Effizienterer Shopfloor: OEE- und Produktivitätsmanagement in der Extrusion

Zu Gast sind Benjamin Schlüter, Werksleiter von Storopack und Henning Wilms, Co-Founder und CEO der ENLYZE GmbH. Let’s go!

Hallo Henning, hallo Benjamin. Herzlich willkommen zum IoT Use Case Podcast. Ich freue mich, dass ihr heute die Zeit gefunden habt, dabei seid und aus der Praxis berichtet. Henning, vielleicht erst mal an dich. Wie geht es dir so? Und wo bist du gerade?

Henning

Mir geht’s sehr gut. Ich bin in der Tat gerade heute zu Hause geblieben im Homeoffice. Das hat den Vorteil, dass hier nicht ganz so viel Trubel ist. Natürlich schmeckt der Kaffee zu Hause dann doch nochmal ein bisschen besser als im Büro. Es könnte mir nicht besser gehen heute.

Sehr gut. Das kenne ich auch. Wir haben tatsächlich seit diesem Jahr eine Siebträgermaschine zu Hause. Das ist schon sehr luxuriös. Das war ein Geschenk zum Geburtstag. Ich bin super happy drum. Dein Zuhause ist in Köln, oder?

Henning

Unser Büro ist in Köln, aber ich wohne in Düsseldorf. Das darf man eigentlich öffentlich gar nicht so laut sagen, aber so ist es nun mal.

Ich freue mich, dass du mit dabei bist. Benjamin, wie geht es denn dir gerade und wo erreiche ich dich? Bist du auch im Homeoffice?

Benjamin

Ja, vielen Dank. Mir geht es auch super. Ich habe gerade zwei Wochen Urlaub hinter mir, das heißt, ich bin noch frisch erholt. Ich sitze heute tatsächlich in meinem Büro, in Wildau, 20 km südlich von Berlin im schönen Brandenburg.

Sehr schön. Wo warst du im Urlaub, wenn ich fragen darf? Deutschland oder außerhalb?

Benjamin

Ich war tatsächlich sogar zu Hause. Mein Sohn hatte Geburtstag, d.h. wir haben zwei, dreimal Geburtstag gefeiert in unterschiedlichen Ausmaßen.

Ja, das ist auch immer das Beste, wenn man mal ein bisschen Zeit mit der Family zu Hause hat. Sehr cool. Ich würde ein bisschen locker einsteigen und euch vorstellen. Henning, zuerst mal zu euch, ENLYZE. Generell kommt ihr aus der großen Branche Software und Produktionsautomatisierung. Ihr habt ein standardisiertes Produkt rund um die Betriebspunktoptimierung, also eine Software mit einem Tool, was eine datengetriebene Entscheidung ermöglicht. So ein bisschen auch dieser Lean-Management-Anstrich bzw. auch MES-Ergänzung. Ihr beantwortet unter anderem Fragen mit eurem Produkt. Wie kommt man skalierbar an die Daten? Wie kriege ich die Daten oder die Anlage dazu, mit mir zu sprechen? Und wie kann standardisiert eine Datenaufbereitung durchführe? Da macht ihr alles von der Prozessdatenanalyse bis zum KPI-Tracking. Ich hoffe, ich habe jetzt nichts vergessen, vielleicht kannst du das noch ein bisschen aus deiner Brille ergänzen.

Henning

Genau, ich denke mal, das wird im Laufe des Podcast ein bisschen stärker beleuchtet und konkreter anhand der Beispiele, die Benjamin und ich mitgebracht haben. Aber im Großen und Ganzen passt das schon ganz gut.

Sehr cool. Ich würde dann auch gleich noch mal ein bisschen da einsteigen. Vielleicht noch mal vorab die Frage, mit welchen Kunden arbeitet ihr denn eigentlich so? Ich finde, anhand dessen lernt man immer ein bisschen aus der Praxis, wie das Ganze so funktioniert. Hast du da mal so ein paar Beispiele vielleicht?

Henning

Ja, im Großen und Ganzen sind wir in den Branchen unterwegs, die irgendwo kontinuierliche, semi-kontinuierliche oder Batch-Fertigungssprozesse mit drin haben. Das sind natürlich viele aus der Kunststoff-Extrusion, was wir heute auch besprechen werden, aber auch mk Plast wäre da ein Beispiel. Das war auch unser allererster Kunde, ein kleineres Extrusions-Unternehmen aus der Eifel. Das ist direkt neben unserer Aachener Universität gelegen, in der wir gestartet sind. Auch ein Biotech-Unternehmen wie CO.DON ist dabei. Da ist der Use-Case bei euch auf der Homepage, wo es viel um Prozessstabilisierung, Prozessstabilität, Rückverfolgbarkeit und Qualitätssicherungsmaßnahmen geht. Natürlich ist Storopack heute hier mit dabei, wo es ganz klar um Produktivitätsverständnis und Produktivitätssteigerung geht. Grundsätzlich all das, wo ich kontinuierliche Prozesse habe, Rolle zu Rolle, viel Verpackungsindustrie.

Sehr cool. An der Stelle auch nochmal der Hinweis, mk Plast ist zum Beispiel auch ein mega spannendes Projekt. Wir haben das Ganze, wie du schon angesprochen hast, auf unserer Plattform online. Da kann man auch nochmal alles nachlesen und auch die Projekte von euch finden. Ihr seid natürlich auch bei uns im Netzwerk vertreten, das heißt Rückfragen beantwortest du herzlich gerne?

Henning

Jederzeit.

Habt ihr aus diesen Kunden ein bisschen gelernt, was ihr dort für Use Cases umsetzt? Kannst du mal sagen, um welche Use Cases es bei euren Kunden geht? Was sind da die Themen und Use Cases, die ihr umsetzt?

