wollen. Mit dem puren Einkauf von IT-Lösungen und einem Arbeitskreis zur Erarbeitung einer Industrie 4.0-Vision ist es nicht getan – das macht Unternehmen noch lange nicht digital.

Über Potenziale, Tipps und Erfolgsgeschichten zur digitalen Transformation der Industrie spricht Dr. Martin Junghans von IBM auf dem Hydraulikgipfel. Seien Sie dabei!

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