In dieser Folge des Industrial IoT Use Case Podcast spreche ich mit Frank Seiferth, dem Geschäftsführer der SEITEC und auch der seioTec GmbH. Frank hat in Jena Elektrotechnik/Automatisierungstechnik studiert und direkt nach seinem Studium 1998 SEITEC gegründet. Über 20 Jahre hat er das Unternehmen von der „One-Man-Show“ zu einem etablierten und innovativen Unternehmen im Bereich der Industrieautomation aufgebaut. Er ist ein ausgeprägter Netzwerker und pflegt zahlreiche Kontakte zu Hochschulen und Forschungseinrichtungen. Seit einigen Jahren treibt Frank Seiferth das Thema Digitalisierung und IoT/IIoT speziell für den Mittelstand voran. Um diese Themen noch stärker zu fokussieren hat er gemeinsam mit Kay Hölzemann Ende 2018 seioTec als IoT Spin-off aus SEITEC heraus gegründet.
Der direkte Blick aus dem Mittelstand hilft an dieser Stelle, um aus der Praxis zu verstehen welchen Weg die Firma SEITEC gegangen ist und welche Herausforderungen damit einhergehen. In diesem Zusammenhang sprechen wir über das Spin-off seioTec GmbH, welches die Themen Industrie 4.0, Digitalisierung und IoT Lösungen für die Kunden im Fokus hat. Die SEITEC hat in der Vergangenheit stetig neueste Technologien ausprobiert und war bereits 2017 Pilotanwender zur Anbindung einer Anlage an die Siemens MindSphere. Das neue Spin-Off profitiert von über 20 Jahren Industrie-, Automatisierungs-, und Elektrotechnik Know-how und verbindet die OT Welt mit der IT, bzw. der IoT Welt. Hier haben sich vor allem der Beratungsanteil und methodische Workshop Konzepte stark entwickelt.
Ähnliche Anwendungen kennt Frank aus dem Schwermaschinen Umfeld und der Zementindustrie. Die Firma seioTec bietet hier dem Kunden ein „Rund um Sorglos“ Paket, welches vom Retro-Fit Konzept, über die Auswahl der Gateways bis hin zur App-Entwicklung reicht. Frank führt aus, dass seioTec hier auf etablierte Gateways setzt und stetig auf der Suche nach stabilen Partnerschaften ist. Je nach Kundenanforderung findet eine Integration in die gewünschte Cloud-Plattform statt (PaaS). Kooperationen bestehen hier mit großen Anbietern wie Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS), Google oder Siemens MindSphere.
Industrial IoT App-Stores bieten schon heute die Möglichkeit entwickelte Software-as-a-Service Lösungen für Kunden neben dem Kerngeschäft zu skalieren. Der wesentliche Unterschied liegt darin, dass neben der klassischen Software, welche man über das sog. DevOps (Developer-Operator) Verfahren, Konnektivität ins Feld benötigt wird. Durch die heterogen gewachsene Struktur aus industriellen Alt- und Neumaschinen, Sensoren und sonstigen Datenquellen, ist Beratung im Rahmen von Retro-Fit, Security und Konnektivitäts-Konzepten relevant. Frank führt an dieser Stelle aus, dass es mit jedem entwickeltem Use Case mehr und mehr sich wiederholende Teilfunktionen der Applikationen geben wird. Diese können mit der Zeit standardisiert und skaliert werden.
Über die prozessgetriebenen Optimierungen durch das EDGE-Computing geknüpft an die Industrial IoT Lösungen, kommen wir auf Apps für den produzierenden Mittelstand. Im folgenden Gesprächsverlauf erläutert Frank eine spezifische und skalierbare Lösung der seioTec näher. Kunden aus dem kleineren Mittelstand können über die sog. „mini MES“ App Transparenz über Maschinendaten, Effizienz ausgewählter Kennzahlen (OEE) und Ursachen für die stockende Produktion erhalten. Auf einem EDGE-Device, also On Premises (OnPrem) durch Nutzungs- und Lizenzmodell für serverbasierte Softwarelösungen, werden die Daten zu fehlenden Rohstoffen oder verzögerte Maschinenstarts durch den Mitarbeiter vorverarbeitet und dediziert in die Cloud transferiert. Häufig ist dieser Use Case für Kunden relevant, welche keine eigene IT-Abteilung haben, die IoT Themen ausführlich begleitet. Output für diese Kunden die „mini MES“ Lösung von seioTec, welche eine EDGE-to-Cloud kombinierten Ansatz verfolgt. So kann die Geschäftsleitung Daten aus der Produktion mehrerer Standorte vergleichen und ursachenbedingt optimieren.
Use Case 1 | Glasrecycling Hersteller | Langzeitüberwachung von Prozessdaten
Auch für OEMs mit komplexen Zuliefererstrukturen gibt es eine Lösung, um Planungszeiten einzusparen. Der Use Case kommt regional aus dem Thüringer Kompetenzzentrum in Ilmenau und ist gemeinsam mit einem SAP-Integrator umgesetzt. Der Kunde ist ein Medizingerätehersteller (OEM), welcher mit mehreren Dienstleistern und Lieferanten standortübergreifend arbeitet. Problem des OEM ist der nicht direkt verfolgbare Auftrags- und Lieferzeitpunkt. Häufig erfolgt die Abstimmung über E-Mails, jedoch gibt es kein Gesamtbild darüber, wo sich welche Baugruppen des Medizingeräts befinden. Eine Transparenz über den Ort, also ob sich das Teil in der Endkontrolle oder noch in der Montage befindet, würde hier Planungszeiten optimieren. Frank erklärt, dass er zunächst der Annahme war, dass die Lieferanten diese Datentransparenz nicht wollen. Im Verlauf des Projekts ergab sich jedoch, dass der OEM eine stärkere Kundenbindung und Vertrauen durch eine fertigungsübergreifende Planung entwickelt. Der Mehrwert liegt auf der Hand: Planungsprozesse können vom OEM nun dynamisch stattfinden und Zeiten dadurch optimiert werden. Eine Integration von ERP- und Personalressourcen der Lieferanten und Unterlieferanten, sowie eine Verfolgung der Teile über RFID führen zur Transparenz. Interessant wird dieser Use Case vor allem dann, wenn eine Rückmeldung von Live-Daten aus dem Shopfloor mit einfließen. Schlussendlich wird ein „digitaler Schatten“ als Abbild der Produktion geschaffen in Abhängigkeit der Zulieferer.
Die technische Lösung zum Start eines Industrial IoT Projekts in den Fokus zu stellen führt häufig nicht zum Ziel. Frank erklärt, welche weiteren Fehler die seioTec GmbH aus den letzten 2 Jahren mitgenommen hat. Die Konnektivität und die detaillierten Funktionen sollten erst nach dem sog. User Experience Design ausformuliert werden. Der Bediener in seiner Costumer Journey schon zu Beginn anhand eines einfachen MVPs feststellen, welche Funktionen überhaupt brauchbar sind und welche nicht. In diesem Zusammenhang ist das MVP, das im Frontend der App entwickelte Dashboard, welches zwar schon bedienbar ist, jedoch auf keine echten Daten zugreift. Dieses soll zunächst vor allem schnell und einfach die erste minimal funktionsfähige Iteration der Software zeigen. Nachdem das Feedback der Teilnehmer eingeflossen ist, kann die App dann weiterentwickelt werden. Es soll den minimalen Funktionsbedarf decken und handlungsrelevantes Feedback aller relevanter Stakeholder gewährleisten.