Henning

Auf der einen Seite gibt es eine technische Komponente, die ist allerdings für uns Mittel zum Zweck. Es gibt aber auch wieder eine starke Diffusion, und zwar aus dem Markt, weil wir heute im Endeffekt mit sehr, sehr heterogenen Maschinen- und Anlagenparks sehr gut umgehen können und sie digitalisieren. Das fängt an irgendwo in den späten 80er Jahren und hört bei der Maschine von gestern auf. Es fängt an bei den Anlagen, die eine Siemens-Steuerung haben oder die eine Allen-Bradley-Steuerung haben oder was auch immer und die nochmal in der Peripherie ein Überwachungssystem von KEYENCE installiert haben. Aus solchen Settings die Daten rauszukriegen ist für uns heute ein gelöstes Problem. Die Daten sind natürlich nur Mittel zum Zweck. Bei den Use Cases geht es bei uns ganz klar um Produktivitätsmanagement und OEE Management. Das fängt an bei KPI-Tracking, dass wir das aus den Maschinen-Daten aufbauen und ein gutes Verständnis davon liefern, wie produktiv man eigentlich ist, um das auf einer einheitlichen, vergleichbaren, belastbaren und nicht verfälschlichen, robusten Basis zu bewerten. Dann gehen wir darauf aufbauend, in verschiedene Dimensionen rein. Stillstände erfassen, verstehen, analysieren, Maßnahmen ableiten, Rückfallverfolgbarkeit, Prozessstabilisierung, Maschineneinstellparameter. Das ist das, was du eingangs bei dieser Betriebspunktoptimierung genannt hast, mit welchen Maschineneinstellungen fahre ich denn eigentlich am produktivsten, was ist mein <<golden run>> dahinter und wie kann ich den möglichst gut reproduzieren. Performance Management, Qualität verbessern, Ausschuss reduzieren und prozessbedingten Ausschuss reduzieren. Das sind so die typischen Stellhebel.

Benjamin, ich freue mich mega, dass du dir heute auch die Zeit genommen hast, ein bisschen von euch zu berichten. Ihr von Storopack, seid ja führender Spezialist für Schutzverpackungen. Ich glaube, ihr macht Luftpolsterfolie beispielsweise und technische Formteile. Wie habt ihr euch eigentlich kennengelernt? War das über eine Messe oder war das zufällig? Wie kam das eigentlich zusammen bei euch?

Benjamin

Der erste Kontakt war mit Herrn Wilms, bzw. Henning, und meinem Chef, dem damaligen Werksleiter. Da war ich noch als Lean-Manager hier am Standort tätig. Mein Chef und ich haben uns irgendwann mal hingesetzt und uns auf die Fahne geschrieben, dass wir das ganze Thema Digitalisierung hier am Standort forcieren möchten. Weil die Extrusion unserer absoluter Kernprozesses, war sofort wieder der Kontakt mit dem Herrn Wilms da.  Da sollte ich mich mal mit Henning auseinandersetzen, ihn kontaktieren. Das haben wir dann auch gemacht. Und so sind wir ziemlich schnell zueinandergekommen.

Henning, du hast dich dann zurückgemeldet und gesagt, let’s go?

Henning

Genau, ja. Benjamin von euch war mal eine Pressemitteilung über eure neuen Anlagen mit drin. Und das war so der Startpunkt, wo wir auf euch aufmerksam geworden sind, da schließt sich der Kreis ganz schön. Die allererste Anlage, die wir jemals etabliert haben, bei mk Plast, war von dem gleichen Anlagenhersteller wie die Extrusionsanlagen, die auch ihr bei euch im Einsatz habt. Das war natürlich ein schöner Gesprächs-Opener, mit dem wir damals einsteigen konnten. Dann hat eines zum anderen geführt.

Ja, sehr cool. Lasst uns kurz in dieses Projekt eintauchen. Benjamin, ich finde euer Kerngeschäft auch wahnsinnig spannend. Ihr seid Spezialist für Schutzverpackungen, ein weltweit tätiges Familienunternehmen und ihr habt zum Ziel euren Kunden die perfekte Schutzverpackungslösung zu bieten und langfristig dabei zu unterstützen. Ist Luftpolsterfolie so das Typische, was ihr produziert? Was produziert ihr da am Standort?

Benjamin

Genau, also Storopack hat grundsätzlich zwei Produktbereiche. Zum einen maßgeschneiderte Lösungen, die auch im Automotive-Bereich Anwendung finden, beziehungsweise auch Healthcare. Dann gibt es noch den anderen Bereich, eher flexible Produktlösungen. Da haben wir unter anderem Papierlösungen, die Luftpolsterfolie, die wir ausschließlich hier in Wildau an unserem Standort fertigen, die entsprechenden Prüfgeräte bzw. Endgeräte, mit der der Kunde dann unsere Luftpolsterfolie aufpusten und dann in die Kartons verpacken kann.

Sehr schön. Das sind doch diese kleinen Luftpolsterfolien, die man quasi so zerdrücken kann, die kleinen sozusagen, die man auch in den Verpackungen findet?

Benjamin

Ja, nicht ganz. Also nicht die übliche Noppenfolie, die man so als Kind noch kennt, wo man so gerne drauf rumgedrückt hat. Das ist eher im größeren Format. Oftmals, wenn man im Internet bestellt, da sind wir oftmals zu finden mit unterschiedlichen Luftpolsterfolien. Einmal quadratisch, wenn man das so sagen möchte. Und dann gibt es eben noch, das nennen wir <<engineered>>. Die sehen eher aus wie Bubbles quasi, die Produktlösung haben wir in verschiedenen Ausführungen. Nicht nur die klassische PE-Folie, also mit neuwertigem Material, aber der absolute Fokus von Storopack sind nachhaltige Lösungen. Wir produzieren 50 Prozent Recyclingfolie, 100 Prozent Recyclingfolie mit Biomaterial und auch für ESD, also für elektrostatische Geräte oder Produkte, die transportiert werden. Wir haben ein recht breites Produktportfolio, das sich immer weiterentwickelt.

Ein ganz wichtiger Punkt, den du auch ansprichst. Ich wollte gerade schon nochmal darauf eingehen, ich glaube jeder, der jetzt zuhört, kennt das. Fast jeder hat schon mal bei Amazon bestellt. Da kann man sich ungefähr vorstellen, was das für Materialien sind. Eine gute Sache, dass ihr euch da so einsetzt. Ich habe jetzt gerade auch einen Presse-Release von euch gelesen. Das pusht ihr auch wirklich sehr und seid sehr innovativ unterwegs, auch in der Forschung. Vielleicht kannst du uns mal so ein bisschen erzählen, was eure Vision in Richtung Digitalisierung ist und auch welche Use Cases ihr umsetzen wollt.

