Smart Manufacturing Kaizen Level (SMKL) – Datenerfassung, Visualisierung, Analyse und Optimierung für Kunden

Hallo Sebastian. Hallo Stefan. Ich begrüße euch ganz herzlich im IoT Use Case Podcast. Ich freue mich sehr, dass ihr heute mit dabei seid. Sebastian, wie geht’s dir und wo erreiche ich dich heute?

Sebastian

Schön, dass ich wieder dabei sein darf. Mir geht es immer noch sehr gut. Seit den letzten Tagen wieder viel unterwegs, auch mit den Mitsubishi-Kollegen. Ich bin deshalb auch froh, heute mal wieder im Homeoffice zu sein, ein paar Dinge abarbeiten zu können und mich in Ruhe mit euch austauschen zu können.

Sehr schön. Stimmt, wenn diese Folge online geht, ist auch die ContiTech-Folge mit euch draußen. Das heißt, wenn ihr Lust habt, hört mal rein. Megaspannende Folge mit Maren zusammen, die im Bereich IT unterwegs ist bei ContiTech. Heute hast du aber noch jemanden mitgebracht. Stefan, erst mal ein herzliches Hallo auch in deine Richtung. Wo bist du gerade? Wo erreiche ich dich?

Stefan

Hallo, Madeleine. Vielen Dank für die Einladung erstmal. Ich sitze in der Tat in meinem Büro in Ratingen, in der German Branch, im Headquarter von Mitsubishi Electric Europe in Deutschland, bei Düsseldorf. Ich hatte eine Woche Urlaub, bin entspannt und freue mich jetzt auf die Dinge, die da kommen.

Sehr schön. Ich wollte gerade schauen, wo Ratingen liegt. Das ist auch schon ein paar Tage her, dass ich mal da war. Es liegt genau zwischen Duisburg und Düsseldorf. Ist da auch euer Werk?

Stefan

Nein, wir sind hier reine Vertriebsgesellschaft: Logistik, Vertrieb, Support. Die Werke sind hauptsächlich in Japan und in Asien.

Schöne Grüße in Richtung Duisburg-Düsseldorf. Es gibt einige Hörerinnen und Hörer aus der Region und natürlich auch an alle anderen, die jetzt gerade zuhören. ICONICS ist generell in der Branche Softwareentwicklung unterwegs. Ihr gehört auch zu Mitsubishi Electric, ihr seid quasi deren Software Excellence Center. Ihr seid Experte aus dem Bereich, wurdet 1986 gegründet und seid ein globaler Softwareanbieter mit entsprechend langer und großer Historie im Bereich der SCADA-Visualisierung. Ihr seid Gründungsmitglied der OPC Foundation, vielleicht kommen wir später nochmal darauf zu sprechen. Jetzt erstmal zu eurer Abteilung und zu euren Kunden. Sebastian, was genau macht deine Abteilung und mit welchen Kunden arbeitet ihr hier?

Sebastian

Ja, sehr gerne. Das hast du schon sehr gut dargestellt. Ich selbst bin im Business Development bei der ICONICS angestellt und bin daher auch viel im direkten, aber auch im indirekten Kundenkontakt. Ich baue da verschiedene Lösungen und versuche dort eben Smart Factory Projekte zu realisieren, um letztendlich unsere zentrale Plattform einzubringen oder zu verwenden, um alle Geräte, die sich so in einem Werk befinden, anzubinden. Grob zusammengefasst werden diese Daten dann genutzt, um sie zu visualisieren, zu historisieren, verschiedene Analysen durchzufahren und auf allen Endgeräten zur Verfügung zu stellen, um verschiedenste Anwendungen abzubilden. Seit vier Jahren gehören wir jetzt ungefähr zur Mitsubishi Electric Gruppe, arbeiten dort vor allem mit den Factory Automation Kollegen zusammen. Da bin ich so ein bisschen das Bindeglied in der DACH-Region zwischen ICONICS und Mitsubishi Electric Europe und helfe dort auch, verschiedene Projekte zu realisieren und Komplettlösungen zu schaffen. Was das genau bedeutet, wird Stefan sicherlich auch nochmal erklären.

Visualisierung, Historisierung, was das genau in der Praxis bedeutet, darauf werden wir heute bestimmt noch genauer eingehen. Nochmal zu euren Kundensegmenten. Seid ihr industrieübergreifend unterwegs oder mit welchen Kundenarten sprecht ihr häufiger?

Sebastian

Als ICONICS sind wir tatsächlich industrieunabhängig unterwegs. Alles rund um das produzierende Gewerbe, in der Infrastruktur und der Gebäudewelt sind wir ebenso unterwegs und auch dort konzentrieren wir uns nicht auf spezifische, nicht nur Krankenhäuser oder so auch in Factory, Food and Beverage, Automotive und letztendlich überall, wo sich Geräte finden, die vernetzt werden müssen.

Kurz zur Aufklärung, warum ihr beide heute hier seid. Wie hängt Mitsubishi Electric Europe mit der ICONICS zusammen? Ihr seid ja auch Tochtergesellschaft, aber wie hängt ihr beide in diesem Projekt zusammen?