Die Firma seioTec ist ebenfalls an einem Forschungsprojekt beteiligt, welches in einem Konsortium aus unterschiedlichen Firmen zusammengesetzt ist. Das Projekt trägt den Namen SPAICER und besteht aus einem breitgefächerten Netzwerk aus über 40 assoziierten Partnern. Das vom BMWi teil-geförderte Konsortium entwickelt ein datengetriebenes Ökosystem auf der Basis lebenslanger, kollaborativer und niederschwelliger Smarter Resilienz-Services durch Einsatz führender KI-Technologien und Industrie 4.0 Standards. Das Ziel ist Störungen vorherzusehen (Antizipation) und Produktionsplanungen jederzeit an aktive Störungen optimiert anzupassen (Reaktion). Beispielhaft führt Frank hier Werkzeuge, welche in der Produktion verwendet werden, an. Fragen wie: „Was passiert, wenn ich meine Werkzeuge nicht im Lager habe?“ oder „Kann ich Werkzeugbruch voraussagen und wie kann ich mich nächstes Mal besser vorbereiten?“ werden durchleuchtet. SeioTec übernimmt in diesem Konsortium die Software- und die Teilapplikationsentwicklung, um Resilienz-Management für Firmen auf mehreren Ebenen zur Verfügung stellen zu können. Ziel ist ein Teilökosystem entstehen zu lassen, wo auch andere Firmen, die wiederum KI-Methoden für Wetterprognosen, Schifffahrtswege etc. entwickelt haben, diese einspielen können.
Zum Ende gibt uns Frank seine Sichtweise auf die Zukunft und die Prognose zur IoT Technologie der nächsten 5 Jahre. Dem mittelständischen Maschinenbau ist bewusst geworden, dass Digitalisierung ein Riesen-Thema ist. Die reine Mechanik wird immer vergleichbarer. Durch softwaregetriebene Ansätze und künstlicher Intelligenz ergeben sich Möglichkeiten für Vorteile am Markt. Neue digitale Services werden entstehen und Frank sieht hier große Chancen auch im Mittelstand. Im Thema KI wird es immer wichtiger werden reproduzierbare Ansätze zu schaffen. Big Data wird zu Smart Data und diese Ansätze müssen verständlich in der Breite einfach und anwendbar kommuniziert werden. KI muss durch Fachexperten nachvollziehbar, interpretierbar und reproduzierbar sein. Hier werden sich in den nächsten Jahren auch Grenzen der Ethik und Einsatzgebiete herausstellen.
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seioTec GmbH ist das IoT spin-off der SEITEC GmbH. Die SEITEC GmbH liefert seit über 20 Jahren innovative Lösungen für die Fertigungs- und Prozessautomation, sowie industrienahe Softwareentwicklungen. Das Leistungsspektrum erstreckt sich dabei von der Konzeption über die komplette Projektabwicklung bis hin zur weltweiten Inbetriebnahme. Seit einigen Jahren entwickelt das interdisziplinäre Team auch weiterführende Lösungen im Kontext von Digitalisierung und Industrie 4.0. Seit 2018 bündelt man im eigenen IoT spin-off seioTec GmbH 20 Jahre Erfahrung in der Industrieautomation mit dem langjährigen IT und WEB-Technologie Know-how des Co-Gründers und CTO Kay Hölzemann. seioTec entwickelt für seine Kunden maßgeschneiderte IoT basierte digitale Geschäftsmodelle und Services und begleitet die Kunden über alle Phasen der digitalen Transformation, vom Consulting über Ideation-Workshops bis zur App Entwicklung für etablierte IoT Plattformen, sowie deren Betrieb und Service.
Podcast Transkript Folge 13
Ing. Madeleine Mickeleit |
Hallo Frank und herzlich willkommen zum IoT Use Case Podcast. Ja, ich freue mich sehr dich heute hier dabei zu haben. Wie geht es dir denn und dem Team zurzeit?
Frank Seifert |
Ja, hallo Madeleine. Vielen Dank für die Einladung. Uns geht es relativ gut, also auch dem gesamten Team. Wir sind, muss ich sagen, zum Glück auch recht verschont von diesem ganzen Thema Coronakrise. Ja, wir können aktuell noch ganz gut weiterarbeiten und sind auch mittlerweile wieder relativ in den normalen Bürobetrieb zurückgekehrt. Teilweise sind die Kollegen etwas noch im Homeoffice, aber wir können das dann auch durch die unterschiedlichen Standorte, die wir haben, ein bisschen auf die Büros verteilen und insofern sind wir gut arbeitsfähig und dem Team geht es gut.
Ing. Madeleine Mickeleit
Das freut mich. Sehr gut. Ich habe in unserem Podcast Intro vorweg schon einige Punkte über dich und SEITEC oder auch seioTec erläutert, aber ich denke es wäre ganz gut, wenn du persönlich ein zwei Punkte zu dir und deiner jetzigen Rolle bei SEITEC etwas sagenkönntest.
Frank Seifert |
Ja, mein Name ist Frank Seiferth. Ich bin 48 Jahre alt. Ich habe klassisch Elektrotechnik Automatisierungstechnik studiert und habe 1998 SEITEC gegründet, direkt nach dem Studium. Ich habe nebenbei schon gearbeitet und als ich mein Diplom in der Hand hatte, habe ich mich selbstständig gemacht und dann entsprechend SEITEC gegründet. Ich bin dort ein paar Jahre lang mit SPS-Programmierung klassisch als Freelancer in der SPS und SCADA System Programmierung durch die Welt gezogen, also wörtlich. Ich habe viele weltweite Inbetriebnahmen durchgeführt. Mittlerweile sind wir bei SEITEC in diesem Automatisierungsbereich, 18 Ingenieure und Informatiker an 2 wesentlichen Standorten, wir hier in Thüringen, ich sitze jetzt gerade hier im schönen Königssee, nicht am Königssee, sondern mitten in Thüringen und hier habe ich gegründet, hier ist auch unser Headquarter. Wir haben hier noch ein Büro in Erfurt in Thüringen und eine Niederlassung in Bietigheim-Bissingen im Großraum Stuttgart. Und mittlerweile mit diesem Team bieten wir komplette Lösungen im Bereich Industrieautomation und zusätzlich industrienahe IT- und Softwarelösungen an. Wir sehen uns auch im Wesentlichen als Partner im Maschinen- und Anlagenbau. Wir haben einige Stammkunden aus diesem Bereich und lösen deren Aufgaben im Bereich Automation. Haben aber auch schon immer eben einen Fokus auf IT, daher auch wo wir gleich darauf kommen, gingen immer über die klassische Automatisierung hinaus und hatten schon immer einen großen Fokus auch auf Forschung und Entwicklung, neue Technologien. Ja und so sind wir mittlerweile auch im Zeitalter Digitalisierung und Automatisierung angelangt.