Benjamin

Ja, sehr gerne. Genau, also wenn man sich unsere Produktion heute noch anschaut, dann haben wir ein klassisches MES-System im Einsatz. Wir haben SAP im Einsatz und dann hier und da eben noch kleinere Softwarelösungen. Aber den großen Ansatz bezüglich Digitalisierung und Software, die dort zum Einsatz kommt, haben wir stand heute noch nicht im großen Stil. Wir haben dann eine Analyse gefahren und uns mal unsere internen Prozesse angeschaut. Wo ist eigentlich Verschwendung im Prozess zu finden? Das beginnt bei der Arbeit unserer Führungskräfte, teilweise administrative Tätigkeiten, Reporting, Echtzeitinformationen verarbeiten. Um schneller eine Basis zu haben, wie der Henning auch schon gesagt hat, Probleme anzugehen und zu lösen, aber eben auch dann wirklich im reinen Produktionsprozess. Wie können wir mehr papierlos arbeiten, Information schneller bereit haben und unsere Performance darüber tracken. So gab es verschiedene Anbieter, die wir uns einfach mal angeschaut haben auf dem Markt. Es ist Wahnsinn, was es da mittlerweile für Lösungen gibt und auch wie viel Anwender. Es ist auch nicht ganz einfach, da einen Überblick zu haben. Wir haben uns mal mit unterschiedlichsten Herstellern, Anbietern auseinandergesetzt und informiert. Wie passt das so zu unseren Use Cases? Bei der Performance haben wir uns explizit die Produktionsprozesse und Bereiche angeschaut. Das heißt, die Extrusion, wie gesagt, als unseren Kernprozess, Schrittmacherprozess, der war mit Priorität 1 versehen. Da haben wir uns natürlich mit ENLYZE beschäftigt und uns angeschaut, wie wir darüber unsere Prozesse und auch unsere Mitarbeiter mehr unterstützen können, um das Ganze einfacher zu machen, auch im Zusammenhang mit dem Thema Lean Management und Shopfloor Management auf täglicher Basis. ENLYZE hat uns in einer Demo schon sehr viel zeigen können, was unsere Bedürfnisse getroffen hat. So hat sich das eben weiterentwickelt, dass wir da weiter reingegangen sind.

[13:11] Herausforderungen, Potenziale und Status quo – So sieht der Use Case in der Praxis aus

Ihr habt euch den richtigen Experten für das Extrusions-Thema ausgesucht. Um den Hörern Insights von euch mitzugeben, kannst du uns in eure Prozesswelt mitnehmen? Wie sieht so eine Extrusionsanlage aus? Was sind das für Prozesse? Anhand dessen würde ich dann ein bisschen in diese Verschwendungsthematiken reingehen und die Herausforderungen, die es da zu lösen gibt.

Benjamin

Wie gesagt, wir haben einen zweistufigen Produktionsprozess. Das eine ist die Blasfolien-Extrusion, wo wir die Halbfertigware produzieren. Im nachgelagerten Prozess haben wir die, wie nennen es, Konfiguration. Da wird aus der Halbfertigware die Fertigware gemacht, sprich mit einer Perforation versehen. Da gibt es ein bestimmtes Schweißbild, woraus sich die Luftpolsterkissen-Form ergibt. Das Ganze wird dann noch geprüft und für den Versand fertig gemacht. Wenn man jetzt mal zurückgeht zu der Extrusion, dann muss man sich das so vorstellen, dass wir da eben im großen Stil Granulat verarbeiten. Dieses Granulat wird der Extrusionsanlage über Dosierer hinzugefügt. Dann wird das gemischt, ähnlich wie beim Kochen, sag ich mal. Man braucht einen bestimmten Prozentsatz eines Materials und einen bestimmten Prozentsatz eines anderen Materials. Das Ganze wird dann zusammengemischt, extrudiert, das heißt, es kommt in eine Extruderschnecke, dann wird es aufgeschmolzen und dann ergibt sich diese Blase und deshalb auch Blasfolienextrusion an der Anlage. Am Ende wird die Blase so gestaltet, dass sie oben flachgelegt wird, wenn man so möchte, das heißt, dieser Schlauch wird im Grunde schon erstmalig zu so einer Folie zusammengelegt und anschließend bedruckt bzw. aufgerollt. Das ist dann eigentlich die halbfertige Ware, die wir dann erstmal zwischenlagern bzw. weiterverarbeiten.

Was du gerade mit dem Schweißen angesprochen hast, das ist dann quasi die Abtrennung der einzelnen Blasen voneinander, was ihr dann da macht?

Benjamin

Das Produkt bei uns ist ja hier im Hause noch nicht aufgeblasen. Die Folie ist im Grunde wie man es kennt und diese Schweißung gibt dann das Format. Darüber gibt sich die Form des Endproduktes. Wenn der Kunde am Ende das Produkt über unsere Anlagen aufpustet, die er dann dafür benötigt, reißt dieser an der Perforation ab und die Schweißung sorgt dafür, dass die Luft innerhalb des Kissen bleibt.

Henning

Das sind auch zwei verschiedene Prozesse. Benjamin, korrigiere mich, wenn ich falsch liege. Die Blase ist ja bestimmt drei, vier, fünf Meter breit im Durchmesser und wird dann in der Konfiguration zerkleinert, auf dem Rollenschneider geschnitten und dann so perforiert und geschweißt, wie Benjamin das gerade erzählt hat. Das sind zwei verschiedene nachgelagerte Prozesse, die ein Endprodukt ergeben.

Okay, ich glaube, ich muss bei euch einfach mal vorbeischauen und mir das anschauen. Ich würde das mega gerne mal sehen.

Benjamin

Ja, man täuscht sich immer. Man denkt am Ende ist es so ein einfaches Produkt, aber wenn man sich den Prozess für die Herstellung, in der Extrusion, mal anschaut, dann ist das doch äußerst komplex. Also gerade die Extrusion. Das ist halt was super Spannendes.

Also genau, da seid ihr natürlich die Experten und das sind dann sehr prozessspezifische Expertisen, die eure Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen an der Stelle mitbringen. Du hast es gerade schon angesprochen, es geht jetzt auch darum Verschwendungen zu reduzieren. Vielleicht können wir mal so ein bisschen über euren Business Case sprechen. Am Ende wollt ihr euch ja Zeit und Geld damit sparen. Können wir so ein bisschen über Herausforderungen sprechen, die ihr gesehen habt im Alltag?

Benjamin

Ja, sehr gerne. Da geht es natürlich schon mal los bei relativ eindeutigen, simplen Sachen, die auch ein Externer ziemlich schnell sieht bei uns. Wir haben schon mal baulich bedingt eine Herausforderung, d.h., wir haben einen alten Bau, eine alte Halle und daran gab es einen Anbau. Man hat sich dafür entschieden, auch aus Sicherheitsgründen, die Hallen zu spiegeln. Wenn man hier vor Ort ist, findet man an der einen Ende unserer Halle die alte Extrusions-Halle mit vier Anlagen und an dem anderen Ende die neue Extrusions-Halle mit zwei neuen XL-Anlagen und dazwischen gibt es ein paar hundert Meter, die diese beiden Bereiche trennen. Schon von der Arbeitsorganisation und Team-Einteilung ist es für die Mitarbeiter hier und da eine Herausforderung zu sehen, wie es denn gerade in der anderen Halle läuft. Wir haben einen Teamlead, der diese beiden Hallen und Mitarbeiter betreut und der muss zwischen diesen beiden Hallen pendeln, wenn es hier und da mal Unterstützung bedarf bzw. ein Einschreiten bedarf. Da haben wir schon mal das erste Thema, an der Anlage gibt es natürlich auch Bedienterminals. An diesen kann man sämtliche Parameter zwar auch sehen und eintauchen, jedoch sind sie nicht so transparent und visuell dargestellt gewesen, dass wir sagen können, dass man jederzeit einen Überblick über die Lage in der anderen Halle hatten. Also viele Laufwege.

