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Handel mit Zukunft

Tiefere Datenanalyse, NLP und mehr Automatisierung
sind gefragter denn je.

von Frank Zscheile

Omni- oder Multichannel sind für den Handel keine neuen Trends mehr, sondern vielfach gelebte Realität. Welcher Kanal bedient wird, ist zweitrangig, es geht um das Erlebnis, bei dem sich „online“ und „offline“ zu smarten Services ergänzen. Grundlage dafür sind die dahinterliegenden Datenmengen. Sie lassen sich heute durch Analyseinstrumente, die mit künstlicher Intelligenz angereichert sind, immer besser hinsichtlich ihrer weiteren Verwendung im Business-Kontext auswerten.

Neue Algorithmen zur Textanalyse sind inzwischen sogar in der Lage, Stimmungslagen in Kundenschreiben selbstständig zu erkennen. Solche bislang verborgenen Informationen können Handelsunternehmen im Sinne des Geschäftsnutzens einsetzen. Wenn Kundendaten genauer analysiert werden, lassen sich die Ergebnisse als Grundlage für individuelle Kundenansprachen und digitales Marketing einsetzen. Dabei werden alle Kunden-Touchpoints mit relevanten, vom Kunden gewünschten Informationen bespielt – ideal für die Stärkung von Kundenbindung (Customer Loyalty).

Neue Algorithmen zur Textanalyse sind inzwischen sogar in der Lage, Stimmungslagen in Kundenschreiben selbstständig zu erkennen.

Treiber dieser Entwicklung sind die Forderungen der Verbraucher nach Echtzeitunterstützung, kontinuierlicher Unterhaltung sowie umfassender Konnektivität und Sicherheit. So wird Consumer IoT zum nächsten logischen Schritt der digitalen Evolution des Handels.

Automatisierte Service-Interaktionen

„Themen wie künstliche Intelligenz und Blockchain haben ihre Nische längst verlassen und sind zu gesellschaftsrelevanten Themen geworden“, weiß auch Matthias Wahl, Präsident des Bundesverbandes Digitale Wirtschaft (BVDW) e. V. Mit KI lassen sich gleichzeitig Geschäftsabläufe zwischen IT-Systemen des Handels automatisieren, Stichwort „Robotic Process Automation“. B2B-Marktplätze werden an ERP-, CRM- und weitere Backendsysteme und Datenbanken angebunden. Dies führt weiter zu automatisierten Service-Chatbots, bei denen sich die Beschäftigten im Service erst später oder im Bedarfsfall in die konkrete Kundenkommunikation einschalten.

Bekanntheit und Nutzung mobiler KI-Anwendungen

Gartner sagt voraus, dass 2021 15 Prozent aller Service-Interaktionen automatisiert sein werden. Künstliche Intelligenz wird dabei für eine zunehmend natürliche Art solcher sprachlichen Interfaces sorgen, was die Verbreitung wiederum verstärken wird. Wirkliche Dialoge sind es freilich nicht, die mit Chatbots ablaufen, sondern eher kurze Frage-Antwort-Sequenzen. Mit dem durch KI gewonnenen Wissen aus Datenbanken werden sich aber in absehbarer Zeit auch mehrstufige flexible Dialoge automatisieren lassen können. Dadurch erschließen sich neue Anwendungsfelder im Kundenservice, die mit einfachen Frage-Antwort-Systemen nicht adressiert werden können.

Unternehmen müssen „insight-driven“ werden

In seinem Report „The Forrester Wave™: AI-Based Text Analytics Platforms, Q2 2018“ beschreibt das Analystenhaus Forrester, wie sich durch den Einsatz künstlicher Intelligenz aus Daten zusätzliches Wissen gewinnen lässt. „Insight-driven“ müssten Unternehmen werden, fordert Forrester-Analyst Boris Evelson. Dabei geht es vor allem um das in unstrukturierten Daten enthaltene Wissen, welches in Unternehmen heute Schätzungen zufolge rund 80 Prozent ausmacht: E-Mails, PDFs, Archivsysteme, Videos, Tondokumente, Social-Media-Posts etc. Hierfür kommen Techniken der linguistischen und semantischen Analyse („Natural Language Processing – NLP“ oder Computerlinguistik) zum Einsatz.

Unter NLP versteht man die Fähigkeit eines Computerprogramms, menschliche Sprache so zu verstehen, wie sie gesprochen bzw. geschrieben wurde. Tiefergehende NLP-Systeme benutzen die Wortarten zur Extraktion vordefinierter Muster und extrahieren selbstständig bestimmte Kategorien von Begriffen, z. B. Personen- und Ortsnamen, Postleitzahlen, Nummernschilder.

Kundenkorrespondenz modern auswerten

Der eigentliche Prozess des Text-Minings und der Extraktion von Keywords, Themen und Konzepten liegt laut Forrester dabei nur bei rund einem Fünftel des Aufwands. Der weitaus größere Teil entfiele auf den Aufbau von Datenverbindungen, die Integration und Bereinigung der Daten sowie den Aufbau einer domänenspezifischen Ontologie und user­orientierter Oberflächen. Während die meisten Hersteller noch immer hauptsächlich Stimmungsanalysen anbieten, ermöglicht die Software von Clarabridge auch eine hoch differenzierte Emotions-, Anstrengungs- und Absichtsanalyse.

Loyalität aus Daten

Das Konzept von Clarabridge zeigt, wie wichtig es sein kann, das in unstrukturierten Daten verborgene Wissen zu heben. Die Customer Loyalty lässt sich dadurch deutlich festigen. Im Omnichannel ist hier ohnehin noch Luft nach oben, glaubt Michael Bregulla, Head of New Sales bei der Ingenico Marketing Solutions GmbH. Das Unternehmen entwickelt Programme zur Vertiefung der Kundenbeziehungen für alle Verkaufskanäle. „Bindungseffekte sollten im Wesentlichen aus dem Preisvorteil generiert werden, obwohl der eigentliche Wert in den aggregierten Daten des bis dato anonymen Kunden liegt“, so Bregulla. „Schon heute schlummern bei vielen Händlern riesige Datenpotenziale, die gar nicht wertbringend abgeschöpft werden. Die Digitalisierung offenbart jetzt die Chance für eine ganzheitlichere Erfassung des Kundenverhaltens.“

Bindungseffekte sollten im Wesentlichen aus dem Preisvorteil generiert werden, obwohl der eigentliche Wert in den aggregierten Daten des bis dato anonymen Kunden liegt.

Dazu bedürfe es einerseits Werkzeuge wie linguistischer und semantischer Analyse. Gleichfalls sei aber ein erweitertes Mindset bei Handelsunternehmen gefragt und die Bereitschaft, Dinge auszuprobieren und auch wieder zu verwerfen. So kristallisiert sich für Händler ein Gesamtbild der technisch-organisatorischen Rahmenbedingungen heraus, wie sich das Datenpotenzial von Customer-Loyalty-Programmen im Omnichannel zur personalisierten Kundenansprache und Steuerung des Kaufverhaltens nutzen lässt.