Ing. Madeleine Mickeleit
Okay. Spannend. Für mich wäre zu Beginn auch spannend, du hast das ja zu Beginn schon angesprochen, ihr übernehmt Automatisierungsthemen, seid Partner für den Maschinen- und Anlagenbau mit einem IT-Fokus. Für mich wäre spannend diesen Unterschied zwischen SEITEC und seioTec GmbH mal darzustellen. Was sind denn so klassische Aufgaben, die ihr im Einzelnen bei SEITEC oder seioTec GmbH übernehmt? Und wie weit ist vielleicht ein stückweit auch eure Vision in Richtung IoT oder Industrial IoT in dem Kontext?
Frank Seifert |
Ja, das ist ganz spannend, weil wir eigentlich selbst einen eigenen digitalen Wandel auch durchgemacht haben. Die Story ist ja noch nicht ganz zu Ende. Also 20 Jahre nach Gründung von SEITEC habe ich gemeinsam mit Kay Hölzemann (CTO seioTec), der jetzige CTO von seioTec GmbH 2018 unser eigenes IoT-Spin-Of gegründet, die seioTec GmbH mit dem IOT schön in der Mitte des Namens und dort fokussieren wir jetzt auch diese ganzen Themen Digitalisierung und IoT. Das ist eben gekommen, dass wir schon immer versucht haben neueste Technologien einzusetzen und wir haben schon seit 2017 ungefähr Erfahrungen gesammelt mit IoT-Anwendungen. Wir hatten schon 2017 eine Anlage in den USA z.B. an Siemens MindSphere angebunden als einer der ersten Anlagen, glaube ich, externer Partner und haben es mal eine Zeit lang nebenbei betrieben und haben gemerkt, dass das wirklich ein Zukunftsthema ist. Und fokussieren eben jetzt diese IoT-Themen in unserem eigenen IoT-Spin-Of seioTec GmbH, wobei wir eben dort auch davon profitieren, dass wir über 20 Jahre Kenntnisse im Shop Floor, von verschiedenen Maschinenprozessen haben und verbinden hier wirklich auf eine super Art und Weise, glaube ich, diese Welten OT und IT.
Ing. Madeleine Mickeleit
Ja. Ich wollte gerade sagen, diese beiden Welten verschmelzen ja da bei euch von der Automatisierungswelt in die jetzt IoT-Welt. Was sind so klassische Aufgaben, die euch gestellt werden von den Kunden jetzt mit seioTec? Wie seid ihr da unterwegs?
Frank Seifert |
Also, das ist ein sehr breites Feld, muss ich sagen. Das war auch ein Grund, weswegen wir seioTec GmbH gegründet haben, dass wir natürlich jetzt nicht mehr nur diese rein klassischen Indusriethemen fokussieren. Ein typischer Fall, auch einer der ersten Fälle und immer noch häufig mit den meisten Use Cases in diesem Bereich sind Maschinenbau, also z.B. eine deutsche Firma aus dem Maschinenbau Umfeld, die aber zu 70 – 80 % die Maschinen weltweit bei ihren Kunden stehen hat und das sind Themen wie Transparenz der Daten, wenn die Maschine wirklich beim Kunden steht, wie proaktive Servicekonzepte, ja bis hin zu natürlich auch Themen wie „was bedeutet maintenance für uns?“, die wir am Ende auch irgendwo auch mit adressieren, hochkommen. So kommen immer wieder viele Themen aus dem Maschinenbau, die sich auch etwas ähneln. Jeder Maschinenbauer hat da natürlich seinen eigenen Fokus, aber es gibt dort viele Überschneidungspunkte. Das sind im Moment die meisten Use Cases so aus diesem Bereich.
Ing. Madeleine Mickeleit
Okay. Jetzt hattest du gesagt, ihr seid ja quasi selber den digitalen Wandel bei euch intern durchlaufen. Was waren eure Herausforderungen, um mit diesem Thema, sag ich mal, umzugehen oder es überhaupt anzugehen? Also wie seid ihr diesen Weg gegangen?
Frank Seifert |
Also, es geht ja schon los, dass man das ganze Team und dass man andere Mitarbeiter hat. Wir sind bei SEITEC eher die klassischen Elektrotechniker-Automatisierer und jetzt treten wir eben über Webtechnologien auf, selbst wenn wir Informatiker bei SEITEC haben, geht es dort ja mehr um Windows Software und Datenbankthemen und jetzt stehen wesentlich mehr mobile Applikationen im Fokus. Auch das Thema UX Design (User Experience) rückt wesentlich mehr in den Fokus. D.h. schon da gibt es schon einen großen Unterschied im Team und auch in der Bearbeitung der Projekte. Das ist so auch schon ein Wandel bei uns oder auch ein Umdenken eher auch so aus Richtung Geschäftsleitung auch bei mir selbst, weil ich ja eher der klassische Ingenieur bin, dass man hier auch Projekte ganz anders angehen muss schon mit Beginn des ersten Kundengespräches.
Ing. Madeleine Mickeleit
Mmh. Wie macht ihr das so im klassischen Prozess? Weil im Endeffekt habt ihr ja auch eine bestimmte Logik, die sich etabliert hat in Prozessen, um Projekte anzugehen. Jetzt im IoT-Umfeld ist es ja eher das agile, man hat irgendwo neue Ökosysteme, die man braucht, Partner auf die man zugreift. Wie geht ihr da vor und wie schafft ihr das überhaupt so eine Agilität auch in euren Arbeitsalltag da reinzubringen?
Frank Seifert |
Das beginnt eigentlich schon wesentlich früher. Die Entwicklung ist gerade im Moment in der jetzigen Phase ja der zweite Schritt erst. Aktuell sind wir viel viel mehr in den Bereichen Consulting und Beratung im ersten Schritt unterwegs, weil die Kunden oder Interessenten in diesem Bereich oftmals gar nicht genau wissen, was sie wirklich wollen. Das ist sehr unterschiedlich, aber viele haben das Thema Digitalisierung und IoT irgendwo auf der Agenda. Die Technologien sind alle da. Wir haben hier ja auch mal ein ganz neues Zeitalter technologisch. Es sind jetzt alle Technologien da und man muss erstmal überlegen, was mache ich mit dieser schönen neuen Welt. Und deswegen beginnt das jetzt schon viel früher mit sehr intensiven Beratungsprozessen, Workshops, Ideation Workshops, Co-Creation. Und das ist eigentlich auch ein Thema was wir in der klassischen Automatisierung nie groß hatten. Beratung ja, aber nicht in dieser Intensität. Das ist schon mal der erste Unterschied. Und in der Softwareentwicklung, wenn man denn da reinkommt, ähnlich. Wir gehen dann wirklich a) hat man viele Dinge wie ein Proof-of-Concept, über einen MVP geht oder „Prototyping“ geht und dann sehr bald unsere Kunden versuchen, und das ist auch eine Erfolgsstrategie dann von den Kunden zumindest, Erfahrungen wieder von deren Nutzern zu bekommen. Und in der klassischen Automatisierungswelt hast du ja oftmals ein Lastenheft-/ Pflichtenheftphase. Da steht dann fest, man plant Wochen und monatelang, erstellt Software und dann geht man auf eine Anlage und nimmt diese in Betrieb. Und da sind eben jetzt auch ganz andere Entwicklungsprozesse.
