ContiTechs Lösungsstrategie für 80 Werke mit Zentral-Abteilung als Herzstück

Hallo Sebastian, hallo Maren. Herzlich willkommen im IoT Use Case Podcast. Ich freue mich sehr, dass ihr heute mit dabei seid. Ja, wie geht es denn euch gerade so? Wo erreiche ich euch?

Sebastian

Hey Madeleine, danke, dass ich hier mitmachen darf. Ich freue mich schon auf den Austausch und die nächsten paar Minuten mit euch. Ich sitze gerade in Köln in meinem Homeoffice und freue mich auf die nächsten Diskussionen mit euch.

Jawohl, schön, dass du heute dabei bist und Grüße gehen raus nach Köln. Maren, wo bist du gerade unterwegs? Wo erreiche ich dich gerade?

Maren

Ich wohne und arbeite in Hannover, bin aber gerade in der Nähe und im Homeoffice und freue mich auch sehr heute dabei zu sein.

Sehr schön, ja, kenn ich zu gut. Das ermöglicht uns ja auch die flexible Arbeit von überall. Grüße nach Hannover, ist ja meine Heimatstadt. Vielleicht mal kurz zu dir. Du bist Senior Associate IT Consultant für Smart Factory-Themen. Kannst du dich mal kurz vorstellen?

Maren

Ich habe als Dualstudentin bei Continental angefangen und bin da durch die verschiedenen Praxisphasen gelaufen und habe Embedded Automation Design dual studiert. Danach bin ich in die Position, die ich jetzt auch schon habe. Ich bin jetzt schon knapp drei Jahre in meinem Beruf und bin da in der zentralen IT, in dem Team Smart Factory, wo wir für die Lösungen innerhalb der ContiTech zuständig sind und dafür zuständig sind, die Werke weiterzuentwickeln. Wir sind zentral dafür verantwortlich die Lösung an die Werke zu geben. Ich habe jetzt die letzten zwei Jahre noch nebenbei einen Master gemacht.

Sehr schön. Ja, freut mich auch sehr, dass du dabei bist. Sebastian, wie hatten sich die beiden Firmen genau kennengelernt? Gab es da eine Historie oder wie kam das zustande?

Sebastian

Da gibt es eine Historie. Das Ganze hat so angefangen, dass vor einigen Jahren ContiTech eine Ausschreibung gestartet hat zum Thema MDA/PDA, also Machine Data Acquisition, Production Data Acquisition. Da wurden wir dann auch eingeladen, weil wir schon mit den Kollegen bei Continental Reifen seit einigen Jahren zusammengearbeitet haben. Die haben eine zentrale Produktionsplattform mit uns, um so Themen wie Qualitätsmanagement abzubilden, Datenerfassung und Langzeithistorisierung und dann eben auch ein paar regulatorischen Belangen gerecht zu werden. Da wurden wir empfohlen und durften an dem Beauty-Contest von ContiTech und allen klassischen Prozessen teilnehmen und haben diesen dann letztendlich gewonnen. Heute unterstützen wir verschiedenste ContiTech-Werke mit unserer Plattform. So durfte ich dann auch Maren kennenlernen.

Um euch als ICONICS erstmal vorzustellen: Ihr kommt ganz klassisch aus der Softwareentwicklung, gehört zum Mitsubishi Electric Konzern, wobei ihr auch unabhängig unterwegs seid, vor allem was die Hardware angeht. ICONICS wurde 1986 gegründet und hat eine entsprechend riesige und langjährige Historie, auch in der SCADA-Visualisierung. Ihr habt jetzt auch GENESIS64, was früher euer SCADA war und heute eine Art Software-Baukasten. Ihr macht alles von Datenanbindung mit entsprechenden Konnektoren, holt die Daten raus, verarbeitet und analysiert. Eure Lösungen sind in über 70 Prozent der globalen 500 Unternehmen auf der ganzen Welt installiert. Ihr habt über 375.000 Use Cases in verschiedenen Branchen weltweit installiert. Ihr seid Gründungsmitglied der OPC Foundation.

