Digitalisierung der Industrie: Ran an die Maschinendaten

Die Produktivität stagniert

Tatsächlich stagniert die Arbeitsproduktivität in Deutschland. Laut Berechnungen der Deutschen Bundesbank nahm sie in den 1990er-Jahren noch um jährlich drei Prozent zu. In den vergangenen Jahren seit 2015 war es weniger als ein Prozent. Das wird zunehmend zum Problem. Denn zum einen schrumpft die Zahl der verfügbaren Fachkräfte bedingt durch die Demografie. Zum anderen wollen viele Unternehmen in Zeiten gestörter Lieferketten ihre Produktion wieder regionalisieren. Und dafür brauchen sie eine hohe Produktivität, um die Kostendifferenz zwischen Industrie- und Schwellenländern auszugleichen.

Dank Maschinendatenanalyse 10 bis 15 Prozent effizienter

„Die gute Nachricht lautet: Die Unternehmen haben eigentlich alles, was sie brauchen um noch produktiver zu werden“, sagt Enders. Gemeint sind Maschinendaten. Viele Anlagen erfassen bereits permanent Temperaturen, Drücke, Stromverbrauch, Drehzahlen und mehr. „Diese Daten sind eine Commodity, ein Wirtschaftsgut. Nur wird es noch viel zu wenig genutzt.“ Das zu ändern, daran arbeiten Enders und seine Kolleginnen und Kollegen bei vent.io unter anderem mit dem Kölner Startup Enlyze. Dessen Gründerteam hat sich darauf spezialisiert, hersteller- und branchenunabhängig Maschinendaten auszulesen und darauf basierend Modelle zu entwickeln, um die Effektivität der Anlagen zu messen. In ersten Projekten in der Kunststoffextrusion konnte Enlyze die sogenannte Overall Equipment Effectiveness (OEE), die Anlageneffektivität, um zehn bis 15 Prozent steigern.
„Innerhalb weniger Wochen haben wir die Schnittstelle eingerichtet, die Software programmiert und erste Erkenntnisse gewinnen können“, berichtet Enders. Eine Auswertung habe beispielsweise ergeben, dass die Rohstoffzuführung nicht perfekt mit Produktionsmenge synchronisiert war. Der Maschine  wurde zu wenig Kunststoffgranulat zugeführt. „Das konnte der Kunde neu einstellen und den Output steigern.“

Assets dank Digitalisierung besser nutzen

Das Beispiel zeigt, was möglich ist. Und es zeigt auch, dass für die systematische Auswertung von Maschinendaten keine monatelangen Projekte nötig sind. Diese Maschinendaten seien da, die Unternehmen müssen nur etwas daraus machen, sagt Enders. Gemeinsam mit der Deutschen Leasing wollen vent.io und Enlyze die Leistung weiter ausrollen. „Das Pilotprojekt haben wir bereits mit mehreren Kunden der Deutschen Leasing gemacht“, sagt Enders, nun sollen weitere Projekte folgen. Enlyze passt mit seiner Dienstleistung sehr gut zu vent.io, das mit der Idee gegründet wurde, digitale Services und Geschäftsmodelle rund um Assets zu entwickeln und zu fördern – und zwar nicht nur um deren Finanzierung. „Wir wollen den Kunden aktiv helfen, besser zu produzieren“, sagt Enders.

Als größte Herausforderung dabei sieht er den Kulturwandel in der Industrie an. Laut einer Studie der Technologieberatung Bearing Point nutzen zwar 85 Prozent der befragten Unternehmen in einzelnen Bereichen Systeme zur Datenerfassung von Produktionsprozessen. Aber nur 36 Prozent setzen auf eine digitale Steuerung als zentrales Werkzeug. „In vielen Unternehmen werden Daten immer noch als große Unbekannte oder als Hype abgetan“, sagt Enders. Dabei hätte der industrielle Mittelstand hierzulande beste Voraussetzungen. Bisher konnte er sich vorwiegend dank exzellentem Ingenieurwesen behaupten. Nun ist es an der Zeit, dass ausgeklügelten Maschinen und Anlagen mit kluger Maschinendatenanalyse weiter auf die Sprünge zu helfen.