Voice Commerce und Audiovermarktung

Smart Speaker wie Amazon Alexa, Google Home, Telekom Magenta und Co. und die dahinterliegende Voice-Technologie haben in jüngster Zeit die nächste Welle losgetreten und den Zugang zu Audio-Content weiter vereinfacht. BVDW-Präsident Matthias Wahl: „Dadurch erhält Audio-Content einen deutlichen Schub, den Unternehmen für sich nutzen müssen.“ Das Medium Audio verändert sich damit grundlegend: Content wird interaktiv und wächst von einer One-Way-Communication zu einem Dialog-Umfeld.

Consumer IoT

Sprachgesteuerte Smart Speaker werden neben der reinen Audio-Content-Nutzung zu hohen Anteilen zur Informationsbeschaffung genutzt. Eine weitere Möglichkeit für Handelsunternehmen, ihre Kunden zu adressieren. Die technologische Basis dieser Produkte ist wiederum die Fähigkeit von Software, menschliche Sprache immer besser zu verstehen. Analog zu anderen Kommunikationskanälen benötigen Unternehmen deshalb eine eigene Voice- und Audiostrategie. Sie müssen eine Audio-Identity und eigenen Audio-Content entwickeln und mit ihren Marken, Produkten und Angeboten ihren Zielgruppen auf die neuen Geräte folgen. Wie dies praktisch umzusetzen ist, dafür gibt der BVDW auf seiner Webseite hilfreiche Hinweise.

Einkauf auf Zuruf

Fragt man die Smart Speaker heute nach einem bekannten Produkt wie Pampers, so wird in der Regel erstmal der Wikipedia-Eintrag vorgelesen. „Voice Search SEO muss noch deutlich gezielter als Desktop und Mobile betrieben werden, um Verkaufschancen über Voice zu steigern – auch weil die Chancen auf Sichtbarkeit deutlich geringer sind als am Desktop“, erklärt Frank Bachér von RMS.

So wird sich Voice Commerce über Skills entwickeln und neben Webshops und Apps der nächste Absatzkanal für den Handel werden, in dem Einkäufe auf Zuruf möglich werden. Vor allem im Bereich der FMCG („Fast Moving Consumer Goods“) dürfte dies einer der spannendsten neuen Trends sein. Damit dürften die smarten Lautsprecher künftig wohl ihrem Namen eher gerecht werden im Vergleich zu heute, wo sie hauptsächlich nur für einfache Aufgaben wie das Abspielen von Musik und die Wettervorhersage genutzt werden. //


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Abteilung IT

Die Zukunft der IT-Abteilung liegt in der Automatisierung.

von Dr. Ralf Magagnoli

Die Prophezeiungen der Auguren waren teils düster: „Die IT-Abteilung vor dem Aus retten“, titelte etwa die Computerwoche im Oktober 2018. Sicher ist nur, die IT-Abteilung wird sich wandeln, sie wird neue Aufgaben übernehmen und alte delegieren müssen. Welche Trends sind gegenwärtig erkennbar, die auf die IT-Abteilungen einwirken und mit denen sich die IT-Abteilungen befassen müssen? Wie wirken sich vor allem Automatisierung und Digitalisierung auf die Arbeit der IT-Abteilungen aus?

Der „Chief Digital Officer“ (CDO)

In vielen Unternehmen gibt es ihn bereits als Hauptverantwortlichen der Digitalisierungsstrategie im Unternehmen. Der CDO gehört der obersten Hierarchieebene an. Zu seinen Aufgaben gehören die Analyse der Ist-Situation in den Unternehmen, die Entwicklung einer digitalen Strategie, die Bereitstellung der notwendigen Ressourcen für die digitale Transformation, die Beaufsichtigung des Wandels, die Beobachtung neuer Entwicklungen und die etwaige Übernahme in das bestehende digitale System. Kritisiert wird eine oftmals unklare Rollenverteilung in vielen Unternehmen. Hier gilt es, klare Regeln und Verantwortlichkeiten zu definieren und dem CDO die Möglichkeit zu geben, die digitale Transformation umzusetzen.

Strukturveränderung

Möglicherweise wird sich die Struktur der IT-Abteilung selbst drastisch verändern. Zwei Möglichkeiten stehen hier zur Disposition: Der Analyst Forrester Research schreibt, dass sie möglicherweise in einen Frontend- und einen Backend-Teil, welcher dann an eine Shared-Services-Abteilung berichtet, zerfallen werde. Eine weitere Möglichkeit besteht darin, dass die IT als eigenständige Einheit auf die verschiedenen Abteilungen im Unternehmen aufgeteilt wird. Gut möglich aber auch, dass die IT-Abteilung weitgehend in der bisherigen Form erhalten bleibt. Sicher ist nur, dass, wie auch in anderen Abteilungen, die Anforderungen an die Mitarbeiter in puncto Agilität, Fähigkeit, über den eigenen Tellerrand zu schauen, und Bereitschaft zum Kulturwandel wachsen werden. Anders ausgedrückt: Nerds und „Das haben wir schon immer so gemacht“-Typen werden immer weniger gefragt sein.

Modernisierung der Legacy-Systeme

Unter Legacy-Systemen werden die über Jahre, teilweise über Jahrzehnte gewachsenen IT-Infrastrukturen verstanden, die oft als Altlasten ein Hindernis für die Zukunftsfähigkeit der Unternehmen sind. Dies in zweifacher Hinsicht: Zum einen im Hinblick auf die Geschäftsprozesse, zum anderen auch in finanzieller Hinsicht, denn die Versuche, die IT-Kosten zu senken, führen zu einem Investitionsstau, dessen Folge archaische Systeme sind, deren Wartungskosten steigen, womit wiederum weniger Gelder für Investitionen zur Verfügung stehen. Ein Teufelskreis, den es zu durchbrechen gilt. Hier bietet sich die Verlagerung von Software und Infrastruktur in die Cloud an, die von spezialisierten Dienstleistern auch vorgenommen wird.


Für die IT-Abteilung wie für die Unternehmen wird es darauf ankommen, den Spagat zwischen inkrementeller und disruptiver Methode zu meistern

Ralf Magagnoli

Microservices

Hier kommen oft Standardsysteme mit adaptiven Architekturen zum Einsatz. Diese Dienste sind so konzipiert, dass sie mit den Anforderungen wachsen und zudem einen modularen Aufbau ermöglichen, was wiederum ein „Plug and play“ mit selbst entwickelten, meist allerdings zugekauften Komponenten erlaubt. Über Continuous Integration / Continuous-Deployment-Pipelines sind zudem agilere, produktzentrierte Betriebsmodelle möglich. Zugleich sollten Unternehmen die Risiken im Auge behalten, die sich über eine zu schnelle Übernahme von Standardsystemen ergeben – nämlich, dass der USP unter Umständen verloren gehen kann. Auch hier ist eine „smarte“ Kombination von Standardisierung und Customizing gefordert.