Ing. Madeleine Mickeleit
Was siehst du da bei deinen Kunden für Ansätze und Ideen? Du sagtest jetzt gerade, häufig wissen die Kunden selber noch nicht, sage ich mal, 100 % nicht was sie wollen, was sie brauchen. Wenn ihr jetzt in so ein Beratungsprojekt reingeht, was siehst du da für Use Cases bei euren Kunden, die funktionieren im IoT-Umfeld oder zumindest ich sag mal, wo ihr schon mal Ideen habt wie im Rahmen von Proof-of-Concepts angegangen wurden im Mittelstand?
Frank Seifert |
Use Cases gibt es sehr viele über die wir reden, was momentan aus der Sicht Maschinenbau, das hatte ich eingangs erwähnt, ähnlich gelagert ist und sich bei vielen als erfolgreich zeigt, ist erstmal dieses Thema Transparenz über meine Maschinendaten zu bekommen und ein Thema was sich rund um Maintenance-Aktivitäten oder die Themen, die sich um Maintenance, interaktives Maintenance mit dem Betreiber am Ende der Anlage und den Maschinenbauer eben über Plattformen, IoT-Plattformen abspielt, das sind relativ erfolgreiche Themen bei den Kunden, weil man darauf aufbauend auch weitere, wenn ich erstmal weitere Daten habe, kann ich daraufhin auch weitere Themen aufbauen. Und oftmals haben wir im Moment gemerkt, das Thema Maintenance der erste Einstieg ist.
Ing. Madeleine Mickeleit
Mmh. Kannst du das mal, vielleicht einfach mal ein Beispiel nennen? Also Predictive Maintenance. Habt ihr da einen Kunden, der eine konkrete Problemstellung hatte, mit dem ihr da zusammenarbeitet oder was bedeutet für euren Kunden beispielhaft Predictive Maintenance in dem konkreten Fall?
Frank Seifert |
Also mit Predictive Maintenance gehe ich immer noch von der Wortbildung ein bisschen vorsichtig um, weil wir haben einige Erfahrungen und Kenntnis in der Anwendung mit KI-Methoden und Modellen. Wir sind mit diesen Produkten noch nicht wirklich in einer Predictive Maintenance, das muss ich dazu einschränkend sagen, aber dahin wird die Reise gehen. Im Moment bei einem konkreten Beispiel: wir haben bei einem Kunden, das sind wirklich Schwermaschinen im Bereich Mining, ursprünglich ein bisschen Zementindustrie, Mining oder Glas-Recycling, also so größere Mahlanlagen, relativ schwere Maschinen und auch verschleißbringende Prozesse und das ist der typische Fall, eine deutsche Firma und sogar 80 % der Projekte und Anlagen stehen irgendwo weltweit verteilt. Und der Kunde hatte bisher ja meist ein Einmalgeschäft, die Maschine wurde verkauft. Er hatte vielleicht ein Remote-Service-Vertrag und wusste auch nicht genau wie arbeitet die Maschine und dort sind wir wirklich über einen Workshop-Prozess über Ideation-Workshops hingegangen und haben erstmal die Herausforderungen gemeinsam ausgearbeitet. Was sind das denn für Herausforderungen des Kunden, also des Maschinenbauers in dem Moment und was würde er sich denn gern für Ziele setzen? Wir sagen manchmal, es kann mal so ein „Wünsch-dir-was-Prozess“ sein, man muss natürlich herausarbeiten, was ist realisierbar und technologisch passt alles, aber auch im Kostenrahmen. Und ich könnte dir ein paar Beispiele nennen, was man dort für Themen angesprochen hat. Und das ist ein typischer Prozess als Einstieg, nämlich wirklich 2-3 Workshops.
Ing. Madeleine Mickeleit
Okay. Wenn man jetzt über Glas-Recycling spricht. Wie ist so eine Anlage aufgebaut und was sind das so für Daten, sag ich mal, Daten, die ich in so einem Feld benötige oder bräuchte, um vielleicht auch meinen Service darauf auszurichten? Ja, vielleicht auch prädiktiv diesen Prozess auch zu überwachen und dem Kunden vielleicht Hinweise zu geben zum Betrieb usw. Oder was, wie sagt man so schön, die „Pains“ des Kunden?
Frank Seifert |
Ja. Also du musst dir vorstellen bei diesen Anlagen, es wird Bruchglas, was bei uns in Deutschland typischer Weise in diesen Glascontainern landet, wird kleingemahlen, eigentlich nahezu zu Glasstaub. Es ist eigentlich wie Zement am Ende, also zu ganz feinem Staub wird das Zermahlen. Und man kann sich vielleicht vorstellen, dass dieser Prozess, der dessen abrasive Stoffe sehr verschleißbringend ist. Man hat also Silo-Technik und diese Förderbänder, die Bruchglas in die Anlage fördern und dann wird es über einen Kreislauf so lang vermahlen mit Sichter-Technologie, das feine Material geht schon raus und was noch nicht fein genug ist wird in den Kreislauf zurückgespeist bis ich am Ende wirklich diesen feinen Glasstaub habe. Und ich habe dort also Hydraulikaggregate mit Ölüberwachung, mit Filtern drin, ich habe verschiedene Filtersysteme für die Abluft und ich hab natürlich diese Walzen, zwischen denen das Glas vermahlen wird, die werden mit hohen hydraulischen Drücken aneinandergepresst wird und ich habe große Belastungen auf Getrieben und auf Motoren. Das sind eigentlich viele Dinge, die wir dort überwachen, d.h. Vibrationen an den Motoren, Überwachung von Ölqualität, von Öl von Filtern und das sind eben eigentlich typische Messgrößen, die bei vielen dieser Anlagen immer wieder auch im Gespräch sind, die wir auch dort überwachen. Wir hatten natürlich eine Steuerung mit lokalem HMI-System, klar, wo ich auch benachrichtigt werde und eine gewisse Logik da schon drin habe, natürlich, aber man erhofft sich hier natürlich jetzt durch die Langzeitaufzeichnungen von Daten und auch erkennen von Zusammenhängen, wie wirkt sich mein Rohmaterial, das ist ein wesentlicher Punkt, das konnte ich vorher nicht so genau erfassen, wie wirkt sich das auf die Zusammensetzung meines Rohmaterials oder auch z.B. Umgebungsbedingungen im Sinne von Feuchtigkeit in der Umgebungsluft spielt hier eine große Rolle, weil es sonst zu Verklebungen kommt. Und wenn ich diese Daten jetzt erfasse und auswerte über wirklich mehr Langzeitdatenauswertung komme ich hoffentlich auch dahin echte Predictive Maintenance abwickeln kann. Im Moment sind diese Konzepte, dass wir wirklich erstmal auch Grenzwertbildungen vornehmen und rechtzeitig informieren, bevor das lokale HMI anspricht, aber auch schon gewisse Intelligenzen haben, um Hochrechnungen von Laufzeiten von Schaltspiegeln mit einer Wichtung durchzuführen, um erstmal diese Vorstufe sagen wir proaktive Serviceaspekte umzusetzen, denn für echte Predictive Maintenance brauchen wir auch ein stückweit Datenanalytics. Das ist gerade eine Phase, in der wir drin sind. Da kann ich im Moment noch keine Ergebnisse berichten, das wird die nächste Stufe sein.
