Vom Produkt-Lieferant zu erweiterten Geschäftsmodellen – Teil 2

Im Teil 1. haben wir die Begründung gelesen, warum bereits heute ein Ventilatoren-Hersteller als System-Lieferant agieren sollte. Will der klassische mittelständische Maschinenbauer von der Entwicklung nicht überrollt werden, muss er sich jedoch den Herausforderungen, die die Digitalisierung mit sich bringt, stellen. Dies setzt aber eine Digitalisierungs-Strategie voraus, die vom Kopf des Unternehmens durchgängig bis in alle Abteilungen gelebt wird. Hat die Geschäftsführung sich von der Notwendigkeit eines Wandels durch Digitalisierung überzeugt, sollte diese ein Team aus der Führungsebene aller Geschäftsbereiche,  also von der Technik, Produktmanagement, Marketing, Vertrieb, Service, Recht, Finanzen und IT bilden. Bei der Komplexität der notwendigen Aufgaben braucht man Mitarbeiter, die für den Wandel gerüstet sind und den Wandel mit vollziehen, vielleicht sogar vorantreiben, miteinander interagieren und man braucht Unternehmer die diesen Wandel führen.

Bild 15: Quelle: Von Webteam UNITY – Eigenes Werk, CC BY-SA 4.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=68073586

Eine solche Digitalisierungs-Strategie kann für den klassischen Maschinenbauer der Weg über den Serviceanbieter hin zur Plattformökonomie sein. So heterogen wie die derzeitige IoT-Plattformlandschaft stellt sich auch die Bandbreite möglicher unternehmerischer Zielstellungen innerhalb der Plattformökonomie dar. Sollen Plattformen vertikal, also zur innerbetrieblichen Optimierung der Geschäfts- und Produktionsprozesse, oder horizontal, d.h. zur unternehmensübergreifenden Integration mit Lieferanten und/oder Kunden und Ausrichtung auf erweiterte und/oder neue Geschäftsmodelle eingesetzt werden? Oder beides?

Die Plattformökonomie bietet Anbietern wie Nutzern umfassende Möglichkeiten und Chancen, haben perspektivisch enorme Auswirkungen auf die Erlös- und/oder Kostenposition und können damit einen entscheidenden Beitrag zur strategischen Positionierung eines Unternehmens im Wettbewerb und zu dessen unternehmerischem Erfolg leisten. 

Im Vorgriff zu dem letzten Teil der Berichtsreihe “ Vom Produkt-Lieferant  zu erweiterten Geschäftsmodellen.“ Ein kurzer Überblick. Was sind überhaupt erweiterte Geschäftsmodelle im Kontext der Digitalisierung?

Bild 16: Quelle: Hintergrundbild Norman Glaser über Linkedin 

Zu den  5 häufigsten  Digitalen Geschäftsmodellen zählen:

1. Digitale Plattformen:

Plattform-Angebote sind aktuell die verbreitetste Variante digitaler Geschäftsmodelle. Die Zahl der B2B-Plattformen deutscher Industrieunternehmen steigt immer weiter an.

2. Applikationen:

Tatsächlich können Applikationen auch ein eigenes Geschäftsmodell darstellen, in dem  sie Daten erfassen, analysieren und für den Kunden visualisieren. Ergänzend zum Sammeln und Aufbereiten von Daten gehört die Beratung fest zu diesem Geschäftsmodell – diese Dienstleistungen werden somit zur eigentlichen Grundlage der Umsätze.

3. Produkt als Service:

Dieser Ansatz lässt sich dahingehend ausbauen, dass die Nutzung des Produktes als Service angeboten wird – und nicht das Produkt selbst. Der Kunden bezahlt dann, ähnlich wie bei den Applikationen, für die Nutzung des Produkts. Also ein Pay-per-Use-Angebot.

4. Digitale Elemente:

In eine andere Richtung führt hingegen das Angebot digitaler Elemente, um eigene Produkte effizienter und somit für den Kunden attraktiver zu machen. Die Bandbreite ist dabei sehr groß, sie reicht vom weiten Feld der Sensorik bis hin zu  Augmented Reality. Diese zus. Leistungen erhöhen zwar den Preis, bieten aber gleichzeitig für den Kunden einen deutlichen Mehrwert.

5. Konnektivität:

Die Vernetzung von Produkten und die Analyse von deren Daten bietet vor allem im Bereich der Überwachung und Wartung neue Möglichkeiten. Dies reicht vom Remote Service bis zum Predictive Maintenance-Angebot.

Stellt man sich nun als Ventilator-Hersteller die Frage nach der Zielsetzung eines erweiterten „Digitalen Geschäftsmodell“ so springt einem das 5. Geschäftsmodell, die „Konnektivität“ und die daraus sich ergebenden Möglichkeiten direkt ins Auge. 

Fest steht für mich aber das zukünftige Complete Fan System wird erst als smartes Produkt komplett. Denn hier wird die Grundlage für zwei Lösungsansätze gelegt. Langfristig dem Remote Service bis hin zum  Predictive Maintenance-Angebot. Kurzfristig, und schnell umsetzbar und damit als Einstieg in die Materie ideal. Für den Betreiber der Ventilator-Systeme können digitale Elemente eine kostengünstige, intelligente und effiziente Instandhaltung, mit einer App und Auswertsoftware die selbsterklärend ist, bereits wesentliche Vorteile bieten.  

Bild 17: Quelle: HBC Horst Benderoth Consulting, Bilder: Reitz, Alexander Bürkle

Wenn wir das Ventilator-System aber durch entsprechende Sensoren smart gestalten, nützt dies nur etwas, wenn wir aus den Rückmeldungen auch Analysen und Simulationen durchführen können. Dazu brauchen wir die Daten auf einer Plattform.

Die langfristige Lösung führt über einen Digitalen Zwilling, also dem virtuellen Abbild des realen Produktes der entlang der gesamten Wertschöpfungskette umgesetzt wird, und genau wie das reale Produkt mit den Informationen verbundener Sensoren versorgt wird. Er ist also, wenn Sie so wollen über den gesamten Lebenszyklus des Produktes sein digitales Ebenbild. Zum Thema „Digitaler Zwilling“ jedoch in einem späteren Beitrag Teil 3 mehr. 

Zurück zur IoT-Konnektivitätslösung. Wie las ich doch jetzt in einem Bericht in der Industry of Things – „Kognitive Systeme sind die Nervenzellen des industriellen Internet of Things (IIoT). Messwerte werden erfasst, ausgewertet und bedarfsgerecht weitergeleitet.“

Sehen wir uns doch einmal um, was es an fertigen IoT-Konnektivitätslösung für ein Complet Fan System (CFS) gibt.

Antriebslieferanten bieten bereits sogenannte Smarte Sensoren für deren Motore an, die wichtige Betriebs- und Zustandsparameter zu Vibration, Temperatur, Überlastung, Energieverbrauch etc. erfassen, analysieren und per WLAN bzw. einem Gateway an die Cloud übermitteln. Diese Betriebsdaten werden dann in der Cloud gespeichert. Mit einer entsprechenden App,  und zukünftig auch mittels cloudbasierte Analysemöglichkeiten, stellen die Antriebsfirmen  dem Benutzer technische Motordaten und wertvolle Analyseergebnisse zum Betrieb und Zustand des Motors zur Verfügung. Das Tool schlägt z.B. empfohlene Maßnahmen zur vorbeugenden Wartung vor.

Bild 18: Quelle: ABB, Siemens, WEG

Derartige Lösungen gibt es z.B. bereits von ABB, Siemens aber auch WEG um nur ein paar der großen Anbieter zu nennen. ABB Ability Smart Sensor System  auf seinem IoT Betriebssystem basierend auf der Microsoft Azure Cloud-Plattform. Siemens mit dem Smart Motor Concept auf MindSphere , einem offenen IoT-Betriebssystem von Siemens. WEG Motor Scan  auf ihrer WEG IoT Plattform. 

Bild 19: Quelle: ABB

Auch für die Lagerung gibt es bereits Smart Sensor-Lösungen.

Z.B. der ABB Ability  Smart Sensor für montierte Lager ist eine Überwachungslösung, die eine allgemeine Zustandsanzeige des Lagers bietet, um Sie zu informieren, wenn eine Wartung erforderlich ist, bevor es zu spät ist. Die neueste Smart Sensor-Lösung, die für den Einsatz in Dodge-Lagern von ABB entwickelt wurde, ist ein fortschrittlicher Sensor, der mit dem Lager verbunden ist und kabellos kommuniziert – über Smartphones oder andere Geräte. Der Sensor liefert Vibrations- und Temperaturinformationen, die eine schnelle Zustandsanzeige des Lagers ermöglichen, wodurch ein unerwarteter Ausfall verhindert und die Lebensdauer der Ausrüstung verlängert werden kann.

Über die Maschinenüberwachung Aion inkl. Echtzeit FFT-Analyse (Fast Fourier Transform) und KI-Algorithmen in der Firmware dank Edge-Computing Architektur von AiSight habe ich im Okt. 2020 bereits berichtet.

All diese schönen Dinge sind Cloud-basierte Anwendungen, die für den Ventilatoren-Hersteller keine offenen Systeme darstellen, da diese Software und Datenauswertung auf den Komponenten-Hersteller spezifischen Plattformen betrieben werden. Will man jedoch sowohl die kurzfristige Lösung für einen Soforteinstieg und sich aber auch für die langfristige Lösung und Integration in andere IoT-Datenbanken, wie z.B. die Leonardo-IoT-Plattform von SAP offen halten, benötige ich zumindest ein System, das über eine REST-API die Möglichkeit geschaffen hat mit anderen Systemen zu kommunizieren. 

Hier bietet sich die Lösung von SH-Tools an.

Die SH-Tools GmbH https://www.sh-tools.com/ aus dem Technologiezentrum Marienwerder / Hannover haben jetzt 4 Jahre Forschung und Entwicklung betrieben und somit viel Zeit und Geld investiert, um das SH-Tools System jetzt in den Markt zu bringen. Dazu zählen die Hardware, die ToolBox, wie auch eine Web-Applikation die als Software as a Service (SaaS) oder On-Premises Variante angeboten wird. Das gesamte System ist Herstellerunabhängig und über eine dokumentierte REST-API offen für die Anbindung an weitere Systeme wie SAP, Salesforce etc.

Bild 20: Quelle: SH-Tools GmbH

Mit dem SHT System kann man in der Industrie dezentral in einem All-In-One Datensammler physikalische Messdaten  für die präventive Instandhaltung analysieren und digitalisieren.