Stefan

Seit den vier Jahren, seitdem ICONICS von Mitsubishi Electric akquiriert wurde, war es für uns im Grunde aus Sicht von Mitsubishi Electric der Startschuss der Umsetzung unserer neuen Strategie. Das heißt, unser neuer Präsident hat die Strategie ausgerufen, dass wir uns zu einer Circular Digital-Engineering company entwickeln wollen. Wir sind halt ein über eine lange Zeit existierendes Unternehmen. Wir sind halt sehr Hardware-getrieben. Wir müssen natürlich auch den Herausforderungen entgegentreten und das geht nur noch mit Softwarelösungen. Da war es wichtig eine Firma zu akquirieren, die zu uns passt. Das war der Startschuss. Sebastian und ich arbeiten sehr eng zusammen, weil wir natürlich gerade auch für die Region Zentraleuropa, für die ich verantwortlich bin, das Thema Digitalisierung und Smart Factory in Kombination mit unserer Hardware vorantreiben und für unsere Kunden neue Lösungen generieren.

Mitsubishi Electric ist einer der weltweit führenden Marken für die Herstellung und den Vertrieb von elektrischen und elektronischen Produkten und Systemen. Ihr seid da sehr breit aufgestellt. Stefan, kannst du uns erzählen, wer eure Kunden sind und kannst du diese Vision, die du gerade schon angesprochen hast, noch mal ausformulieren?

Stefan

Unser klassisches Kundenklientel geht über den klassischen Maschinenbau, Systemintegratoren und natürlich auch Endkunden. Das ist je Region und je Land ein bisschen unterschiedlich aufgehangen. Hier in Zentraleuropa haben wir viel Maschinenbau und Systemintegratoren. Wir haben weltweit eine sehr große installierte Basis von Hardware-Produkten. Diese bilden die Grundlage für alle Daten, die aus der Hardware in die Maschine fließen. Wir versuchen jetzt über vereinfachte Schnittstellen, auch einfach Softwarepakete, die oben darüber gesetzt werden, unseren Kunden in verschiedenen Bereichen wie Wartung, Simulation neuer Anlagen und Verbesserung der Betriebsabläufe eine gemeinsame Lösung zu kreieren. Das ist für uns als Firma, die doch sehr hardwaregetrieben und sehr traditionell ist, ein wichtiger Schritt, um auch in Zukunft kein aussterbender Dinosaurier zu sein, sondern ein weiterlebender Dinosaurier.

Im Podcast spreche ich immer über Use Cases, auch aus der Praxis. Welche Use Cases setzt ihr hier gemeinsam um? Vor allem in der Zusammenarbeit?

Sebastian

Sehr gerne. Das sind wirklich ganz unterschiedliche Use Cases, weil wir mit unserer Plattform sehr breit aufgestellt sind. Grundsätzlich schaffen wir eigentlich Lösungen, so im Maschinen- und Anlagenbau rund um HMIs bzw. mobile HMIs. Das sind verschiedenste IoT Use Cases, um digitale Services zu erbringen. Das sind Industrie 4.0 Lösungen, wie wir es jetzt auch bei ContiTech festgestellt haben, klassische SCADA Lösungen, Energiemanagement-Lösungen, Qualitätsanalysen. Alles, wo es darum geht, Maschinendaten zu erfassen, darauf aufzusetzen und verschiedenste Analysen durchzuführen.

In eurem Projekt liegt auch ein starker Fokus auf dem Thema Smart Manufacturing, insbesondere in Bezug auf Kaizen. Stefan, kannst du uns da mal so ein bisschen abholen, was es damit auf sich hat?

Stefan

Was dahinter hängt ist das Thema SMKL. Das ist die Abkürzung für Smart Manufacturing Kaizen Level. Dahinter steckt Kaizen als eine japanische Philosophie, was nichts anderes bedeutet als die kontinuierliche Verbesserung. Das heißt, man versucht gemeinsam mit den Kunden Ziele zu definieren und in Schritten gemeinsam das Ziel zu erreichen. Der Hintergrund ist diese Philosophie, dass man wirklich nicht die großen Schritte machen will, sondern wirklich klein aufeinander folgende Schritte. Das ist auch bei uns im Claim drin. Das „Change is for the better“ kommt auch daher, dass wir versuchen wollen, gemeinsam mit den Kunden klare Schritte zu definieren. Die müssen nicht immer groß sein, die können auch erst mal klein sein.

Klare Schritte mit euren Kunden definieren würde jetzt bedeuten, dass ihr konkret mit euren Kunden gemeinsam an diesen verschiedensten Projekten arbeitet. Das betrifft dann zum Beispiel einen Arbeitsplatzbediener oder wer ist das bei euch, mit dem ihr dort in den Projekten beispielsweise arbeitet?