Ing. Madeleine Mickeleit
Ja. Okay. Super spannend. Wie bringt ihr da euer Automatisierungswissen mit ein? Wie sieht so eine, sag ich mal, Konnektivitätslösung dann ein stückweit aus? Also ich habe dann wahrscheinlich den Maschinenbauer, der so ein EDGE-Device hat, auf dem solche KI-Algorithmen laufen. Wie sieht so ein Konzept von euch dann aus?
Frank Seifert |
Zum einen ist ja bei uns für einen Maschinenbauer von Vorteil, dass wir irgendwo mit dem Maschinenbauer auf Augenhöhe reden können, da wir viele verschiedene Prozesse in unserer 20-jährigen Automatisierungsgeschichte schon erlebt haben und reden nicht nur mit dieser IT-Brille oder haben nicht nur die IoT-Brille auf. Das ist oftmals schon sehr wichtig, um die Prozesse zu verstehen. In Richtung, wenn du ansprichst Konnektivität, versuchen wir natürlich immer die optimale Lösung zu finden. Ein Beispiel wäre: ich habe an der Anlage in diesem genannten Beispiel natürlich schon eine SPS und wir haben da im Moment einen kleinen Industrie-PC an der Anlage noch installiert, machen dort eine gewisse Datenvorverarbeitung, Datensammlung und schicken dann konsolidierte Daten über eine Konnektivität, in dem Fall ist es Siemens MindSphere im ersten Beispiel gewesen und schicken dann diese konsolidierten Daten in die MindSphere.
Ing. Madeleine Mickeleit
Ja. Mit welchen, wenn du jetzt beispielsweise Siemens MindSphere ansprichst, mit welchen Partnern arbeitet ihr in solch einem Case und wer übernimmt da welchen Teil? Da gehört ja auch eine App dazu, Connectivity-Konzept usw. Welchen Bereich beim IoT-Schichtenmodell übernehmt ihr da bzw. bis wohin?
Frank Seifert |
Gegenüber dem Kunden, ohne jetzt übertreiben zu wollen, bieten wir ihm eigentlich das komplette Lösungspaket. Natürlich mit Partner, aber wir sehen uns als Lösungsanbieter. Wir versuchen dem Kunden eine ganzheitliche Lösung zu bieten mit diesem holistischen Ansatz, die wir eben in dieser OT-IT-Verbindung haben. Wenn wir also mehr über seioTec mehr reden über diese IoT-Themen, für uns eigentlich ist der größte Anteil am Ende die App zu entwickeln. Das ist so der größte Wertschöpfungsprozess für uns selbst, die App zu entwickeln und sogar für manche Kunden die App zu betreiben und ihm damit ein Rund-um-sorglos-Paket zu liefern. In dem Thema Konnektivität versuchen wir natürlich auf etablierte Gateways-Lösungen zu setzen. Da wollen wir ja das Rad nicht neu erfinden an dieser Stelle, also dort arbeiten wir mit Partnern, meistens in dem Sinne von Komponentenzulieferer, wir sind auch ständig auf der Suche nach neuen Partnern dort für z.B. EDGE-Devices, für Gateways. Wir setzen natürlich auf die etablierten Plattformanbieter. Wir hatten schon MindSphere genannt, wir sehen uns als neutraler Partner, wir realisieren auch Applikationen nativ auf Microsoft Azure oder auf Amazon Web Services. Das heißt, wir versuchen eigentlich die beste Kundenlösung herauszuarbeiten.
Ing. Madeleine Mickeleit
Nur kurze Zwischenfrage. Siehst du, weil du jetzt den applikativen Teil angesprochen hast, siehst du da für euch einen skalierbaren Ansatz im Sinne von, ihr habt da vielleicht eine Applikation für ein Glasrecyclingthema. Kann ich das auch oder wollt ihr diese App auch verkaufen, wie man das aus dem privaten Umfeld kennt oder ist das kundenindividuell oder welche Ansätze siehst du da in der Richtung?
Frank Seifert |
Ja, auf jeden Fall. Wir haben ja 3 Geschäftsmodelle im IoT-Umfeld. Das eine beginnt im Consulting und endet in einer kundenspezifischen Applikation. Das ist ein typisches Projektgeschäft eigentlich. Das zweite ist, dass wir natürlich auch gern generische Apps entwickeln wollen und den ersten Ansatz gibt es auch, nämlich genau aus diesem Maintenance-Umfeld. Wir sind gerade dabei diese Kernfunktionalitäten aus unserer Erfahrung Maintenance Applikation in eine generische Maintenance App zu gießen und die dann hoffentlich auch in Zukunft auf etablierten App-Stores in diesem industriellen Kontext wirklich als Produkt auch verkaufen zu können. Wo der Kunde eben sagt, ich lad mir die seioTec-Maintenance App und ich benutze diese einfach nur und das ist natürlich auch in unserem Fokus und ich bin davon überzeugt, dass umso mehr Applikationen bei den Kundenprojekten realisiert werden, werden auch zukünftig weitere Ideen kommen. Vielleicht immer mal für kleine Teilfunktionen im ersten Schritt, um generische Apps zu entwickeln und generische Lösungen. Das steht auch ganz klar im Fokus in der Zukunft, weil es ist halt ganz ehrlich, es gibt glaube ich insgesamt noch zu wenig Use Cases und damit ist es natürlich schwer, diese Funktionen die jeder nutzen kann, auszuarbeiten, aber das steht bei uns ganz klar im Fokus.
Ing. Madeleine Mickeleit
Ja, wenn ich jetzt so in Richtung Mittelstand blicke mit diesen Apps, geht das dann auch so in Richtung Mini MES-App oder Ähnliches? Weil man kennt das ja häufig, dass auch mittelständische Kunden, einige haben vielleicht ein MES-System, aber die Vielzahl vielleicht auch nicht, kann ich so etwas dann auch über eine IoT-App lösen? Geht das so in die Richtung oder ist das noch einmal was anderes?
Frank Seifert |
Ja, gutes Stichwort. Ja, ist ein zweiter Bereich neben diesem klassischen Maschinenbau, den wir gemerkt haben in den vielen Vertriebsgesprächen, auch Kundengesprächen des letzten Jahres, dass ein zweites Feld, genau wie du das gesagt hast, der Mittelstand oder kleinere Mittelstand, denn wir haben ja gerade Kunden so Fertigungsunternehmen, die haben mehrere CNC-Maschinen stehen und vielleicht noch ein paar andere Verarbeitungsmaschinen, ist aber keine größere Fertigung. Sie haben, wenn es gut geht ein EAP-System, aber selten ein MES-System, würden aber gern in ihrer lokalen Produktionsumgebung Transparenz über ihre Maschinendaten haben. Das sind natürlich andere Gründe. Dort geht es um OEE-Themen oftmals, also Effizienzkennzahlen, auch dort lokal natürlich Predictive Maintenance-Themen, kann ich Dinge schon vorhersagen, warum stockt mein Produktionsfluss, liegt es an fehlenden Rohstoffen, liegt es daran, dass mein Einrichter die Maschine nicht rechtzeitig wieder gestartet hat oder oder. Es gibt also viele Dinge und der Vorteil ist mit diesen Technologien, da reden wir wirklich über EDGE-Technologie in Kombination mit IoT, dass dieser kleinere Kunde, der sowieso schon keine IT-Abteilung hat, sich nicht um diese ganzen IT-Themen kümmern muss, weil das sind halt jetzt Technologien, es läuft ja irgendwo auf ein EDGE-Device, browserbasiert, er muss keine große IT-Installation durchführen und sich nicht um Windows Update kümmern. Aus diesem Grund ist für den diese Technologie sehr interessant. Und das ist gerade ein zweiter Kundenbereich auch, den wir weiter fokussieren.