Bild 21: Quelle: SH-Tools GmbH – Hardware ToolBox

Die ToolBox umfasst 8 x 4 – 20 mA analoge Eingänge, 2 x digitale Eingänge, wie auch 3 digitale Ausgänge, die als Ampel funktioniert. Eine Möglichkeit für die Internetverbindung ist der Anschluss eines Ethernet Kabel. Alle Anschlüsse sind Standard M12 Anschlüsse.

Darüber hinaus können optionale Antennen angeschlossen werden wie LTE, WLAN /BT und GNSS/GPS. Für die einfache Identifizierung Vor-Ort kann mittels NFC die ToolBox, respektive das Aggregat erkannt werden. Die Stromversorgung wird über 24V gesichert. Alles zusammen ist in einem robusten Aludruckgussgehäuse und ist IP66 / IP67 zertifiziert. 

Cloud-Applikation – MoniTool.

Die Web-Applikation MoniTool wurde genauso wie die Hardware mit der Idee entwickelt, dass alles sehr einfach sein muss. Die Software funktioniert in jedem modernen, aktuellen Internetbrowser.

Bild 22: Quelle: SH-Tools GmbH – Web-Applikation MoniTool

Der Benutzer kommt innerhalb weniger Schritte genau dorthin, wo er sein möchte. Die Übersichtsseite bietet alles auf einem Blick. Bei der Einrichtung weiterer Maschinen und Aggregate wird der Benutzer durch ein einfaches Menü geführt. Die Oberfläche wirkt sehr aufgeräumt und man kommt auf jedem Endgerät wie Notebook, Tablet oder sogar Smartphone schnell zum Ergebnis. 

Die wichtigsten Funktionen sind das Trend-Chart, die digitale Dokumentation wie Ersatzteile, Reparaturberichte, Typenschild und Inbetriebnahmeprotokoll. 

Das jetzige System wurde ausgiebig über 1 Jahr im Feld getestet. Darunter sind Hersteller wie auch Anlagenbetreiber aber auch Anlagenbauer. Vom Instandhalter über den Kaufmann bis hin zum digitalen Visionär sind alle überzeugt, dass die SH-Tools den Zahn der Zeit treffen. 

Die Einbindung.

Die dezentrale Installation ermöglicht es, mit wenig Aufwand das System in den Betrieb zu nehmen. Nachdem alle Dokumente hinterlegt sind, die Sensoren angeschlossen sind und die ToolBox im System hinterlegt ist, hat man die Maschine oder das Aggregat digitalisiert. Ab diesem Zeitpunkt lebt man die Industrie 4.0 und gerade die kleineren Maschinen und Aggregate werden gern übergangen. Doch auch diese ungeplanten Stillstandszeiten können nicht kalkulierbare Kosten verursachen. Durch die Einstellung der Grenzwerte kann man sich alarmieren lassen, sollten diese Überschritten werden. Dieser Vorteil ist für den Anlagenbetreiber und Instandhalter sofort greifbar. Dies kann man im Retrofit Industrie 4.0 Bereich umsetzen aber auch bei Neumaschinen. Gerade wenn es um einen Gewährleistungsfall geht, ist der Blick in die Vergangenheit bei der Maschine hilfreich, um Klärung zu bieten. Handelt es sich um ein unsachgemäßes Betreiben der Maschine und Aggregate oder um einen Konstruktionsfehler. Hierbei zählt nicht den Schuldigen zu finden, sondern um die Nachhaltigkeit und ein weitgehend runden und störungsfreien Produktionsprozess zu erreichen.

Bild 23: Quelle: SH-Tools GmbH – MoniTool – Trend-Chart

Das Arbeiten in der Cloud.

Langfristig werden Dienstleister und Hersteller eine noch bessere Zusammenarbeit mit Ihren Kunden merken. Wenn alle Parteien sich über das gleiche Thema unterhalten und alle zusammen daraus ihren Mehrwert ziehen. Die präventive, zustandsorientierte Instandhaltung verursacht allgemein weniger Kosten, in dem die Laufzeit der Aggregate insgesamt erhöht wird und sich die Wartungskosten reduzieren.  

Durch die gesicherte Cloud können alle Beteiligten im selben Datencenter arbeiten. Restriktive Zugänge ermöglichen ebenfalls, dass bestimmte Benutzergruppen auch nur bestimmte Bereiche bearbeiten können. Des Weiteren können Laufzeiten mit aufgezeichnet werden. Die SH-Tools hat einen aktiven Wartungskalender integriert. Somit kann die Software eine durchschnittliche Laufzeit errechnen und einen Zeitpunkt der Wartung festlegen. Dieser reagiert jederzeit auf das Aggregat. Das heißt, auch bei einer unübersichtlichen Größe an Aggregaten können Instandhalter jetzt feststellen, wann zum Beispiel eine Wartung oder eine Nachschmierkontrolle durchgeführt werden muss.

Bild 24: Quelle: SH-Tools GmbH – Wartungskalender

Die Keyfacts.

  • Optimierung der Anlagensicherheit.
  • Messdatenerfassung.
  • Serviceintervalle für den Kunden werden proaktiv gestaltet (Wartungsverträge).
  • Langzeit-Trendanalyse: Den Aggregatzustand im Fokus halten mittels Langzeit-Trendanalyse.
  • Papierlose Dokumentation.
  • Bestandsaggregate durch Vernetzung modernisieren und somit Kosten optimieren.
  • Vorgeschriebene Inspektionen innerhalb der Gewährleistungszeit sind automatisch terminierbar.
  • Bei Erstinbetriebnahme oder nach Revisionen von Aggregaten. permanente digitale Überwachung der Messwerte während des Probelauf.

Unterschied Mess- und Regelwarte zu Instandhaltung.

Mess- und Regelwarte:

Eine plötzliche Fehlfunktion der Aggregate wird von der Prozessparameterüberwachung nicht immer gleich erkannt. Die Prozessparameter sind hauptsächlich für den aktuellen Live-Prozessablauf zuständig. Für die reine Instandhaltung sehr komplex und teuer.

Präventive Instandhaltung:

Messen und Vorhalten von Maschinenparametern zum Überwachen der Aggregate. Frühzeitige Erkennung von Problemen durch Trendanalyse. Schnelle Reaktion durch Alarmierung bei Grenzwertüberschreitung. Garantie für eine zuverlässige Produktion und konsequente Kontrolle der Aggregate.

 

 

Bild 25: Quelle: SH-Tools GmbH – Einsatzbeispiel

Im Teil 3 meines Blog-Berichtes werde ich mich dann mit dem Digitalen Zwilling des CFS auseinandersetzen.

Schritt 4 – Vorgehensweise für den Einstieg auf der IoT-Plattform MindSphere

                                                                                                         Bildquelle: www.siemens.com/presse

Vorwort – Aussage von Siemens:

siehe https://www.plm.automation.siemens.com/global/en/our-story/newsroom/xcelerator-speeds-digital-future/64645

Siemens hat am 04.09.2019 mit Xcelerator ein integriertes Portfolio aus Software, Diensten und Anwendungsentwicklungsplattformen angekündigt, das personalisiert und an die kundenspezifischen und branchenspezifischen Anforderungen angepasst werden kann, um Unternehmen jeder Größe dabei zu unterstützen, digitale Unternehmen zu werden.

Xcelerator kombiniert das gesamte Portfolio der Siemens-Software für Design, Engineering und Fertigung mit einer erweiterten Mendix-Plattform für die Entwicklung von Low-Code-Anwendungen mit mehreren Erfahrungen. Die Mendix-Plattform umfasst jetzt Cloud- und App-Services für Digital Engineering und Internet of Things (IoT), die auf MindSphere®, dem Cloud-basierten, offenen IoT-Betriebssystem von Siemens, basieren, sowie Mendix ‚marktführendes einheitliches Low-Code- und No-Code-System Entwicklungsumgebungen. Diese Plattform ist einzigartig in Xcelerator und treibt die digitale Transformation voran, indem sie jedem im Ökosystem ermöglicht, dazu gehören Endbenutzer und Ingenieure, die auf einfache Weise ihre vorhandenen Daten und Systeme erstellen, integrieren und erweitern können. Das Unternehmen gab außerdem bekannt, dass aus Siemens PLM Software Siemens Digital Industries Software geworden ist. Diese Änderung soll das Wachstum des Ökosystems und des Portfolios von Lösungen, Anwendungen, Tools und Services des Unternehmens widerspiegeln, die die digitale Transformation in Unternehmen auf der ganzen Welt vorantreiben.

Soweit die Aussage der Siemens Ankündigung. Das liest sich alles sehr gut, zumal die Integration der Mendix Low-Code- und No-Code-Entwicklungsumgebung dem Mangel an IT-Experten bei den Klein- und Mittelständlern des Ventilatorenbaus entgegen kommt, weil auf einfache Weise ihre vorhandenen Daten und Systeme erstellen, integrieren und erweitern können. Versucht man jedoch im Vorfeld zu recherchieren welcher Aufwand erforderlich ist um z.B. den relevanten Anwendungsfall eines „Predictive Maintenance des Complete Fan Systems“ zu realisieren, stößt man schnell auf Grenzen. Zu dem Complete Fan System gehören selbstverständlich auch die Antriebssysteme (Motor und Frequenzumrichter). Ziel ist es das komplette Ventilatorsystem mit intelligenten Sensoren auszustatten und IoT-Plattform gestützt die Auswertungen und Dashboard Darstellungen aller relevanten Daten, Trends und Fehlermeldungen von Motor, Frequenzumrichter und Ventilator als Basis eines Service Pakets zu schnüren. Da diese Auswert- und Darstellungs-Applikation für den Part des Antriebs, laut meiner Recherche, die MindSphere App „Analyze MyDrives“ sein könnte, habe ich versucht hierüber weitere Informationen dahingehend einzuholen, wie diese Tools in dem vorbeschriebenen use case genutzt werden könnten. Nachdem ich nun über zwei Monate lang mindestens 10 Personen bei Siemens vergeblich angesprochen habe und hierzu keinerlei Erkenntnisse gewinnen konnte, komme ich zu dem Schluss, dass entweder detaillierte Informationen in den kostenpflichtigen Beratungs-Service von Siemens gehören, oder aber man mir als Berater ganz simpel diese Informationen nicht geben will. Deshalb müsste sich diese Informationen jeder Ventilatorenbauer eventuell im Zusammenhang mit einer kostenpflichtigen Potenzialanalyse durch Siemens am Ende des Umsetzungsplans wohl selbst besorgen.