Sebastian

Das war schon sehr gut wiedergegeben, das muss ich mir aufschreiben. Ich selber bin bei uns im Business Development angestellt für die Region DACH. Ich kümmere mich dort um ein bestimmtes Gebiet, um bestimmte Themen. Ich bin einerseits im indirekten Vertrieb unterwegs. Ich kümmere mich um Partner, betreue diese, entwickle mit ihnen gemeinsame Lösungen, erarbeite Marketingkonzepte, treibe Technologie-Themen voran. Das gilt dann letztendlich für alle Partner, egal ob es ein OEM ist, ein Systemintegrator oder ein Technologie-Partner. Ich bin aber auf der anderen Seite auch im Direktvertrieb unterwegs und betreue dann verschiedenste Kunden, wie beispielsweise eine ContiTech. Seit vier Jahren gehören wir zur Mitsubishi Electric Gruppe und sind zwar eigenständig unterwegs, aber arbeiten auch sehr intensiv mit unserem Mutterkonzern zusammen und sind quasi deren Software Center of Excellence und dort kümmere ich mich um die Zusammenarbeit in der DACH-Region.

Cool. Sehr schön. Jetzt spreche ich hier im Podcast immer über Projekte aus der Praxis. Heute hast du euren Kunden ContiTech mitgebracht. Kannst du uns mal so ein bisschen abholen, welche IoT Use Cases ihr bei ICONICS umsetzt und welches Projekt wir uns vielleicht heute mit der ContiTech gemeinsam anschauen.

Sebastian

Ja klar, sehr gerne. Wir werden jetzt im Laufe der nächsten Zeit verschiedenste Use Cases, einer spannender als der andere, bei euch in eurem Netzwerk teilen und werden das genauer vorstellen. Grundsätzlich kann man eigentlich sagen, dass wir uns um die Themen der Visualisierung, der Historisierung, der Analyse und der Mobilisierung von Echtzeitinformationen kümmern und dann darauf verschiedenste Anwendungen für jedes Endgerät bearbeiten. Das heißt letztendlich, wir sammeln Daten aus allen möglichen Geräten, ziehen diese in unsere Plattform, normalisieren und kontextualisieren sie dort und definieren verschiedenste Anwendungen, nach denen die Daten analysiert und folgend Prozesse optimiert werden. Typische Use Cases sind dort Qualitätsmanagement, Energiemonitoring und CO2 Footprint herausfinden, Produktivitätsoptimierung, Anbindung an die Enterprise Welt für die Datendurchgängigkeit, das sind dann IT-Systeme wie ERP, MES, Field Service Tools und so weiter. Wir bilden dann ganzheitlich verschiedene Systemarten ab, SCADA-Lösungen, IoT-Plattformen, HMIs bzw. mobile HMIs. Industrie 4.0 Plattformen, Smart Factories, Plant Historians, aber letztendlich auch in so Themen wie Building Management Solutions und heute wollen wir uns zusammen mit Contitech dem Thema Industrie 4.0 widmen und ich denke, das kann Maren am besten erklären.

Ja, vielen Dank für die Überleitung. Maren, du hattest ja gesagt, dass ihr die Lösungen auch intern mitbetreut. Ich glaube, ContiTech zählt zu den weltweit führenden Industriespezialisten, vor allem in dem Bereich als Anbieter für technische Elastomer-Produkte. Wenn man das bei Google eingibt, findet man ganz unterschiedliche Produkte, die ihr herstellt, und Spezialisten für Kunststofftechnologien, die dahinterstehen. Ganz unterschiedliche Branchen, 40.000 Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen in mehr als 40 Ländern mit einem mehrfachen Milliardenumsatz, den ihr dort macht. Ihr seid ja auch global unterwegs. Kannst du uns sagen, was denn genau eure Vision in Richtung Digitalisierung ist und hast du vielleicht noch so ein paar Beispiele für die Produkte? Das würde mich noch mal interessieren.