Stefan

Der Arbeitsplatzbediener ist ein wichtiges Element in der Geschichte, weil der Bediener seine Maschine kennt und weiß, worauf zu achten ist. Da fängt es eigentlich an, dass man einfach erstmal die vorhandenen Daten einsammelt, dann visualisiert, analysiert und dann optimiert. Wir versuchen durch das Integrieren der Vor-Ort-Arbeitsplätze unwichtige Daten zu eliminieren. Ansonsten hat man immer die Philosophie, alle Daten zu sammeln, irgendwo in eine Cloud zu setzen und bei Datenanalysten zu analysieren. Aber im Grunde ist das gar nicht notwendig, wenn man die Leute auch auf der Shopfloor-Ebene schon mit reinnimmt, kann man das schon deutlich vereinfachen.

Okay, das heißt, eure Vision in Richtung Digitalisierung und IoT ist eine ganzheitlich getriebene Strategie, die ihr dahinter lebt. Ganz konkret bedeutet das hier im Kaizen-Kontext, dass ihr mit euren Kunden kontinuierliche Verbesserungen anstrebt. Ihr arbeitet auch enger mit den Kunden zusammen, um zu prüfen, wie ihr sie besser unterstützen und möglicherweise zusätzliche Services anbieten könnt. Kann man sagen, dass dies eure Vision in diesen Bereichen ist?

Stefan

Genau so, wir haben grundsätzlich immer eine sehr langfristige Bindung mit unseren Kunden. Das ist ein bisschen Genetik bei uns, dass wir wirklich versuchen wollen über einen sehr langen Zeitraum mit Kunden gemeinsam deren Anlagen und Maschinen zu optimieren und zu verbessern.

[11:24] Herausforderungen, Potenziale und Status quo – So sieht der Use Case in der Praxis aus

Dann lasst uns doch ein bisschen in den Business Case dahinter eintauchen. Es ist immer spannend, das Warum dahinter zu verstehen. Warum ist das wichtig? Sebastian, was hat es mit der SMKL-Methode auf sich?

Sebastian

Erstmal ist SMKL eine Methode, eine Philosophie, um eine Strategie bei unseren Kunden einzubringen und eine Herangehensweise zu identifizieren. Wir schauen, wo sich der Kunde befindet und wo er hinmöchte, auf welches Level er gehoben werden möchte. Die Business Cases, die wir untersuchen oder schaffen, können ganz unterschiedlich ausfallen. Wir unterscheiden da jetzt erst mal ganz generell zwischen Anlagenhersteller bzw. OEM und Endanwender. Der OEM bzw. Anlagenhersteller hat einen anderen Fokus, der ist auf seine Anlage, auf sein Produkt fokussiert und möchte dort eine HMI-Lösung haben, um die Prozesse zu visualisieren. Er möchte IoT-Services ermöglichen sein Know-how als digitales Service-Modell seinen Kunden wiederum anbieten, aber auch etwas dazu erfahren, wie seine Kunden eigentlich seine Anlagen nutzen. Der Endanwender ist eher ganzheitlich unternehmensfokussiert und möchte eine komplette Smart Factory abbilden, alle Prozesse dort integrieren, alle Anlagen anbinden, ganzheitlich an das Thema herangehen und die Visualisierung von verschiedensten Standorten schaffen und auf dieser Ebene analysieren. Das hatten wir dann mit dem ContiTech-Beispiel auch gebracht. Dann kann man das so verallgemeinert darstellen. Auf der einen Seite geht es dann darum, Kosten zu sparen, Energieressourcen zu reduzieren, Qualität zu optimieren bzw. den Ausschuss zu vermeiden, Ersatzteile bereitzuhalten, zum richtigen Zeitpunkt Prozesse zu optimieren, um den ROI von so einem Projekt weiter zu verbessern. Wir wollen die Performance skalieren, OEE, Uptime sicherstellen, die Wartung agil involvieren. Wir möchten es auch ermöglichen, Einnahmen zu schaffen über diese digitalen Services, um Ersatzteile anbieten zu können mit IoT-Lösungen, eine bessere User Experience durch eine besonders schöne HMI-Lösung oder eine mobile HMI-Lösung als Verkaufsargument für die Maschine, um die Bedienung weiter zu vereinfachen. Wir haben auch wirklich solche Use Cases oder Business Cases umgesetzt und Kosten eingespart auch im Stammwerk in Nagoya, also in der eigenen Anwendung beispielsweise durch die Einführung von einem Energiemanagementsystem. Da konnten wir Ressourcen sparen. Das mobile Arbeiten, das wir während der Corona-Zeit ermöglichen, dazu gibt es auch eine ausführliche Darstellung auf der Website. Wir haben für einen Maschinenhersteller von Hygieneprodukten, wie beispielsweise Windeln oder auch ihre Menstruationsprodukte, eine HMI-Lösung geschaffen, beziehungsweise eine mobile HMI-Lösung, um die Anlagenprozesse zu visualisieren, aber auch zu steuern. Wir haben die Anforderungen von internationalen Kunden abgebildet, also Mehrsprachigkeit und User-Management, und sind da besonders flexibel in der Anwendungsgestaltung oder dem Design. Bei einem Automobilzulieferer haben wir es geschafft eine papierlose Fabrik herzustellen über verschiedene Dashboards, Reportings und Automatisierungen. Obendrauf noch mal ein paar Themen in Richtung Qualität, um Reklamationen zu vermeiden und Ausschuss zu reduzieren. Wir können mobil auf die Anlagen drauf. Bei einem Erzeuger von Strom und Wärme haben wir es geschafft, eine zentrale Ansicht über sämtliche Geräte oder Systeme zu schaffen, sie zu visualisieren, zu steuern, Energiemonitoring drauf zu packen, alle Wärmeknoten im Betrieb dort mit anzubinden und so auch Cybersecurity-Anforderungen sicherzustellen.

