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Industrie 4.0/IIoT/IoT -

was ist die Essenz?

Typische Hürden am

Beispiel Baumaschinen-

einsatz?

KEFs zur Überwindung

von HürdenLessons Learned –

Von geretteten Projekten zum

Praxisleitfaden für Industrie 4.0

Projekte

Serge Müller + Dr. Roland Klüber

Source: http://www.it-production.com/

Lessons learned –

Wie sieht ein Praxis-

leitfaden aus?

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Essenz von Industrie 4.0/IIoT/IoT

2

Erfordert

Kernfähigkeiten:

▪ Komplexitäts-

beherrschung

▪ Schnelles Lernen

▪ Management von

Interdisziplinarität

IoT

IIoTIndustrie 4.0

Wesentliche

Treiber:

▪ Vernetzung (M2M)

– Cyber-physische

Systeme

▪ Mensch-Maschine-

Interaktion

▪ Datenmehrwert

▪ Rechnerleistung ↑& Kostenverfall

▪ Artificial

Intelligence

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Challenges IIOT/Industrie 4.0

Häufige Hürden aus der Praxis:

▪ Vielzahl von Produkt-/Service-

angeboten (“jeder Hersteller erfindet

seine eigene Welt mit inkompatiblen

Plattformen neu”1)

▪ Anwender starten mit unklarer

Zielsetzung Industrie 4.0 Projekte

(“Wir machen einen Piloten weil

wir bei Ind. 4.0 Dabeisein müssen”)

▪ Zuviele unkoordinierte Initiativen bei

Konzernen

▪ Fehlende Involvierung der relevanten

Partner

▪ Wenig konkrete Erfahrungen und

Ergebnisse (“alles im Fluss”)

3

1 Source: https://www.reuters.com/brandfeatures/venture-capital/article?id=40522; https://www.postscapes.com/internet-of-things-platforms/ etc.

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SwissICT FG Industrie 4.0 hat 10 reale Projekte

diskutiert und 4 detailliert analysiert

▪ Vom Hersteller zum Anbieter von Pumpdienstleistungen

▪ Mehrwertdienstleistung mit Bahnwaggons

▪ Interoperabilitätsmehrwert im Hausbau

▪ Standzeiten- und Nutzungsoptimierung

▪ Dispenser: Intelligenter Auftrag von Klebstoffen

▪ Fabrikmaschinendaten: Verwendung von ungenutzten Daten

Erkenntnis: Alleinige Techniksicht führt oft nicht zum Erfolg

4

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Baumaschinen

Anbindung

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Problemstellungen

Verfügbarkeit und Umgang mit Maschinen auf Baustellen

Primär

▪ Effektive Einsatzdauer entspricht durchschnittlich nur 20% der tatsächlichen Verfügbarkeit

Sekundär

▪ Schädigende Handhabung und Überbelastung von Maschinen ohne Möglichkeit die Verursacher

zu eruieren.

▪ Wartungszyklen automatisieren

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IOT Datennutzung erfordert Vorleistungen

Hersteller A

Sensorik Data

Lake

Hersteller B

Sensorik Data

Lake

Hersteller C

Sensorik Data

Lake

Hersteller A

Bewertete

Daten

Hersteller B

Bewertete

Daten

Hersteller C

Bewertete

Daten

Konsument

Homogenisierte Daten

Rationalisieren

Migrieren

Kognitives

System

Analyse

Tool

Daten haben je nach Verwendung und

Hersteller andere Bedeutung

Um Daten zu rationalisieren benötigt es

Herstellerwissen

-

Bewertete Daten haben im einzelnen

Anwendungsfallaussagekraft

Daten müssen in ein gemeinsames Modell

transformiert werden

Mit homogenen Daten lassen sich klare

Aussagen erarbeiten

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Lösungsansatz

Import auf eigene IoT-Plattform & Einsatz eines Sensorpakets

Entwicklung Sensorpaket für Echtzeitdaten

(z.B. On/Off, GPS) (für alte Maschinen)