Maren

Ja klar. Wir haben sehr viele unterschiedliche Produkte und deswegen auch sehr viele unterschiedliche Geschäftsbereiche und diese Diversität oder diese heterogenen Strukturen findet man wieder und wir haben das Ziel mit unserer zentralen Abteilung, auch grundsätzlich innerhalb der ContiTech, dass wir die Werke in Richtung Smart Factory entwickeln, also dass wir sie in Richtung Digitalisierung weiter vorbereiten. Da ist vor allem das Ziel, dass man eine echtzeitintelligente Integration vor allem zwischen Menschen, Maschinen und auch IT-Systemen schafft, um einfach ein flexibles und effizientes Produktionssystem zu formen. Grundsätzlich unterscheiden wir da so ein bisschen in den Lösungen. Sebastian hat ja schon über das Thema Maschinen- und Prozessdatenerfassungen gesprochen, was wir ja mit der ICONICS abdecken, aber bei uns spielen beispielsweise auch noch andere Lösungen mit rein, wie das Ausrollen eines MES. Wir haben beispielsweise Werke, wo ein Manufacturing Execution System noch gar nicht vorhanden ist und viel auch noch mit Papier gemacht wird. Dann ist auch innerhalb unseres Teams jemand zuständig für die IoT-Plattform oder für das Rezeptmanagement. Da sind wir wirklich sehr breit aufgestellt und die unterschiedlichen Lösungen sollen dann in die Werke gebracht werden. Genau mit der ICONICS fokussieren wir uns auf die Maschinen- und Prozessdaten-Erfassung, also wirklich auf die Visualisierung und Historisierung der Daten. Da verfolgen wir vor allem, weil wir so viele Werke haben, den Ansatz, eine Art Template zu nutzen, welches wir dann in den Werken implementieren können. Das Ziel ist es, ein Basis-Datenmodell für jede Maschine zu verwenden, welches sozusagen grundlegend erstmal gleich ist und auf der OPC UA for Machinery basiert und wir somit darauf basierend ein Dashboard oder eine Struktur schaffen, welche auch übertragbar ist auf die Werke. Die Idee, dass sich das Werk selbstständig, abhängig von den Anwendungsfällen, selbst ihre Visualisierung oder ihre Use Cases umsetzen kann. Also grundlegend ist immer die Idee, dass wir von der Zentrale die Lösung bereitstellen und dann vor allem jetzt im Bereich ICONICS, die Werke befähigen selbstständig zu arbeiten und dann den Mehrwert generieren zu können. Das ist vor allem der Hintergrund und auch die Vision, die wir verfolgen.

Sehr schön. Darf ich mal fragen, kurze Zwischenfrage, wie viele Werke das sind, die ihr dort betreut im Team? Sind das ein paar in Deutschland oder global? Welche Ausprägung hat das?

Maren

Das sind Werke, die global verteilt sind. Also wir haben knapp 80 Hauptwerke. Innerhalb eines bestimmten Programmanagement wurde sich jetzt darauf festgelegt, dass man sich auf erst mal elf First Mover Plans fokussiert, weil es gar nicht möglich ist, so viele Werke auf einmal zu betreuen. Dafür sind wir einfach nicht so ein großes Team und können das nicht bewerkstelligen.

[13:45] Herausforderungen, Potenziale und Status quo – So sieht der Use Case in der Praxis aus

Ihr bietet auch den Service, diese Templates gemeinsam zu entwickeln und dann für die Werke bereitzustellen, dass man einfach auf einer gewissen Datenstruktur oder auf einem Datenmodell aufbaut. Kannst du uns mal so ein bisschen in euren Arbeitstag mitnehmen? Geht es da um die Bereitstellung der Lösung oder wie läuft das bei euch?

Maren

Da unterscheidet sich das so ein bisschen von dem Stand der Werke. Grundlegend sieht da ein Arbeitsalltag immer sehr unterschiedlich aus. Wir haben zum einen natürlich Rollout-Projekte, wo wir dann die Lösung initial in die Werke bringen und dieses Template bereitstellen. Wir haben aber auch Werke, die bereits damit arbeiten. Wir haben meistens einen Key User in den Werken, jemanden, der befähigt ist, mit der Lösung zu arbeiten. Die bringen dann immer neue Anforderungen an uns. Sind das jetzt Anforderungen, die lokal umgesetzt werden? Sind das Anforderungen, die wir auch in unser Template mit integrieren wollen? Das unterscheidet sich dann sehr stark. Aber da es halt auf diesem Datenmodell basiert, haben wir jetzt im ersten Schritt gar nicht so einen starken Kontakt mit den einzelnen Prozessen in den Werken.

Bevor wir jetzt auf dieses Datenmodell aufzusprechen kommen, noch mal kurz eine Nachfrage. Ihr habt jetzt in den Werken unterschiedlichste Geräte, Maschinen, Anlagen oder sogar Großanlagen stehen. Kannst du mal ein paar Beispiele nennen, was das für Anlagen in diesen einzelnen Produktionen sind?

Maren

Genau, wir haben sehr viele unterschiedliche Produkte. Vieles mit Gummi, ein Beispiel wäre jetzt die Produktion von Industrie-Schläuchen. Da haben wir dann so Maschinen wie Extruder, aber auch ein Handmachertisch, eine Flechtmaschine, einen Bandwickler, aber auch eine Vulkanisierung. Also einfach Maschinen, die das Gummi verarbeiten. Natürlich hängt es sehr stark von den Produkten ab. Die Maschinen ähneln sich an manchen Stellen, aber an manchen Stellen dann auch wieder nicht. Das wären so typische Maschinen.