Stefan, bei euch ist jetzt auch so, du hast verschiedene Business Cases jetzt auch für euch schon angesprochen. Kannst du das noch mal so ein bisschen ausführen? Produktionseffizienz, Kostenmanagement, auch Energieverbrauch. Was bedeutet das für euch? Was bedeutet das für Mitsubishi Electric Europe vom Business Case her?

Stefan

Also zum einen haben wir natürlich, dadurch dass wir die Herausforderung haben, hauptsächlich unsere Produkte in Japan zu produzieren, haben wir eigentlich eine selbe Umgebung wie auch in Deutschland, also einigen Ländern mit sehr hohen Lohnkosten etc. pp. Wir wissen, wie wir viele Produkte mit einer extrem hohen Qualität produzieren können. Daraus entstehen ja auch unsere eigenen Produkte wiederum. Wir versuchen dieses Know-how mehr und mehr auch nach Zentraleuropa oder auch nach Europa allgemein zu bringen. Weil natürlich aufgrund der ganzen Krise mit Corona, mit der wirtschaftlichen Krise, ist der Trend ganz klar zu sehen, dass ja natürlich auch viele wieder Produktion zurücklagern, um nicht unbedingt immer von anderen Ländern abhängig zu sein. Das heißt, das Thema Smart Factory bekommt hier einen ganz anderen Schub auf einmal. Wir haben dieses Know-how. Wir können das auch unter Beweis stellen. Bei uns war früher das Problem, dass es natürlich bei uns irgendwie an einer gewissen Hardware-Schnittstelle aufhörte, mit den Kunden reden zu können. Das ist genau für uns jetzt der Case, dass wir mit ICONICS eine Firma haben, die die weitere Datenverarbeitung im Griff hat. Das war bisher nicht unser Kern-Know-How. Mit diesen beiden Kern-Know-Hows, die wir haben, also von unserer Hardware-Seite und der Software-Seite von ICONICS, haben wir jetzt die Möglichkeit, bei unseren Kunden eine ganzheitliche Lösung für ihre Probleme im Bereich der Digitalisierung anzuwenden. Das ist für uns einfach der Business Case. Wir versuchen, die Produktion so effektiv zu gestalten, dass wir sicherstellen können, auch in Zukunft weiterhin in Deutschland oder in Europa zu produzieren.

Um ein ganzheitliches Projekt zur Bereitstellung von Hardware-Schnittstellen und zur gemeinsamen Entwicklung mit Kunden anzugehen, könntest du bitte näher erläutern, welche Herausforderungen ihr dabei bewältigen musstet? Es ist ja auch ein gewisser Aufwand, was Systemeinführung angeht oder auch bestimmte Aufwände, die ihr IT-seitig habt. Vor welchen Herausforderungen standet ihr hier?

Stefan

Ich möchte vielleicht damit anfangen, dass wir natürlich auch erst mal intern Herausforderungen hatten. Man kann sich natürlich vorstellen, wenn Vertriebsleute und auch Techniker sehr lange sehr hardwaregetrieben unterwegs sind in ihrem Job, da musste man eine gewisse Akzeptanz erzeugen. Ich glaube, das haben wir gut geschafft. Aber das ist auch auf der Kundenseite so. Es gibt immer noch eine Hemmschwelle zwischen dem OT-Level, also dem Operations-Level und dem IT-Level. Verschiedene Sprachen, verschiedene Ansätze auf verschiedene Reportinglinien und auf verschiedene Ziele. Das sind erstmal die ersten Herausforderungen, die wir haben, dass wir auch bei den Kunden die richtigen Leute an einen Tisch bringen. Das ist erstmal entscheidend, das ist eine Herausforderung, weil die miteinander reden müssen, um dieses Projekt beim Kunden erfolgreich gestalten zu können. Das ist glaube ich die größte Herausforderung, es wird zwar immer besser, weil die jungen Leute, die in die Firmen reinkommen, natürlich anders denken. Aber es ist immer noch so, dass da teilweise zwei verschiedene Welten miteinander reden müssen mit unterschiedlichen Zielsetzungen. Das ist glaube ich eine der größten Herausforderungen, die wir zu meistern haben.

Ja, vollkommen. Was sind so die Herausforderungen für eure Kunden? Man muss ja auch erst mal identifizieren, wo habe ich Energie-Einsparmaßnahmen? Was sind überhaupt meine Betriebsfehler, die dann am Ende richtig Zeit und Geld kosten oder Montagefehler usw.? Was sind Herausforderungen für eure Kunden hier?