Doch nun zur Vorgehensweise für einen Einstieg auf der IoT-Plattform MindSphere von Siemens:

Hier muss differenziert werden, ob ich mir lediglich als MindSphere Nutzer einen Zugang verschaffen will, d.h. die fertigen auf der IoT-Plattform angebotenen Siemens Standard Apps nutzen will, oder ob ich darüber hinaus eigene Apps entwickeln will, wie z.B. für das „Predictive Maintenance des Complete Fan Systems.“

  1. IoT Value Plan

Als reiner Nutzer Zugang, für die Nutzung der Standard Siemens Apps (siehe App Store) reicht der IoT Value Plan (der mit 300,– €/Monat zu Buche schlägt). Der IoT Value Plan bietet die Möglichkeiten Assets mit MindSphere zu verbinden. Daten sicher zu senden und zu speichern. Assets und Benutzer zu verwalten. Verbundene Assets zu visualisieren und zu analysieren und auf MindSphere Anwendungen zuzugreifen. D.h. hier könnte das Projektteam z.B. den Antrieb mittels eines Test-Ventilators mittels Connect 100 mit der MindSphere verbinden, Daten in Echtzeit sammeln und über jeden gängigen Webbrowser darauf zugreifen, sowie sich die hierzu bereitgestellten Analysetools anzusehen.

  1. IoT Developer Plan

Habe ich jedoch vor, über die Nutzung der fertigen Siemens Apps hinaus auch eigene Apps zu entwickeln und später die Integration zu Daten auf meiner eigenen IT bzw. auf den Cloud-Systemen fremder Anbieter vorzunehmen, benötige ich außer dem Nutzer Zugang auch einen Entwickler Zugang zur MindSphere, den IoT Developer Plan (der mit 350,– €/Monat zu Buche schlägt). Darüber hinaus kann ich mich fertiger grapfischer Entwicklungs-Werkzeuge (200,– €/Monat) und Dashboarding-Werkzeuge (225,– €/Monat) bedienen.

  1. IoT Operater Plan

Möchte ich nun meine erstellten Apps, die produktiv Daten und meine Kundenzugänge selbst verwalten benötige ich noch einen Betreiber Zugang mit (500,– €/Monat). Meinen Kunden kann ich dann über meinen Nutzer Zugang als sogenannte Subtenants, je nach Vertrag mit meinen Kunden, Zugriff auf die Daten, Dashboards etc. der an den Kunden ausgelieferten CFS (Complete Fan Systems) freischalten.

Damit hätte ich aus meiner Sicht alle Voraussetzungen, um z.B. ein neues Geschäftsmodell, wie im Schritt 1 – Vorgehensweise bei der Umsetzung zum Geschäftsmodell „Predictive Maintenance des CFS (Complete Fan System)“ beschrieben, geschaffen.

Da ich bei meinen Recherchen nicht immer auf offene Ohren gestoßen bin, würde ich mich freuen, wenn mir Kommentare, Widerreden oder auch gerne Ergänzungen auf meine mail-Anschrift zugesandt werden. Diese werde ich dann gerne in einem nächsten Bericht verarbeiten.

Schritt 2 – Auswahl der geeigneten Plattform

Bildquelle: LANline der WEKA FACHMEDIEN GmbH

Bei dem 1. Schritt zur Vorgehensweise bei der Zielsetzung zum Predictive Maintenance des Complete Fan Systems (CFS) hat das ausgewählte Team des Ventilatorenbauers die Arbeitsweise intelligenter Sensoren sowie das neue Umfeld der erforderlichen Hardware wie z.B. dem Gateway, aber  auch  die von den IoT-Plattformanbietern bereitgestellten SaaS-Funktionen wie Analyse- und Darstellungs-Tools kennengelernt.

Im 2. Schritt nun sollte es sich mit den bereits zahlreich auf dem Markt befindlichen IoT-Plattformen auseinander setzen, um die für ihr geplantes Geschäftsmodell aber auch die geplante strategische Zusammenarbeit sinnvolle IoT-Plattform auszuwählen.

Eines der Probleme ist die Vielzahl der Plattform-Anbieter. Zwar belebt die Konkurrenz das Geschäft, trotzdem ist zu befürchten, dass sich nur die großen weltweit agierenden Plattform-Anbieter auf Dauer durchsetzen werden. Denn eines ist klar, trifft man die falsche Wahl, und geht z.B. ein Nischenanbieter, dessen Lösung einem auf den ersten Blick wie für die eigene Zielsetzung zugeschnitten erscheint, insolvent oder stellt auch nur seine IoT-Plattform ein, kann dies einen herben Rückschlag bedeuten.

In einer Auswahl der angebotenen IoT-Plattformen hat internetword.de 2018 die nachfolgende Übersicht erstellt.

Marktübersicht IoT-Plattformen (Auswahl)   Quelle: internetworld.de
Anbieter / Internet Lösung Einsatzfeld Details
Amazon Web Services AWS IoT Core alle Anwendungsbereiche Services: Connectivity, Device-Management, IoT Analytics für Datenanalyse, maschinelles Lernen; Starter-Kits für Entwickler; Device Shadows (digitale Abbilder) von IoT-Systemen; Bereitstellung: Cloud
Atos Atos Codex Derzeit vor allem in Industrieunternehmen im Einsatz Services für Anbindung von IoT-Komponenten, Datenspeicherung und Analyse; Prognose-Funktionen, Bereitstellung: Cloud oder On-Premise
Bosch Bosch IoT Suite Alle Anwendungsbereiche Services für Gerätemanagement; Gateway-Software; IoT-Analyse, Remote-Management, Authentifizierung von IoT-Komponenten; Bereitstellung: Cloud-Plattformen von Bosch, AWS, Microsoft Azure, SAP, IBM Bluemix
Cumulocity Software Cumulocity IoT Alle Anwendungsbereiche Offene, applikationsorientierte Plattform; Services für Device-Management, Echtzeit-Datenanalyse, Anbindung (Connectivity), Integration von externen Applikationen; Unterstützung von Low-Power-WANs; Schnittstellen unter anderem zu SAP, Salesforce, Astea; Bereitstellung: Cloud oder On-Premise
Deutsche Telekom Cloud der Dinge Alle Anwendungsbereiche, derzeit Schwerpunkt Industrieunternehmen Services für Anbindung von IoT-Komponenten über Mobilfunk und Narrowband-IoT, Echtzeiterfassung und Analyse von Daten und Management von Endgeräten; zertifizierte Hardware von Partnern; Datenspeicherung in Deutschland; Bereitstellung: Cloud
Device Insight Centersight Alle Anwendungsbereiche, von Industrie bis Handel Modularer Ansatz; Funktionen unter anderem Remote-Management, Auswertung von Betriebsdaten; Embedded Controller und Embedded Clients für Endgeräte; Bereitstellung: Cloud oder On-Premise
Eurotech Everyware Cloud EC IoT-Middleware-Platt-form für industrielle Anwendungen Integrationsplattform für IoT-Komponenten; Services: Connectivity via Internet und MTTQ, Remote-Management, Echtzeit-Datenmanagement, Sicherheitsfunktionen; Bereitstellung: Cloud oder On-Premise
GE Predix Platform Industrie, Energie-wirtschaft Services: Connectivity, Performance-Management, Datenerfassung und -analyse (auch in Systemen am Rand der IoT-Infrastruktur); Erstellen von digitalen Zwillingen; maschinelles Lernen; Bereitstellung: Cloud
Google Google IoT Core Alle Anwendungsbereiche Services: Connectivity, Device-Management, Big-Data-Analytics-Funktionen, Machine Learning; Prototyping Kits für Entwickler; breiter Support von Hardware-Plattformen; Android-Things-Betriebssystem für IoT-Komponenten; Bereitstellung: Cloud
HPE HPE Universal IoT Platform Alle Anwendungsbereiche Implementierung und Management heterogener IoT-Gerätegruppen; Datenanalyse, auch am Rand der IoT-Infrastruktur (Edge); Entwicklung von IoT-Anwendungen; Connectivity unter anderem über Low-Power-WAN; Hardware-Komponenten (HPE Edgeline); Bereitstellung: Cloud oder On-Premise
IBM IBM Watson IoT Platform Alle Anwendungsbereiche Kooperation mit Cisco bei Fog- und Edge-Computing sowie Mobilfunk-Service-Providern; zwei Arten von digitalen Zwillingen; Blockchain-Service für Austausch von IoT-Daten; Bereitstellung: Cloud oder On-Premise
Microsoft Microsoft Azure IoT Alle Anwendungsbereiche Schwerpunkt auf einfacher Anbindung von IoT-Komponenten; Azure IoT Edge für Datenanalyse vor Ort; Machine Learning und KI-Dienste verfügbar; ergänzende Cloud-Dienste von Microsoft etwa zum Speichern von IoT-Daten; Bereitstellung: Cloud oder On-Premise mittels Azure Stack
PTC ThingWorx Industrie Schwerpunkt AEP (Application Enablement), Anwendungsentwicklung, Sammeln und Verwalten von IoT-Daten sowie Performance-Management; großer Marktplatz mit IoT-Lösungen anderer Anbieter; Microsoft Azure als bevorzugte Cloud-Plattform; Bereitstellung: Cloud oder On-Premise
Relayr IoT Middleware Platform Industrie Gerätemanagement, Regel-Engine, Erkennen von Anomalien, Daten-Streaming; Services für Geräte am Rand der IoT-Infrastruktur (Edge); Machine-Learning-Funktionen; Bereitstellung: Cloud oder On-Premise
SAP SAP Leonardo Alle Anwendungsbereiche „Innovations-Plattform“ für IoT und andere Felder im Bereich Digitalisierung; enge Verzahnung mit Enterprise-Software von SAP (ERP, CRM, Supply Chain Management etc.); Lösungspakete für spezielle Einsatzfelder und Branchen; Gateway für Edge-Computing; große, gewachsene Ökosphäre von Entwicklern und Anbietern von Drittanwendungen; Bereitstellung: Cloud oder On-Premise
Siemens MindSphere Alle Anwendungsbereiche, jedoch starker Bezug zu Industrie und Smart City Platform-as-a-Service-Modell; Services: Connectivity, vorkonfigurierte Lösungen, Anwendungsverwaltung, Datenvisualisierung; Bereitstellung: Cloud, ab Ende 2018 auch   On-Premise

Wenn nun also ein Ventilatorenbauer sich für eine Plattform entscheiden soll, können natürlich Fragen zur strategischen, langfristigen Ausrichtung genauso eine Rolle spielen, wie Überlegungen zur Einbindung der eigenen IT-Infrastruktur. Hat ein Unternehmen z.B. bereits von SAP das ERP-System im Einsatz, könnte eine enge Verzahnung mit der Enterprise-Software von SAP ein Argument für die SAP Leonardo sein.