Ja, perfekt. Vielen Dank, dass du ein paar Beispiele gebracht hast, weil ich glaube, viele verbinden Continental natürlich mit Reifen, also Gummi, klar, aber ihr fertigt ja ganz unterschiedliche Produkte, eben auch Schläuche und Luftfedern. Jetzt hattest du gerade angesprochen, es kommen auch neue Anforderungen von euren sogenannten Key-Usern rein, was sind denn da so klassische Herausforderungen, vor denen ihr in eurer Abteilung steht?

Maren

Im Grunde ist natürlich eine Herausforderung, erstmal die Lösung überhaupt ins Werk zu bringen. Das ist vor allem bei uns ein Schritt, dass natürlich erstmal vor allem das Wissen ans Werk übergeben werden muss. In den vielen Werken, die ich genannt hatte, sind an manchen Stellen viele Eigenentwicklungen, die im ersten Schritt gleiche Funktionalitäten umsetzen, wo aber kein Service vorhanden ist. Eine Person in einem Werk hat das Wissen, ist vielleicht auch gegangen und dann kann keiner mehr an diesen historisch gewachsenen Strukturen weiterarbeiten. Da ist im ersten Schritt auch die Herausforderung überhaupt den Kollegen zu erklären, welchen Vorteil sie überhaupt mit der Lösung haben. Wir verfolgen auch das Prinzip, dass wir die Lösung ins Werk bringen und dann die Werke auch eine Art Service haben. Also sie können Tickets erstellen etc. und bekommen da einfach Support und das haben sie einfach mit ihren eigenen Entwicklungen nicht. Man muss sich dann erstmal evaluieren, okay, soll das jetzt mit in den Standard integriert werden oder ist das Werk auf sich selbst gestellt? Das sind dann immer so Fragestellungen, die wir so im Alltag haben.

Habt ihr da auch so eine Art Business Case für euch schon aufgestellt? Am Ende ist ja das ein Wissensabgang oder wenn Menschen einfach gehen aus euren Werken, die wissen für dieses System oder von dem System mitnehmen. Gibt es da einen Business Case, den ihr da formuliert habt?

Maren

Bei uns ist es so, dass wir mit ICONICS, vor allem erst mal die Erfassung von Daten und die Historisierung als Mehrwert verkaufen. Wenn die Werke noch keine Lösung haben, schaffen sie es somit erst mal einen weiteren Schritt in Richtung Industrie 4.0 zu machen, also eine grundlegende Basis zu schaffen, Informationen über die Daten zu haben, das ist in vielen Werken nicht der Fall.

Und mit verkaufen meinst du jetzt intern verkaufen, also an eure Werke sozusagen?

Maren

Genau, weil unsere Kunden die Werke sind, die von uns die Lösung beziehen. In unserem Geschäftsbereich Reifen ist beispielsweise schon eine Kundenanforderung, diese Daten zu erfassen, ohne Erfassung darf ein Prozess nicht abgeschlossen werden. An diesem Punkt sind wir innerhalb der ContiTech noch nicht. Aber es könnte sich auf jeden Fall so weit entwickeln, weil sich in der Vergangenheit gezeigt hat, dass jetzt die richtigen Kunden für die Produkte auch ihre Anforderungen natürlich erhöhen und man bestimmte Daten erfassen muss. Das müssen wir natürlich auch gewährleisten zu einem bestimmten Zeitpunkt.

Ja, vollkommen. Sebastian, jetzt arbeitet ihr ja auch mit ganz unterschiedlichen Kunden zusammen und du bist schon länger in diesem Projekt. Ich würde gern diesen Punkt auch herausarbeiten mit der Eigenentwicklung, weil da eine gewisse Skalierbarkeit oder eben Nicht-Skalierbarkeit dahintersteckt aus technischer Sicht. Wie siehst du den Business Case? Hast du da noch Ergänzungen?

Sebastian

Ja, also ich finde, Maren hat das ganz gut dargestellt. Es ist halt eine Möglichkeit, seine Prozesse zu standardisieren und aus einer zentralen Abteilung heraus Unterstützung zu bieten, in Form eines Experten-Teams, die dann eben global verteilte Maschinenanlagen bzw. gesamte Werke zu unterstützen, um dann regulatorischen Anforderungen gerecht zu werden bzw. Kundenanforderungen. Man kann Produktionsdaten archivieren, einen Nachweis für den guten Produktzustand haben oder auch einfach nur eine Art Kundenerlebnis durch moderne HMIs.

