Tabletnutzung
Digitalisierung

Babylonisches Sprachgewirr im Zeitalter der Industrie 4.0?

02.05.2019

„Wir hören uns reden, aber verstehen kein Wort.“ So oder so ähnlich lässt sich das Sprachgewirr im alten Babylon beschreiben – oder die Kommunikation in der Produktion eines digitalisierten Unternehmens. Gemeint ist damit freilich nicht das Unverständnis zwischen den Mitarbeitern eines global agierenden Betriebs. Denn auch, wenn diese auf verschiedenen Kontinenten leben, gibt es meist eine gemeinsame Konzernsprache. Maschinen hingegen sind weniger lernfähig. Zwar leben sie alle in einer Welt von Nullen und Einsen, doch ihre Interpretation, und damit die „digitale Sprache“ unterscheidet sich zum Teil erheblich.
Komplexe Kommunikation zwischen Maschinen
Woher die Verständigungsschwierigkeiten in der M2M (machine to machine) Kommunikation stammen, ist leicht erklärt: jeder Maschinenhersteller hat sein eigenes System und damit seine eigene Sprache. Zum einen, um die eigenen Produkte möglichst exakt aufeinander abstimmen zu können, zum anderen, um Entwicklungen und Wettbewerbsvorteile gegenüber der Konkurrenz zu erhalten. Dazu kommen noch Software und Hardware, die aus denselben Gründen wiederum ein wenig anders ticken. Im Maschinenpark einer Produktionsstraße treffen diese unterschiedlichen Komponenten dann aufeinander.
Um effizient, fehlerfrei und zu möglichst geringen Kosten produzieren zu können, müssen die Maschinen wie die Rädchen eines Uhrwerks aufeinander abgestimmt sein – und miteinander kommunizieren können. Im Idealfall ist die gesamte Fertigung auch noch in das ERP des Unternehmens eingebunden, sodass Abläufe, Lagerstände, Bestellungen und Auslieferung automatisch überwacht werden. Das wiederum ermöglichen Schnittstellen, die zwischen den Maschinen übersetzen. Allerdings muss jede dieser Schnittstellen im Grunde einzeln programmiert werden, um einwandfrei zu funktionieren. Ein nicht unerheblicher Aufwand, der in Betrieben mit hohen Qualitätsanforderungen rasch zum Kostentreiber werden kann.
Zahlen Analyse zu Predictive Maintenance und IoT
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Komplexer „Organismus“ – die Lieferkette
Die „Verständigungsschwierigkeiten“ der digitalen Welt beschränken sich aber nicht nur auf einen einzigen Betrieb, sondern umfassen vielmehr alle Glieder entlang der Lieferkette, vom Rohstoff bis zum fertigen Produkt. Die vollständige Vernetzung der Unternehmen und jeder einzelnen Maschine entlang der Lieferkette ist derzeit meist noch Zukunftsmusik, vor allem kleinere Betriebe sind in Sachen Digitalisierung oft Nachzügler. Von einer Vernetzung über die Unternehmensgrenzen hinaus würden jedoch alle Beteiligten profitieren, sei es durch sinkende Kosten oder steigende Qualität als Wettbewerbsvorteil.
Digitale Zwillinge für die Optimierung der Produktionskette
Kurz gesagt sind digitale Zwillinge (oder Digital Twins) digitale Abbilder real existierender Produkte oder Prozesse. Im digitalen Zwilling sind alle Daten über das abzubildende Objekt versammelt. Je mehr Daten aus unterschiedlichsten Quellen, desto genauer ist die digitale Kopie. Für Lieferketten oder Produktionsprozesse bedeutet das, jede einzelne Maschine, jedes Bauteil, jedes ERP und jeder Arbeitsschritt sind irgendwann Bestandteil des Digital Twin.
Die digitalen Abbilder sind jedoch mehr als reine Datensammlungen. Sie ermöglichen beispielsweise die sogenannte „Predictive Maintenance“, also eine vorausschauende Wartung. Probleme in der Funktion oder Abnutzungserscheinungen werden in der digitalen Simulation erkannt und können behoben werden, bevor sie tatsächlich auftreten. Digitale Zwillinge erlauben auch, Prozessänderungen erst virtuell zu testen, bevor reale Schritte gesetzt werden. Auf diese Weise können teure Fehlinvestitionen vermieden werden.
Ein drittes Anwendungsbeispiel ist das Feedback der Kunden. Bisher blieb dies meist im letzten Glied der Lieferkette „stecken“, selten bekamen Zulieferer direkte Rückmeldungen zu ihren Produkten. Im Digital Twin kann das Kundenfeedback gespeichert und direkt von allen Beteiligten am Produktionsprozess abgerufen werden. Da Kundenbedürfnisse bereits am Anfang der Lieferkette berücksichtigt werden, steigt die Kundenzufriedenheit und führt langfristig zu mehr Kunden.
IoT-Plattformen als Übersetzungshilfe
Voraussetzung für digitale Zwillinge im Produktionsprozess ist jedoch die Vernetzung der Maschinen miteinander, das sogenannte Internet der Dinge (Internet of Things, IoT). Sensoren, Analytics und manuelle Eingaben, etwa Kundenfeedback, sind die wesentlichen Informationsquellen über die Endpunkte des IoT. Laut Schätzungen von Deloitte wird es 2020 in Europa rund 4,5 Milliarden solcher Endpunkte geben. Und je mehr Endpunkte existieren, desto mehr unterschiedlich „Sprachen“ werden im IoT herumschwirren - mit allen bereits zuvor bekannten internen Problemen durch Schnittstellen und „Übersetzungsfehler“.
Hier braucht es, so eine Studie von Deloitte, Plattformen als Übersetzer, die möglichst offen gestaltet sind und über hohe Konnektivität zu allen denkbaren IoT-Endpunkten verfügen. Die derzeitige IoT-Landschaft ist jedoch (noch) in Einzelanwendungen und in sich geschlossene Plattformen aufgesplittert. Eine Vernetzung über Unternehmens- und Ländergrenzen hinweg ist daher schwierig. Digitalen Zwillingen fehlen benötigte Daten, oder sie können nicht entsprechend ausgewertet (übersetzt) werden. Das bremst wiederum die Entwicklung digitaler Services mit echtem Mehrwert (wie zum Beispiel Predictive Maintenance), die am Ende allen zugutekommen.
Sprachbarrieren überwinden
Das Ziel muss also lauten, die Entstehung unabhängiger, übergreifender Plattformen zu fördern, um eine grenzenlose Interoperabilität aller Maschinen im IoT zu ermöglichen. Nur dann lassen sich die Sprachbarrieren überwinden und digitale Zwillinge mit umfassenden Daten versorgen.