Ing. Madeleine Mickeleit
Ja. Für viele kleinere Kunden ist das wahnsinnig spannend. Jetzt wollte ich gerade, du hast das gerade eben schon angesprochen, dass ist dann aber eine Lösung die ihr On Premises, also auf einem EDGE-Device laufen lasst. Das ist dann kein klassischer IoT-Case, wo man sagt, ich bau jetzt eine Mini-MES in der Cloud. Oder nutzt ihr da schon Cloudressourcen in dem Fall?
Frank Seifert |
Gemischt. Der erste Ansatz ist On Premises und da du vorhin auch das Thema Ökosystem angesprochen hast und das ist eigentlich ein gutes Stichwort an dieser Stelle, hier taktieren wir z.B. auch Firmen, die das Management von EDGE-Devices, zentrales Software-Roll-Out und ähnliche Themen adressieren. Dort gibt es im Moment eine beginnende Kooperation aus deinem IoT-Podcast heraus mit der Firma CTO Cybus GmbH mit der wir jetzt mal ein erstes Projekt starten wollen, da die diese Konnektivität im Shop Floor haben.
Ing. Madeleine Mickeleit
Oh, schön. Ja, stimmt der Peter hatte ja auch schon mal im Podcast eine Lösung zu MES Middleware gesprochen.
Frank Seifert |
Genau. Also, natürlich versuchen wir da auch in verschiedenen Ökosystembereichen gute Partner zu finden, die die besten Lösungen finden. Man kann das nicht alles selbst in diesem Umfeld. Ganz klar. Wir treten dann gegenüber dem Kunden als Gesamtlösungsanbieter auf, aber wir versuchen auch durch gute Kooperationen und Partnerschaften das zu lösen. Und ja, vieles im Moment auf dem EDGE-Device, wir haben gerade einen Fall, wo ein Kunde z.B. 2 Produktionsstandorte hat, und dort ist gerade die tolle Mischung, ja jeder Standort lokal wird auf dem EDGE-Device ausgewertet, aber wir haben eben durch unser Know-how auch die Möglichkeit konsolidierte Daten beider Standorte in der Cloud, also auf der IoT-Plattform für ihn abzubilden. Damit hat er aus der Geschäftsleitung eine Transparenz auch von gewissen Daten über beide Standorte.
Ing. Madeleine Mickeleit
Wir hatten jetzt so stark den Bereich Maschinen- und Anlagenbau in den Fokus geholt. Habt ihr auch Use Cases oder Projekte, die in einer ganz anderen Branche stattfinden, die ihr vielleicht vorher gar nicht auf dem Schirm hattet? Ich weiß nicht, wie seid ihr da unterwegs?
Frank Seifert |
Ja. Also es ist wirklich spannend überhaupt, über welche Use Cases man teilweise spricht und ein ganz interessanter, den ich nie auf dem Schirm hatte, hat sich jetzt hier in Thüringen ergeben, auch durch eine Kooperation mit dem Kompetenzzentrum Industrie 4.0 in Ilmenau und einen ERP-Systemintegrator, die IoT-Plattform-Technologie nutzen, um, wie haben wir das mal genannt, fertigungsübergreifende Planung zu realisieren, d.h. ein OEM mit mehreren Zulieferern kann seine ERP-Planung synchronisieren mit den Unteraufträgen, die er an seine Unterlieferanten gibt und erhält somit ein gesamtes Bild seiner Gesamtladung inklusive der Teilkomponenten, das sind also ganze Baugruppen, die er sich zuliefern lässt und da verbinden wir also ganze Produktionsstandorte über die Plattform. Und das ist also ein ganz spannendes Thema, an das ich vorher nicht gedacht hätte, aber es hat sich aus solchen Gesprächen ergeben und ist wirklich ein ganz spannendes Thema.
Ing. Madeleine Mickeleit
Ja. Was ist das dann für ein Kunde, wenn du sagst OEM? Kann man den nennen? Oder ist das ein geheimes also „restricted project“?
Frank Seifert |
Ja. Das hat im Moment noch ein stückweit noch Forschungsprojektcharakter. Also man kann das ruhig sagen, das ist ein Medizingerätehersteller, der mehrere Lieferanten hier in Thüringen hat und das Problem eben bisher hatte, so etwas läuft heutzutage immer noch diese Unteraufträge über, ja es wird ein Auftrag erteilt und Lieferdatum festgelegt und dann erfolgen weitere Absprachen telefonisch oder per E-Mail ………. rechtzeitig ist das Teil da. Und jetzt entsteht praktisch folgende Transparenz, dass der OEM als Auftragsgeber kann wirklich sehen, ist bei meinem Unterlieferanten das Teil wirklich schon in der Endkontrolle oder noch in der Vormontage. Und ich habe immer gedacht, das will doch keiner, weil natürlich hat der Lieferant vielleicht auch Angst davor diese Transparenz zu zeigen und es zeigt sich jetzt aber, dass beide sagen wir haben einen Mehrwert, weil das Vertrauen größer wird und ich muss natürlich eine gewisse Transparenz an den Tag legen, die es vorher nicht gab. Aber für den OEM ist es auch ein Thema weiterhin mit dem Thüringer Unternehmen vielleicht zusammenzuarbeiten, weil die Vertrauensbasis untereinander wesentlich gestärkt wird dadurch und ganz spannend in dem Projekt ist noch, dass wir, am Anfang hat man nur über diese ERP-Daten geredet und mit den Technologien, die wir jetzt in dem IoT-Kontext haben und auch mit dem wiederum bei uns Automatisierungs- und Shop Floor Know-how und auch Konnektivitätslösungen irgendwo zu integrieren, können wir in diesem Projekt sogar Wähl-time-daten der Maschine finden, mit in diesen Datenpool der eigentlichen Planung integrieren. Somit geht man weg von einer stringenten reinen Planungsschiene, man kommt sogar die Rückmeldung aus dem Shop Floor. Und dann wird das Thema noch spannender.
Ing. Madeleine Mickeleit
Ja, d.h. ihr könnt, was du gerade sagtest, wo ist mein Teil, ist das noch in der Endmontage oder irgendwo in der Endkontrolle, d.h. ihr connected die Daten z.B. aus einer Montagestation, wo ihr über Stückzähler dann geht oder wie funktioniert das dann oder welche variablen Parameter braucht ihr da aus dem Feld?