Okay, sehr gut. Eine letzte Frage in Richtung der technologischen Anforderungen. Ich habe jetzt ein bisschen erfahren, es gab ein, wie hast du das gerade genannt, Beauty-Schaulauf? Also es ist wahrscheinlich ein bisschen hochgestochen genannt, aber im Endeffekt habt ihr wahrscheinlich einen ganzen Anforderungskatalog, wie ihr Lieferanten auswählt, was da für euch wichtig ist.

Maren

Genau, einfach mal so ein paar Beispiele. Grundlegend haben wir ein Proof of Concept gemacht, bei uns hieß es ja nicht Beauty Contest, sondern Proof of Concept, wo wir die unterschiedlichen Lösungen evaluiert haben. Da waren vor allem Anforderungen, dass die Lösung eine bestimmte Schnittstelle bereitstellen musste, also wo wir OPC Daten anbinden wollten, dann natürlich eine Verbindung in Richtung Cloud, Azure, aber auch Richtung MQTT. Die Schnittstellen mussten bereitgestellt sein. Dann muss es möglich sein, dass die Lösung zum einen lokal bereitgestellt werden kann, also auf lokalen Servern, aber auch in der Cloud, weil wir auch an manchen Stellen kleine Werke haben und wir den Vorteil gesehen haben auch die Bereitstellung in der Cloud zu haben. Dann ist ein Thema immer gewesen, dass man sein User-Management durch die bereits existierenden Lösungen abdecken kann. Bei uns ist es beispielsweise Active Directory. Es sollte möglich sein, dass wir auch über unsere User-Gruppen direkt die Verwaltung der User in der Applikation machen können. Dann war immer ein Faktor, dass eine Art Self-Service möglich sein soll, also der Key User auch selbstständig etwas machen kann, wenn er ein bestimmtes Wissen hat. Ist es benutzerfreundlich? Wie können wir mit den Visualisierungen umgehen, ist das so einfach möglich? Weil wir weltweit Werke haben, muss jede Visualisierung auch in der lokalen Sprache dargestellt werden können. Benachrichtigungen sind ein Thema gewesen. Können wir beispielsweise bei Alarm, Schwellenwertüberschreitungen eine E-Mails verschicken? Können wir eine SMS verschicken oder eine Nachricht in MS Teams.

Das ist ja eine ganze Liste an Anforderungen.

Maren

Genau, also wir haben eine ganze Liste und das Wichtigste ist ja vor allem das Speichern und Historisieren von Daten. Das war der Fokus, dass wir natürlich Daten archivieren wollen, dass wir sie visualisieren wollen. Genau und natürlich abschließend, man muss es natürlich auch irgendwie durch einen Betriebsrat und auch Richtung Datenschutz absichern können. Die typischen Sachen mussten auch alle abgedeckt werden. Das sind jetzt ja nur Beispiele.

Sehr schön. Herzlichen Glückwunsch Sebastian, erstmal an euch. Ihr habt ja das Projekt gewonnen und arbeitet zusammen. Ihr scheint eine Menge von den Dingen zu erfüllen, die Maren gerade aufgezählt hat. Ich weiß, dass ihr von der Lösungsarchitektur her sehr flexibel seid und entsprechend hardwareunabhängig und eine gewisse einfache Handhabung mitbringt. Habt ihr euer Projekt eigentlich einen Namen? Gibt es da so eine Art Projektname für das, was ihr umgesetzt habt?

Maren

Also auf unserer Seite gibt es dafür eigentlich immer nur MDA/PDA oder halt ICONICS. Also es hat keinen richtigen Namen.

[24:55] Lösungen, Angebote und Services – Ein Blick auf die eingesetzten Technologien

Könnt ihr mich mal so ein bisschen abholen, was ihr jetzt genau umgesetzt habt? Man hat so ein bisschen auch durchscheinen gehört, was ihr jetzt gerade gesagt habt. Maren, kannst du in 1-2  Sätzen zusammenfassen, was ihr genau gemacht habt?