„Software as a Service“ und „Infrastructure as a Service“

Auch dieser Punkt hängt mit den beiden vorangehenden Punkten zusammen. Nicht nur die Software, sondern die gesamte Infrastruktur wird in die Cloud verlagert und, meist von einem spezialisierten Dienstleister, zur Verfügung gestellt. Die Unternehmen brauchen also weder Software zu entwickeln oder einzukaufen noch Rechnerinfrastrukturen aufzubauen, sondern mieten diese. Betrieb und Wartung liegen beim Dienstleister. Tendenziell bestehen die Rechner in den Unternehmen dann aus Thin Clients: Die Anwender greifen dann per Webbrowser auf die Anwendungen in der Cloud zu. Die Vorzüge: Kalkulierbare Kosten (Miete) und Konzentration aufs Kerngeschäft. Dennoch haben immer noch viele Unternehmen Hemmungen, unternehmenskritische Anwendungen Dritten zu überlassen.

Internet of Things (IoT)

Hier besteht ein Unterschied zwischen der Erwartungshaltung – wie bedeutsam ist IoT für das Unternehmen, wie bedeutsam wird IoT für das Unternehmen werden? – und der Umsetzung. Während laut einer aktuellen IDC-Studie rund 43 Prozent der Befragten in Unternehmen IoT für sehr wichtig bzw. wichtig halten und über 63 Prozent glauben, dass die Bedeutung in Zukunft sehr hoch bzw. hoch sein wird, haben nur rund 20 Prozent der Unternehmen IoT-Projekte umgesetzt. Ziel des IoT ist es, die Lücke zwischen der realen und der virtuellen Informationswelt zu schließen, die dadurch entsteht, dass die in der realen Welt verfügbaren Informationen im Internet nicht abrufbar sind. Das hat Auswirkungen zum Beispiel auf den Kundendialog, der mittels IoT über sogenannte Connected Products verbessert wird, was wiederum die Optimierung bestehender und die Kreierung neuer Produkte zur Folge hat. Beispiel: Der Sportartikelhersteller, dessen Turnschuh sich je nach Laufgeschwindigkeit aufpumpt bzw. fester schnürt. Wichtige Daten werden über Sensoren nicht nur an den Kunden, sondern auch an den Hersteller weitergeleitet. Tritt ein Problem auf, kann der Hersteller schnell reagieren und Verbesserungen an dem Produkt vornehmen.

Industrial Internet of Things (IIoT)

Es geht um den Einsatz von IoT im industriellen Bereich, bspw. im produzierenden Gewerbe, im Gesundheitswesen, in der Energiewirtschaft oder im Agrarwesen. Hierbei gilt es, Daten über den gesamten Informationsprozess zu erfassen und zu kontrollieren. Beispiel Produktion. Das Stichwort hier lautet etwa Predictive Maintenance: Die Maschinen geben Zustandsdaten, die eine proaktive Wartung ermöglichen. So etwa, im kostengünstigen Fall, der Tintenstrahldrucker, der vorab informiert, wann der Füllstand unterschritten wird. Bedenkt man, dass bei komplexeren Maschinen ein Ausfall auch nur von zwei oder drei Stunden teuer werden kann, rechnet sich die Predictive Maintenance. Das IIoT umfasst aber auch die Verbesserung und Kontrolle der Supply Chain, die Sicherstellung der Energiezufuhr über Smart Grids, intelligente, dezentrale Verteilnetze oder Werte bzgl. Raumtemperatur, Luftqualität und Ozongehalt in Produktionsstätten.

Data Science

Als Data Science wird die Extraktion von Wissen aus Daten bezeichnet. Angesichts der auch durch IoT und IIoT dramatisch erhöhten Datenmenge kommt dieser Extraktion eine besondere Bedeutung zu, sodass Spezialisten – meist Absolventen der einschlägigen Studiengänge – sehr gefragt sind. Data Scientists benötigen im Prinzip Kenntnisse in fünf Bereichen: Diese reichen von der ersten Schicht, der „Database Technology“, über die zweite Schicht, die „Data Access & Transformation“, die dritte Schicht, die „Programming Language“, die vierte Schicht, die „Data Science Tool & Library“, die fünfte Schicht, die „Data Science Method“, bis zur Fachexpertise im jeweiligen Fachbereich – also etwa der Ingenieurswissenschaft oder der Betriebswirtschaft. Erst wenn ein Mindestmaß an Fachwissen vorhanden ist, kann der Data Scientist die Fachspezialisten gezielt unterstützen. In kleineren Unternehmen wird im Allgemeinen der Data-Science-Allrounder gesucht, der imstande ist, das gesamte Aufgabenspektrum zu übernehmen, das in größeren Unternehmen von den jeweiligen Spezialisten im jeweiligen Bereich übernommen wird.

Digitale Ökosysteme

Oikos im Altgriechischen bedeutet Haus, sýstema das Verbundene. Auch wenn die Abgrenzung digitaler Ökosysteme nicht ganz einfach ist, kann als ihr Ziel das Überwinden komplexer Herausforderungen durch Imitation biologisch-komplexer Systeme genannt werden. Ein digitales Ökosystem, das sich prinzipiell durch Offenheit auszeichnet, setzt sich aus heterogenen Akteuren unterschiedlicher Branchen und Disziplinen zusammen. Hier wird die Aufgabe der IT-Abteilung darin bestehen, die Einbindung des Unternehmens in ein solches digitales Ökosystem zu gewährleisten und die Stabilität dieses heterogenen Netzwerks bei gleichzeitiger Offenheit zu ermöglichen.


Quelle: Computerfutures
https://www.computerfutures.com/de/blog/2018/02/die-zukunft-der-it-abteilung

Automatisierung / „Robotic Process Automation“ (RPA)

Darunter werden virtuelle Mitarbeiter verstanden, die ähnlich den physisch existenten Robotern der klassischen Prozessautomatisierung bestimmte Aufgaben erfüllen. Es handelt sich dabei um Software-Agenten, die menschliches Handeln nachahmen. Dabei kann der Aufgabenbereich der jeweiligen Software-Agenten eher einfache Aufgaben wie das Versenden von Sammelmails, aber auch komplexere Aufgaben erfüllen. Der Vorteil von RPA liegt u. a. darin, dass über Kostenreduktionen Insourcing bestimmter Aufgaben wieder interessant werden kann. Problematisch kann RPA dort werden, wo keine klaren Verantwortlichkeiten benannt sind – für Wartung, Upgrades – oder wo Mitarbeiter an der Konfiguration mitarbeiten sollen, die durch die Anwendungen ersetzt werden sollen. Wichtig ist es, den richtigen Anbieter auszuwählen, der entsprechende Erfahrungen mit RPA-Projekten vorweisen kann, die in der Regel in verschiedenen Schritten vorgenommen werden: Analyse der Arbeitsprozesse (oft über Filmaufnahmen), Definition der Automatisierung, Umsetzung, Erfolgskontrolle.

Künstliche Intelligenz / Machine Learning

Machine Learning ist ein Aspekt künstlicher Intelligenz, wenngleich ein zentraler. Über maschinelles Lernen wird ein Computer in die Lage versetzt, ein selbstlernendes System zu werden, ohne ihn entsprechend zu programmieren. Auch hier wird, ähnlich dem digitalen Ökosystem, die Natur zum Vorbild genommen, etwa über „Rückmeldungen“ Objekte zu identifizieren. Dies geschieht mittels selbstlernender Algorithmen, die in Daten bestimmte Muster und Gesetzmäßigkeiten erkennen. Die Intelligenz besteht darin, ähnlich der menschlichen Intelligenz, Dinge miteinander zu verknüpfen, Zusammenhänge zu erkennen und Rückschlüsse zu ziehen. Entsprechende Programme tragen dazu bei, dass aufwendige und langweilige Arbeiten vom Rechner erledigt werden – dies gilt etwa für die Papierdokumentation.