Frank Seifert |
Also, im ersten Schritt geht es ja darum, wir müssen quasi noch mal einen Schritt zurück. Es gibt eine ERP-Planung, d.h. OEM hat irgendwo einen Ablauf geplant für eine Montage eines Gesamtanalysegerätes und ein Teil davon liegt bei einem Unterlieferanten und der hat seine eigene ERP-Planung, wann ist das Teil in meiner Produktion geplant. Und jetzt können wir, das sind sogar ganz wenige Daten nur, wir wissen wo sich diese Baugruppe gerade befindet über RFID, einfache RFID-Verfolgung in der Produktion und können somit erstmal nur zurückspielen und das ist schon ein großer Mehrwert, ist eben das Teil jetzt noch in meiner Vormontage oder ist das Teil in der Endkontrolle angekommen. Das reicht ja aus, um den Planungsablauf des übergeordneten OEM-Unternehmens wesentlich besser wieder zu adaptieren. Darum geht es ja hier. Wir haben ja einen sehr innovativen ERP-Integrator quasi mit im Boot in diesem Konsortium, das ist quasi hier die Universität in Ilmenau und ein ERP-Systemintegrator und wir, also wie gesagt, ich kann da nicht allzu viel zu sagen, weil es hat noch Forschungscharakter, es ist schon prototypisch, es ist schon realisiert hier in Thüringen, aber ich kann da im Moment noch keine Namen nennen.
Ing. Madeleine Mickeleit
Ja. Na klar. Können wir ja auch vielleicht nachreichen so in einem halben Jahr. Je nach dem.
Frank Seifert |
Richtig, was du da gerade sagst. Man prüft quasi auch gerade, welche Daten kann ich denn sinnvoll aus der Produktion noch mit einfließen lassen, weil das Know-how des ERP-Integrators ist quasi diese Planungsprozesse vollkommen dynamisch und automatisiert neu zu rechnen. Also Produktionsplanungsabläufe neu zu berechnen auf dem EDGE-Device. Man redet da von einem digitalen Schatten, also kein digitaler Zwilling, das wäre sonst ein unscharfes Bild als digitaler Schatten, also ein digitales Abbild der kompletten Produktionsplanung und das wird adaptiert in Abhängigkeit u.a. viele Parameter, Personalressourcen, was nicht so unser Thema ist, aber für uns das Interessante in Abhängigkeit der Zulieferer. Wo steht das Teil gerade beim Zulieferer. Und das ist wirklich eins der spannendsten Projekte mal, wenn ich in die Zukunft blicke, bei dem wir da gerade dran sind.
Ing. Madeleine Mickeleit
Jetzt hast du ja mehrere Projekte, IoT Use Cases usw. gesehen auch beim Mittelstand. Hast du vielleicht Tipps aus der Praxis, wo du sagst, hey, da sollte man im Vorfeld drauf achten oder da haben wir einen Fehler gemacht, da hätten wir ein bisschen Zeit gespart oder Ähnliches? Hast du da aus dem Projekt mal ein Beispiel, ohne jetzt irgendjemand zu nennen oder das Know-how an dieser Stelle mal mitgibt?
Frank Seifert |
Ja, ich würde das mal als allgemeines Beispiel formulieren. Aus der Projekterfahrung jetzt von mittlerweile fast 2 Jahren in der Umsetzung solcher Projekte. Wir haben uns am Anfang zu sehr auch auf die komplette technische Lösung auch am Ende ja frühzeitigen Projekt wie ist die Konnektivität oder was haben wir für Funktionen konzentriert und was sich herausgestellt hat auch aus Sicht des späteren Anwenders oder unseres Kunden, wir starten jetzt immer ganz ganz früh rein erst mal UX-Design. Wir starten mit UX-Design.
Ing. Madeleine Mickeleit
Also User Experience im Sinne von, wie es am Ende für den Bediener aussieht sozusagen.
Frank Seifert |
Genau. Weil damit ist schon mal wirklich die komplette, ich sag mal, auch costumer journey soweit eigentlich abgebildet, auch wenn die Funktion dahinter noch gar nicht entwickelt ist und der Kunde kann damit frühzeitig mit seinem Vertrieb oder seine weiteren internen Stakeholder mit ins Boot nehmen oder kann eben schon vertrieblich sogar, das ist ja schon ein funktionales Abbild, man kann also wirklich bedienen, den Browser z.B., es kommen keine Ergebnisse zurück, aber ich kann mich schon mal navigieren. Und das sehr gut im Moment, dass wir es schon recht weit getrieben haben, manchmal für uns zum Nachteil, weil die Kunden denken dann schon, ach ihr seid doch schon fertig, es ist schon alles entwickelt, warum kostet das jetzt noch einen Preis X, weil es sieht schon so realitätsnah aus, aber bietet für diesen Maschinenbau, der sich z.B. auch sehr schwer tut mit solchen neuen Themen frühzeitig die Möglichkeit auch an seine Kunden zu gehen und eben auch, wie ich sagte, Stakeholder da mit ins Boot zu nehmen. Und dann entwickeln wir parallel mit kurzen Sprints Funktionalitäten weiter. Das ist also eine wirklich sehr wichtige Erfahrung, die wir auch selbst machen mussten, dass das so wesentlich besser geht.
Ing. Madeleine Mickeleit
Ja. Jetzt seid ihr ja auch noch in anderen Projekten unterwegs. Vielleicht können wir die ja noch ganz kurz ansprechen. Ihr habt ja, glaube ich, auch so ein Forschungsprojekt, was ihr am Rande macht, habe ich gesehen. Was hat es damit auf sich und wie seid ihr sonst noch unterwegs auch in anderen Branchen?
Frank Seifert |
Ja, wir sind auch in diesem Kontext IoT in einem sehr spannenden Forschungsprojekt involviert. Dieses Projekt nennt sich „Spaicer“, findet man auch unter spaicer.de, glaube, ich, da muss ich jetzt passen, aber du wirst ja den Link bekanntgeben. Es gab Anfang letzten Jahres die KI-Initiative der Bundesregierung, also den KI-Innovationswettbewerb, wo sich mehrere Konsortien beworben haben, um KI-Technologien weiter zu entwickeln und wir haben das Glück, dass wir in einem Konsortium unter Federführung des Deutschen Forschungszentrums für künstliche Intelligenz, DFKI, hier bis in die letzte Runde und dann sogar Ende 2019 ausgewählt wurden aus anfänglich, glaube ich, 85 Anträgen oder gar 100 Anträgen und es sind jetzt, glaube ich, 13 Projekte gefördert und hier geht es um Resilienz-Management für die Industrie. D.h. wie kann man Firmen stärken und resilient machen gegenüber externen Einflüssen? Dort werden mehrere Themen betrachtet, also das einfachste vielleicht zum Erklären. Wenn ich im Shop Floor Resilienzen, wir sprechen hier in diesem Projekt über Micro-Resilienzen, wäre z.B. ein typischer Ansatz für Predictive Maintenance, was passiert, wenn ich meine Teile nicht im Lager habe. Oder kann ich Werkzeugbruch voraussagen? Wie kann ich mich das nächste Mal darauf besser vorbereiten? Das wäre so eine Micro-Resilienz, aber das geht bis hin zu Themen wie z.B. im letzten Jahr Niedrigwasserstand an unseren Flüssen und Blei-Chain-Ketten sind unterbrochen, BASF konnte keine Rohstoffe mehr haben und hätte man das über Methoden der KI und natürlich deswegen auch auf Plattformen unter Einbeziehung von Wetterprognosen etc., hätte man das vorhersehen können in gewisser Weise und hätte man die Produktionsplanung oder die Planung von Lieferketten dadurch anders gestalten können. Das ist in wenigen Worten, also wen es interessiert, bei uns mal auf die Hompage schauen des Projektes, so grob beschrieben worum es geht und wir sind in diesem Kernkonsortium verantwortlich für dieses gesamte Thema Softwareentwicklung auf der Plattform. Es soll also am Ende wirklich, es sollen Applikationen, wahrscheinlich auch mehrere Teilmodule oder Teil-Applikationen entstehen, um dieses Resilienz-Management als Softwareapplikationen Firmen anbieten zu können, auf diesen unterschiedlichen Ebenen. Deswegen sicherlich auch mehrere Applikationen, die am Ende dort entstehen werden und Ziel ist dann wirklich ein Teil-Ökosystem entstehen zu lassen, wo dann eben auch andere die wiederum KI-Methoden für Wetterprognosen oder für Schifffahrtswege oder Ähnliches dort einspielen können, also Ziel ist es, ein Teil-Ökosystem in diesem Kontext zu schaffen. Und, ja das Projekt läuft jetzt über 3 Jahre mit einem ganz tollen Konsortium, wo ganz namhafte Industrieplayer mit uns gemeinsam arbeiten. Und da freuen wir uns natürlich bei solch einem Projekt mit dabei zu sein, auch neueste Erkenntnisse aus Forschung und Entwicklung, Hochschule, Landschaft, Forschungseinrichtungen, ja auch für uns ist das natürlich irgendwo ein unheimlicher Wissenszuwachs und Know-how-Zuwachs.