Maren

Genau, also was wir gemacht haben, ist, dass wir diese Basis-Applikation von der ICONICS beziehen. Von GENESIS64 nutzen wir bestimmte Lizenzen. Wir stellen die Daten im Werk per OPC UA bereit oder per MQTT, also abhängig davon, ob es jetzt transaktionale Daten oder hochfrequente Daten sind werden die Daten sozusagen im Werk bereitgestellt und dann an die Applikation weitergegeben oder abgegriffen. Grundsätzlich werden sie dann in der Applikation zum einen visualisiert. Wir haben da im ersten Schritt Basis-Dashboards für die Visualisierung des Maschinenstatus, aber natürlich auch für die einzelnen Maschinen mit den Prozesswerten, also zu sehen, wie läuft meine Temperatur und dann werden die Werte historisiert. Grundlegend unterscheidet sich das mal so ein bisschen von den Werken. Wir haben entweder die Applikation direkt im Werk oder in der Cloud. Senn die Applikation in der Cloud bereitgestellt ist, dann nutzen wir noch so eine Komponente von ICONICS, Remote Collectors. Diese puffern, komprimieren und übertragen die Daten dann gesammelt in die Cloud. Das ist sozusagen die Basis, also das, was wir machen.

Ja, sehr gut. Hast du da noch Ergänzungen von eurer Sicht?

Sebastian

Grundsätzlich werden Teile aus unserer ICONICS Suite genutzt. Das GENESIS64 ist unsere allgemeine Plattform mit User-Management und Co., aber auch gleichzeitig unsere Visualisierungsoberfläche. Hinzu kommt der Hyper Historian als Echtzeit Plant Historian, wo man auch verschiedene Berechnungsfunktionen hat, um KPIs zu berechnen und so weiter. Mit noch ein paar besonderen Features wie den Remote Collectors und es gibt noch einen Development Client dazu, damit Maren auch daran arbeiten kann.

Ja. Okay. Das heißt, ihr bringt, wenn man von der Datenaufnahme spricht, verschiedenste Konnektoren mit. Die stellt ihr dann wahrscheinlich von der GENESIS64-Seite bereit, also von Plattform-Seite. Oder wie funktioniert die Hardware-Seite da?

Sebastian

Wir verfolgen das Konzept Universal Connectivity, also universelle Konnektivität. Das heißt, wir möchten hardwareunabhängig unterwegs sein und uns ist der Hersteller grundsätzlich egal, wenn ich das mal so sagen darf. In der Realität ist es ja so, dass verschiedenste Marken und Hersteller sich in so einem Werk befinden oder in einer Anlage und wir diese trotzdem zentral irgendwie anbinden müssen. Dazu haben wir verschiedene Connectoren geschrieben und entwickelt, um beispielsweise ein OPC UA anzubinden, ein BACnet in der Gebäudewelt, MQTT, Modbus, Ethernet, Datenbanken, Web-Services, eine Rest-API haben wir noch und wir haben, wenn das alles noch nicht reichen sollte, immer noch ein Software-Gateway, was wir dann als Notlösung mit einbringen können, mit verschiedensten Treibern. Das ist ein Konzept, das wir schon sehr früh angefangen haben und weshalb wir dann auch Gründungsmitglied der OPC Foundation wurden.

Ja, schön. Vielen Dank, dass du die Klammer an der Stelle dann nochmal geschlossen hast. Es ist auch nochmal sehr wichtig, dass ihr da eben hardwareunabhängig auch unterwegs seid. Mit Blick auf die Zeit, ich habe noch ein paar technische Fragen auch, aber vielleicht kann man die auch im Einzelgespräch mit euch beiden dann nochmal im Nachgang klären. Ich würde eure Kontakte an der Stelle auch mal in den Show Notes verlinken, auch die LinkedIn-Kontakte, dann kann man sich einfach auch mal mit euch vernetzen, wenn man da spezifische Fragen hat. Ich glaube, Sebastian spricht auch von Hyper Historian. Maren, kannst du mal erklären, was es damit auf sich hat? Was ist das und wie nutzt du das?

Maren

Genau, es gibt diese Konnektoren, womit man dann die Daten abgreifen kann. Dann ist es eigentlich recht einfach, dass man in der Applikation selbst entscheidet, ob man jetzt einen bestimmten Parameter historisieren möchte oder nicht. Dann wird er einfach direkt erstmal auf den Server abgespeichert und wenn es dann um die Weiterverarbeitung geht, kann natürlich das Ganze auch in die Cloud, in beispielsweise einen Blob Storage übertragen werden und dann dort langzeitig gespeichert werden. Es gibt unterschiedliche Optionen, aber grundsätzlich werden die Daten da einfach angebunden und dann bereitgestellt. Dann kann selbst entschieden werden, was damit passieren soll.

Ist das schon das, was du vorhin unter Template bezeichnet hast? Ist das quasi schon eine Art Template, was ihr dort entwickelt? Oder was hat es mit dem Template genau auf sich? Wie funktioniert das jetzt für euch?