Das zweite Thema, das damit zusammenhängt, ist, dass wir auch eine Mehrmaschinenbedienung durch einen Mitarbeiter haben. Das heißt, ein bis zwei Mitarbeiter bedienen eben zwei bis drei, teilweise auch vier Anlagen gleichzeitig. Das hängt dann auch von der Personaldecke und von der Auslastung ab. Aber es ist nicht so, dass ein Mitarbeiter klassisch eine Anlage bedient von vorne bis hinten, sondern da gibt es die unterschiedlichsten Arbeiten, die im Alltag abgedeckt werden müssen, wie Reinigung, Qualitätsprüfung, Problembearbeitung, Rüsten usw. Die eine Anlage links kann jetzt super und ruhig laufen und rechts an der Anlage hat man gerade ein Thema und man muss eben trotzdem wissen, wie stabil das gerade an der anderen Anlage läuft.

Ja, das ist wahrscheinlich auch ein großes Thema für neue Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen, die angelernt werden müssen. Man muss die Anlagen ja erstmal kennen, jede läuft ein bisschen anders. Das stelle ich mir auch von den Kompetenzgefüge her sehr herausfordernd vor.

Benjamin

Genau, absolut wichtiger Punkt. Das ist auch da, wo Henning und ENLYZE direkt gesagt haben, dass sie Erfahrung von anderen Kunden haben. Ich glaube, ihr zeichnet 7000 Parameter auf, Henning. Und so muss man sich auch vorstellen, was der Mitarbeiter da alles einstellen könnte am Extruder. Man muss das jetzt natürlich, da hilft uns ENLYZE weiter, so aufbereiten, dass man sagt, guck mal, die bestimmten Parameter, die sind für dich interessant und absolut relevant. Bist du vielleicht noch nicht auf dem Level, dann kommt eben der Teamlead und der kann dann nochmal in eine ganz andere Datenbasis eintauchen.

Henning

Das ist ja auch ein wirklich organübergreifendes Thema. Bei der Extrusion glaube ich ganz extrem, weil die Anlage wirklich sehr komplex ist. Wir haben die erfahrensten Mitarbeiter und die etwas jüngeren Mitarbeiter, die vielleicht nicht so lange dabei sind und dann habe ich so viele Einflussgrößen. Welche Außentemperatur, welche Luftfeuchtigkeit habe ich, welches Material ist fertig? Gerade bei Recycling wird es nochmal komplexer und ich muss diesen Prozess mit diesen unzähligen Parametern irgendwie stabilisieren. Je erfahrener ich als Mitarbeiter bin, desto besser kriege ich das hin. Durch die Datenaufzeichnung und letztlich den Abgleich mit der Historie, können wir eben dort dann rausfiltern, was historisch gesehen schon mal für bestimmte Produkte unter bestimmten Bedingungen besonders gut funktioniert hat. Das wird dann letztlich zurückgespielt an die Werke, also dass am Ende jeder Maschinenbediener zum besten Maschinenbediener werden kann und entsprechend auf den kollektiven Erfahrungswerten seiner Kollegen aufbauen kann. Das ist auf jeden Fall so ein Thema, wo wir immer wieder reingehen, was sich auch bei Storopack ganz stark bemerkbar macht, aber auch sehr stark bewährt. Es wurde umgesetzt, um ein paar Prozent rauszukitzeln und einfach allen eine Anleitung zu geben und zu helfen.

Ich glaube, es ist ein wichtiger Punkt, datengestützt Dinge und Aufgaben ausführen. Der Mitarbeiter oder die Mitarbeiterin ist ja wirklich der Experte. Die oder derjenige kennt sich einfach sehr gut aus. Jetzt ist einfach nur so, dass man natürlich auch datengestützt vielleicht eine Empfehlung bekommt oder einfach eine Transparenz hat, die man vorher nicht hatte und sich einfach auch Zeit spart und andere Dinge machen kann in der Zeit. Also ich glaube, das ist auch ganz wichtig, dass sowas auch irgendwie nichts ersetzt, sondern es einfach ein datengestütztes Tool ist, mit dem man arbeiten kann, das einfach eine unheimliche Erleichterung ist in dem Job.

Benjamin

Absolut. Jetzt zu den zwei wichtigsten zwei Herausforderungen, die wir gesehen haben und wo ENLYZE unterstützt. Wir produzieren 24/7, 365 Tage im Jahr. Im Zusammenhang mit unserem Lean Management, also unserem Daily Management, haben wir auch eine Staffelungsstruktur mit einer Kommunikationskaskade. In dieser Struktur sind vereinzelt Vorfälle aufgetreten, bei denen den Mitarbeitern teilweise kein Vorwurf gemacht werden kann. Wie bereits erwähnt, bedienen sie mehrere Maschinen und sind möglicherweise gerade an einer anderen Anlage beschäftigt. Das bedeutet, dass Veränderungen am Produkt, Rohstoff oder an der Anlage auftreten können, die eine sofortige Intervention erfordern. Allerdings ist es nicht immer möglich, alle Parameter unmittelbar zu überprüfen. Wo hilft uns ENLYZE hier an der Stelle? Das was ihr beide auch schon gerade gesagt habt, die Datenlage ist viel klarer, beziehungsweise ich kann auch nochmal einfach zurückgehen in die Historie und mir anschauen, wann ist da im Prozess bzw. in der Herstellung was vorgekommen? War das jetzt ein Einmalevent, was vielleicht 10-15 Minuten da war und irgendwie mal kurz einen Einfluss hatte, oder sehen wir einen Trend? Wir können auch die Problemanalyse ganz anders aufbauen, da kann man unseren Mitarbeitern keinen Vorwurf machen, ist vielleicht auch nicht der Experte dann in dem Moment an der Anlage gewesen. Der hat halt nach Erfahrung und besten Wissen gehandelt, in einer Analyse sieht man eventuell, dass das Problem doch komplexer war. Gerade in der Nachtschicht, wo wir nicht den vollen Support haben, beispielsweise von dem Management hier und da, hat man eben gesehen, dass uns da die Basis in Bezug auf Daten und Datenanalyse beziehungsweise auch die zeitliche Komponente gefehlt hat.