Nutzt ein Unternehmen bereits andere Cloud-Anwendungen z.B. von Microsoft, so wird dies sicherlich Überlegungen anstellen, ob die Microsoft Azure IoT die notwendigen Funktionen und SaaS-Lösungen für die eigene Zielsetzung bietet.

Will hingegen das Team des Ventilatorenbauers, seine eigene IoT-Strategie mit dem IoT- und SaaS-Angebot der eingesetzten Antriebslösungen und deren Smart-Sensor-Lösungen komplettieren, bieten sich natürlich die IoT-Plattformen wie z.B. die ABB Ability oder die MindSphere von Siemens an. Beide genannten IoT-Plattform Anbieter nutzen die IaaS-Dienste großer Cloud-Anbieter. So ist z.B. die ABB Ability auf der Microsoft Azure implementiert. Siemens hat seine ausgewählten Infrastrukturanbieter gemäß deren Rechenzentrumsstandorten in 3 Regionen aufgeteilt. In der Region Europa 1 ist die IoT-Plattform MindSphere auf der AWS mit Rechenzentrumstandort Frankfurt – Deutschland implementiert. Region Europa 2 auf der Microsoft Azure mit Rechenzentrumsstandort Amsterdam – Niederlande, und letztlich die Region China 1 auf der IaaS Alibaba Cloud mit dem Rechenzentrumsstandort Shanghai – Chnina.

In meinem nächsten Bericht „Teil 3 – Erste Schritte auf der ausgewählten IoT-Plattform“ werde ich die notwendigen Aktivitäten erläutern.

Vorgehensweise bei der Umsetzung zum Geschäftsmodell „Predictive Maintenance des CFS“

Bei meinem Bericht „Beratende Begleitung bei Digitalisierungs-Projekten auf dem Weg zur Plattformökonomie für fertigende Klein- und Mittelständler aus dem Ventilatorenbau“ habe ich sowohl über die Willensfindung als auch die organisatorische Voraussetzung geschrieben, die notwendig sind, wenn sich ein Maschinenbauer auf dem Weg zum Plattform-Unternehmen machen will.

Desweiteren habe ich bereits darauf hingewiesen, dass ein Klein- und Mittelständler nicht sämtliche erforderlichen Aktivitäten und Kompetenzen für eine angestrebte Positionierung im IoT-Ökosystem in Eigenregie aufbauen und durchführen sollte, da dies aus Zeit-, Kompetenz- und Ressourcengründen meist ohnehin nicht darstellbar sein dürfte.  D.h. es ist umso wichtiger neben der Festlegung der eigenen Rolle und Wertschöpfungstiefe auf Basis realistischer Einschätzung der individuellen Ausgangssituation die Suche und Auswahl infrage kommender Partner, mit denen das IoT-Ökosystem gemeinsam gestaltet werden kann, vorzunehmen.

In den folgenden Berichten möchte ich am Beispiel des Ventilatorenbauers eine mögliche Art der Vorgehensweise zum Aufbau eines erweiterten Geschäftsmodells, dem IoT-basierten Predictive Maintenance der Complete Fan Systems (CFS) beschreiben.

Auf der Suche nach infrage kommende Partner bieten sich für einen Ventilatorenbauer zwangsläufig die großen Antriebsfirmen an, deren Produkte  a) zu dem kompletten Ventilatorsystem ohnehin meist dazugekauft werden (also Motore und Frequenzumrichter) und die b) Ihre Produkte bereits zu IoT-fähigen smarten Produkten gestaltet haben und bereits entsprechende Auswert- und Analyse-Tools als SAAS-Dienste auf entsprechenden Plattformen zur Verfügung stellen.

Als Beispiele seien hier ABB und Siemens genannt. Beide Firmen bieten bereits derartige Lösungen an.

ABB mit dem ABB Ability Smart Sensor System auf seinem IoT Betriebssystem basierend auf der Microsoft Azure Cloud-Plattform und Siemens z.B. mit dem Smart Motor Concept auf der MindSphere, einem offenen IoT Betriebssystem von Siemens.

1. Schritt

Bei den beispielhaft genannten Partnern ist es also möglich den Einstieg über deren Smart Sensor Lösungen und den IoT-basierten Daten an einem Versuchs-Ventilator zu beginnen. D.h. den Versuchs-Ventilator z.B. bei der ABB sowohl an der eigenen Lagerung als auch dem Antriebsmotor jeweils mit Smart Sensoren von ABB auszustatten und die Auswertung bereits ohne eigene Plattform-Aktivität sich mittels einer zugehörigen App auf einem Tablet bzw. Smartphone anzusehen. Die Aussage von ABB, dass deren Sensoren auch für Fremdfabrikate geeignet seien, läßt sich so leicht überprüfen, indem man einen Versuchsventilator abwechselnd mit einem ABB-Motor und einem Fremdfabrikat z.B. Siemens, WEG, VEM etc. bestückt und die Ergebnisse der Sensordaten und – analysen vergleicht. Gleiches Prozedere läßt sich auch mit den Smart Motor Concept von Siemens durchführen, wobei hier von Siemens meines Wissens nach kein passender Smart Sensor für die eigene Lagerung des Ventilators zur Verfügung steht.

Für diesen 1. Schritt bedarf es noch keines großen Budges.                                                              Die Kosten bei ABB z.B. liegen bei ca. 100€ pro Sensor + <99€/Jahr pro Sensor Lizenzen + ca. 500€ für den Kauf eines Gateway.

Der Zeitaufwand für die Inbetriebnahme mit der Smartphone-App liegt bei ca. 1-3 Minuten je Sensor , dann die Sensoren an Ventilatorlagerung und Motor installieren (je Sensor auch nur wenige Minuten) und letztlich die Inbetriebnahme des Gateway in ca. 1-3 Minuten.

Den ersten Messlauf sollte man im Gut-Zustand von Ventilator und Motor durchführen und protokollieren, um später auch bei Abweichungen (z.B. Testlauf mit erzwungener Unwcht) die Daten mit den eigenen Messungen vergleichen zu können. So werden spätere Anzeigen bei Abweichungen des Soll-Zustandes besser erkannt und verstanden.

Hat man durch derartige Versuche das System seiner Wahl gefunden, um aus dem Ventilatorsystem ein smartes Ventilatorsystem zu erstellen, kann man sich im 2. Schritt bei der Plattform dieses Anbieters anmelden. Hierzu dann mehr in meinem nächsten Bericht.

 

 

Beratende Begleitung bei Digitalisierungs-Projekten auf dem Weg zur Plattformökonomie für fertigende Klein- und Mittelständler aus dem Ventilatorenbau

Vorwort: Auszug aus VDMA Veröffentlichungen.

Die Digitalisierung verändert nicht nur die Produktion, sie führt auch zu ganz neuen Geschäftsmodellen. Auch in Traditionsbranchen wie dem Maschinenbau wird die Plattformökonomie verankert. Erfolg ist aber nur möglich, wenn dieser Wandel im Unternehmen nicht als reines IT-Projekt gesehen wird. Die Plattformökonomie gehört auf die CEO Agenda und braucht echten Teamgeist, der Einzelkämpfer hat ausgedient.

Gute Geschäfte macht nur, wer dem Kunden echten Nutzen stiftet. Dieser Leitsatz gilt für die „old economy“ ebenso wie für die neue, zunehmend von Algorithmen gesteuerte Verbindung von Hersteller und Käufer. Auch die Betreiber von Plattformen im B2B-Geschäft müssen sich darauf fokussieren, die Bedürfnisse ihrer Nutzer möglichst umfassend und individuell zu erfüllen. Nur wenn der Plattformnutzer ein Angebot vorfindet, welches einen großen Teil der von ihm alltäglich benötigten Produkte und Dienstleistungen beinhaltet, bringt eine Plattform den Mehrwert, der eine Kundenbindung erzeugt. Das gilt für Amazon und Alibaba ebenso wie für industrielle Plattformen wie Siemens Mindsphere, PTC´s ThingWorx, ABB Ability, AXOOM oder adamos, sowie Microsoft Azure.

Unternehmen, die sich auf die Plattformökonomie einlassen, müssen sich weiterentwickeln: vom klassischen Produktanbieter zum Teil eines Wertschöpfungsnetzwerkes. Sie müssen über ihr traditionelles Produktportfolio hinaus einerseits Produkte und Dienstleistungen in Partnerschaft mit anderen anbieten, sich andererseits aber bewusst und offen dem marktwirtschaftlichen Wettbewerb stellen. „Wenn wir Mehrwertdienste anbieten wollen, können wir unseren Kunden nicht nur unsere Maschinen anbieten, sondern müssen auch Maschinen und Dienstleistungen von anderen Marktteilnehmern anbieten. D.h. vom Produkt- zum Sytemlieferanten bis hin zum Plattformanbieter mit erweiterten Geschäftsmodellen, wie z.B. dem Predictiv Maintenance des angebotenen Systems.“

Die Wertschöpfung im B2B-Geschäft erfolgt immer stärker durch digitale Services. Der Maschinenbau kann Treiber der neuen Plattformökonomie sein – Voraussetzung ist aber, dass das Thema auf Vorstandsebene verankert wird.

Die Plattformlandschaft im deutschen Maschinen- und Anlagenbau befindet sich derzeit in einer frühen Phase ihres Lebenszyklus und ist dementsprechend massiv in Bewegung: Die Entwicklung ist von einer Vielzahl an Akteuren und Markteintritten, einer gro­ßen Dynamik in der Ausdifferenzierung des Leistungs­spektrums und einem entsprechend heterogenen An­gebot für potenzielle Nutzer geprägt.

