Das Projekt Industrie 4.0 hat das Potenzial, die Wirtschaft vollständig zu verändern – mit Auswirkungen auf die gesamte Gesellschaft. Wir stehen erst am Anfang einer langen Entwicklung, die viele Vorteile verspricht, viele Risiken birgt und deren Ende nicht absehbar ist. Orientierung und Wissen über die eigenen Handlungsmöglichkeiten sind wichtiger denn je zuvor. Christoph Gabath von der DATANOMIQ GmbH spricht mit dem Big Data Blog über die internationalen Entwicklungen und die Chancen für Deutschland.[pullquote orientation=“left“]
Christoph Gabath von der DATANOMIQ GmbH
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Big Data Blog: Industrie 4.0 ist einer der Megatrends in der Industrie weltweit. Was sind aktuell die neusten Entwicklungen auf internationaler Ebene?
Christoph Gabath: Auf internationaler Ebene zeichnet sich in der Smart Factory, dem Kern von Industrie 4.0, eine starke Tendenz in Richtung kundenindividuelle Produktion, dezentrale Strukturen sowie Echtzeitdatenabbilder und -verarbeitung ab. Darüber hinaus werden unterschiedlichste Größen bei Maschinen und Anlagen mit Sensoren erfasst und mithilfe modernster Methoden und Technologien durch Data Scientists ausgewertet, um zusätzliche Kosten-, Qualitäts- und Risikopotenziale zu realisieren.
Wie macht sich das Projekt Industrie 4.0 in der Praxis?
Die im Jahr 2013 initiierte „Plattform Industrie 4.0“ hat bislang lediglich Handlungsempfehlungen hervorgebracht. Zwar wurde mit dem Referenzarchitekturmodell Industrie (RAMI) 4.0 des ZVEI eine erste Struktur vorgestellt, die den Weg in die Industrie-4.0-Welt aufzeigt, jedoch lassen Umsetzungen der neuen Architektur in der Breite insbesondere im Mittelstand auf sich warten.
Wenn es um Ingenieurskunst geht, eilt Deutschland sein guter Ruf voraus. Beim Thema Vernetzung, neue Technologien und disruptiven Geschäftsmodellen sind andere Nationen wie die USA, Südkorea, Japan oder China weltspitze. Beim Projekt Industrie 4.0 müssen viele Bereiche zusammenkommen. Ist Deutschland gut genug aufgestellt?
Bis auf wenige Ausnahmen ist Deutschland hier Zuschauer, nicht Akteur. Eine grundlegende Ursache hierfür ist, dass die heimische Entwicklung des Industrial Internet bei politiknahen Spezialisten angesiedelt ist, die bei der Ausarbeitung eines Standards zu viel Zeit beanspruchen und Risiken vermeiden. Darüber hinaus ist Industrie 4.0 zunächst auf den deutschen Raum ausgelegt – ein weiterer struktureller Nachteil.
Der Vergleich wird ja sehr oft bedient: Steht uns mit der Industrie 4.0 tatsächlich so etwas wie eine neue industrielle Revolution ins Haus?
Ja und nein! Zunächst ist die Transformation in Richtung Industrie 4.0 ein schrittweiser Prozess. Es beginnt damit, dass bereits vorhandene Daten im Unternehmen professionell und zielgerichtet ausgewertet werden. Lediglich ein Prozent des vorhandenen Datenvolumens wird aktuell verwertet.
[selectivetweet]Nur 1% des vorhandenen Datenvolumens wird aktuell verwertet – über das Potenzial der #Industrie40. [/selectivetweet]
Insofern liegt hier anfänglich eine Evolution vor. Begreift man Industrie 4.0 als solche, reduziert dies auch die Widerstände im Unternehmen. Erst viele kleine Schritte machen dann langfristig die Revolution aus, die heute teils kontrovers diskutiert wird. Fakt ist jedoch, dass dann Möglichkeiten entstehen, die aus heutiger Sicht weit außerhalb der Reichweite liegen.
Wie groß schätzen Sie das Potenzial der umfassenden Vernetzung ein und wo stehen wir heute?
Durch eine umfassende Vernetzung lassen sich Effizienzgewinne im zweistelligen Bereich realisieren. Hier stehen wir jedoch noch ganz am Anfang. Der globale Wettbewerb wartet jedoch nicht, es besteht dringender Handlungsbedarf – insbesondere für die mittelständische Industrie in Deutschland!
An welcher Stelle sehen Sie die größten Hindernisse für das Projekt Industrie 4.0? Stellt der Datenschutz bei der Vernetzung hierzulande die größte Herausforderung dar?
Die größten Hindernisse bei der Umsetzung sind in der Tat mangelnde Erfahrungswerte und Erfolgsbeispiele, aber auch Bedenken gegen neue Technologien. Viele Entscheider suchen noch nach den Referenzfällen, die sie dann einfach und risikolos 1:1 kopieren können, vergessen dabei aber, dass Pioniere dann schon sehr viel weiter sind und einen großen Vorsprung in Sachen Reife und Aufmerksamkeit für sich gewonnen haben.
Der Schutz der Daten im Sinne des Datenschutzgesetzes spielt in der Industrie 4.0 nur in wenigen Ausnahmefällen überhaupt eine Rolle, denn hier geht es vor allem um Maschinendaten, die Messwerte und Metadaten über Produkte und Aufträge umfassen. Über die Datensicherheit externer Clouds, also solche, die die nicht über hauseigene Rechenzentren organisiert sind, kann man viel diskutieren oder einfach eine interne Cloud-Lösung aufbauen, die nicht über öffentliche Zugänge erreichbar ist.