Kann ich mir vorstellen. Es sind manchmal externe oder im vor- und nachgelagerten Prozess irgendwelche Herausforderungen, die vielleicht auch noch nie aufgetreten sind. Oder man hat den Lieferanten gewechselt, der liefert plötzlich andere Additive, die dort eingesetzt werden. Das können ja so verschiedenste Einflüsse sein, die man noch gar nicht vorhersehen kann, oder?

Benjamin

Total korrekt. Und das ist im Grunde jetzt der allergrößte Punkt, wo wir sagen, das ist die Herausforderung, die uns auch immer noch begleitet. Als ich angefangen habe, in 2019, da haben wir gerade im großen Stil angefangen, mit Recycling-Produkten zu fertigen, also verstärkt Recycling-Rohstoffe einzusetzen. Das heißt, vorher kann man sich das noch so vorstellen. Die Ware kam im Silo an. Das war, wie gesagt, überwiegend Neuware, sehr homogen in Bezug auf Qualität, Verarbeitungsparameter usw. So konnte ich also die Anlage einstellen und ganz überspitzt gesagt eine Woche ohne große Themen durchfahren. Mit dem ganzen Thema Recycling ist das mittlerweile eine ganz andere Geschichte, die wesentlich komplexer geworden ist. Die Lieferanten können jetzt nicht mehr im großen Stil homogen die Ware liefern, sondern es kommt, und das ist fast unabdingbar, hier und da mal dazu, dass Material entweder verunreinigt oder kontaminiert ist und nicht jedes Gebinde die gleiche Eigenschaft hat wie das andere. Das heißt, da haben wir eben noch intern gewisse Mechanismen vorgelagert, die da greifen, aber wenn es dann trotzdem zur Verarbeitung einer Anlage kommt, gibt es hier und da eben Loch-Fälle. Das heißt, da war ein Partikel im Material drin, der dazu führt, dass der Schlauch ein Loch hat. Im schlimmsten Fall kann die Anlage abreißen, also die Folie abreißen, und die Anlage abstürzen. Man muss also wieder neu hochfahren. Mit dieser Verarbeitung von Recyclingmaterial ist es viel komplexer geworden. Wir müssen auf Drücke, Temperaturen, Performance in Bezug auf Geschwindigkeit, Drehmoment, usw. achten und das war vorher eben nicht so stark im Blick beziehungsweise gar nicht notwendig. Da ist ENLYZE wieder ganz entscheidend, dass wir nicht nur anlagenspezifisch schauen können. Der größte Mehrwert liegt mittlerweile darin, dass wir sagen können, wir wissen, welches Material mit welcher Performance wie laufen soll. Stichwort Golden Run. Und das können wir auch über eine Zeithistorie vergleichen und dann mal schauen, ob sich etwas am Material geändert hat. Das gibt uns ganz andere Möglichkeiten mittlerweile.

Um euren Business Case zusammenzufassen: es geht darum, Mitarbeiter zu befähigen Probleme zu analysieren, neben der Expertise, die ja sowieso schon vorhanden ist, das Ganze auszubauen, Zeit zu sparen, Qualität zu erhöhen. Das Beispiel mit dem Lochfall, wenn ein Schlauch ein Loch hat, kann das natürlich zu Qualitätseinbußen kommen oder sogar die ganze Charge muss weggeworfen werden. Zu Problemanalysen, historischen Daten und der Nutzung anderer Daten habe ich eine Frage. Das Thema Daten ist wahnsinnig spannend. Kannst du ein paar Beispiele aus der Praxis nennen?

Benjamin

Wie gesagt, der größte Punkt ist, dass ich heute noch immer zur Anlage hingehen muss. Also ich muss an das Terminal ran, da die Historie durchsuchen. Teilweise sind Daten auch nach ungefähr einer Woche weg. Das heißt, die werden nicht langfristig gespeichert. Heutzutage kann ich mir eine Zeitreihe anschauen, gehe in ENLYZE rein, suche mir entweder den Auftrag aus, der gerade läuft, oder vergleiche den mit einem Auftrag, der vor zwei, drei Monaten gelaufen ist und kann dann beispielsweise die Parameter übereinanderlegen. Das heißt, ich gucke mir unter anderem Massedruck an. Also wie hat sich das Material im Extruder verhalten? Ist der Masseanstieg stark gestiegen? Das führt dann am Ende dazu, dass wir die Anlage öfter ausschalten, einen Sieb reinigen und dann wieder anfangen müssen. Da können wir auch viel transparenter mit arbeiten und sagen, wie effektiv arbeitet das Material gerade und wie gut ist unsere OEE bezogen auf das Material, also auf den eigentlichen Auftrag und nicht mehr nur auf die Anlage. Das ist zum Beispiel ein ganz konkreter Fall. Es gibt auch noch, was auch super schön ist, die Möglichkeit, dem ENLYZE zu sagen, wie die Parameter müssen eingestellt sein müssen. Gibt es auch einen ganz konkreten Fall, was darf eventuell nicht zugeschaltet sein? Da gibt es bei uns ein Stichwort, die Nutenbuchse. Die wird bei einem bestimmten Produkt zugeschaltet und sollte bei anderen Produkten nicht zugeschaltet sein. Das heißt, auch da können wir präventiv Fehler vermeiden.

Was jetzt der größte Fokus ist und auch sein wird, ist die Verarbeitung von Echtzeitinformation. Mit Henning und seinem Team arbeiten wir jetzt an Dashboards. Das ist auch wertvoll für eine Führungskraft, die da reingeht und sich nicht jeden Tag in den Tiefen dieser Terminals verkriecht, um da anlagenspezifische Parameter rauszufischen. Man sieht, das kommt aus dem Lean Management, diese berühmte 3-Sekunden-Regel, sprich ich sehe in 3 Sekunden, ob der Prozess stabil ist oder nicht. Mithilfe von ENLYZE werden Fernseher bzw. Monitore in die Halle geschalten, die unsere wichtigsten Parameter auf einen Blick darstellen. Damit wissen wir zu jeder Zeit, ob wir auf grün oder im gelb-roten Bereich sind.