Maren

Das Template bezieht sich eigentlich vor allem auf die Visualisierung. Grundlegend ist es so, dass innerhalb der Applikation für jede Maschine so eine Baumstruktur aufgebaut wird. Diese Baumstruktur ist schon alleine standardisiert und auch bereits eine Art Template weil sie für jede Maschine gleich aussehen, außer die Prozesswerte, die sind natürlich unterschiedlich pro Maschine.

Ja, zum Beispiel für den Extruder, das ist eine Art Maschinentyp, bei dem es verschiedene Parameter gibt. Hier öffnet sich ein Baumdiagramm, das ihr als Vorlage für verschiedene Werke nutzen könnt.

Sebastian

Ich wollte nur noch einmal ergänzen, diese Baumstruktur, die sie anspricht, das ist unser Asset tree, mit dem können wir dann eben auch tatsächliche Anlagen oder Werksstrukturen nachbilden. Wie ist die Linie aufbereitet? Welche Maschinen befinden sich da? Welches Equipment ist in der Maschine? Das dann eben auch auf diesen Ebenen entsprechend visualisieren. Das kann man sich entsprechend intelligent vorbereiten und das ist das, was ContiTech nun macht.

Ihr habt eine entsprechende Analyse und Auswertung dahinter. Wie macht ihr diese Datenanalyse? Wie funktioniert das und was analysiert ihr da genau? 

Maren

Die grundlegende Analyse erfolgt in einem ersten Schritt innerhalb des Werks. Das Werk verfügt über ein umfassendes Verständnis der Prozesse, vorhandenen Probleme und potenziellen Bereiche, die genauer untersucht werden sollten. Es ermöglicht die Visualisierung von Daten und die Auswahl bestimmter Zeiträume oder Parameter. Darüber hinaus besitzt das Werk die Fähigkeit, eigene Dashboards per Drag-and-Drop zu erstellen, um spezifische Anwendungsfälle zu unterstützen und Zusammenhänge genauer zu erforschen. Diese Prozesse können autonom vom Werk selbst durchgeführt werden. Aktuell nutzen wir das gesamte Spektrum, das ICONICS für die Analyse zur Verfügung stellt, noch nicht vollständig. Dies liegt daran, dass wir uns noch am Anfang unserer Analysebemühungen befinden.

Ja, es ist gut, dass es ein sich entwickelnder Prozess ist. Sebastian, Stichwort Echtzeit, wie relevant ist Echtzeit in diesem Kontext für diese Analysen bei euch?

Sebastian

Die Echtzeit ist für uns einfach das Gebiet, in dem wir uns wohlfühlen. Das ist insofern relevant, als es das eben dann auch widerspiegelt, weil man möchte ja auch in Echtzeit, wenn ein Problem erkennbar ist, das möglichst schnell beheben. Und da stellen wir dann eben auch verschiedene Analysemöglichkeiten zur Verfügung, um beispielsweise solch ein Problem möglichst schnell zu identifizieren. Da gibt es eben verschiedene Ebenen. Das ist einmal, wie es Maren auch schon beschrieben hat, der Faktor Mensch, durch die Visualisierung eben Probleme ausfindig zu machen und davon dann eben Entscheidungen abzuleiten. Dann geht es in der zweiten Ebene um, ja ich nenne es mal, einfache Mathematik oder Statistik eben um neue Erkenntnisse zu erzielen, KPI’s zu berechnen, beispielsweise den OEE oder CO2 pro gefertigtes Teil. Man könnte auch diese KPI als Kernelement der Produktion auslegen, um Anlagen automatisiert zu steuern, wenn man das möchte. Und in der letzten Ebene gibt es dann erweiterte Mathematik bzw. KI oder Machine Learning. Man könnte Third-Party-Services anbinden, wie beispielsweise ein Azure Machine Learning. Es gibt aus unserem Mutterhaus ein KI-Tool für Nicht-Data-Scientists. Das nennt sich AI Lab. Aber wir sind auch dabei gerade Machine Learning Algorithmen direkt in unseren Historien einzuarbeiten und das dann zukünftig zur Verfügung zu stellen und ja, das alles in Echtzeit.