Stefan

Das ist auch unterschiedlich. Wenn wir zum Beispiel einen klassischen Maschinenbauer nehmen, der hat sich auch teilweise noch nicht so mit dem Thema beschäftigt, weil er natürlich eine Maschine produziert, die irgendeinen Job tätigt, eine Verpackungsmaschine zum Beispiel. Die fangen auf der anderen Seite an zu überlegen, wie sie ihr Maintenance und Service Geschäft digitalisieren können. Das heißt, sie müssen dafür sorgen, dass ihre für sie relevanten Daten irgendwo visualisiert und historisiert werden. Auf der anderen Seite ist der Endkunde. Man merkt halt immer noch, dass zwar das Thema Digitalisierung in aller Munde ist, aber wenn man mal in die Tiefe abtaucht, kommen da mal ganz wilde Ergebnisse oder ganz wilde Vorstellungen raus, weil nicht immer ganz klar ist, was man eigentlich damit meint. Das versuchen wir mit dem SMKL-Ansatz auf eine Ebene zu bringen, dass man gemeinsam Ziele definiert und auch mit dem Kunden gemeinsam erstmal verstehen will, wo willst du eigentlich hin? Willst du Energie einsparen? Willst du deine Qualität verbessern? Willst du deine Supply Chain verbessern? Es macht auch keinen Sinn, alles auf einmal zu lösen, sondern man muss wirklich erst mal klar definieren, wo man hinwill. Das sind glaube ich auch die Herausforderungen der Kunden, die mit Schlagwörtern durch die Gegend laufen und sich teilweise nicht so ganz klar sind, was es eigentlich bedeutet.

Was waren denn noch technologische Anforderungen, die ihr an ICONICS gestellt habt und die besonders wichtig sind, wenn ihr mit euren Kunden an solchen Projekten arbeitet? Sei es in Bezug auf die Historisierung oder Visualisierung von Daten.

Stefan

Zum ersten war es wichtig, dass die Integration unserer Produkte in die ICONICS-Plattform so einfach wie möglich ist. Das heißt, standardisierte Templates, Kommunikationsschnittstellen, dass das für unsere Anwender genauso einfach ist, als würden sie unsere Steuerung zum Beispiel oder unseren Roboter programmieren. Hier war erstmal die Anforderung, unsere Welt mit reinzubringen. Auf der anderen Seite, was Sebastian auch schon angesprochen hatte, ist es natürlich so, dass ICONICS sehr offen ist. Wir wissen auch, dass bei einem Kunden nicht alles nur mit Mitsubishi Electric läuft. Wir sind nicht allein auf der Welt und deshalb ist natürlich auch wichtig diese anderen Anbieter mit reinzuholen, weil die gibt’s und die gehören dazu. Das ist das, was ICONICS mitbringt und wir haben jetzt versucht unsere Welt mehr zu integrieren. Auch andere Softwarelösungen, die wir bereits im Bereich KI haben, wurden oder werden verstärkt in die Welt von ICONICS integriert, um unser Know-how noch enger mit dem von ICONICS zu verknüpfen.

Jetzt hattest du es gerade schon angesprochen, das ist unterschiedliche Hardware, die da eingesetzt wird. Was mich jetzt mal interessieren würde, ihr habt die Werke in Japan stehen, sind das eigentlich andere Standards als die, die hier auch in Europa verwendet werden? Wenn ja, welche sind das und wie geht ihr mit diesen Herausforderungen um? Das sind verschiedenste Datentypen, die dort überhaupt erstmal aufgenommen werden müssen, oder?

Stefan

Die Standards im Industrieumfeld sind mittlerweile schon recht harmonisiert. Natürlich gibt es immer noch Unterschiede auf der Feldbus-Ebene, also auf der Kommunikationsebene innerhalb der Maschine oder auch zwischen Maschinen. Aber alles, was nach oben geht in der Pyramide, da ist mittlerweile OPC UA schon auch ein globaler Standard. Das ist nicht unbedingt das Problem. Was die Welt so ein bisschen erklärt ist, dass die Philosophie der Maschinenbedienung zum Beispiel in Asien deutlich anders ist als in Europa. Wenn man hier Maschinen sieht, wird sehr viel Energie und Zeit aufgewendet, das HMI oder die HMI-Lösung sehr grafisch, am besten noch in 3D, die Maschine visualisieren. Das ist witzigerweise in Japan, wenn man bei uns durch die Fabrik läuft, gar nicht der Fall. Da sind die HMIs wirklich sehr pragmatisch aufgebaut. Ganz wenige Buttons, ein paar Zahlen, die angezeigt werden, damit auch der Maschinenbediener es möglichst einfach hat. Da wird gar nicht so viel Wert auf Optik gelegt, sondern eher auf Funktionalität. Das ist schon ein Unterschied. Das merken wir besonders, wenn wir Kunden nach Asien bringen, da viele unserer Kunden ihre Maschinen dann im asiatischen Raum verkaufen. Es ist natürlich ein Punkt, den wir erklären, dass dies nicht zwingend immer notwendig ist.