Digital Workplace

Die Arbeitswelt verändert sich stetig. Vorbei die Zeiten, als der Beschäftigte um acht Uhr das Büro betrat und um siebzehn Uhr das Büro verließ (eine Stunde Mittagspause), wobei die Stempeluhr die Arbeitszeit dokumentierte. Heutzutage verschwimmen tendenziell die Grenzen zwischen Arbeitszeit und Freizeit. Über den Digital Workplace können Mitarbeiter von jedem Ort und zu jeder Zeit auf die Unternehmensanwendungen zugreifen, egal ob vom Rechner im Homeoffice, vom Tablet im Zug oder vom Smartphone am Strand. Das Zauberwort heißt selbstbestimmtes (und damit effektiveres) Arbeiten.

Endpoint-Security / Endpoint-Protection

Dass sich durch Homeoffice-Arbeitsplätze angesichts immer anspruchsvollerer Vorgaben des Gesetzgebers – hier sei etwa die Datenschutzgrundverordnung (DGSVO) genannt – die Anforderungen an die Compliance erhöhen, versteht sich von selbst. Ein Ansatz ist die sogenannte Endpoint-Security oder Endpoint-Protection, über die Netzwerke von Laptops, Tablets, Handys und anderen Geräten gesichert werden sollen. Die Rechtevergabe obliegt dem Systemadministrator, der auch deren Einhaltung überprüft. Dabei können Vergehen gegen die Datensicherheit – etwa unbefugte Zugriffe auf sensible Daten – sofort verfolgt und geahndet werden – wichtig gerade im Hinblick auf die Wirtschaftsspionage. Es bestehen Verbindungen zum Cloud-Computing (Software as a Service, Infrastructure as a Service) und den Thin Clients im Unternehmen.

Self-Service (Low Code)

Low-Code-Plattformen sind grafische Entwicklungsinstrumente für Geschäftsapplikationen. Sie ermöglichen es, Softwareprogramme schnell und leicht zu erstellen und anzupassen. Dazu sind weder spezielle Programmierkenntnisse noch größere Erfahrungen nötig. Über offene Schnittstellen lassen sich bestehende Technologien und Anwendungen meist problemlos nutzen. Die Vorteile liegen auf der Hand: Die Unternehmen sind weniger abhängig von externen Dienstleistern, die Programme werden bis zu zehn Mal schneller erstellt, sie können auch von Mitarbeitern der Fachabteilungen geschrieben werden, wodurch sich der Graben zwischen IT-Abteilung und Fachabteilung verringert, die internen Entwickler können sich um die komplexeren Aufgaben kümmern.

Inkrementelle vs. disruptive Innovation / Bimodale IT

Während es beim inkrementellen Ansatz um schrittweise Optimierungen und Kostensenkungen geht (Beispiele Digital Workplace, Software as a Service, RPA), setzt der disruptive Ansatz auf dramatische Änderungen meist ganzer Geschäftsmodelle. Dementsprechend liegt im IT-Bereich die inkrementelle Innovation tendenziell beim CIO und der IT-Abteilung, während die disruptive Innovation eher Sache des Vorstands (und ggf. des CDO) ist. In den meisten Fällen geht es aber nicht um ein Entweder-oder, sondern um ein Sowohl-als-auch, da beide Ansätze ihre Vor- und Nachteile haben. Stichwort: Bimodale IT. Diese umfasst ein vorhersagbares Kernsystem einerseits und eine experimentelle, agile Form andererseits, die es erlaubt, mit den schnellen Veränderungen in der Geschäftswelt Schritt zu halten. Für die IT-Abteilung wie für die Unternehmen wird es darauf ankommen, den Spagat zwischen inkrementeller und disruptiver Methode zu meistern. //


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Abteilung Marketing

Mit digitalem Marketing den Kunden individualisiert ansprechen

Um heutzutage eine erfolgreiche Marketing-Strategie zu erstellen, sollten Werbetreibende vor allem die Synergien innerhalb der verschiedenen Kanäle, aber auch die Wechselwirkung zwischen den klassischen und digitalen Kanälen berücksichtigen. Verantwortliche müssen verstehen, welche Kontaktpunkte zur Marke bestehen und welcher Einfluss damit verbunden ist.

Um zur richtigen Zeit die richtige Botschaft auszuspielen, ist ein Multichannel-Ansatz daher Grundvoraussetzung und vielfach schon gelebte Realität. Daten aus allen Kanälen laufen in einem zentralen System zusammen und ermöglichen einen ganzheitlichen Blick auf alle Maßnahmen.

Der schnellste und effektivste Kanal – die menschliche Sprache – wird dabei im Zeitalter der digitalen Assistenten und Smart Speaker immer wichtiger und eine Präsenz in Alexa und Co. zum festen Bestandteil des Markenerlebnisses. Analog zu anderen Kommunikationskanälen benötigen Unternehmen deshalb eine eigene Voice- und Audiostrategie. Sie müssen eine Audio-Identity und eigenen Audio-Content entwickeln und mit ihren Marken, Produkten und Angeboten ihren Zielgruppen auf die neuen Geräte folgen. Die künstliche Intelligenz ist dabei mittlerweile so weit, dass sie nicht nur Sprache verstehen kann, sondern aus den gesprochenen Worten Emotionen herausliest. Ein unschätzbarer Datenschatz, der auch im Callcenter entsteht und aus dem das Marketing wertvolle Rückschlüsse gewinnen kann.

Smart Speaker gehören zu den großen Trends im digitalen
Marketing und interagieren durch immer natürlichere
Sprache mit ihren Benutzern.

In Verbindung mit weiteren Daten, die bei jedem Online-Werbekontakt oder dem Besuch einer Website entstehen, lässt sich das Bild über die Interessen, Abneigungen und Absichten des Users weiter präzisieren, wobei die Datengrundlage in Umfang und Qualität mit der fortschreitenden Digitalisierung zunimmt.

Wir befinden uns im Zeitalter des Kunden. Dies bedeutet: in Echtzeit zu wissen, was der Kunde will, individuelle Kundenwünsche zu erfüllen und das jederzeit über alle Kanäle hinweg. Dazu müssen nicht nur Prozesse und Reaktionszeiten beschleunigt werden, das gesamte Unternehmen muss sich digital transformieren. Vorhandene Daten sind in Wissen über die Kunden zu verwandeln und die Chancen hierfür über alle Kanäle hinweg zu nutzen. Potenzielle Kunden sind mit genau den passenden Werbebotschaften zu genau dem richtigen Zeitpunkt über genau den richtigen Kanal zu kontaktieren.

Unternehmen haben mit Big-Data-Analysen die Möglichkeit, auf Kundenwünsche schnell und individuell zu reagieren, können aber oftmals die Vielzahl an Daten nicht miteinander richtig verknüpfen und auswerten. Hier gilt es die richtigen Weichen für den Erfolg zu stellen. Das Produktinformationsmanagement übernimmt dabei in der Praxis eine entscheidende Rolle. Informationen liegen in einem Unternehmen häufig nicht zentral gebündelt vor, sondern verstreut bei Mitarbeitern und in Abteilungen – etwa in der Entwicklungsabteilung, im Warenwirtschaftssystem oder im Vertrieb.