Anbindung der Hersteller IoT Plattformen

Transformieren & rationalisieren der Daten

auf eigener Plattform

Spezifische Datensets für Anwendungen

zur Verfügung stellen

AMQP: Advanced Message Queuing

LPN: Low Power Network

Her-

steller B

IoT

PlattformHer-

steller A

IoT

Plattform

Dispo-

sitionWerkhof

QM

Cognitive

Maintenance

Data Lake

LPN

AMQP

AMQP

Rest

AMQP

LPN

AMQP

IoT

Sensor-

paket

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Erwarteter Business Case

▪ Steigerung der Auslastung von Maschinen

(starke Reduktion von Kosten durch weniger Zumietung von Maschinen)

▪ Präzise Einsätze

(Planbarkeit für Logistik und Werkhof)

▪ Senkung der Wartungskosten

(Frühzeitige Intervention und Nachweis der Handhabung)

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Implementierungshürden

1. Hersteller stellen unterschiedliche Daten und verfolgen eigene Ansätze

2. Kosten für den Datenzugang und LPN Datenübertragung

3. Rationalisierung der Daten erfordert maschinenspezifisches Wissen und zeitlichen Kontext

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Problem mit Hersteller-getriebenen IoT Plattformen

▪ Verfügbare Daten haben wenig Gemeinsamkeit

(Je nach Komponente haben Messwerte eine andere Bedeutung)

Hydraulischer Druck A != B

▪ Unterschiedliche Analysen und Schnittstellen Hersteller A

HerstellerC

HerstellerB

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Angepasstes Vorgehen

▪ Fokus auf IoT Sensorpaket für direkte Nutzensteigerung und

Nachvollziehbarkeit der Kosten

– Nutzung: On/Off & Zeitpunkt

– Standort: GPS

– Allgemeine Sensorik: Vibration, Temperatur,

Störungsmeldungen

– Echtzeit: LPN Sender

▪ Sistierung der Integration von Hersteller Plattformen, dafür

Kollaboration mit Herstellern zur Erarbeitung einer effizienten

Grundlage

– Einheitliche Verfügbarkeit von rationalisierten Daten

(z.B. Belastung Hydraulik: 95%, Betriebsstunden

bis Service: 212h, Aktuelle Temperatur Hydraulik: 106%)

– Hersteller sollen Schnittstellen zu spezifischen kognitiven

Maintenance Systemen schaffen. (Update: CAT Connect)

– Einbringen der Bedürfnisse in den Austausch mit dem

Mitbewerbern

On hold

On hold

On hold

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▪ Mehr angewandte Forschung –

weniger theoretische

▪ Mehr interdisziplinäres Arbeiten –

weniger Fachisolation

▪ Mehr Unternehmensführungskompetenz im Bereich Digitalisierung –

weniger Technologieprofilierung

▪ Mehr kurzzyklische Start-up Mentalität –

weniger klassische top-down

▪ Mehr Synergien mit und zwischen den Verbänden suchen –

weniger “we do it all” Enge Zusammenarbeit von “Best of Breed Teams”

Kritische Erfolgsfaktoren für CH-Industrie 4.0

(SwissICT FG Industrie 4.0)

13

Interoperabilität

Business Case Neues Biz-Ökosystem

Wertschöpfung aus Daten

Souveräne Führungskultur bei Unsicherheiten

1

4 3

2Sprache Inhalt

Ergebnis-

erwartung Teilnehmer

5

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Offene Diskussion und Aufbau von verteilten Netzwerk-

Geschäftsmodellen für Biz-Case (Geschwindigkeit)

Geschäftsmodelle müssen für das Geschäftsnetzwerk erweitert werden, damit aus Endkundensicht

ein dauerhaft positiver Business Case entstehen kann*

1. Wert-Treiber: Motivation der Stakeholder (individueller und gemeinsamer [win-win])

2. Wert-Knoten: Wertschöpfungsknoten zwischen Akteuren, Prozessen und Gruppen auf

allen Ebenen

3. Wert-Austausch: Wertfluss zwischen den Knoten (Information, Geld, Ressourcen, Wissen)

4. Wert-Extrakt: Nutzniesser, Lokation und Art der Monetarisierung von Dienstleistungen

Herausforderung: Identifizierung und Überwindung von Hürden und Widerständen

16

* Source Consilis: Adpapted from Mika Westerlund, Seppo Leminen, and Mervi Rajahonka (2014): Semantic Interoperability as Key to IoT Platform Federation

Schneller Aufbau von neuen Wertschöpfungsnetzwerken

– statt “the winner takes it all” Versuch!