Henning

Ich glaube, was ihr mitmacht, Benjamin, ist so eine ganz klassische Kundenreise, die in dieser Digitalisierungs-Sphäre entsteht. In diesem ersten Schritt, wo wir die Daten auffassen und sammeln und dann lernen wir erstmal aus der Historie, was funktioniert gut, was funktioniert nicht gut, und nutzen dann dieses gelernte Wissen. Bei euch ist das in der Komplexität noch ein bisschen schwieriger mit dem ganzen Recyclingmaterial. Zukunftsgerichtet zu überlegen, was können wir aus diesen Erfahrungswerten so in so einem Monitoring zum Beispiel reinpacken, dass ist immer abhängig von dem derzeitigen Produktionskontext, sprich welches Material ist gerade fertig, welche Produkte sind gerade fertig, auf welchen Anlagen wird eine Überwachung mitgeben, die entsprechend einfach allen Werkern, Maschinenbedienern, Schichtleitern und Führungskräften helfen, den Überblick über die Produktion zu wahren.  Dann entsprechend aus diesem Gelernten, aus der Historie heraus, abzuleiten, was für Fehler ich dieses Mal vermeiden kann. Das ist auf jeden Fall eine Journey, die viele Kunden bei uns durchlaufen und es ist immer spannend zu sehen und zu begleiten und zu beobachten, weil sich dann auch viele Diskussionen darum entwickeln, irgendwelche neuen Use Cases entstehen, neue Ideen werden entwickelt und daran steht dann auch wirklich den Impact, den man hinten raus auch messen kann.

[30:24] Lösungen, Angebote und Services – Ein Blick auf die eingesetzten Technologien

Jeder Case ist ein bisschen anders. Wenn ihr zuhört und sagt, das haben wir so oder so ähnlich auch, dann kann man in die Diskussion mit Henning und Benjamin treten. Aber ich würde bei eurem Case mal reingehen, wie habt ihr es genau gemacht? Wie kommt ihr an die Daten, was wir eingangs gesagt haben? Wie kriegt ihr die Anlage dazu, mit euch zu sprechen? Wie geht dann diese Auswertung vor allem standardisiert? Wir hatten jetzt gerade so ein paar Datenpunkte, über die wir gesprochen haben. Zum Beispiel Massedruck. Das ist so ein Datenpunkt. Henning, wenn ich jetzt an diese Daten rankommen will, bringt ihr dann die Hardware mit? Wie geht das? Also wie kommt ihr an diese Daten ran?

Henning

Was uns wichtig ist, ist dass wir alles komplett aus einer Hand entwickeln. Wir haben jetzt nicht verschiedene Zulieferer und Technologie-Komponenten, die wir zusammenstecken. Wir haben wirklich angefangen mit unserem eigenen Edge-Device, die Treiber zu entwickeln, um mit gerade diesen heterogenen Anlagen praktisch umgehen zu können. Damit haben wir es in der Kontrolle, auch mal Sachen anzupassen, weiterzuentwickeln. Irgendwann wird ein Update eingespielt und wir wissen ganz genau, wo wir welche Treiber anpassen müssen. Somit können wir heute mit diesem Edge-Device eigentlich, wie Eingangs auch schon mal erwähnt, jeden gängigen Maschinentyp anschließen, jeden gängigen Automatisierungshersteller, ob es jetzt Siemens oder Mitsubishi oder was auch immer ist, das kriegen wir alles erstmal angebunden. Diese Daten werden dann auf dem Edge-Device ein bisschen vorprozessiert, bevor sie dann letztlich bei uns in die Cloud reingestreamt und dort nochmal angereichert werden mit weiteren Daten aus einem MES-System, vielleicht werden nochmal Qualitätsdaten mit hinzugezogen. Daraus bauen wir dann letztlich die Tools und die Analysen, die am Ende dann Benjamin und sein Team verwenden können.

Das macht ihr vor allem relativ schnell. Ich kenne das auch von anderen Projekten von euch. Ihr könnt, glaube ich in unter 24 Stunden auch mal so die ersten Daten aus so einer Anlage sehen, oder?

Henning

Genau. Es liegt halt entsprechend einfach daran, dass alles vorkonfiguriert ist. Wir haben alles in-house einmal komplett von dem Edge-Device bis entsprechend zu den Dashboards durchentwickelt. Damit steht im Endeffekt alles zu dem Zeitpunkt, wenn wir zu den Kunden fahren, ist alles vorbereitet. Wir müssen im Endeffekt nur noch einmal das Engineering und die Konfiguration vornehmen, damit das Edge-Device am Ende mit der Anlage spricht und dann sind wir damit auch durch. Der Rest läuft dann in der Cloud-Umgebung, in unserem System, in Zusammenarbeit mit den Kunden, die Konfiguration, die Anpassung und so weiter. Aber grundsätzlich ist es einfach sehr, sehr schnell erledigt.

Ja, cool. Wie funktioniert dann die Datenverarbeitung im nächsten Schritt? Benjamin, du hattest das gesagt, ihr nutzt auch ein bestehendes MES-System, auch ein SAP, ihr könnt so Daten integrieren, aber auch diese Datentypen von der OT-Seite aufnehmen. Henning, wie fließt das in eure Cloud-Architektur oder On-Premises-Architektur dann entsprechend ein?

Henning

Für die Analysen am Ende ist natürlich wichtig, diesen Produktionskontext zu verstehen. Das bedeutet für uns, dass wir aus dem MES in dem Fall raussynchronisieren, was der aktuelle Fertigungsauftrag ist, damit man die Rückverfolgung hat. Aber auch, welcher Artikel gerade gefertigt wird, also sprich, welche Materialnummer wird auf der Anlage gerade produziert, damit wir das als Grundbaustein haben. Hier und da gibt es noch weitere Informationen, die wir rausziehen, aber da nutzen wir dann letztlich die Schnittstellen oder die Datenbankarchitekturen, die schon von den anderen Systemen bestehen und dann über diese Schnittstellen die Daten auch bei uns mitzusynchronisieren. Dann werden sie bei uns in der Cloud so verheiratet, dass am Ende sinnvolle Analysen und Ableitungen möglich sind.

Bei vielen gehen bei dem Thema Cloud die Alarmglocken los. Benjamin, ihr hostet ja auch viele Daten dann vor Ort und dann geht ein ausgewählter Teil, der eben für diese Analyse notwendig ist, wahrscheinlich dann in Richtung ENLYZE, oder?

Benjamin

Ja, aber ich kann das bestätigen, bei uns war das auch ein Thema. Das war jetzt kein Selbstläufer, da gab es natürlich auch Rücksprache und Gespräche mit der IT. Ich glaube, wären wir als Storopack nicht gewesen, dann wäre ENLYZE hier nach anderthalb Stunden durch und hätten alles angeschlossen und wir wären bereit. In Rekordzeit. Aber die IT guckt dann natürlich hier und da doch nochmal drauf.

