Digital in 100 Tagen
Dies ist keine Geschichte über Superstars oder den weltweit führenden Automobilhersteller. Stattdessen ist es eine Geschichte über ein mittelständisches Unternehmen – eine Geschichte über ein deutsches Mittelstandsunternehmen, das gemeinsam das Rückgrat der deutschen Wirtschaft bildet, der viertgrößten der Welt. Außerdem geht es nicht darum, eine Marsrakete zu bauen oder den Hyperloop-Transport zu erfinden. Stattdessen geht es um die Verbesserung eines bestehenden Produktionssystems. Doch wie es gemacht wird und was erreicht wurde, ist keineswegs langweilig oder gewöhnlich. Es ist eine Geschichte, wie eine Gruppe von sechs Neueinstellungen bei der Telekom an dieses mittelständische Unternehmen ging und in 100 Tagen – nebenbei – ein reales Produktionssystem mit Telekom IoT-Standardkomponenten bzw. Bausteinen verbesserte. Wenn sie es schaffen….
Internet der Produktion
Der Protagonist dieser Geschichte ist das Familienunternehmen GlasGo. Dieses Unternehmen würde sicherlich auf die Beschreibung eines Hidden Champion passen, ein Begriff, den der Betriebswirt Herman Simon im Harvard Business Review geprägt hat, um kleine und mittlere Unternehmen zu beschreiben, die Marktnischen dominieren, aber in der Öffentlichkeit selten bekannt sind. GlasGo ist Europas führendes Glasveredelungsunternehmen und Markenzeichen für Tischgläser für Hotels, Gastronomie und Einzelhandel. Sie gibt es seit 1960 und betreibt zwei Produktionsstätten im Westerwald bzw. mittleren Westen Deutschlands.
Das Geschäft läuft gut, der Wettbewerb ist wie immer, nichts ist kaputt. Als die sechs neuen Mitarbeiter an die Tür klopften, waren sie nicht auf einer Rettungsaktion, sondern auf der Suche nach einem freundlichen Gastgeber und einem echten Sandkasten, um mit IoT-Geräten ihres neuen Arbeitgebers zu experimentieren. Aber was als Spiel begann, wurde schnell zur Digitalisierung einer ganzen Glasbeschichtungslinie. Eine Beschichtungslinie veredelt klare Glasobjekte zu farbenfrohen Objekten, die trotz Geschirrspülern, Reinigungsmitteln und hellem Sonnenlicht dauerhaft ihre Farbe behalten sollen. Was einfach klingt, ist ein komplizierter, heißer und schmutziger Prozess, der mit Sorgfalt durchgeführt wird. Es handelt sich um Maschinen wie bewegliche Förderbänder und Öfen, Rohstoffe wie teure Farben und natürlich empfindliche Glasobjekte. Und alles wird von fachkundigem Personal mit Hilfe von Computern und Softwaresystemen orchestriert. Das war gestern. Heute würde ein Besucher neue, kleine glänzende Kästen und ein neues Fenster auf dem Computerbildschirm sehen. Dieses Dashboard ähnelt einem Cockpit mit runden Anzeigen, z.B., für Temperaturmessungen, und beweglichen Liniendiagrammen wie einem Herzschlag-Monitor für wichtige Produktionsmetriken. Sensoren und Ortungsgeräte sind bei den Verbrauchern seit einiger Zeit beliebt (Crosby und Langdon 2014), jetzt holt die Industrie auf. Und genau wie ein kontinuierlicher Herzschlag-Monitor hat das System bei GlassGo viele Unregelmäßigkeiten entdeckt – einige kleinere und dann eine schockierende Überraschung. Die wichtigen Ofentemperaturwerte, die vom Produktionsmaster auf großen digitalen Displays genauestens beobachtet wurden, erwiesen sich als fehlerhaft und tiefgehend. Statt 172°C als Zieltemperatur für eine perfekte Farbbeschichtung zeigte das Armaturenbrett gelegentliche und wilde Schwankungen zwischen 125°C und 355°C. Und plötzlich wurde klar, warum Glasartikel nach einigen Spülmaschinenzyklen manchmal unter Farbverlust leiden und von unzufriedenen Kunden zurückgegeben werden mussten. Der neue „Herzschlag-Monitor“ zeigte als Täter auf kleinste Temperaturschwankungen.
Standardbausteine statt kundenspezifische Kunstwerke
Sagen Sie Hallo zum Internet of Production. Und begrüßen Sie die Erstellung digitaler Erfolgsgeschichten wie die Erstellung von Plug-and-Play Sets aus ineinander übergreifenden Standard-Legosteinen. Anstatt neu zu erfinden, transformieren oder bauen, wurde der Erfolg mit Standardbausteinen erzielt, die im IoT Store der Deutschen Telekom erhältlich sind. Die sechs Neulinge gingen buchstäblich nur mit einer Liste von Telekom IoT-Komponenten in die Fabrik, sahen sich das Produktionssystem an und kreuzten die Kästchen auf dem Komponentenmenü der Telekom an, die sinnvoll erschienen. Dann wurden mehrere Sensoren, der PT1000 Temp Fuehler (60022), der Current Transfomer 20A (60015) und die PS-SYSTEC SMARTbox IO installiert und in eine andere Komponente, die Telekom Cloud of Things (CoT), gesteckt. Nach und nach wurde eine End-to-End-Lösung entwickelt: beginnend bei der von der Deutschen Telekom zertifizierten Sensorhardware über die Konnektivität und Sicherheit der Deutschen Telekom bis hin zur „Schaltzentrale“ der Cloud of Things – die Daten wurden demokratisiert, mit einfachem Zugriff und Sichtbarkeit der wichtigsten Kennzahlen in Echtzeit für alle, vom Mitarbeiter bis zum CEO.