Dabei werden Daten in unterschiedlichen Formaten abgespeichert oder sind nur als Druckversion verfügbar. Diese Informationen werden in verschiedenen Umgebungen und Kontexten verwendet – etwa im Verkaufskatalog für eine detaillierte Produktbeschreibung mit Preisangabe oder in der Logistikabteilung für Angaben zu Größe und Gewicht zur Frachtkostenberechnung. PIM stellt hier einen Lösungsansatz zur zentralen, medienneutralen Datenhaltung dar, um einkaufs-, produktions- und kommunikationsrelevante Daten für die Mehrfachnutzung über mehrere IT-Systeme, Sprachen, Ausgabemedien und Publikationen hinweg bereitzustellen. Es bietet zudem Lösungen zur effizienten Datenübernahme, -verwaltung, -anreicherung und -ausgabe.(1)


Durch die Digitalisierung sind Unternehmen angebots- und preistransparent. Kunden haben dadurch eine stärkere Markt­position.


Für viele Unternehmen ist der Hauptgrund, digitale Kanäle nicht zu nutzen, der Datenschutz. Unternehmen müssen besonders vertrauensvoll mit den Daten der Kunden umgehen, sodass zwar Erkenntnisse abgeleitet werden, aber kein Datenmissbrauch betrieben wird. Die digitalen Kanäle sind günstiger als die klassischen Marketingmedien, aber Kunden fühlen sich teilweise überrollt von Werbung. Kunden entwickeln und nutzen daher auch Technologien, um sich gegen diese Art des Marketing (Customer Resistance) zu schützen. Verbraucher nutzen Pop-up-Blocker, um Werbung beim Surfen zu entgehen, oder filtern E-Mail-Newsletter über die Junk-Mail-Funktion.

Die Chancen, mit digitalen Kanälen seinen Bekanntheitsgrad zu steigern und in neue Märkte einzusteigen, sind dennoch groß, bergen aber auch Risiken. Durch die Digitalisierung sind Unternehmen angebots- und preistransparent. Kunden haben dadurch eine stärkere Marktposition. Der Einfluss der Digitalisierung auf den Bereich Marketing hat zusätzlich dazu geführt, dass Kunden durch verschiedene Technologie wie zum Beispiel Social Media ein Sprachrohr erhalten und so einen Einfluss auf Unternehmen erlangen. Auch hier gilt es, Strategien zu entwickeln, um unkontrollierten Kommuni­kationseffekten, sogenannten „Shitstorms“, entgegenzuwirken oder zumindest richtig mit ihnen umzugehen.

Quelle:
(1) Vgl.: Seite „Produktinformationsmanagement“. In: Wikipedia, Die freie Enzyklopädie. Bearbeitungsstand: 27. März 2019, 08:49 UTC. URL: https://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Produktinformationsmanagement&oldid=186977501 (Abgerufen: 9. April 2019, 13:08 UTC)

Internet of Things: Ein lernender Markt

Das Internet der Dinge (IoT) beeinflusst unser gesamtes Leben.

von Dr. Ralf Magagnoli

Das IoT ist in aller Munde. Worum geht es? Es geht darum, die mit mikroelektronischen Komponenten versehenen Produkte über das Internet miteinander zu vernetzen. Sogenannte „smarte Produkte“ sammeln über entsprechende Sensoren Daten, analysieren sie und leiten sie via Internet weiter bzw. empfangen Daten von anderen smarten Produkten. Die „Intelligenz“ dieser Produkte führt dazu, dass sie eigenständig Aufgaben ausführen, mit anderen Produkten kommunizieren, sich selbstständig updaten bzw. an veränderte Kundenbedürfnisse anpassen, laufende Kosten senken und den „Return on Investment“ (ROI) erhöhen sowie Risiken und Gefahren voraussehen und Abhilfe schaffen.

Gesamtpotenziale bis 2022 von über 14 Billionen Dollar

Betrachtet man den Nutzen des IoT für die Unternehmen genauer, wird das Potenzial bei Mitarbeiterproduktivität und Arbeitseffizienz auf bis zu 2,5 Billionen US-Dollar bis 2022 geschätzt: Beispiel Datenbrillen, die es Fachkräften erlauben, Fehlerquellen sofort ausfindig zu machen, oder Tools, die dafür sorgen, dass die Mitarbeiter die Hände frei haben, um Arbeitsvorgänge ohne Unterbrechung zu erledigen. Das Potenzial für Kundenbindung beläuft sich, laut Expertenmeinung, auf bis zu 3,7 Billionen Dollar: So können Kunden über eine Vielzahl von Kontaktpunkten („Touchpoints“) mit dem Unternehmen Kontakt aufnehmen und Produkte bzw. Dienstleistungen einkaufen.

Die mit Sensoren versehenen Produkte liefern zudem Informationen über Kundenverhalten und -wünsche. Das reicht im Supermarkt bis hin zu Produkten, die der Kunde nicht nur gekauft, sondern die er vielleicht in den Warenkorb gelegt und dann wieder zurückgestellt hat. Im Hinblick auf Logistik und Supply-Chain-Management beträgt das Potenzial bis zu 2,7 Billionen Dollar. Das Tracking, die Nachverfolgung von Produkten, ermöglicht eine genauere Ressourcenallokation und eine hohe Echtzeit-Transparenz. Die höhere Energieeffizienz und die Vermeidung von Ausfallzeiten – Stichwort Predictive Maintenance – tragen zu Kostensenkungen bei, deren Potenzial mit bis zu 2,5 Billionen US-Dollar zu Buche schlägt.

Last, but not least: Das Potenzial für Innovationen durch Optimierung und Erweiterung bestehender Geschäftsmodelle liegt nach Expertenmeinung bei bis zu drei Billionen US-Dollar. Addiert man die Potenziale zusammen, kommt man auf eine Summe von über 14 Billionen Dollar, was ungefähr dem Bruttoinlandsprodukt Chinas entspricht.

Chancen für neue Geschäftsmodelle

Die wohl gewaltigsten Potenziale durch das IoT liegen in der Entwicklung neuer Geschäftsmodelle. Experten nennen drei Möglichkeiten, die sich den Unternehmen eröffnen: 1. Bestehende Produkte mit IoT-Zusatzservices zu versehen; 2. neue Produkte mit IoT-Funktionen zu entwickeln; 3. produktlose „Smart Services“ zu schaffen.

Die erste Variante ist die wahrscheinlich anspruchsloseste, kann aber die Kundenbindung verstärken und den Umsatz erhöhen und sollte somit Ziel der IoT-Strategie in Unternehmen sein. Ein bestehendes Produkt wird um IoT-Funktionen erweitert. Beispiele sind der Drucker, der feststellt, wann sich der Toner leert, und eine eigene Bestellung aufgibt, oder der Geschirrspülautomat, der ebenfalls selbstständig neue Geschirrspültabs nachbestellt.