[23:08] Lösungen, Angebote und Services – Ein Blick auf die eingesetzten Technologien

Ihr habt gemeinsam die SMKL-Methode, was ihr ein Stück weit als Angebot am Markt anbietet. Könnt ihr mich mal abholen, wie sehen so die Schritte aus? Was beinhaltet diese SMKL-Methode genau?

Stefan

Also im Grunde sind es erstmal vier Schritte. Der erste Schritt ist die relevanten Daten einzusammeln. Dann geht es darum, die Daten so zu visualisieren, dass es zu dem Ziel oder zu der Aufgabenstellung und auch zu der Sprache des Kunden passt. Als Beispiel wurde in dem Bereich Metall-Recycling immer noch von PS gesprochen. Bei uns benutzt man eigentlich Kilowatt, aber die Kollegen reden über PS. Ist untypisch, aber im Grunde muss man die Visualisierung so aufsetzen, dass der Kunde das auch mit seinem Wording, mit seinem Vokabular versteht. Dann geht es darum, im nächsten Schritt die Daten, die man sammelt und visualisiert, zu analysieren, um festzustellen, wo sind eigentlich meine Gaps? Wo können wir Sachen einsparen? Wo habe ich Peaks, mit denen ich arbeiten kann, wenn wir zum Beispiel über Energieeffizienz oder Management reden. Wo habe ich qualitative Probleme in der Produktion, worauf sind die zurückzuführen? Im nächsten Schritt gilt es das zu optimieren. Das kann man technisch optimieren, man kann es mit Softwarelösungen, auch mit KI-Ansätzen optimieren, um dann wieder das Know-how zurückzuspielen in die Hardware, die dann wiederum die Maschine antreibt und dann das Resultat verbessert oder die Effizienz steigert.

Wenn ich mich jetzt mal ein bisschen tiefer reinfragen darf, vielleicht gehen wir mal so ein bisschen von der Aufnahme der Daten über die Verarbeitung bis zur Analyse, vielleicht mal bei der Datenaufnahme angefangen. Wer macht hier genau was? Stefan, was macht ihr im Team oder in den Teams und wann kommt Sebastian und ICONICS ins Spiel? Wer übernimmt hier welche Rolle in diesen Projekten?

Stefan

Nehmen wir mal ein Beispiel aus der Systemintegration mit Robotik. Der Roboterarm, die Programmierung des Roboters, das ist das, was wir gemeinsam mit unseren Kunden vor Ort machen. Das heißt auch die Vision-Systeme mit einzubinden, die richtigen Greifer zu wählen, die Abläufe des Roboters zu optimieren. Das passiert alles auf der Hardware-Ebene und alles das was an Daten aus dem Prozess und auch aus dem Gerät kommt, das wird dann wiederum entweder direkt an die ICONICS Welt übergeben oder über irgendwelche Liniensteuerungen, Edge Controller, die das wieder über die Linie sammeln und dann an die ICONICS Produkte weitergeben. Im Grunde ist da dann auch die Übergabe der Daten. Wir versuchen auf der Hardware-Ebene die Daten schon vorzuselektieren, die übergeben wir dann an die jeweiligen Software-Tools und dann kommt im Grunde die Lösung von ICONICS ins Spiel.

Sebastian, da vielleicht die Überleitung zu dir. Wenn die Daten von Arbeitsplätzen von der Fabrik oder von gesamten Lieferketten oder wie das Beispiel eben war mit der Robotik, gesammelt sind, wie funktioniert dann die Verarbeitung? Ich glaube, ihr habt ja auch eine Standardsoftware, die ihr mitbringt, wo diese Daten dann reinlaufen. Wie funktioniert die Datenverarbeitung, wenn die Daten einmal vorselektiert sind?

Sebastian

Die Geräte liegen vor, die existieren und funktionieren. Da haben wir jetzt zwei Möglichkeiten. Jetzt haben wir mit unserem Mutterhaus, mit Mitsubishi Electric, die Möglichkeit, über direkte Treiber, direkt nativ auf die Geräte zuzugreifen. Das ist Mitsubishi-spezifisch und wird auch dort in Nagoya entwickelt. Die Realität ist, wir haben in so einer Fabrik, in einer Maschine, die verschiedensten Produkthersteller. Genau aus diesem Grund wollen wir diese mit anbinden, um eine zentrale Ebene zu schaffen. Dafür haben wir das Konzept der universellen Konnektivität entwickelt, worüber wir Hardware-unabhängig auf die Maschinendaten zugreifen können. Wir haben dafür Konnektoren zu allen möglichen Produkten, wie beispielsweise jede Menge OPC-Varianten, am neuesten natürlich OPC UA, ein BACnet in der Gebäudewelt, MQTT für IoT-Anwendungen oder auch hochfrequente Daten, ein Modbus, ein Ethernet, Datenbanken, Web-Services, Rest-APIs. So können wir dann die ganzen Daten in unsere Plattform holen, normalisieren und dem Ganzen auch einen Kontext geben.