Baumaschinen: Ein Player verkauft seine Daten zu teuer

3

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IIOT/Industrie 4.0 Ernüchterungszyklus durch

Spielregeländerung überwinden

19

1. Reduzierte Einstiegsbarrieren

2. Selbstverstärkende Netzwerkeffekte

3. Wachstum von Nutzung + Mehrwert

1. Einbindung von weiteren Stakeholdern

2. Ease of use & Engagement design

3. Nutzensteigern (“Datenmehrwert kommunizieren”)

4. Anreizsystem für alle Stakeholder

5. Fehlerkultur und punktuelles Design thinking

1. Technische Limitationen

2. Falsche/fehlende Teilnehmer

3. Zu wenig politisches Momentum

4. „Planning Fallacy“

NETWORK

effect

SISYPHUS

effect

Tipping Point 1

1 Source: Malcom Gladwell (2002) The Tipping Point: How Little Things Can Make a Big Difference, Black Bay Books

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Wo setzt Ihr Industrie 4.0 Projekt auf?

Wo sind die grössten Hürden?

20

Source: Consilis (2017)

Industrie 4.0/IIOT Matrix:

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Gezieltes Design Thinking hilft…

▪ Machen Sie Kurse –

aber es ist kein Allheilmittel:

1. Explorative Ansätze

waren schon immer da

2. Habt seine Grenzen

Gute Vorarbeit bei Projekt-

scoping und Vorgehenswahl

hat entscheidenden

Erfolgsbeitrag: “Don’t jump

onto conclusions”

21

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Klein anfangen,

schnell wachsen

(Dominoeffekt)

Source: http://uk.businessinsider.com/how-one-domino-can-topple-a-building-2015-1?r=US&IR=T

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Industrie 4.0 Lessons Learned

▪ Richtigen Projektfokus (eher weiter als zu eng)

▪ Interdisziplinäres Team

(Business, IT, Technik, Kunden, Lieferanten)

▪ Daten ”verstehen”

(was, wo, welches Format, Aktualität,

welche Kosten etc.) und “verständlich”

kommunizieren

▪ Hürden überwinden (explorative

Kleinprojekte (MVP oder Teilaspekte)

und Nutzung der “Tipping Points”)

▪ Kommunikation der Herausforderung

und Involvierung von weiteren

Stakeholder (“verteilter Nutzen”)

▪ Souveräne Führung

(“Lernen aus Fehlern”)

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Gibt es einen Praxisleitfaden?

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Methoden-

handbuch

▪ KEFs helfen bei Projekt-

definition & -management

▪ Muster und Methoden zum

Erfolg statt “Kochrezept”

1.Schwachstellen Identifi-

zierung mittels IOT-Matrix,

2.Tipping Points Metapher,

3.Verständnis für die Daten

als conditio sine qua non,

4. …

▪ Bewusste partielle Agilität

(Fail fast!), wo erforderlich

▪ Management von verteiltem

Supply Chain Nutzen

Jedes

Unternehmen(snetzwerk)

ist anders!

Wir haben erste Elemente

auf dem Weg zum Erfolg

identifiziert und arbeiten

weiterhin an der

Komplettierung!

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Typischer Verlauf explorativer Industrie 4.0 Projekte

25

Entwicklungspfad

Rückschritt Fortschritt

Ziel

E2

Ziel

E3Ziel

E1

E1 = Kick-off E2 = Daten benötigen

Expertenwissen

E3 = LPN

Umsetzung teuer