Sicher, die Systemintegration und das Testen erfolgten nicht über Nacht, und die Interaktion mit dem Produktionssystem erforderte Sorgfalt. Unter der sorgfältigen Aufsicht der GlasGo-Meister konnte das Team der Neueinsteiger jedoch sofortige und echte Gewinne erzielen.
Vorteile sind auf dem Vormarsch
Die Reise wird hier nicht enden und so wie sich die Technologie ständig weiterentwickelt, fügt die Telekom neue IoT-Bausteine hinzu. In einem nächsten Schritt wird das CoT-basierte System mit einer weiteren Komponente, dem brandneuen Telekom Data Intelligence Hub, verbunden. Der Data Intelligence Hub bietet eine Datenlogistik- und Speicherinfrastruktur mit einer integrierten Toolbox voller kostengünstiger Tools rund um Machine Learning und Künstliche Intelligenz für die Ursachenanalyse (Root-Cause Analytics) und Predictive Analytics (Deutsche Telekom 2018): Sie können eigene Daten eingebunden werden, Daten ihrer Lieferketten- und Vertriebspartner hinzugefügt und ausgetauscht werden, ebenso fehlende Daten von Data Intelligence Hub Partnern gekauft und ergänzt werden.
Ursachenanalyse und „Daten-Sandwiches“
Beispielsweise haben die Experten von GlasGo den Verdacht, dass in der Lieferkette etwas schief läuft. Einige Farben versagen gelegentlich, und ein Verdächtiger ist die Exposition von Farbversand bei niedrigen Temperaturen. In den Lagern von GlasGo und seinen Lieferanten ist alles gut. Aber was ist mit der kritischen Lieferverbindung, dem Transport auf der deutschen Autobahn von Bayern nach Westerwald? Mit dem Data Intelligence ist es nun möglich, Daten entlang der gesamten Lieferkette schnell und durchgängig zu erfassen: vom Lieferanten über Autobahnen und Lagerorte bis hin zum Empfangsdock. Mit dem Data Intelligence Hub ist kein Data Warehouse erforderlich, sondern der Data Intelligence Hub ist die Plattform als Service: Schalten Sie es ein, melden Sie sich an, und alle Daten können verknüpft oder in den DIH geladen werden. Um den Einfluss von schlechtem Wetter zu verifizieren, müssen die Schifffahrtsdaten mit Wetterdaten korreliert oder „eingeklemmt“ werden (Schlueter Langdon 2014): erstens historische Daten zur Bestätigung niedriger Temperaturen als Ursache oder Täter, zweitens Wettervorhersagen zur Vermeidung von Transporten bei schlechtem Wetter. Diese wichtigen Wetterdaten können auf dem Data Intelligence Hub in der richtigen Menge, mit den richtigen Zeit- und Ortsstempeln für die Daten der Lieferkette erworben werden.
Am Ende sind alle glücklich: GlasGo und seine Lieferkettenpartner, weil Fehler vermieden werden können, die Umwelt, weil Farben, Chemikalien und Energie nicht verschwendet werden. und vor allem die Kunden, weil sie sich die Mühe der Rücksendung sparen und lange Zeit schöne Produkte genießen können.
Liste der Module
Sensoren:
PT1000 Temp Fuehler (60022)
Current Transformer 20A (60015), SK S02215, 2216, 2165, 3265
Gateways:
PS-SYSTEC SMARTbox IO
Telekom Cloud of Things (CoT):
https://iot.telekom.com/en/platforms/cloud-of-things/
Apple iPhone with Cloud-of-Things App, available in the Apple App Store
Telekom Data Intelligence Hub (DIH)
https://dih.telekom.net
Referenzen
- Deutsche Telekom. 2018. Creating value: Deutsche Telekom makes data available as a raw material. Press release; https://www.telekom.com/en/media/media-information/archive/deutsche-telekom-makes-data-available-as-a-raw-material-542866
- Crosby, L., and C. Schlueter Langdon. 2014. “Technology Personified.“ Marketing News, American Marketing Association (February), 2014: 18-19; https://www.ama.org/publications/MarketingNews/Pages/-Technology-Personified-.aspx
- Schlueter Langdon, C. 2014. “3-Step Analytics Success With Parsimonious Models.” In: Wang, J. (ed). Encyclopedia of Business Analytics and Optimization. IGI Global: Hershey, PA; London, 2014: 1-13