Das heißt, ihr habt Datenkonnektoren, die diese Daten aus den Geräten rausholen, egal welche das sind. Klar, wenn es Mitsubishi-Produkte sind, habt ihr dort einen direkten Treiber. Ansonsten könnt ihr auch alles andere einbinden. Mit dieser Universal Connectivity könnte man sagen, dass ihr das dann alles auch in unterschiedlichste Datenbanken schreiben könnt und weiterverarbeiten könnt. Wie geht diese Verarbeitung dann in Richtung Analyse, was macht ihr mit den Daten? Wie geht die Datenanalyse genau?

Sebastian

Erstmal haben wir hier in der Zusammenarbeit mit Mitsubishi eine besondere Ausgangssituation, weil Datenanalyse auf verschiedensten Ebenen stattfinden kann. In dieser Zusammenarbeit ist uns egal, wo die Analyse stattfindet. Das kann einerseits in den Produkten selbst passieren. Das Ganze nennt sich dann Maisart in den Mitsubishi Produkten beispielsweise. Das kann in einem Roboter als Equipment oder als Bestandteil einer Verpackungsmaschine oder auf einer Edge-Ebene stattfinden, über Gateway-Lösungen oder Industrie-PC, um die Intelligenz vor Ort direkt zu lokalisieren. Es kann aber auch in die Cloud gehoben werden oder auf eine Plattform. Das kann in der Cloud stattfinden, kann aber auch auf dem Server laufen, je nachdem. So können wir dann grundsätzlich verschiedenste Methoden verwenden, einerseits mit verschiedenen Formeln, also Mathematik, um weitere Informationen daraus abzuleiten, um OEE zu berechnen, Qualitätswerte zu erzeugen, CO2-Footprint abzuleiten und darauf dann auch bei Bedarf automatisiert zu reagieren. Oder wir nutzen die Daten eben für KI-Auswertungen, wir sind dabei, eigene Algorithmen in die Plattform zu bringen. Wir können das angesprochene Tool, das KI-Tool von Mitsubishi namens MaiLab anbinden oder auch Third-Party-Tools wie Azure ML, um noch mehr Analysen zu ermöglichen.

Stefan, wie nutzt ihr die ICONICS Software intern? Habt ihr dann Zugriff auf die Software? Wie funktioniert das und wie macht ihr die Datenanalyse damit?

Stefan

Also die KI, der Brandname, den Sebastian gerade schon angesprochen hat, ist ja Maisart. Das steht für Mitsubishi Electrics Artificial Intelligence creates the State-of-the-Art in Technology. Wir haben neuronale Netze so optimiert, dass wir KI schon auf einer Firmware-Ebene fahren können. Sprich, wir haben die Möglichkeit schon in einem Servo-Verstärker oder auch in einem Roboter KI-Technologien so anzuwenden, dass wir zum Beispiel präventive Wartung schon aus dem Gerät heraus ermöglichen können. Wir können bei einem Roboter aufgrund der jeweiligen Belastung der Achsen entscheiden, wann die Achse gewartet werden muss oder wann ein Riemen getauscht werden oder nachgespannt werden muss. Bei den Servoverstärkern ist es so, dass hinter einem Servomotor in der Regel auch Mechanik sitzt, wir haben die Möglichkeit über Vibration bereits Optimierungen und Tuning des Gerätes zu machen, damit die Vibration von einer Verpackungsmaschine z.B. eliminiert wird. Das sind alles KI-Technologien, die schon in der Hardware integriert sind. Die sorgen eigentlich dafür, dass wir mit den ICONICS-Tools dafür sorgen können, dass bereits voroptimiert auf einer Hardware-Ebene was passiert ist. Was bei der Analyse sehr wichtig ist, ist der Kunde. Der Kunde kennt seinen Prozess und im Grunde muss der Kunde diese Analyse für seine Maschine oder für seine Anwendung durchführen, weil wir nicht für alle Maschinen oder Applikationen Experten sein können, das ist der Kunde. Wir können dafür sorgen, dass wir mit den richtigen Algorithmen oder mit den richtigen Tools die relevanten Daten so herausarbeiten können, dass der Kunde schnellstmöglich an ein Ergebnis kommt. Der Kunde ist in der Analysephase extrem wichtig.

Was macht ihr selbst und wo zieht ihr Partner heran? Was setzt ihr intern wirklich um und wo baut ihr auf Partnerschaften? Seid ihr da offen? Wie geht ihr damit um?

Sebastian

Wir sind da generell offen. In diesen ganzen vertrieblichen Situationen arbeiten wir an der Stelle besonders eng mit Mitsubishi Electric zusammen, die ihren Kunden eine Lösung schaffen wollen. Dabei greifen wir auf verschiedene Partner zurück, wenn es später beispielsweise auf die Projektrealisierung zugeht. Dann werden Systemintegratoren hinzugezogen, die das Projekt letztendlich dann umsetzen können, wenn es der Kunde nicht selbstständig machen möchte. Das ist nur ein Angebot, was wir da an der Stelle mitbringen. Es kann aber auch sein, dass ein Maschinenhersteller, wenn das eben der Kunde ist, den wir da an der Stelle ansprechen, eine Art Partner von uns wird, weil er zukünftig verschiedenste eigene Produkte auf Basis unserer gemeinsamen Produkte entwickelt. Also unsere Plattform nimmt, zu einer eigenen individuellen HMI-Lösung weiterentwickelt und diese an seine Endkunden bereitstellt.

