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.