Anspruchsvoller ist die zweite Variante, bei der neue Produkte mit IoT-Features entwickelt werden. Ein Beispiel wäre das selbstständig fahrende Google-Auto. Für Unternehmen, in diesem Fall den Internetriesen Google, eröffnet sich die Möglichkeit, in fremde Märkte einzudringen und Marktanteile zu erobern.

Deutlich spürbar ist der Trend vieler Unternehmen vom Produktanbieter zum Serviceanbieter. Dieser Trend basiert auf der Annahme, dass viele Kunden bestimmte Dinge nicht besitzen, sondern einfach einen Service nutzen wollen. Findigen Unternehmern eröffnet das IoT zudem die Möglichkeit, innerhalb kurzer Zeit etablierte Unternehmen zu verdrängen und zu Marktführern aufzusteigen. Umgekehrt sind etablierte Unternehmen gefordert, Szenarien zu entwickeln, wie sie sich an der Spitze behaupten können.

Entwicklung IoT-spezifischer Geschäftsmodelle: Ein Vier-Phasen-Modell

Wie aber Ansätze entwickeln, um IoT-spezifische Geschäftsmodelle zu entwickeln? Der Wissenschaftler Dominik Bilgeri u. a. haben dafür ein Workshop-Modell entwickelt, auf das Unternehmen zurückgreifen können. Es besteht aus vier Phasen: der Ideation, der Präparation, der Evaluation und dem Skaling.

Am Anfang steht die Ideenentwicklung. Das möglichst interdisziplinär zusammengesetzte und hierarchiefrei diskutierende Team sollte Vorfestlegungen vermeiden und „iterativ“ vorgehen. Sinnvoll ist es, auf bewährte Techniken wie das Design Thinking zurückzugreifen. Design-Thinking-Prozesse gliedern sich, generell gesprochen, in folgende Punkte: verstehen, beobachten, Sichtweise definieren, Ideen finden, Prototyp entwickeln, testen. Was bedeutet dies nun konkret für die Entwicklung eines IoT-spezifischen Geschäftsmodells?

Ausgehend von einer grundlegenden „Vision“ werden in der ersten Phase der Ideenfindung im Brainstorming mehrere Ideen entwickelt, die in einer Longlist zusammengefasst und bewertet werden. Diese wird auf eine Shortlist reduziert. In der zweiten Phase werden diese Ideen der Shortlist im Hinblick auf die Kundenperspektive sowie auf die Beziehungen zu den „Stakeholdern“, also zum Beispiel Lieferanten, Investoren, breite Öffentlichkeit, analysiert. Fragestellungen wären etwa, welche Fähigkeiten zur Umsetzung im Unternehmen benötigt werden, welche Vorteile sich für Geschäftspartner ergeben, welche notwendigen Fähigkeiten die Geschäftspartner mitbringen.

Das Ganze wird zu einer Business-Case-Betrachtung verdichtet. In der dritten Phase erfolgt die Prüfung der erarbeiteten Geschäftsmodelle, zu der auch die Entwicklung von Best-Case- sowie Worst-Case-Scenarios gehört. Die vierte Phase besteht aus der Umsetzung der Geschäftsmodelle.

Verfügbar, skalierbar, agil – die IT-Architektur

Bei der Umsetzung ist zu beachten, dass die Anforderungen des IoT an die IT-Architektur sehr hoch sind: Im Vordergrund stehen dabei Verfügbarkeit, Skalierbarkeit, „Continuous Delivery“ und Agilität. Über die Verfügbarkeit wird garantiert, dass Teilausfälle nicht zu einem Ausfall des gesamten Systems führen. Skalierbarkeit bedeutet, dass einzelne, besonders beanspruchte Komponenten angepasst werden können, ohne andere Komponenten zu beeinflussen.

„Continuous Delivery“: Hierbei soll man imstande sein, Änderungen und Verbesserungen vorzunehmen, ohne das ganze System upzudaten. Agilität bedeutet in diesem Fall die Fähigkeit, „Änderungen, Verbesserungen und Erweiterungen (…) unabhängig von der Funktionalität der gesamten Applikation vor(zu)nehmen und ohne andere Teil-Services (zu) beeinträchtigen“. Im Prinzip sieht die Architektur folgendermaßen aus: Die entsprechend ausgestatteten Geräte („Dinge“), die IoT-Devices, leiten die Daten an die Cloud weiter – sogenannte „Low Power Devices“ nutzen dafür ein extra zwischengeschaltetes Gateway, das mit dem IoT-Backend verbunden ist. Dieses ist in Geschäftsapplikationen (Supply Chain, ERP etc.) bzw. in mobile Geräte und Rechner integriert. Der Datenfluss läuft aber in beide Richtungen, sodass die Geräte auch miteinander im Austausch stehen.

Klar ist, dass auch das hohe Datenaufkommen bewältigt werden muss – so fallen allein während eines einzigen Transatlantikfluges rund drei Terabyte Rohdaten an. Dies gilt umso mehr, als einer der Hauptvorteile des IoT in der Vernetzung von Informationsflüssen liegt: Hersteller teilen die Daten entlang der Lieferkette mit allen Beteiligten, also mit Lieferanten, Spediteuren, Subunternehmern, Stakeholdern, manchmal sogar mit Wettbewerbern.

Hier setzt Big Data ein, also Verfahren, mit denen die zusätzlich über die IoT-Technik gewonnenen Daten geordnet und analysiert werden können, um Entscheidungen zu erleichtern. Als Stichworte seien hier spezielle Analyseverfahren (Data Analytics) sowie die Blockchain-Technik genannt, dezentrale, linear erweiterbare Datenbanken, die ständig neue Elemente hinzufügen.

Schließlich gilt es, im Rahmen einer integrierten IT-Security-Strategie etwaige Schwachstellen (etwa unsichere Mobilgeräte oder Cloud-Interfaces) zu ermitteln und auch ein spezielles Risiko-Management für IoT-Geräte einzuführen.

Chance im globalen Wettbewerb

IoT bedeutet für die Unternehmen Chancen im globalen Wettbewerb: Tendenziell wird das statische Element in den Unternehmen verschwinden. Die Unternehmen im 21. Jahrhundert werden sich von den Unternehmen des 20. Jahrhunderts so unterscheiden wie jene von den Manufakturbetrieben des achtzehnten Jahrhunderts. Es kommt für das einzelne Unternehmen nur darauf an, die sich ergebenden Chancen auch zu nutzen. //


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Keine weiteren Einschränkungen — Sie dürfen keine zusätzlichen Klauseln oder technische Verfahren einsetzen, die anderen rechtlich irgendetwas untersagen, was die Lizenz erlaubt.

Bild von Pete Linforth auf Pixabay

Stück für Stück zur Smart Factory

Aufbruch ins IIoT: Wie bestehende Anlagen zukunftsfit werden.

Über den Weg hin zur Predictive Maintenance sprach die Redaktion mit Lumir Boureanu, CEO der compacer GmbH.

Herr Boureanu, wie unterstützen Sie Ihre Kunden bei der Erfassung, Konsolidierung und Auswertung heterogener Maschinendaten?