Ich will das Kapitel jetzt gar nicht aufmachen, weil ich glaube, da gibt es sehr viele Dinge zu beachten. Da gibt es auch eigene Folgen, die ich dazu gemacht habe, weil es sehr wichtig ist, dass die IT da drauf schaut und die Dinge auf dem Schirm hat. Aber ich glaube, da mache ich jetzt einen… (Cut)

Henning

Ich glaube, das Wichtigste ist, einfach nur zu verstehen, dass die ganzen Bedenken absolut berechtigt sind aus unserer Sicht. Wir hören sie aber inzwischen ja seit fünf Jahren auch immer wieder in gleicher Art und Weise. Da gibt es auch gute Argumente, Techniken und Instrumente gibt, um diese Bedenken zu adressieren und damit dann auch zu entkräftigen. Wir gehen da gerne in die Diskussion rein und stellen mal vor, was wir uns jetzt für die typischen Bedenken überlegt haben, um sie dann entsprechend zu entkräftigen. Dann gibt es meistens auch einen Weg, gab es bei Storopack jetzt ja auch. Es gehört dazu, dass man darüber spricht und danach ist es auch an sich gut.

Ja, da gibt es ja auch ein paar schlaue Lösungen zur Architektur, was man da so alles machen kann, aber das ist dann vielleicht zu weit für heute. Was mich nochmal interessieren würde, wäre jetzt die Auswertung. Wir hatten gesagt, es gibt auch eine standardisierte Auswertung, die man machen kann. Ich glaube Benjamin, du hast auch eure Produktionsplanung bzw. auch euer Management angesprochen. Die bekommen auch ein Dashboard. Du hattest von 7000 Parametern gesprochen. Also, wie funktioniert denn diese Analyse und die Auswertung dann am Ende für euch? Wie sieht die aus?

Benjamin

Das Schöne ist, dass die ENLYZE-App uns ermöglicht, das ganze userbasiert zu gestalten. Der Produktionsleiter kann anders auf die Daten schauen als unser Production Support, der die Extrusion stark unterstützt, auch im Bereich der Entwicklung. Der Qualitätsmanager kann wieder mit anderen Parametern aus seiner Brille da draufschauen. Das ergibt am Ende ganz andere Möglichkeiten, als wir sie heute haben. Das heißt, aus diesen 7.000 Parameter, die es da möglicherweise gibt, können wir das für jeden einzelnen Anwender als auch die Mitarbeiter an der Linie so aufbauen, dass es im Grunde für denjenigen am effektivsten und wertvollsten ist, mit den Daten zu arbeiten. Ich kann einmal das ganze Thema mehrdimensional aufbauen, indem ich sage, der Mitarbeiter sieht die wichtigsten Parameter für sich in seiner App, wie diese eben für ihn gestaltet ist. Dann haben wir noch die Verknüpfung mit diesen Dashboards in den Produktionsbereichen, dass ich sage, da sind eben die wichtigsten Parameter auf einen Blick jederzeit in Echtzeit sichtbar, sodass ich eben auch da nochmal eine ganz andere Anwendung habe.

Also das heißt für eure Werke beispielsweise dieses Thema, ich kann die historischen Daten sehen und weiß, das Sieb könnte gereinigt werden. Ich glaube, das Beispiel hattest du vorhin, dass so historische Daten, die eure Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen an den Linien wahrscheinlich interessieren.

Benjamin

Genau, das können sie heute auch, aber sie müssen immer zu dem Terminal hin und dann da reingehen. Was wir aber jetzt wollen ist, diese 3-Sekunden-Regel. Ich sehe jederzeit in Echtzeit wie meine Anlage gerade, bezogen auf unsere wichtigsten Parameter, performt. Da kann ich eventuell früher eingreifen, als ich das heutzutage mache? Ich muss erst hingehen oder erst muss der Alarm kommen, wenn ich doch vorher durch ENLYZE sehen konnte oder ENLYZE mir einen Hinweis gibt, pass mal auf, hier passiert gerade was.

Henning

Genau, ich glaube, das, was Benjamin auch gerade damit beschreibt, ist für uns auch was, das wir gerne von außen beobachten. <<The company’s mission is democratized manufacturing data>>. Also unser Ziel ist, dass wirklich jeder Prozessexperte – der Prozessexperte kann mal ein Prozessingenieur sein, kann aber natürlich auch der Maschinenbediener sein oder ein Schichtleiter oder ein Produktionsleiter – eine Ebene findet, in der er oder sie letzten Endes seinen Prozess und seine Expertise nutzt, um sich eine Lösung zu entwickeln, die genau für seine Bedürfnisse dann das Richtige mit sich bringt. Hier könnte auch nochmals kurz das Thema Cloud angesprochen werden, da wir bei ENLYZE in diesem Zusammenhang tätig werden und zunächst die technologische Infrastruktur aufbauen. Letztendlich befähigen wir unsere Kunden und Experten, ihre spezifischen Anwendungsfälle und größten Verlustquellen zu analysieren. Sie können darüber nachdenken, wie sie diese Verluste verhindern können, welche Schritte dazu notwendig sind und wie sie die erforderlichen Informationen aus den Daten gewinnen können. Das bedeutet im Endeffekt, dass wir uns dann mit der Infrastruktur, die wir entwickelt haben, mit den Kunden auf diese Reise begeben, wo wir vielleicht zu Beginn den Massedruck gar nicht auf den Schirm hatten. Und jetzt lernen wir langsam, Mensch, Massedruck ist ein großes Thema. Das ist innerhalb von Minuten angepasst, auf einmal habe ich den Massedruck mit drin und kann mir dann auch in wenigen Klicks ein Monitoring-Dashboard bauen. Das Schöne in dem Zusammenhang ist einfach, dass wir diese ganze IT-Komplexität, die ganze Technologiekomplexität, das ganze IT/OT Engineering und so weiter von den Kunden wegnehmen und ihm ermöglichen, sich mit all seinen Wissen und mit all seinen Ressourcen auf den Business Impact und den Mehrwert aus diesen Daten zu fokussieren. Als Beispiel lieber nochmal zwei Data Scientists einzustellen, anstatt irgendwie drei Leute in sein IT-Department zu packen, um dort irgendwo einen IT/OT Stack zu managen. Dadurch entsteht in der Regel erst mal noch kein Mehrwert für das Alltagsgeschäft. Wenn ihr an einem Punkt seid, an dem ihr bereit seid und ihr euch eigene Lösungen überlegt, die ihr jetzt weiterentwickeln könnt, da sind wir im Endeffekt eher so ein Befähiger und schulen euch 1-2 Mal. Dann könnt ihr es selbstständig weiterlaufen lassen. Das macht auch immer wieder Spaß, von außen zu beobachten.