Megaspannend. Ich glaube, da gibt es auch viel Potenzial nach oben für ganz unterschiedliche Use Cases, die es jetzt schon gibt und die natürlich auch noch kommen. Deswegen auch schön zu wissen, was ihr da auch noch alles im Portfolio habt. Und ich glaube, zum Ende würde ich gerne noch mal ansprechen, ihr habt ja auch ganz viele Partner. Wenn ihr jetzt zuhört und ihr das auch spannend findet, sprecht Sebastian und ICONICS auch gerne mal an, weil ich glaube, ContiTech, ihr seid ja, ich habe es vielleicht falsch gesagt vorhin, weil ihr seid ja eigentlich gar kein Kunde, sondern eigentlich eher ein intern und gibt es ja auch weiter als Lösung. Sebastian, da setzt ihr auch auf Partnerschaft. Ihr habt viele Partner bei euch im Netzwerk, die mit eurer Lösung arbeiten und die ICONICS Suite auch nutzen für ihre Endkunden quasi. Ich glaube, das ist immer wichtig herauszuarbeiten, oder?

Sebastian

Ja, ganz genau. Wir arbeiten dort mit verschiedensten Partnern zusammen. ContiTech ist so ein klassischer produzierender Endanwender. Ein Kunde tatsächlich, aber mit dem Vorteil, dass sie ein eigenes Projektmanagement im Form von Team Maren haben. Maren ist so ein bisschen wie unser Systemintegrator funktioniert. Da gibt es eben verschiedenste Möglichkeiten, wo wir dann zusammenarbeiten. OEM-Kunden, die dann eben ihre eigenen Produkte auf Basis unserer Suite entwickeln und ihre Produkte ergänzen, Maschinenhersteller, die eben HMI-Lösungen oder Smart Products anbieten, Systemintegratoren, die ihre eigene Anwendungen für ihre Kunden realisieren oder das gegebenenfalls sogar in bestimmten Bereichen oder auch Spezialgebieten. Das sind kommerzielle Gebäude, wo wir die Gebäudeleittechnik oder Smart-Buildings abbilden. Das sind kritische Anwendungen, Flughäfen, Datenzentren, Energieerzeugungsanlagen, Regierungsgebäude wie das Pentagon, das damit ausgestattet wird. Alle nutzen letztendlich den gleichen Baukasten, um ihre Prozesse zu visualisieren und aufzubereiten.

Das schreit noch mal nach einer nächsten Folge. Ich glaube, ihr habt da sehr viele spannende Projekte und ich würde mich freuen, wenn es aus eurem Bereich auch noch mal so ein Projekt gibt. Erstmal herzlichen Dank, Maren. Danke, Sebastian, dass ihr euch auch heute die Zeit genommen habt und besonders auch an dich, Maren, dass du heute so ein bisschen aus der Praxis von ContiTech erzählt hast. Ich fand, man hat sehr schön verstanden, was ihr in dem Projekt macht, was auch die Vorteile für ContiTech sind in der Zusammenarbeit, aber natürlich auch, was ICONICS da entsprechend mitbringt. Deswegen herzlichen Dank. Mir bleibt eigentlich nur noch, euch das letzte Wort für heute zu übergeben. Ich freu mich mega, dass ihr heute mit dabei wart. Ich würde mich über einen Follow-up mit euch, Sebastian, freuen. Vielleicht aus einer anderen Branche. Vielleicht hören wir uns dann noch mal. Vielen herzlichen Dank.

Maren

Von meiner Seite kann ich auch nur sagen, vielen lieben Dank für das Format, also dass wir uns ja immer austauschen konnten. Ich hoffe wir konnten gut darstellen, was wir eigentlich machen und was wir erreichen wollen. Es hat mich gefreut, dass ich dabei sein durfte und dass Sebastian auf mich zugekommen ist.

Sebastian

Ja, wunderbar. Erstmal vielen lieben Dank, Madeleine, für die Gelegenheit, ICONICS hier nochmal vorstellen und auch verschiedene Use Cases mit deiner Community teilen zu dürfen. Ich hoffe, das war jetzt schon mal ein erster interessanter Beitrag und ich freue mich natürlich auf weitere Folgen mit dir und mit euch. Aber auch ganz großen lieben Dank an Maren. Danke, dass du hier deine Erfahrungen mit uns teilst.

Ich freue mich schon auf die ganz vielen Themen, die wir uns noch bevorstehen. Und danke für die gute Zusammenarbeit. Das war echt spaßig mit euch. Wenn nochmal was unklar sein sollte, schreibt mich einfach bei LinkedIn an.

Die Kontakte sind in den Shownotes. Herzlichen Dank und eine schöne Restwoche. Bis zum nächsten Mal. Macht’s gut. Ciao.