Hundertprozentige Sicherheit gibt es nicht. Allerdings bedingen die meisten Ansätze von Industrie 4.0 nur die Datenspeicherung von abstrakten Maschinendaten, die keine Rückschlüsse und Konstruktionszeichnungen oder genaue Fertigungsschritte ermöglichen und somit selbst im Falle eines Diebstahls eigentlich unkritisch sind.
Gibt es hier auch Grenzen des Wachstums? Gibt es neue Gefahren, die mit der Industrie 4.0 zusammenhängen? Sind auch Jobs in Gefahr, die durch mehr Automatisierung und größere Effizienz wegfallen?
Das Wachstum steht erst am Anfang seiner Entwicklung, denn ein Ende des Trends ist noch lange nicht abzusehen. Renommierte Institutionen gehen von jährlichen Wachstumsraten im mittleren zweistelligen Bereich aus. Sicherlich drängt ein erhöhter Anteil der Automatisierung in den Fabriken einfache, standardisierbare Tätigkeiten in den Hintergrund. Derartige Arbeitsabläufe werden jedoch seit langem in Niedriglohnländer verlagert. Andererseits entstehen nun neue Jobs und Berufsbilder in der Steuerung und dem Management von Industrie 4.0, profitieren werden vor allem Ingenieure.
Wie steht Deutschland aus Ihrer Perspektive im internationalen Vergleich da? Welche Sektoren haben besonders Nachholbedarf/ welche sind bereits vorbildlich? Bzw.: Gibt es noch Aufklärungsbedarf? In der breiten Bevölkerung ist beispielsweise der Begriff „Internet der Dinge“ und „Industrie 4.0“ noch nicht angekommen.
Besonderen Nachholbedarf findet man in der mittelständisch geprägten Industrie. Hier hält man an bewährten Strukturen fest, da der Handlungsdruck im Moment noch zu gering ist. Unsere Analyse der internationalen Supermächte, allem voran USA und China, zeigt jedoch, dass der Vorsprung in immer kürzeren Zyklen dahinschmilzt. Der Begriff Industrie 4.0 ist bei den Verantwortlichen bereits angekommen, jedoch mangelt es an Anwendungsfällen und Partnern, mit denen ein systematischer Austausch über dieses Thema erfolgt.
Wie sieht es im Bereich Bildung aus? Wenn neue Technologien und Big Data in einem viel größeren Ausmaß eine Bedeutung spielen werden, braucht es entsprechend Fachleute und Experten – sind wir hier auf der Höhe der Zeit?
Eindeutig: Nein! Die Lehrstühle und Institute haben hier einen hohen Rückstand, was zum einen an der schnellen Entwicklung liegt, die dem Lehrstoff an den Universitäten stets vorauseilt, zum anderen auch an der Interdisziplinarität: Big Data erfordert Programmierfähigkeiten, Tool-Wissen, mathematische Kenntnisse und Fachexpertise. Entsprechende Data Scientists sind rar.
[url_preview orientation=“right“]https://bigdatablog.de/2015/10/15/amazon-development-center-fuer-machine-learning/[/url_preview]Wie sieht Industrie 4.0 in der Praxis aus? Wenn sich ein mittelständisches Unternehmen dazu entschließt, den Nutzen aus seinen Daten, Automatisierung und Vernetzung zu ziehen – was sind die ersten Schritte und auf welche Infrastrukturen kann so ein Unternehmen zurückgreifen?
Das Prinzip hinter Industrie 4.0 ist, durchgängige Datenflüsse zu erreichen, von der einzelnen Maschine hin bis zum unternehmensübergreifenden ERP. Hier gibt es zwei unterschiedliche Ansätze einzusteigen. Der Bottom-Up-Ansatz bezeichnet den Weg, bei der Vernetzung einzelner Produktionsmaschinen zu beginnen, die Maschinendaten lokal in der Produktion zu sammeln und auszuwerten. Hier lassen sich erste Ergebnisse der Flexibilisierung erreichen und Konzepte wie die Vorhersage von Maschinenausfällen und die Optimierung der Maschinenkonfiguration wären dann erste Maßnahmen. Sind erste Erfolge erreicht, erfolgt die Anbindung an übergeordnete IT-Systeme, wie das MES, ERP und PLM.
[selectivetweet]#BigData & #Industrie40 werden Wirtschaft & Gesellschaft verändern. Wo stehen wir? Ein Gespräch.[/selectivetweet]
Beim Top-Down-Ansatz stehen zu Beginn erstmal die operativen Unternehmensprozesse im Vordergrund, die rund um die Produktion herum geschehen, also der Einkauf, die Qualitätssicherung, Vertrieb und das After-Sales-Geschäft. Diese Prozesse werden über das ERP-System und entsprechende Nebensysteme gesteuert, lassen sich schnell automatisieren und miteinander vernetzen. Wenn hier zufriedenstellende Resultate erzielt wurden, kann die vertikale Anbindung an die Produktion angestrebt und die Automatisierung bis dorthin fortgeführt werden.
Welcher der beiden Ansätze für ein Unternehmen der richtige ist, ist ganz individuell zu entscheiden.
Wir bedanken uns ganz herzlich für das Gespräch.