Foto Becker & Bredel

Mittlerweile liegen viele Daten aus Maschinen und Anlagenparks in deutschen Unternehmen vor. Es ist aber nicht die Frage, ob Unternehmen bereits einen Datenbestand haben, sondern wie die mannigfaltigen Maschinendaten genutzt werden, um neue Erkenntnisse daraus zu gewinnen. Eine Herausforderung stellt vor allem der Medienbruch dar, wenn die Daten aus Maschinen an ERP-Lösungen übergeben werden sollen, um weiter Analysen und Prozesse anzustoßen. Gerade im Maschinen- und Anlagenbau muss der Medienbruch gemeistert werden, um die Anlagen fit für das IIoT zu machen.

Wie sieht in diesem Kontext Ihre Lösung aus?

Nach einer professionellen Ist-Analyse wird die Maschine mit verschiedenen Sensoren ausgestattet. Zum Beispiel mit einem Temperatursensor, einem Vibrationssensor und einem Körperschallsensor. Anschließend werden die generierten analogen Signale über die vBox vom Fraunhofer Institut in digitale Daten umgewandelt. Um diese Daten zu erfassen, aufzubereiten und analysieren zu können, ist nun die Implementierung von „edbic“, unserer Plattform zur Integration und Interpretation, nötig. Denn erst jetzt können diese Daten genutzt werden, um Condition Monitoring zu betreiben, das in Echtzeit Auskunft über den aktuellen Zustand der Maschine gibt.

Was ist und wie funktioniert eigentlich „edbic“?

edbic ist ein modernes Datenintegrationssystem, das alle Beteiligten innerhalb der Wertschöpfungskette miteinander verbindet. Alle Daten unterschiedlicher Formate und Herkunft laufen in edbic zusammen. Mit dieser Middleware können wir Produktions- und Werkmaschinen, Anlagen, Verarbeitungszentren, Geräte, aber auch unterschiedliche Industrieprotokolle wie OPC-UA, Siemens S7 sowie diverse Cloud-Services zusammenführen und integrieren. Ebenso können Prozesse und andere Workflows orchestriert und die dazugehörigen Daten in einem Dashboard gespeichert, angezeigt und analysiert werden. Anschließend kommt unser Tool „edpem“ zum Einsatz.

Das „Process Event Monitoring“-System visualisiert die „rohen“ Daten im Controlling Dashboard und alarmiert, wenn Schwellwerte überschritten werden. Bei registrierten Anomalien verschickt „edpem“ E-Mails oder Slack-Nachrichten. Genauso gut können aber auch die Daten in das vorhandene ERP- oder MES-System gesendet werden. Durch diese sinnvolle Automatisierung werden bestehende Geschäftsprozesse nachhaltig verbessert und für mehr Übersichtlichkeit und Stabilität gesorgt.

Schaubild: Wie die Retrofit-Methode Maschinen ins IIoT einbindet.

Welche Nutzungsmodelle sind vorgesehen?

Wir bieten unseren Kunden Managed Services, Software as a Service oder On-premise-Implementierungen an. Als Unternehmen der eurodata-Gruppe nutzen wir das eurodata-eigene Hochleistungs-Rechenzentrum in Saarbrücken, das nach ISO/IEC 27001 zertifiziert ist.

Der nächste Schritt in Richtung Smart Factory wird nach einem längeren Beobachtungszeitraum realisiert: Nach der Erhebung entsprechender Vergleichsdaten, die sich aus den Monitoring-Daten ergeben, lassen sich Zustandsprognosen ableiten und ein Frühwarnsystem etablieren.

Sind wir jetzt schon bei der Smart Factory?

Durch diese Maßnahmen sind unsere Kunden der Smart Factory bereits ein großes Stück näher gekommen, in jedem Fall sind aus den gewonnenen Daten bereits neue Geschäftspotenziale gewachsen.

Der nächste Schritt in Richtung Smart Factory wird nach einem längeren Beobachtungszeitraum realisiert: Nach der Erhebung entsprechender Vergleichsdaten, die sich aus den Monitoring-Daten ergeben, lassen sich Zustandsprognosen ableiten und ein Frühwarnsystem etablieren. Dadurch werden zukünftig Anomalien, Abnutzungserscheinungen, Ausfälle oder andere Probleme innerhalb des Produktionsprozesses rechtzeitig identifiziert. Sobald genügend Daten vorliegen, geht es weiter in Richtung Predictive Maintenance.

Und wie geht es weiter für Ihr Haus?

Angesichts der Tatsache, dass die Erfassung, Konsolidierung und Auswertung heterogener Maschinendaten und deren Übergabe an ERP-Systeme in den nächsten Jahren die Erfolgsgrundlage von Maschinen- und Anlagenbauern bleiben wird, freue ich mich auf viele neue Projekte. //


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Bearbeiten — das Material remixen, verändern und darauf aufbauen
und zwar für beliebige Zwecke, sogar kommerziell.

Der Lizenzgeber kann diese Freiheiten nicht widerrufen solange Sie sich an die Lizenzbedingungen halten.

Unter folgenden Bedingungen:

Namensnennung — Sie müssen angemessene Urheber- und Rechteangaben machen, einen Link zur Lizenz beifügen und angeben, ob Änderungen vorgenommen wurden. Diese Angaben dürfen in jeder angemessenen Art und Weise gemacht werden, allerdings nicht so, dass der Eindruck entsteht, der Lizenzgeber unterstütze gerade Sie oder Ihre Nutzung besonders.

Weitergabe unter gleichen Bedingungen — Wenn Sie das Material remixen, verändern oder anderweitig direkt darauf aufbauen, dürfen Sie Ihre Beiträge nur unter derselben Lizenz wie das Original verbreiten.

Keine weiteren Einschränkungen — Sie dürfen keine zusätzlichen Klauseln oder technische Verfahren einsetzen, die anderen rechtlich irgendetwas untersagen, was die Lizenz erlaubt.

Industrie 4.0 für Bestandsanlagen

Bestehende Maschinen werden zum Maschinenpark 4.0.

Foto Becker & Bredel

von Lumir Boureanu

Es gibt verschiedene Gründe, wa­rum heute Maschinenparks aufgerüstet und modernisiert werden. Maschinen werden häufig für einen bestimmten Zweck angeschafft, der sich jedoch im Laufe des Lebenszyklus durchaus ändert. Maschinen müssen dann angepasst oder erweitert werden. Ziel unserer Kunden ist es zum Beispiel, eine Verlängerung der Maschinen-Lebensdauer, die Produktqualität und die Versorgung mit Ersatzteilen im Maschinenpark sicherzustellen. Aber digitaler Retrofit für Bestandsanlagen bedeutet im Kontext von Industrie 4.0 (IIoT) für uns noch mehr.

Gehen wir davon aus, dass nicht alle Maschinen die neusten Schnittstellen besitzen und noch analog ihre Dienste verrichten. Zusätzlich treffen wir bei der Beratung unserer Kunden immer wieder auf heterogene Maschinenlandschaften verschiedenster Hersteller und teilweise stammen Spezialmaschinen noch aus den 70er-Jahren.

Aber Digitalisierung erfordert nicht unbedingt neue Maschinen. Mit den richtigen Lösungen lassen sich heterogene Maschinenparks harmonisieren und für das IIoT vorbereiten. Voraussetzung ist dabei stets, dass die Maschinen und Anlagen in der Lage sind, Ereignisse und Zustände real mithilfe von Sensoren analog zu erfassen, diese Informationen in digitale Daten zu verwandeln und dann an ein übergeordnetes System weiterzugeben.