 

Inhalt:   

  1. Plattformthema auf die CEO-Agenda setzen
  2. Strategische Ziele festlegen
  3. Relevante Anwendungsfälle definieren
  4. Realistische Bestandsaufnahme vornehmen
  5. Unternehmensumfeld beobachten
  6. Optionen und Szenarien entwickeln
  7. Kundenschnittstelle nicht aus der Hand geben
  8. Passende Kooperationspartner auswählen

 

In acht Schritten zur IoT-Strategie (Quelle: In Anlehnung an Roland Berger in Zusammenarbeit mit dem VDMA) 

1. Plattformthema auf die CEO-Agenda setzen.

IoT-Plattformen bieten Anbietern wie Nutzern umfassende Möglichkeiten und Chancen, haben perspektivisch enorme Auswirkungen auf die Erlös- und/oder Kostenposition und können damit einen entscheidenden Beitrag zur strategischen Positionierung eines Unternehmens im Wettbewerb und zu dessen unternehmerischem Erfolg leisten. Aus der Fülle potenzieller Optionen, der Dynamik der technischen und wirtschaftlichen Entwicklung der Plattformökonomie und der Komplexität der Thematik ergeben sich zahlreiche Herausforderungen, aber auch Risiken. Wie jede Frage von großer strategischer Bedeutung erfordert eine IoT-Plattformstrategie die volle Aufmerksamkeit des Topmanagements, die Integration in die Unternehmensstrategie sowie die aktive Steuerung und Nachhaltung der Erfolgswirkung der definierten Aktivitäten durch die Geschäftsführung bzw. den Vorstand. Deswegen sollten entsprechende Entscheidungen nicht nur innerhalb der Digital- oder IT-Strategie verankert werden, sondern gehören zwingend auf die Geschäftsführungs- oder CEO-Agenda.

Begründung der Notwendigkeit zum Handeln:

Betrachtet man einmal die sich abzeichnenden drei charakteristischen Strategiepfade in dem Geschäftsmodell-Technologie-Portfolio, so werden die grundsätzlichen Veränderungen, denen heute die Unternehmen  mit klassischem Geschäft gegenüber stehen, deutlich.

Dabei erkennen wir zwei strategische Ansätze, wie der mittelständische Maschinenbauer von seiner Kernkompetenz dem physischen Produkt zum Plattform-Unternehmen wird.

A. Durch Wissen und Serviceorientierung zum Plattform-Unternehmen.               

Die Voraussetzungen sind zum Beispiel bei einem klassischen Maschinenbauer oder in der Fertigungsindustrie vorhanden. Hier dominiert ein service- und wissensorientiertes Vorgehen. Man hat über Jahre hinweg ein Spezialwissen aufgebaut, welches für den Marktvorsprung essenziell ist. Wird dieses Wissen beispielsweise durch Data Analytics,  Machine  Learning  und         Quelle:Von Webteam UNITY – Eigenes Werk, CC BY-SA 4.0,            künstliche  Intelligenz genutzt und   angewandt,              https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=68073586         können enorme Potenziale gehoben werden.

Das Know-how, um die Anforderungen eines Kunden zu erfüllen, haben die Unternehmen. Damit kann der Maschinenbauer auch in der Plattformökonomie der Treiber des Geschehens sein.

B. Über Plattform-Technologie zum Plattform-Unternehmen.  

Einen  anderen  Weg beschreibt das technologieorientierte Vorgehen. Hierbei stehen klar die Technologien und Werkzeuge innerhalb vorhandener Plattform-Produkte  im Vordergrund.  Durch  die  Kompetenzen  zur Beherrschung aktueller IoT-Technologien wird die Grundlage geschaffen mit Datenströmen aus verschiedenen Quellen (Systemen, Sensorik, Steuerungen etc.) operieren zu können, sichere Übertragungswege und eine vertrauenswürdige Speicherung zu gewährleisten. Mit diesen Daten kann dann unter Zuhilfenahme unterschiedlicher Tools gearbeitet werden, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen, Verhalten zu simulieren oder Analysen zu erstellen, die schlussendlich in Algorithmen automatisiert werden. Produkte wie „Machine Learning“ unterstützen den Aufbau einer künstlichen Intelligenz. Erste Schritte in der Daten-Visualisierung und Analyse können also durch vorkonfigurierte Werkzeuge von Plattformtechnologie-Anbietern ohne große Spezialisierung umgesetzt werden. Hieraus können auch für Kunden Produkte wie Cockpits oder Analysetools entstehen, die zur Generierung von Wissen für den Kunden wie auch für den Hersteller genutzt werden können. Bei dieser Herangehensweise folgen die Ideen den Erkenntnissen aus den Daten, um daraus neue Dienste oder Services zu generieren.

C.Disruption.

D.h. es entstehen Fertigungsplattformen – Unternehmen, die die Regeln für Produktion und Produktentwicklung umschreiben. Das logische Ergebnis bestehender Trends zum Outsourcing und zur fabriklosen Produktion. So nennt sich beispielsweise die in Amsterdam ansässige 3D-Hubs „das weltweit größte Netzwerk von Hubs für die Fertigung“ mit 7365 Fertigungspartnern in 140 Ländern. Xometry aus Maryland bietet an „sofort auf die Produktionskapazität von über 2.500 Herstellern mit weitreichenden Fähigkeiten in 50 Staaten“ zugreifen zu können.

Es gibt Chancen sich ebenfalls auf den Weg zum Plattformunternehmen aufzumachen, aber es besteht auch die Gefahr, dass Internetgiganten und IT-Konzerne bereits bereitstehen, um sich zwischen den Maschinenbau und seine Kunden zu drängen, und so der Maschinenbau letztlich nur noch als verlängerte Werkbank agiert.

Die Branche sollte bei der Plattformökonomie daher auf keinen Fall den Anschluss verpassen.

Herstellern des Maschinen- und Anlagenbaus eröffnen digi­tale Plattformen die Möglichkeit, ihre Kunden deutlich besser kennen- und verstehen zu lernen. So macht die Auswertung von Nutzungsdaten transparent, welche An­forderungen den Alltag des Kunden bestimmen und wie das eigene Angebot entsprechend angepasst werden kann. Darüber hinaus können Anbieter auf der Grundla­ge ihres fundierten Domänenwissens und intimer Kenntnisse der Kunden- und Produktanforderungen neue digitale Services entwickeln, über die Plattform ver­markten und so zusätzliche Erlöse erschließen.

Hierbei sollte über den sich abzeichnenden Trend nach der Forderung eines Predictive Maintenance in Anlagen, bei denen auch Ventilatoren verbaut sind, nachgedacht werden.

Auf den ersten Blick, glaubt der Ventilatorenbauer, dass nicht er, sondern sein Kunde (der Anlagenbauer) ihm den Zugang zum Endkunden (Anlagenbetreiber) verwehren wird, um selbst das Geschäft zu machen. Dies ist falsch. Genauso gut, wie ein Ventilatorenbauer bei einem kompletten Ventilatorsystem (also Ventilator, Motor, Regelung) eine sinnvolle online Überwachung und Auswertung der Daten nicht ohne das Antriebsystem (Motor und Frequenzumrichter) vornehmen kann, kann der Anlagenbauer dies für seine Anlage nicht ohne die wichtigen Komponenten Ventilatorsysteme, Pumpensysteme etc. D.h. er müsste die Daten und den Datenzugriff auf diese Komponenten mit seinen Zulieferanten vertraglich regeln. Wollen diese, wollen die Ventilatorlieferanten also Ihre Daten und den Zugriff darauf einfach kostenfrei zur Verfügung stellen? Wollen sie bei der Forderung nach einem digitalen Produkt-Zwilling auch diesen, wie in der Vergangenheit ein komplettes 3D-CAD-Modell, kostenfrei zur Verfügung stellen? Nein das kann es nicht sein. Die Forderungen nach einem Zugriff auf Daten und einem digitalen Zwilling des Produktes werden kommen, um in der Kette bis zum Betreiber der Anlagen die Möglichkeit eines Predictive Maintenance aufzubauen. Wenn also der Ventilatorenbauer ein Glied in der Kette ist, sollte er sich frühzeitig bereit machen, aus den Forderungen des Marktes ein datengetriebenes Geschäftsmodell zu kreieren und die Kundenschnittstelle nicht aus der Hand geben. So können hiervon alle vom Komponentensystemlieferant über den Anlagenbauer bis hin zum Anlagenbetreiber hieraus ihren Nutzen ziehen.

Notwendige Aktivitäten:

Hat der Vorstand bzw. die Geschäftsführung eines mittelständischen Maschinenbauers die Notwendigkeit zur Digitalen Transformation und die Auswirkungen auf sein derzeitiges Geschäftsmodell noch nicht erkannt, sollte dieser persönlich sich in entsprechenden Seminar-Angeboten anmelden oder aber einen Inhouse Termin mit einem Berater vereinbaren, der in einer entsprechenden Präsentation und anschließenden Diskussion die Notwendigkeit eines Digitalisierungs-Projektes vermittelt.

Wobei ich persönlich zwischen den beiden Themen „Industrie 4.0“ und der „IoT-Plattformökonomie“ klar unterscheiden möchte.

Bei der „Industrie 4.0“ geht es meistens um eine vertikale Strategie, also der innerbetrieblichen Optimierung der Geschäftsprozesse. D.h. in den meisten Fällen um fertigungsnahe Optimierungen.

Bei der „IoT-Plattformökonomie“ hingegen, also der horizontalen Strategie, geht es um eine unternehmensübergreifende Integration mit Lieferanten und Kunden sowie Ausrichtung auf erweiterte und/oder neue Geschäftsmodelle. Diese sehe ich für einen Ventilatorenbauer als vorrangige Zielsetzung.

Ist die Notwendigkeit eines Projektes zur „IoT-Plattformökonomie“ bereits auf der Agenda der Geschäftsführung, sollte für die weitere Vorgehensweise diese ein Team aus der Führungsebene aller Geschäftsbereiche, also von Technik, Produktmanagement, Marketing, Vertrieb, Service, Recht, Finanzen und IT  zusammenstellen. Diese sind für die Ausarbeitung der nachfolgenden Schritte zuständig und unterrichten die Geschäftsführung in vereinbarten Abständen.

 

2. Strategische Ziele festlegen

So heterogen wie die derzeitige IoT-Plattformlandschaft stellt sich auch die Bandbreite möglicher unternehmerischer Zielstellungen innerhalb der Plattformökonomie dar:

Sollen Plattformen vertikal, also zur innerbetrieblichen Optimierung der Geschäfts- und Produktionsprozesse, oder horizontal, d.h. zur unternehmensübergreifenden Integration mit Lieferanten und/oder Kunden und Ausrichtung auf erweiterte und/oder neue Geschäftsmodelle eingesetzt werden?