Ing. Madeleine Mickeleit
Ja. Wie du schon sagtest, ich werde diese ganzen Use Cases, die wir jetzt besprochen haben, entsprechend verlinken und auch das „Spaicer-Projekt“, dass man die Website auch findet, wenn Interesse aufkommt, sonst gibt es ja sowieso den Connect zu dir. Jetzt mal in die Zukunft geblickt, noch bevor ich jetzt zum Ende komme, was wird, glaubst du, in den nächsten 5 Jahren immer wichtiger werden, was werden wir am IoT-Markt sehen, vielleicht auch im Mittelstand vor allem? Was glaubst du wird kommen in den nächsten 5 Jahren?
Frank Seifert |
Ich glaube, dass gerade jetzt natürlich, wir reden jetzt zwar in einem krisenbehafteten Kontext über das Thema Digitalisierung, aber ich hatte jetzt auch schon das Glück 1 – 2 Kundengespräche wieder zu haben und ich glaube, wirklich dem mittelständischen Maschinenbauer ist bewusst geworden, Digitalisierung ist eine Thema, das muss er sich auf die Fahne schreiben. Und die reine Mechanik, solche Dinge werden im Maschinenbau z.B. vergleichbarer immer mehr. Man kann sich noch durch Software-Applikationen wahrscheinlich immer mehr mit einem Anteil KI hier vielleicht auch noch abheben, kann neue softwarebetriebene Themen seinen Kunden anbieten, wo man entsprechend natürlich Vorteile am Markt haben kann. Ich glaube auch, da es sich wirklich, man hat das gemerkt, die letzten 2 Jahre waren viele interessiert, aber es hat eben an den konkreteren Vorstellungen gefehlt und ich glaube, da wird sich die nächsten 5 Jahre extrem etwas tun, auch durch das Wachsen der Ökosysteme, du hattest viele sehr interessante Firmen ja auch in deinem Podcast, die von Konnektivität von den kleinsten Sensoren auch zu dann eben Preisen, die man dann auch entsprechend darstellen kann am Markt und damit werden viele digitale Services entstehen, über die wir uns jetzt überhaupt noch nicht bewusst sind und da sehe ich auch für uns große Chancen. Ich sehe dort wirklich eine Zukunft. Im Bereich KI wird es wichtig sein, erklärbare KI, auch eine Rückspiegelung die ich geben kann, die viele bestätigen. KI im Sinne von Big Data zu Smart Data und ich fange etwas mit deinen Daten an und es kommt am Ende ein tolles Ergebnis raus, wenn ich das richtig interpretieren kann, wird es nicht auf Akzeptanz stoßen. Wir denken ja in vielen Projekten über das Thema KI nach. Es muss aber in gewisser Weise trotzdem noch durch den Fachexperten nachvollziehbar sein. Er kann es nicht bis zum letzten Detail verstehen, aber es muss reproduzierbar sein, was hat die KI jetzt wirklich bewirkt. Und ich glaube, da wird man auch in den nächsten Jahren viel in dem Bereich KI diskutieren, wie setze ich KI ein, wo sind auch Grenzen, auch ethische Grenzen und ja, das wird uns, glaube ich, in diesem Bereich auch die nächsten 5 Jahre uns alle gemeinsam beschäftigen.
Ing. Madeleine Mickeleit
Ja. Vielen Dank für deinen Einblick hier. Ich finde es auch wahnsinnig spannend aus eurer Brille betrachtet. Ich meine, ihr kommt aus der Automatisierungswelt und seid natürlich auf diesem Fokus auf Augenhöhe mit vielen, sag ich mal, Hörern, die jetzt auch aus den verschiedensten Branchen kommen, die genau diese Themen vor der Brust haben und es ist wirklich super spannend was ihr da geschaffen habt, auch mit seioTec. Wir hatten ja jetzt verschiedene Use Cases von Schwermaschinen Mining, über das Thema des Medizingeräteherstellers aus der EAP-Integration von Daten von Zulieferern bis hin zu ERP, wie sagt man, Mini-MNS-Systeme. Ich werde das auch entsprechend auch verlinken. Und wenn Interesse besteht, wie erreicht man dich am besten? Ist das dann über seioTec über die Website oder LinkedIn oder wie kann man dich am besten erreichen?
Frank Seifert |
Ja, also über die seioTec-Hompage, auch über LinkedIn bin ich aktiv, erreicht man mich. Du wirst die Kontaktdaten ja auch noch hinterlegen. Also über SEITEC oder seiOTec Hompage oder LinkedIn sind die besten Methoden, dort sind alle Kontaktdaten hinterlegt. Da bin ich erreichbar.
Ing. Madeleine Mickeleit
Okay. Super. Ja, Frank, dann danke ich dir ganz herzlich für deine Zeit und für deine ganzen spannenden Einblicke hier. Ich denke mal, aus eurer Sichtweise ist das Ganze auch noch mal ein bisschen verständlich geworden und man kann das Ganze in der Praxis auch greifbar gestalten anhand der Use Cases, die verlinke ich ja entsprechend, die werden wir ja auch veröffentlichen. Ja, vielen Dank nochmal. Ich habe mich sehr gefreut, dass du dabei warst. Vielen Dank für deine Zeit und genieß die restliche Woche.
Frank Seifert |
Ja, auch vielen Dank für die Einladung. Es war sehr spannend und ich freue mich auch auf deine zukünftigen Gäste. Es ist wirklich ein toller IoT-Podcast. Prima, dass du den Mut hattest, auch diesen IoT-Podcast zu starten. Ja, vielen Dank.
Ing. Madeleine Mickeleit
Ja, sehr gerne. Ich danke dir. Bis dann. Tschau.