Benjamin

Letztens als ihr hier wart kamen wir auf die Idee uns das Thema Energiemanagement nochmal anzuschauen und wie wir eure die Möglichkeiten, wie ihr Daten abgreift, auch noch mal da nutzen kann für interessante Anwendungen, die wir heute noch gar nicht auf den Schirmen haben.

Das ist ein sehr wichtiger Punkt, den ihr gerade herausgearbeitet habt. Ich glaube, genau da kommt ja IoT zum Einsatz, wenn ich Daten übergreifend nutzen kann. Wir hatten dieses Beispiel mit dem Recycling genannt, also mit dem Loch-Fällen. Wann hat der Schlauch beispielsweise ein Loch? Das ist ein schöner Business-Case, der relativ klar ist. Daten von welchem Lieferant die Charge kommt einsehen oder dann auch andere Gewerke mit einbinden, das kann man halt mit einem klassischen MES heute nicht. Da hört es halt auf und da braucht man eben diese Datenpool-übergreifenden Lösungen, wo dann Use Cases zum Einsatz kommen, die Benjamin angesprochen hast. Ich kenne auch viele andere Cases, da geht es jetzt um CO2 Tracking, wo ich zum Beispiel pro Produkt einen CO2 Footprint ausgeben muss. Das ist bei euch wahrscheinlich auch so ein Thema. Also solche Dinge kann ich halt damit nur machen und da habe ich die Skalierbarkeit in der Cloud. Eine Frage noch, da ich weiß, dass ein paar Techies zuhören. Henning, viele arbeiten schon mit Grafana oder Node-RED. Könnt ihr das auch?

Henning

Es gibt ja schon sehr, sehr viele coole Tools, die mit ein bisschen Schulungsaufwand Benjamin und seinem Team ermöglichen, sich einfach eigene Dashboards zu bauen. Das kann bei manchen für das Reporting in Power BI sein. Das kann für andere ein Monitoring in Grafana sein oder in Node-RED oder sonstigem. Klar, wir haben die eigene ENLYZE-App, die sich um dieses ganze OEE-Management kümmert und wo wir in erster Linie auch immer mit den Kunden mit anfangen. Aber irgendwann wachsen wir über diese App hinaus. Dann gibt es den einen Anwendungsfall, wo wir gelernt haben, wir haben so viele Stillstandszeiten. Um das Problem zu lösen, haben wir in der Historie gelernt, dass bestimmte Parameter besser überwacht werden müssen. Dann hat man in Grafana natürlich eine Spielwiese, in der durch unsere Integration, die die Daten liefert, sich dann Storopack in dem Fall einfach eine Lösung bauen kann, um sich des Problems zu entledigen. Dadurch entsteht eine hohe Agilität, eine hohe Umsetzungsgeschwindigkeit und Probleme werden schnell gelöst. Unsere Absicht in diesem Kontext ist es, zu vermeiden, dass Benjamin nach dem Erwerb eines neuen Wissens sagt: „Das wäre großartig, wenn wir das hätten.“ Anschließend folgen Gespräche, Projektplanung, das Formulieren von Lastenheften und das Klären von Anforderungen. In diesem Prozess könnten Missverständnisse auftreten, was zu einer mehrmonatigen Verzögerung führt. Unser Ziel ist es jedoch, durch die nahtlose Integration in Grafana eine schnelle Umsetzung zu ermöglichen. Wir möchten den Prozessexperten befähigen, sein Augenmerk darauf zu richten, das Dashboard selbst so zu gestalten, wie es benötigt wird. Wir möchten vermeiden, dass er uns erklären muss, was er möchte, um Missverständnisse zu vermeiden. Das Endergebnis soll dem entsprechen, was tatsächlich gewünscht wird.

Benjamin, eine kurze Frage noch in Richtung eurer Kunden. Ihr könnt ja auf Basis dieser Daten in Zukunft zum Beispiel eurem Kunden einfach eine Möglichkeit geben, dass euer Kunde sich zum Beispiel solche Daten abgreift. Was ist denn beispielsweise der CO2-Footprint für diese Produktcharge? Könnt ihr nicht auch diese Insights, diesen Golden Run, solche Daten, euren Kunden wieder mitgeben? Ist er dann nicht total begeistert, wenn ihr so was mitmacht?

Benjamin

Das und vor allen Dingen ganz neue Möglichkeiten. Also wie du anfangs schon gesagt hast, Folie und Kunststoff wird heutzutage umso mehr beäugt. Wenn wir zeigen können, das wir uns verbessern und das transparent machen können, dann ist das absolut was ganz Wichtiges für uns.

Genau, damit bleibt ihr langfristig wettbewerbsfähig und euer Kunde ist zufrieden und ihr geht mit den Trends mit. Mit der Lösung habt ihr da alle Möglichkeiten. Ich danke euch schon mal recht herzlich für diese spannenden Insights. Ein richtig starkes Projekt. Ich muss euch erstmal ein Kompliment aussprechen, weil ich das sehr selten habe, dass wir so konkret und wirklich prozessintensiv über Dinge sprechen können. Das ist wirklich ein großer Mehrwert. Ich glaube, man hat fast bei allen Cases ein konkreten Euro auch dahinter schreiben können. Das war wirklich ein richtig spannendes Projekt. Vielen Dank dafür. Vielen Dank Benjamin und Henning für eure Zeit und dass ihr so offen gesprochen habt. Damit würde ich das letzte Wort an euch übergeben. Vielen Dank, dass ihr mit dabei wart.

Henning

Vielen Dank auch von meiner Seite aus. Vielen Dank auch an dich, Benjamin. Vielleicht treffen wir uns ja in sechs Monaten und gucken, wo wir dann stehen und was wir alles gelernt haben.

Benjamin

Ihr seid herzlich eingeladen. Schauen wir mal, bis wohin wir da gekommen sind in den nächsten sechs Monaten. Ich bedanke mich recht herzlich für die Gelegenheit und für die Einladung.

Sehr schön, herzlich gerne und lass uns mal telefonieren, ich komm vorbei. Ich würde mich mega freuen, mir das mal im Detail vor Ort anzuschauen. Herzlichen Dank an euch und ich wünsche euch noch eine schöne Restwoche. Macht’s gut.