Die 6 grössten Herausforderungen bei der Umsetzung von IoT-Szenarien in der Diskreten Fertigung

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Das Verständnis für IoT-Prozesse ist zweifellos angekommen in der diskreten Fertigung. Ob bei der Optimierung von Fertigungs-, Logistik-, Kundenservice- oder Produktentwicklungsprozessen – gängige Abläufe werden bei Fertigern bereits effizient umgesetzt. Die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle ist dabei unausweichlich und kann aus verschiedenen Blickwinkeln betrachtet werden. Zum einen kann dabei die Optimierung bestehender Prozesse im Vordergrund stehen, zum anderen kann der Fokus eher auf digitale Produkte und Services gelegt werden. Dabei gibt es jedoch noch einige Herausforderungen zu bewältigen.

Die Herausforderungen der Digitalisierung für die Diskrete Fertigung

Grafik Herausforderungen der Digitalisierung in der diskreten Fertigung - IoT

 

# 1. Vertikale Integration

Für die vertikale Integration besteht die Herausforderung darin die Daten von Sensoren im Feld zu erfassen und anschliessend über Edgekomponenten in Anwendungssysteme, wie z.B. MES- oder ERP-Systeme zu überführen. Also das Erfassen von Daten für bzw. bei digitalisierten Leistungen (intern und extern) und digitalisierten Produkten sowie die Übertragung der Daten in Backend-Systeme.

# 2. Horizontale Vernetzung

In der horizontalen Vernetzung ist es vor allem die umfassende Integration aller Beteiligten der Supply Chain, die neue Ideen benötigt. Denn der Ursprung der steigenden Flexibilitäts- und Transparenzanforderungen liegt in der seitens des Marktes zunehmend geforderten Produktindividualisierung. Aus der traditionellen Anordnung der Supply Chain wird zunehmend ein integriertes Wertschöpfungsketten-Ökosystem. Für die Umsetzung der Losgrösse 1 sind Kunden aber nicht bereit höhere Lieferzeiten in Kauf zu nehmen, im Gegenteil, es muss trotz Personalisierung immer noch schneller gehen. Ein wesentlicher Aspekt um dabei mithalten zu können oder sogar marktführend zu sein, ist Transparenz in Echtzeit, die eine durchgängige Integration und mehr Interaktion zwischen allen Beteiligten benötigt.

# 3. Automatisierung

Aber auch die zunehmende Automatisierung von Prozessschritten durch Informationssysteme und Kommunikationstechnologien stellen eine Herausforderung dar. Es müssen komplexe Regelwerke geschaffen werden, weil unterschiedlichste Systeme miteinander kommunizieren müssen und auch die Integration von Soft- und Hardware muss berücksichtigt werden. Gleichzeitig ergibt sich aus der zunehmenden Automatisierung die Chance, dass bei Mitarbeitern die Entscheidungs- und Gestaltungskompetenzen in Zukunft wesentlich stärker gefordert sein werden und damit eine Verschiebung der Aufgaben entstehen kann.

# 4. Innovative Technologien

Im Rahmen von IoT gibt es unzählige innovative Technologien, die zur Unterstützung von Prozessen herangezogen werden können. Für Unternehmen besteht die Herausforderung darin, sich zunächst einen Überblick über diese Technologien zu verschaffen, um herausfiltern zu können, welche technologische Unterstützung betriebswirtschaftlich sinnvoll und rentabel ist. Die itelligence AG hat als Beispiel für den Einsatz von IoT Technologien ein Szenario für Servicetechniker mit der Microsoft HoloLens in Verbindung mit SAP Cloud Platform entwickelt. Bei diesem Szenario erhält der Mitarbeiter virtuelle Einblendungen in einer Brille, um einen Serviceprozess an Produkten oder Maschinen beidhändig und angeleitet durch Augmented Reality Assistenten durchführen zu können.

# 5. Big Data

Der Einsatz innovativer Technologien bringt immer mehr Daten hervor. Big Data steht daher für bisher ungekannte Datenfluten, die aus verschiedenen IoT Technologien entsteht. Die Qualität der Daten spielt dabei eine entscheidende Rolle. Vollständig, fehlerfrei und nicht redundant müssen Daten sein, um aus den riesigen Mengen die richtigen Schlüsse zu ziehen. Bisher gibt es jedoch noch keine Standards oder einheitliche Datenformate. Da die Daten zwar in einem System ausgewertet, aber aus mehreren Systemen stammen und zunächst vereinheitlicht, vor- und aufbereitet werden müssen, werden Datenanalysen zusätzlich erschwert. Ausserdem sollten Unternehmen, darauf gefasst sein, dass sich auch Dritte für ihre Daten und die daraus gewonnenen Informationen interessieren.

# 6. Digitaler Datenschutz

Digitaler Datenschutz wird dabei zunehmend wichtiger, denn das Internet of Things stellt durch die Anzahl der möglicherweise betroffenen Devices, deren Distribution und Zugänglichkeit sowie den notwendigen Reaktionszeiten völlig andere Anforderungen an die IT-Security. Dieses Thema muss in die ganzheitliche Unternehmensstrategie sinnvoll eingebettet werden. Denn während Daten in ERP über Berechtigungen geschützt sind, ist für Daten aus Middleware bisher kein einheitlicher Schutz definiert. Im IoT Zeitalter findet der Informationsaustausch jedoch vermehrt über öffentliche Netze (Internet, GPRS, UMTS) statt und unerlaubte Zugriffe häufen sich. Dabei sind die Ansprüche an den Datentransfer von Unternehmen oft widersprüchlich: aus Sicherheitsgründen möchten Unternehmen ihre Daten nicht herausgeben, um jedoch Analysen (Predictive) durchzuführen, sind vollständige Datensätze notwendig. Dieses Dilemma kann über unterschiedlichste Ansätze, wie zum Beispiel eine teilweise oder aggregierte Datenweitergabe sowie eine Weitergabe in bestimmten Zeitintervallen geregelt werden.

Anhand von drei Beispielen möchten wir Ihnen in den folgenden Beiträgen die Möglichkeiten von IoT in der diskreten Fertigung erläutern. Erfahren Sie demnächst mehr zu:

  • SAP Asset Intelligence Network und dem digitalen Zwilling
  • Den Möglichkeiten von Maschinenanbindungen
  • Der Nutzung der Microsoft HoloLens am Beispiel eines Servicetechniker Szenarios

Sie möchten die Umsetzung von IoT Szenarien in Ihrem Unternehmen vorantreiben, sich den Herausforderungen stellen und wissen aber nicht genau, wo Sie starten sollten?

Kontaktieren Sie uns! Wir unterstützen Sie gern.

– von Hans Rauwolf, Leiter Geschäftsfeld Industrie 4.0 / IoT,  itelligence AG –

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