Viele Projekte scheitern, weil sich Unternehmen auf das reine Sammeln von Daten beschränken. Daten alleine schaffen jedoch noch keinen Mehrwert – auf die konkreten Anwendungsfälle kommt es an.

Lumir Boureanu

Aber die Daten müssen nicht nur erfasst, sondern dann auch sinnvoll verarbeitet werden. Insofern geht es bei einem auf die Digitalisierung der Produktion ausgerichteten Retrofit darum, die Maschinen in den digitalen Produktionsprozess zu integrieren.

Dennoch scheitern viele Projekte, weil sich Unternehmen auf das reine Sammeln von Daten beschränken. Daten alleine jedoch schaffen noch lange keinen Mehrwert – auf die konkreten Anwendungsfälle kommt es an. Wichtig ist deshalb, nicht nur die vorhandenen Daten zu betrachten, sondern auch zu überlegen, welche Informationen wirklich gebraucht werden, um das Potenzial zu heben.

Am Anfang steht sicherlich die Analyse der Fähigkeiten der jeweiligen Maschinen und Anlagen. Fragen wie „Sind schon moderne BUS-Systeme integriert, oder nicht?“ müssen nun beantwortet werden, um den Aufwand der Implementierung einzuschätzen. Dann sollten die Auswahl der Sensoren und die Entwicklung einer Retrofit-Strategie angegangen werden. Die Sensoren werden je nach Bedarf und Ziel des Unternehmens und des Maschinentyps ausgewählt.

Dadurch werden Technologie- und Prozessinformationen durchgängig erfasst und bereitgestellt. Damit zum Beispiel eine Prognose über eine Maschine abgegeben werden kann, müssen Daten über den Zustand der Maschine gesammelt werden. Nach einer professionellen Ist-Analyse wird sie deshalb mit verschiedenen Sensoren ausgestattet. Dies können zum Beispiel Temperatursensoren, Vibrationssensoren und Körperschallsensoren sein. Abnutzung und Verschleiß von wichtigen Maschinenbauteilen können jetzt analog erfasst werden.

Die ankommenden analogen Signale werden zunächst digitalisiert. Dies passiert mithilfe der Installation der vBox unseres Technologiepartners Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT. Sie arbeitet gemäß den aktuellen Industriestandards: Das kompakte System kann Positionsdaten ebenso wie digitale In- und Outputs mit Sensordaten synchronisieren und dem Anwender nach Bedarf visuell darstellen – unabhängig von der verwendeten Steuerungstechnik.

Um die Daten zu erfassen, aufzubereiten und analysieren zu können, ist die Implementierung von edbic, einer Plattform zur Integration und Interpretation nötig. Denn erst dann können diese Daten genutzt werden, um Condition Monitoring zu betreiben, das in Echtzeit Auskunft über den aktuellen Zustand der Maschine gibt.

Es können Produktions- und Werkmaschinen, Anlagen, Verarbeitungszentren, Geräte, aber auch unterschiedliche Industrieprotokolle, OPC UA, Siemens S7, sowie Cloud-Services in edbic zusammengeführt und integriert werden. Ebenso können Prozesse und andere Workflows orchestriert und die dazugehörigen Daten in einem Dashboard gespeichert, angezeigt und analysiert werden.

In edbic werden Daten zusammengeführt und können in einem Dashboard gespeichert und analysiert werden. epdem alarmiert, sollten Schwellenwerte überschritten werden.

edpem, ein „Process Event Monitoring“-System, visualisiert die „rohen“ Daten im Controlling Dashboard, alarmiert, wenn Schwellwerte überschritten werden, und verschickt E-Mails oder Slack-Nachrichten bei Anomalien. Genauso gut können aber auch die Daten in das vorhandene ERP- oder MES-System gesendet werden. Vielleicht starten Sie sogar mit einem Pilotprojekt, also zunächst mit einer kleinen Anzahl an Maschinen. So kann der Maschinenpark sukzessiv harmonisiert und vernetzt sowie eine Kommunikation möglich gemacht werden.

Deshalb lohnt sich digitaler Retrofit

  • Retrofit schafft die Basis für die Digitalisierung der Produktion, indem Maschinen und Anlagen in digitale Prozesse integriert werden.

  • Retrofit sorgt für Investitionssicherheit, weil bereits angeschaffte Maschinen und Anlagen weiter genutzt werden können.

  • Im Vergleich zur Neuanschaffung eines Assets ist Retrofit äußerst günstig.

  • Durch Retrofit werden digitale Szenarien möglich – und das bedeutet mehr Transparenz, steigende Effektivität, Effizienz sowie Flexibilität bei den Prozessen und innovativen Use-Cases.

  • Retrofit trägt zu einer längeren Maschinenlebensdauer durch die permanente Überwachung der Maschinen und bessere Ersatzteilversorgung bei.

Der Haupt­unterschied und damit ein großer Vorteil bei der von uns beschriebenen Retrofit-Methode ist die stabile Komplexität. Sie steigt nicht mit der Anzahl der Maschinen, sondern bleibt aufgrund des Business-Integration-Clusters, edbic, tragfähig. Das macht auch Ihr digitales Projekt um vieles leichter und agiler. Folgenden Tipp möchten wir Ihnen noch an die Hand geben: Wenn Sie wirklich die Hebel der Digitalisierung nutzen möchten, dann sollten Sie sich auch mit Ihren Partnern, Kunden und Lieferanten verbinden und zusammenarbeiten. Nur so kann ein effizientes Ecosystem entstehen, das für alle Seiten einen Mehrwert schafft! //


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Namensnennung – Weitergabe unter gleichen Bedingungen 3.0 Deutschland (CC BY-SA 3.0 DE)

Dies ist eine allgemeinverständliche Zusammenfassung der Lizenz (die diese nicht ersetzt).

Sie dürfen:

Teilen — das Material in jedwedem Format oder Medium vervielfältigen und weiterverbreiten

Bearbeiten — das Material remixen, verändern und darauf aufbauen
und zwar für beliebige Zwecke, sogar kommerziell.

Der Lizenzgeber kann diese Freiheiten nicht widerrufen solange Sie sich an die Lizenzbedingungen halten.

Unter folgenden Bedingungen:

Namensnennung — Sie müssen angemessene Urheber- und Rechteangaben machen, einen Link zur Lizenz beifügen und angeben, ob Änderungen vorgenommen wurden. Diese Angaben dürfen in jeder angemessenen Art und Weise gemacht werden, allerdings nicht so, dass der Eindruck entsteht, der Lizenzgeber unterstütze gerade Sie oder Ihre Nutzung besonders.

Weitergabe unter gleichen Bedingungen — Wenn Sie das Material remixen, verändern oder anderweitig direkt darauf aufbauen, dürfen Sie Ihre Beiträge nur unter derselben Lizenz wie das Original verbreiten.

Keine weiteren Einschränkungen — Sie dürfen keine zusätzlichen Klauseln oder technische Verfahren einsetzen, die anderen rechtlich irgendetwas untersagen, was die Lizenz erlaubt.