Oder beides?

Verfolgt das Unternehmen eher direkte Umsatz- und Wachstumsziele etwa über neue Serviceangebote oder konkrete Kostenreduktionsziele etwa im eigenen Fabrikbetrieb oder zunächst qualitative, strategische Ziele wie eine zusätzliche Form der Kundenbindung, ein innovative(re)s Image oder soll eine bestimmte Positionierung im Wettbewerb strategisch besetzt werden?

Soll das Unternehmen in eine eigene Plattforminfrastruktur investieren oder sich der Dienste bestehender Marktführer bedienen?

Klare Aussage meinerseits; Klein- und Mittelständler, wie dies meist bei den Ventilatorenbauern der Fall ist, sollten zwingend von eigengestrickten Lösungen Abstand nehmen, sondern sich der verschiedenen Dienste der Abstraktionsschichten, wie Infrastructure as a Service (IaaS), Platform as a Service (PaaS) und zum Teil vorhandener Lösung der Software as a Service (SaaS), etablierter Anbieter von IoT-Plattformen bedienen und die eigenen Produktdaten, Digital Product Twins, sowie servicefreundliche Apps auf der PaaS entwickeln.

Abhängig von den entsprechenden strategischen Leitplanken sowie dem zeitlichen Betrachtungshorizont ergeben sich unter Umständen völlig unterschiedliche Herangehensweisen und Gestaltungsoptionen zwischen Plattformbetrieb, Plattformnutzung oder einer Kombination aus beidem. Daher setzt eine systematische Beschäftigung mit dem Thema Plattform eine Definition der damit verbundenen Ziele sowie die Klärung von möglichen Anknüpfungspunkten und Interdependenzen mit anderen strategischen Aspekten und Aktivitäten im Unternehmen voraus.

Notwendige Aktivitäten:

Das von der Firmenleitung berufene kleine Team der Führungsebene aus Technik, Produktmanagement, Marketing, Vertrieb, Service, Recht, Finanzen und IT diskutiert die strategische Zielsetzung gegebenenfalls unter Einbeziehung eines externen Beraters und formuliert und fixiert diese schriftlich. Letztlich werden die zur Erreichung dieser Ziele relevanten Anwendungsfälle definieren.

 

3. Relevante Anwendungsfälle definieren

Wie bereits ausgeführt, sind es die richtigen Anwendungsfälle, die den eigentlichen Mehrwert für die meisten Unternehmen schaffen. Wir beobachten eine Vielzahl von Applikationsentwicklungen, die ohne erkennbaren Mehrwert für den Kunden und damit auch ohne wirkliches Geschäftspotenzial sind. Die Identifikation der richtigen Anwendungsfälle und der Aufbau von Geschäftsmodellen ist deshalb zentral für den unternehmerischen Erfolg in der IoT-Plattformökonomie.

Welche Anwendungsmöglichkeiten und Applikationen kommen im eigenen Unternehmen oder bei Kunden tatsächlich infrage?

Welche Probleme aus externer oder interner Kundensicht werden damit behoben oder zumindest reduziert, welche Vorteile können realisiert werden?

Welche Voraussetzungen müssen im Unternehmen erfüllt sein, welche Hürden sind zu überwinden?

Nur eine klare Priorisierung auf tatsäch­lich erfolgversprechende Anwendungsfälle ermöglicht ein zielgerichtetes und effizientes Vorgehen. Sollten (zu) viele Anwendungsfälle als attraktiv bewertet wer­den, bietet sich erfahrungsgemäß ein Vorgehen in definierten kleineren Schritten an.

Notwendige Aktivitäten:

Das Team definiert und fixiert schriftlich die zur Erreichung des Aufbaus neuer Geschäftsmodelle notwendigen Anwendungsfälle und legt realistische Steps mit erreichbaren Zwischenzielen fest. Diese werden dann später bei der Umsetzung regelmäßig der Geschäftsführung vorgelegt und der Grad der Zielerreichung bestimmt.

 

4. Realistische Bestandsaufnahme vornehmen

Sind die Ziele eines Engagements mit Plattformen und die dafür zu priorisierenden Anwendungsfälle sowie der zeitliche Betrachtungshorizont geklärt, erfolgt im nächsten Schritt der Realitätsabgleich der definierten Strategie. Dazu sollte möglichst objektiv bewertet und eingeschätzt werden, ob und wie die Umsetzung für das betreffende Unternehmen geleistet werden kann. In diesem Zusammenhang stellen sich u.a. Fragen zum vorhandenen im Vergleich zum erforderlichen finanzi­ellen Budget, zur personellen Ressourcenausstattung sowie zu weiteren relevanten Ausgangsbedingungen auf dem Weg in die Plattformökonomie, der oft auch die Ressourcenkonkurrenz mit anderen Investitions- bzw. Strategieprojekten im Unternehmen zu bestehen hat. Besondere Relevanz kommt hier der sogenannten digitalen Reife zu, also den Erfahrungen und Kompe­tenzen im Umgang mit dem Internet der Dinge. Ein objektiver und auf standardisierten Kriterien beruhen­der Abgleich, etwa auf Basis des IoT-Readiness Checks von Roland Berger, liefert hier rasch erste Transparenz und eine gute Grundlage für einen Aktivitäten- und Meilensteinplan, wie möglicherweise vorhandene Lü­cken zum Start in die Plattformökonomie geschlossen werden können.

Notwendige Aktivitäten:

Realistische Bestandsaufnahme, wie zuvor beschrieben.                                                                  Siehe hierzu auch unter  https://www.industrie40-readiness.de/

Bei einem Readiness-Check zur Industrie 4.0 werden im Wesentlichen 6 Dimensionen untersucht.

Wobei hier von einer allumfassenden Digitalen Transformation ausgegangen wird. Hierbei sollte aber je nach Vorhaben wieder zwischen den Erfordernissen nach einer (1)Industrie 4.0- oder aber einer (2)IoT-Plattformökonomie-Strategie unterschieden werden. Beides gleichzeitig voran zu treiben könnte eine Überforderung darstellen.

  1. Strategie und Organisation (1) und (2)                                                                                       Strategie und Unternehmenskultur für Start von Industrie 4.0 ist entscheidend.
  2. Smart Factory (1)                                                                                                                                    In vernetzter Fabrik wird dezentrale und hochautomatisierte Produktion möglich.
  3. Smart Operations (1)                                                                                                                        Intelligente Werkstücke steuern den Fertigungsprozess.
  4. Smart Products (1) und (2)                                                                                                              Physische Produkte werden mit IKT-Komponenten ausgestattet. (z.B. Sensoren, RFID, Kommunikationsschnittstelle)
  5. Data-driven Services (2)                                                                                                                  Datenbasierte Dienstleitungen werden in Geschäftsmodelle eingebunden.
  6. Mitarbeiter                                                                                                                                        Erfolgreiches Umsetzen von (1)Industrie 4.0 und (2)IoT-Plattformökonomie setzt qualifiziertes Personal voraus.

 

 

(1)

 

 

(2)

 

                               Bild Quelle  https://www.industrie40-readiness.de/

 

5. Unternehmensumfeld beobachten

Ebenso große Bedeutung wie die Innenperspektive hat die Außenbetrachtung, also die Analyse der Bedingun­gen und Aktivitäten im Unternehmensumfeld. Zu be­rücksichtigen sind Aspekte wie:

Welche Plattformen kommen für die angestrebte Positionierung und die ge­planten Aktivitäten des Unternehmens infrage?

Worin unterscheiden sie sich – und welche individuellen Stär­ken, aber auch Schwächen weisen sie im Wettbewerbs­vergleich auf?

Wie reagieren aktuelle und potenzielle Kunden bzw. Nutzer der Plattformen – und wie verhält sich die Konkurrenz?

Genauso entscheidend sind tech­nische Detailfragen, etwa zur Plattformdurchgängigkeit bzw. Portabilität, oder juristische Fragestellungen, etwa zum nationalen und internationalen Rechtsrahmen in puncto Datenbesitz sowie Datenhoheit. Diese und wei­tere Fragestellungen erfordern nicht nur eine hohe Transparenz bzgl. des aktuellen Sachstands, sondern auch eine kontinuierliche Betrachtung der dynami­schen Weiterentwicklung der relevanten Sachverhalte. Darüber hinaus lassen sich aus der Kenntnis des Unter­nehmensumfelds im Regelfall wichtige Erkenntnisse zum erfolgreichen Timing des eigenen Handelns ablei­ten, sei es in Bezug auf den Zeitraum für die Entwick­lung eigener Angebote oder in Bezug auf den tatsächli­chen Markteintritt mit verschiedenen Angebotsbestandteilen. Wichtig sind außerdem die Beobachtung derzeitiger und potenzieller zukünftiger Technologien und die Einschätzung von deren jeweiliger Relevanz so­wie Marktreife je priorisierten Anwendungsfall.

 Notwendige Aktivitäten:                                                                                                                     Zur Bestimmung der Wahl einer für die Zielsetzung geeigneten Plattform wird eine Kriterien-Liste aufgestellt, die der Plattformanbieter erfüllen sollte. Hierzu können eigene Recherchen oder aber die Inanspruchnahme von Beratern bzw. Einzel-Gespräche mit entsprechenden Anbietern zum Ziel führen.

 

6. Optionen und Szenarien entwickeln

Die in den vorangegangenen Schritten erarbeiteten Ziele, priorisierten Anwendungsfälle sowie die unter­nehmensinterne und -externe Transparenz bilden schließlich die Grundlage zur Erarbeitung konkreter Optionen zur Positionierung des Unternehmens in der Plattformökonomie.

Dies betrifft zunächst die Frage, welche Ebene(n) im IoT-Ökosystem im Zuge der ange­strebten Positionierung in der Plattformökonomie ab­gedeckt werden soll(en); hier kommen auch die bereits diskutierten Optionen als möglicher Orchestrator oder als Teilnehmer einer Plattform ins Spiel.

Darüber hin­aus gilt es, den zu generierenden Kundennutzen weiter zu spezifizieren und konkretisieren. Dies leitet über zu einer im Regelfall erforderlichen Überprüfung und An­passung des Geschäftsmodells, also Aspekten wie Kern- und Zusatzleistungen, Wertschöpfungsaktivitä­ten und möglicher eigener Wertschöpfungstiefe sowie Fragen des Erlösmodells wie Erlösformen und Preis­strategie.