Ich glaube, das ist halt auch spannend für viele Hörerinnen und Hörer dieses Podcast, wir haben viele auch Maschinen- und Anlagenbauer dabei oder auch Hersteller, die quasi wiederum an ihren Endkunden verkaufen. Da ist es auch wichtig, so Partner wie euch zu haben, wo man einfach auf eine skalierbare Technologie setzt oder setzen möchte. Stefan, versteht ihr euch dann eigentlich auch als Partner, weil ihr ja theoretisch das auch wieder an den Endkunden verkauft?

Stefan

Ja, wir fahren eigentlich ein ähnliches Konzept. Ich würde da gerne unterscheiden zwischen dem klassischen Maschinenbauer. Wir haben ein Team an Applikationsingenieuren, die den Maschinenbauer in der Prototypenphase begleiten, das heißt bis die Maschine läuft. Wir trainieren den Kunden auf unsere Technologie etc. pp. aber mit dem Ziel, dass der Kunde am Ende die Maschine im Griff hat,selbst programmiert und mit unseren Komponenten betreibt. Wir machen jetzt mit Mitsubishi Electric keine eigenen Projekte beim Kunden, sondern wir gehen auch mit Partnern ins Rennen. Das war das, was ich am Anfang sagte, das ist auch die gleiche Philosophie, die ICONICS und wir betreiben, dass wir auch wirklich versuchen, mit Partnern gemeinsam zu wachsen und diese auch mit reinzunehmen. Wir werden nie eine Konkurrenzsituation haben, dass wir irgendwelchen Leuten die Geschäfte wegnehmen. Wir wollen eine gute Hardware-Lösung liefern, eine gute Software-Lösung, aber wir wollen mit Partnern das Projekt realisieren.

Was wir auch sehen, wir von IoT Use Case haben eine recht große Datenbank an hunderten Use Cases und tausenden Projekten. Da sind immer wiederkehrende Ansätze da, wo es einfach Sinn macht, auf verschiedene Lösungen zu setzen, wo jemand bereits die Lernkurven genommen hat und wo es schon fertige Applikationen gibt. Gerade weil Verpackungsmaschinenbau angesprochen wurde, auch da gibt es ja schon fertige Lösungen, wo man dann kooperieren kann. Da ist so ein Partneransatz natürlich sehr schön. Erstmal danke ich euch für diese Vorstellung des gemeinsamen Projekts. Das ist sehr spannend zu sehen, wie ihr dort gemeinsam arbeitet. Ich finde anhand des Kaizen-Ansatz, auch mit der SMKL-Methode, haben wir gelernt, wie das funktioniert. Abschließend bleibt mir nur Danke zu sagen für eure Teilnahme heute. Ich würde mich freuen, wenn wir uns dann nochmal gemeinsam hören, vielleicht sogar mit einem Kunden oder mit einem anderen Partner, um mal zu hören, wie sich alles so entwickelt.

Herzlichen Dank und ich würde vielleicht das letzte Wort an euch übergeben.

Sebastian

Vielen Dank, Madeleine. Es war wieder ein toller Austausch mit euch. Ich hoffe, es war auch wieder ein spannender Beitrag für dich und deine Community dabei, um zu erfahren, wie wir einerseits für OEMs IoT-Lösungen, für digitale Geschäftsmodelle schaffen, aber auch für Endanwender Smart Factories realisieren. Vielen Dank, Stefan, dass du dabei warst und dass du hier heute deine Erfahrungen und auch deine Pläne mit uns geteilt hast. Ich freue mich auf die gemeinsame Reise weiterhin. Es macht immer Spaß mit euch und wenn noch was unklar sein sollte, schreibt mich gerne bei LinkedIn an. Ich helfe gerne weiter.

Stefan

Erstmal vielen Dank für die Einladung und für die Möglichkeit hier, es hat Spaß gemacht. Wir sind da gerade auf einer spannenden Reise zwei Welten zusammenzubringen und das ist auch ein bisschen der Appell und vielleicht auch der Wunsch an unsere Kunden, dass sie das auch tun, also aus dem Gegenarbeiten, gemeinsames Arbeiten machen zwischen IT und OT und zwischen Hardware und Software. Ich glaube das ist das, was wir brauchen, um hier den Standard zu sichern und auch unsere Zukunft hier zu sichern, unseren Standard beizubehalten. Das ist schwierig genug, aber ich glaube, wir haben tolle Lösungen und genauso wie der Sebastian gesagt, mich kann man jederzeit über LinkedIn kontaktieren oder auch Leute aus meinem Team. Ich freue mich auf die Reise und ich glaube, da wird noch einiges Spannendes passieren.

Auf jeden Fall. Herzlichen Dank für das Schlusswort und eure Kontakte sind auch in den Shownotes verlinkt. Gern Kontakt aufnehmen bei LinkedIn oder sonst direkt über uns. Herzlichen Dank, dass ihr dabei wart und schöne Woche noch. Macht’s gut. Ciao!