Die Voraussetzung dafür besteht einerseits in einer Neujustierung der zukünftig abzudeckenden Kernkompetenzen, andererseits aber auch in einem Verständnis für bestehende oder zukünftig mögliche Wertschöpfungsnetzwerke mit externen Partnern.

Wichtig ist, dass die jeweils gewählte Positionierung im Umgang mit Plattformen zum eigenen Unterneh­men passt, also mit dem traditionellen Leistungsspek­trum, den Kompetenzen, aber auch den Vertriebskanä­len komplementär oder zumindest kompatibel ist.

Letztlich kommt es aber auch auf ein Denken in Szena­rien an, da die Weiterentwicklung von Technologien, Kundenbedürfnissen und Wettbewerbsaktivitäten nicht exakt prognostizierbar sein dürfte.

Notwendige Aktivitäten:

Die Realisierungsmöglichkeit der definierten Zielsetzung und der hierzu relevanten Anwendungs-fälle muss mit der bis hierher vorhandenen bzw. erreichten Kernkompetenz abgeglichen werden. Die Ausformulierung der neuen Geschäftsmodelle sowie des Erlösmodells muss mit den hierzu erforderlichen Dienstleistungen des Zulieferers und des Kunden zu einem wirtschaftlich sinnvollen Gesamtkonzept für den Endbetreiber vorgenommen werden und in den Vertriebskanälen verankert werden.

 

7. Kundenschnittstelle nicht aus der Hand geben

Einen der wichtigsten Aspekte im Zusammenhang mit den beschriebenen Optionen und Szenarien stellen die Themen Kundenzugang und Kundenschnittstelle dar.

An diesem Punkt kulminieren erfahrungsgemäß viele Bedenken gegenüber Plattformen, da häufig ein Ein­dringen branchenfremder Akteure an die Schnittstelle zwischen Anbietern des Maschinen- und Anlagenbaus und den Fabrikbetreibern als ihren Kunden als Drohszenario beschrieben wird.

Fakt ist: Unabhängig von der individuell gewählten Strategie sollte die Kunden­schnittstelle nicht aus der Hand gegeben werden.

Da­durch, dass kundenspezifische Applikationen in Eigen­regie oder zumindest kontrolliert durch Partner bzw. vertraglich eng angebundene Dienstleister erstellt wer­den, wird sichergestellt, dass der Kundenzugang mit direktem Feedback und einer Kommunikation von Wünschen oder Problemen aus erster Hand gewähr­leistet bleibt.

Prinzipiell zeigt sich der Maschinen- und Anlagenbau durch sein umfassendes Domänenwissen, aber auch durch sein tiefes Kundenverständnis gut ge­rüstet für die weitere Kontrolle der Kundenschnittstel­le – er muss den Raum allerdings auch mit entspre­chenden Angeboten an Applikationen und Services zum Nutzen des Kunden füllen; andernfalls wird sich früher oder später ein brancheninterner oder sogar -ex­terner Anbieter finden, der versuchen wird, die spezifi­schen ihm fehlenden Kompetenzen an der Kunden­schnittstelle aufzubauen bzw. zuzukaufen.

Notwendige Aktivitäten:

Bei der in näherer Auswahl gefassten Plattform, muss einerseits sichergestellt sein, dass auf alle notwendigen Daten, Digital-Twins etc. der Zulieferteile zugegriffen werden kann und diese dann über einen nur für den eigenen Kundenkreis zugänglichen und auftragsbezogen, abgesicherten Bereich im Zusammenhang mit den eigenen Produktdaten und Digital-Twins des Complete Fan System (CFS) zur Verfügung gestellt werden kann. Nur so kann dieser (z.B. ein Kunde als Anlagenbauer) dann im Gesamtkonzept und auf Grundlage eines z.B. Predictive Maintenance Vertrages dem Endkunden (Betreiber) angeboten werden. Diese zulässigen, auftragsbezogenen und zugriffsberechtigte zur Verfügungstellung der Daten und die eigens hierzu entwickelten Apps bilden die Grundlage neuer datengetriebener Geschäftsmodelle.

Entsprechende Sicherheitsmaßnahmen empfiehlt das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI).

Doch auch die Anforderungen an die Sicherheit nützen dem BSI zufolge wenig, wenn sich der Anbieter im Betrieb nicht an Sicherheitsvorgaben und -vorschriften hält.

Zur Überprüfung und Eignung sollten Unternehmen laut BSI folgende Kriterien berücksichtigen:

–   Reputation (überprüfbare Referenzen).

–   Rankings oder Bewertungsmatrizen von (möglichst unabhängigen) Organisationen.

–   Ist Cloud Computing das Kerngeschäft des Anbieters? Falls nicht, könnte es sein, dass

    der Cloud-Dienst rasch eingestellt oder von einem anderen Anbieter übernommen wird.

–   Welche Zugriffe durch den Dienste Anbieter oder Dritte werden erlaubt oder sind möglich?

–   An welchen Standorten werden die Informationen verarbeitet und gespeichert?

–   Welches geltende Recht liegt einem Vertrag zugrunde, welchen rechtlichen

    Rahmenbedingungen unterliegt der Anbieter?

–   Angabe der Subunternehmen zur Service-Erbringung um Abhängigkeiten des Cloud-

    Anbieters beurteilen zu können.

 

8. Passende Kooperationspartner auswählen

Es ist bereits mehrfach angeklungen: Ein Unterneh­men des Maschinen- und Anlagenbaus, zumal ein mit­telständisches, muss und sollte nicht sämtliche erfor­derlichen Aktivitäten und Kompetenzen für seine angestrebte Positionierung im IoT-Ökosystem in Ei­genregie aufbauen und durchführen; dies dürfte aus Zeit-, Kompetenz- und Ressourcengründen meist oh­nehin nicht darstellbar sein.

Umso wichtiger ist daher neben der Festlegung der eigenen Rolle und Wert­schöpfungstiefe auf Basis einer realistischen Einschät­zung der individuellen Ausgangssituation die Suche und Auswahl infrage kommender Partner, mit denen das IoT-Ökosystem gemeinsam gestaltet werden kann.

Neben fachlichen Fragen und Aspekten wie der Rolle als Orchestrator oder als Zulieferer bzw. Teilnehmer im Ökosystem kommt es hier auf ein Mindestmaß an kul­turellem und persönlichem „Fit“ zwischen den poten­ziellen Partnern an. Dazu zählen u.a. Aspekte wie glei­che oder ähnliche Ziele und Visionen bzgl. eines Engagements in der Plattformökonomie, die Kompati­bilität von Grundprinzipien und Abläufen der Unter­nehmen sowie nicht zuletzt die Erarbeitung einer win-win-Strategie für alle Beteiligten.

 

 

Bedarf an einem Seminar? – „Veränderung des Ventilatorenbaus im Zeichen der Digitalisierung“

Da die HBC im Rahmen ihrer Beratertätigkeit immer mehr die Fragen nach den Vorteilen und Möglichkeiten der Digitalisierung auch für mittelständische Maschinenbauer, wie z.B. dem Ventilatorenbau, gestellt bekommt, habe ich überlegt, diese Themen eventuell in einem größeren Rahmen zu behandeln. Dies hätte den Vorteil, dass ich von verschiedenen Lösungsanbietern hierzu Referenten gewinnen könnte, um so den Teilnehmern einen neutralen Überblick bereits bestehender Lösungen aufzeigen zu können.

Mich würde interessieren, wer an einem Seminar, wie im ersten Entwurf des nachfolgenden Konzeptes beschrieben, teilnehmen würde, wenn dies auf einem entsprechenden Bildungsforum angeboten würde. Rückmeldungen bitte nur direkt an meine

E-Mail: horst.benderoth@benderoth-consulting.de

Ihre Daten werden von mir rechtskonform und gemäß DSGVO behandelt und keinem Dritten weitergeleitet.

1. Entwurf des Seminarkonzeptes

Vom Produkt-Lieferant, zum System-Lieferant, zu Digitale Services und erweiterten Geschäftsmodellen auf Basis einer IIoT (Industrial Internet of Things) Plattform.

Zielsetzung

Die Schärfung des Bewusstseins, dass auch dem Klein- und Mittelstand heute bedarfsbezogen Rechenkapazitäten, PaaS (Platform as a Service) und Saas (Software as a Service) – Dienste aus der Cloud zur Verfügung stehen, mit denen sich Schritt für Schritt die Weichen in Richtung Digitalisierung der Unternehmensprozesse und des Geschäftsmodells realisieren lassen.

Dies Seminar soll der Tatsache, dass trotz des Hypes im Mittelstand digitale Geschäftsmodelle aktuell immer noch stark defizitär sind, entgegen wirken.

Teilnehmerkreis

Da die Digitalisierung Chefsache und in die Firmenstrategie und Organisation adäquat zu verankern ist, richtet sich dies Seminar gezielt an die Führungsebene der Klein- und Mittelständler.

Die beispielhafte Konkretisierung an dem Ventilatorenbau, soll aber Interessierte aus anderen Branchen nicht ausschließen.

Zum Thema

Die Digitalisierung hat auch auf produzierende Unternehmen starke Auswirkungen sowohl auf deren Fertigung als auch auf deren Geschäftsbeziehungen.

Am Beispiel des Ventilatorenbaus soll den für die Unternehmensentwicklung Verantwortlichen der notwendige Wandel im Zeichen der Digitalisierung und die Möglichkeiten, die sich hierdurch auch dem Mittelstand eröffnen, aufgezeigt werden.

Die Entwicklung vom Produkt-Lieferanten, über den System-Lieferanten, bis zu erweiterten Geschäftsmodellen (wie z.B. IIoT-basiertes Predictive Maintenance des CFS (Complete Fan System), oder die Unterstützung des Service-Personals durch verfügbaren Remote Support mit Augmented Automation Anwendungen usw. wird behandelt.

Der Weg dahin führt über die Wahl des geeigneten Plattform-Anbieters, der Erstellung des Digitalen Zwilling (des Produktes und der Produktion) – dem PLM Product Lifecycle Management System usw.

Das diese Entwicklung dem Mittelstand (trotz meist fehlender Ressourcen) nicht vorenthalten bleiben muss, soll dieses Seminar vermitteln.

Themen

  • Einführung aktueller Stand und Aussichten
  • Vom Produkt-Lieferant zum System-Lieferant
  • Von der technologischen Anforderung über den digitalen Zwilling zum realen Produkt (Stichwort Engineering-Kette)
  • Digitale Services und neue Geschäftsmodelle auf Basis einer IIoT Plattform
  • Vom Ventilatorhersteller bis zum Anlagenbetreiber, ein wachsendes Ökosystem im Kontext von IIoT.
  • Zustandsüberwachung für die Kernelemente des Antriebstrang (FU, Motor) leicht gemacht.
  • Daten zusammenführen, aufbereiten und visualisieren.
  • Maßgeschneiderte Data Analytics Lösungen entwickeln.
  • Mit virtueller Inbetriebnahme Risiken senken und Kosten reduzieren.
  • ………………………………….
  • ………………………………….

 

Veränderungen des Ventilatorenbaus im Zeichen der Digitalisierung

Die Veränderungen durch die zunehmende Digitalisierung sind  immens – und zwar sowohl aus ökonomischer als auch sozialer Perspektive: Informationstechnologien, digitale Geschäftsmodelle, Maschinen mit künstlicher Intelligenz und neue Medien wandeln Märkte, Branchen und damit die Anforderungen an die eigene Geschäftsphilosophie.

Man kann die Entwicklung der vergangenen dreißig Jahre grob unterteilen in ein Zeitalter der Hardware, ein Zeitalter des Engineerings und ein beginnendes Zeitalter vernetzter Systeme, bei dem ein digitales Modell im Zentrum der Entwicklung stehen wird. Die Vorteile der digitalen Transformation liegen beispielsweise in der Produktionssimulation, im Maintenance, der Flexibilisierung, der Modularisierung usw.

Dafür bedarf es eines digitalen Modells. Man spricht hier vom digitalen Zwilling (Digital Twin), der für eine Maschine vorhanden sein muss. Der digitale Zwilling ist das virtuelle Abbild eines Produktes, das sein physisches Pendant ein Produktleben lang begleitet. D.h. es muss mit der realen Maschine per Datenaustausch verbunden sein. Dafür braucht es auch integrierte Informationssysteme, die einen durchgängigen Austausch von Informationen von der Planung über die Produktion, der Auftragsabwicklung bis hinunter in die Maschinenebene zulassen. Bei einem derartigen durchgängigen System spricht man von einem Product Lifecycle Management System (PLM) das sinnvollerweise von der Produktentwicklung, der digitalen Fabrik für die Produktionsplanung, dem ERP-System für die unternehmerischen Belange, dem Manufacturing Execution System (MES) für die Produktion bis hin zu den Informationen aus dem Feld, also wenn das Produkt bei Kunden im Einsatz ist, alle Informationen enthält.

Realer und digitaler Zwilling tauschen dann Statusdaten aus, die Sensoren permanent erfassen. Unternehmen können so Produktfehler in der Entwicklungsphase früher erkennen – und ihre Anlagen und Bauteile selbst nach der Auslieferung mittels IoT-basierter Rückmeldungen kontrollieren.

Doch all diese aktuell angesagten Entwicklungen setzen voraus, dass sich der Ventilatorbauer zumindest einmal vom Produkt-Lieferanten zum System-Lieferanten entwickelt hat. Denn erst für das komplette Ventilatorsystem (CFS Complete Fan System), also Ventilator plus Motor plus Regelung (idealerweise mittels Frequenzumrichter) und den erforderlichen Sensoren, gibt die Entwicklung hin zu erweiterten Geschäftsmodellen, wie z.B. dem IoT-basierten Predictive Maintenance des CFS einen Sinn.

Die digitale Herausforderung, speziell für mittelständische Firmen im Maschinen- und Anlagenbau.

Die Digitalisierung, das Internet der Dinge (IoT) und alles rund um das Thema Industrie 4.0 eröffnet neue Möglichkeiten und Geschäftsmodelle aber auch gleichzeitig enorme Herausforderungen speziell für mittelständische Firmen im Maschinen- und Anlagenbau.

Themen wie Product- and Document Lifecycle Management (PDM/PLM), Digital Twins (Digitale Zwillinge), Künstliche Intelligenz (KI), Edge und Cloud Computing, Industriel Internet of Things (IIoT), Predictive Maintenance, um nur einige Themen zu nennen, werden einen großen Teil der Geschäftsgrundlagen verändern.

Um diesen neuen Anforderungen gerecht zu werden, braucht es integrierte Informationssysteme, die einen durchgängigen Austausch von Informationen für die Planung, Entwicklung, Konstruktion und Produktion über die  Auftragsabwicklung bis hinunter in die Maschinenebene zulassen.

Bei dem Thema Effizienz bietet die virtuelle Darstellung von Maschinen oder Anlagen als Abbild auf einer digitalen Plattform den Unternehmen über den gesamten Lebenszyklus viele Vorteile. Voraussetzung dabei ist, dass der digitale Zwilling und die reale Maschine bzw. Anlage dauerhaft miteinander verbunden ist. So fließen Betriebsdaten aus dem realen Einsatz der Maschinen und Anlagen in die Beurteilung und Weiterentwicklung der Produkte ein. D.h. die Daten aus dem jeweils führenden System müssen also dem Product Lifecycle Management (PLM) für die Produktentwicklung, der digitalen Fabrik für die Produktionsplanung, dem ERP-System für die unternehmerischen Belange bis hin zu den Informationen aus dem Feld, also wenn das Produkt beim Kunden im Einsatz ist. Realer und digitaler Zwilling tauschen mittels IIoT Daten aus, die Sensoren permanent erfassen. So können Unternehmen aus Schwächen ihrer Produkte im realen Einsatz Erkenntnisse gewinnen und diese bereits in die Entwicklungsphase einfließen lassen.

Zurück zum Mittelstand.

Am Beispiel eines fiktiven mittelständischen Maschinebau-Unternehmen für Prozess-Ventilatoren möchte ich die Schwierigkeiten, die sich bei der Umsetzung vorgenannter Szenarien auftun, und die nur zu einem Bruchteil einen technischen Hintergrund aufweisen, kurz erläutern.

Der leider immer noch vorwiegende Ist-Zustand läuft wie folgt ab.

Soll eine neue Anlage in der u.a. Prozess-Ventilatoren zum Einsatz kommen gebaut werden, erteilt der zukünftige Betreiber einen Planungsauftrag an einen Anlagenplaner. Dieser erstellt die Anlagenplanung und erstellt Spezifikationen zur Ausschreibung der Anlage. Da hier das Rad nicht neu erfunden wird, werden viele Bausteine der Spezifikationen aus dem Fundus genommen. Was aber auch gleichzeitig bedeutet nicht mehr den neuesten Erkenntnissen zu entsprechen. Die in der Ausschreibung berücksichtigten Anlagenbauer halten sich in ihren Offerten an den Ausschreibungstext und den hier aufgeführten Spezifikationen. Ist der Auftrag dann an einen Anlagenbauer vergeben, wird dieser dann in einzelne Lose aufgeteilt und die Komponenten an Zulieferer, wie z.B. dem Prozess-Ventilatoren Lieferanten vergeben. Die vom Anlagenplaner vorgegebenen Spezifikationen werden als Auftragsbestandsgrundlage weitergereicht.

Was bedeutet das z.B. für das Ventilator-System des Prozess-Ventilators?  Kurz in Erinnerung zu rufen. Ein Ventilator-System besteht aus dem eigentlichen Ventilator, dem Antrieb und der Regelung. Zusätzlich meist und sinnvollerweise noch aus den Schalldämmmaßnahmen.

Vorausgesetzt ein Ventilator-Lieferant hätte bereits die qualitativen, personellen, technischen und kommerziellen Voraussetzungen und die Digitalisierung seiner Geschäftsgrundlage im eingangs erwähnten Sinne umgesetzt, müssten folgende Kundenauftragsvoraussetzungen erfüllt sein.

  1. Der Kundenauftrag sieht die Lieferung eines kompletten Ventilator-Systems  inklusive aller erforderlichen intelligenten Sensoren und den SaaS-Diensten zu deren Auswertung vor.

Nur so kann ein digitaler Zwilling eine Voraussetzung für eine IIoT-Anbindung etc. geschaffen werden.

In der Realität werden häufig Komponenten wie Antriebsmotor, Regelung etc. vom Anlagenbauer separat eingekauft und beigestellt. Liefert dann der Ventilator-Lieferant (als Komponenten-Lieferant) dem Anlagenbauer auch nur für seinen Part die Daten und erstellt der Anlagenbauer dann den digitalen Zwilling?

  1. Die Auftrags-Spezifikationen lassen dem Lieferanten die freie Wahl der erforderlichen Komponenten zur Umsetzung eines derart digitalen Systems zu. D.h. die von ihm vertraglich in sein Gesamtkonzept eingebundenen Lieferanten von z.B. Antriebsmotoren, Frequenzumrichter aber auch Smart-Sensoren inkl. der SaaS Dienste und der entsprechenden vertraglichen Einigung zur Multi-Cloud-Nutzung werden nicht durch Spezifikationsvorgaben ausgehebelt.

In der Realität werden häufig aus der Historie heraus (Spezifikationen aus der Schublade) Komponenten, Überwachungseinrichtungen etc. vorgeschrieben, die nicht in ein derartiges digitales Konzept passen.

Was heißt dies für die Praxis. Komponenten-Lieferanten z.B. für Motor und Frequenzumrichter bieten bereits PLM-Software Lösungen an und stellen auf den von Ihnen ausgewählten Cloud-Plattformen Digitale Zwillinge Ihrer Produkte zur Verfügung. Hier verlangt keiner die Produkte der Schnittstellengeometrie anzupassen. Der Ventilator-Lieferant muss aber bei vielen einzelnen Komponenten sein Produkt an die gewählten Komponenten anpassen (Beispiel Motor-, Lagerkonsole, Kupplungsbohrung für die Antriebsseite etc.). Würde er also dem Anlagenbauer genauso auf einer Cloud-Plattform für den nackten Ventilator den digitalen Zwilling zur Verfügung stellen wollen, ist dies so ohne weiteres nicht möglich.

Fazit:

Bevor mittelständische Maschinenbauer, wie an dem Beispiel Ventilatorenbauer aufgezeigt, sich mit der Umsetzung der Digitalisierung ihrer Geschäftsgrundlage befassen, sollten sie erst einmal den Weg zum System-Lieferanten beschreiten. Denn nur in sich abgeschlossene Maschinen- bzw. Anlagensysteme schöpfen den Vorteil  aus der Digitalisierung und eröffnen ganz neue Geschäftsmodelle wie z.B. einem IoT-basiertem Predictive Maintenance des Complete Fan Systems (CFS).