Das Predictive Maintenance Labyrinth – Diskussionen um Datenlecks

Möchten die Unternehmen tatsächlich ihre Betriebsgeheimnisse preisgeben, um im Gegenzug bessere Serviceleistungen zu erhalten?? In letzter Konsequenz bedeutet das Konzept „Industrie 4.0“, dass die Anlagen in den Werkhallen künftig nicht mehr den produzierenden Unternehmen selbst gehören werden, sondern im Besitz der Maschinenhersteller verbleiben. Diese verkaufen nicht mehr allein die Hardware, sondern verdienen ihr Geld mit Services.

(Quelle: Siemens AG)
(Quelle: Siemens AG)

Sie stellen die Maschinen zur Verfügung, mit denen Produkte unterschiedlicher Couleur hergestellt werden können. Gleichzeitig stelle sie mit einer Predictive-Analytics-Installation sicher, das alles läuft. Die Maschinenbauer von heute könnten in der Zukunft softwaregetriebene Unternehmen sein. Deren Businessmodell läge dann nicht mehr alleine auf Konstruktion und Vertrieb der Hardware. Hinzu kämen umfassende Datenanalysen innerhalb der eigenen Big-Data-Systeme, die Service, Wartung und Vertrieb erweitern und unterstützen.

 

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Fertigungsunternehmen würden die kapitalintensive Anschaffung neuer Maschinen durch transparente monatliche Abonnementzahlungen ersetzen. Und die Maschinenbauer könnten die vernetzte Hardware mit Hilfe von Analyse-Tools rund um die Uhr kontrollieren, vorausschauend instandhalten und auf den Datenauswertungen neue Geschäftsmodelle aufbauen.

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„Hersteller von Maschinen und Anlagen sichern sich die ausschließlichen Rechte für die Nutzung der Daten, welche im Betrieb ihrer Produkte erzeugt werden, um nach einem erfolgreichen Geschäftsabschluss dem Kunden weitere, dem Kauf nachgelagerte Dienstleistungen anbieten zu können. Da diese nachgelagerten Dienstleistungen für die Kunden auch wirtschaftlich interessant sind, ergibt sich hieraus bislang kein Konflikt“, heißt es in einer Industrie-4.0-Studie, die das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA im Auftrag der Industrie- und Handelskammern Rhein-Neckar, Pfalz und Darmstadt erstellt hat.

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„Es gibt sicherlich einzelne Maschinenhersteller, die sich schon heute das Recht zur ausschließlichen Nutzung der Daten ihrer Kunden sichern. Dies ist aber nach unserem Eindruck bislang nicht der Regelfall“, sagt Eva-Maria Lambertz, Bereichsleiterin Industrie, Steuern, Konjunktur bei der IHK Rhein-Neckar. „Aus unseren Gesprächen wissen wir, dass die Unternehmen durchaus sehr sensibel reagieren, wenn es um Datennutzungsrechte geht. Letztlich sind diese Bedenken nachvollziehbar, denn in Zukunft wird es nicht mehr nur darum gehen, wer ein Produkt entwickelt oder herstellt, sondern wem die Daten gehören.“

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Die IHK Rhein-Neckar vertrete Unternehmen aus allen drei Branchen – daher seien ihr der Interessenskonflikt zwischen Softwareanbietern, Maschinenbauern und den Produktionsbetrieben vertraut. „Während Unternehmen aus der Softwareindustrie eher die großen Potentiale der Nutzung und Auswertung der Daten im Vordergrund sehen, stellen Betriebe aus dem Verarbeitenden Gewerbe oftmals die Risiken in den Vordergrund.“

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(Quelle: Siemens AG)
(Quelle: Siemens AG)

Wie berechtigt diese Sorgen sind, kann jeder bestätigen, der versucht, den Weg der Daten aus der Produktion durch die Predictive-Analytics-Systeme zu folgen. Denn Predictive-Analytics ist weder ein Produkt, noch eine durchgängige Softwarelösung. Es scheint eher ein Labyrinth aus untereinander verbundenen Datenspeichern, Datenbanken, Content-Systemen und Big-Data-Anwendungen zu sein. Der Verdacht: Schon heute lesen die Mitarbeiter von Maschinenlieferanten sensible Daten ihrer Kundenunternehmen direkt in diesen untereinander vernetzten Komponenten der Predictive-Analytics-Systeme.

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Gemeinsam mit dem Industrie-Consultant eines SAP-Systemhauses haben wir versucht, den Weg der Daten in diesen Systemen nachzuvollziehen: Der Startpunkt sind die Produktionsanlagen. Von hier fließt ein breiter und stetiger Informationsstrom zunächst in die ERP-Systeme der Maschinenbauer. Jetzt folgen Analyse und Auswertung in speziellen Big-Data-Applikationen und schließlich die Verteilung an alle Mitarbeiter und Partnerunternehmen, die die Systeme für zuständig halten. So tauschen die Big-Data-Systeme regelmäßig und automatisiert Daten mit den E-Shops, den Collaboration- und Social-Media-Systemen aus. Hier sind die Profile der Kunden und der dort zuständigen Mitarbeiter hinterlegt. Jede Neuerung, jeder Mitarbeiterwechsel und jedes Problem in der Produktion wird aufmerksam registriert, analysiert und an die eigenen Mitarbeiter weitergemeldet. Durch den Abgleich von Mobilfunknummern, GPS-Daten und Kundenprofilen können die Maschinenhersteller die Aufenthaltsorte der Mitarbeiter ihrer Kunden folgen und überwachen. Dies ist eine wichtige Funktion innerhalb der Predictive-Analytics. Denn die Grundidee ist es, alle möglichen Defekte sowohl Wartungstechnikern wie auch Produktionsverantwortlichen unverzüglich zu melden.

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Und auch die Kollegen des Vertriebsteams erhalten ihren Anteil aus diesem Datenschatz – etwa die aktuellen Maschinendaten: Sind Komponenten stumpf oder abgenutzt, schickt das Big-Data-System dem Vertrieb eine Nachricht. Die Mitarbeiter schreiben ein Angebot für den Austausch der Verschleißteile und schicken es an den Kunden. Um Defekte früh zu erkennen, laden die Predictive-Analytics-Anwendungen auch Bild- und Tonaufnahmen kritischer Komponenten in die Big-Data-Systeme. Auf diese Weise „horchen“ oder „sehen“ sie in die Maschinen. Sie erkennen, ob ein Bauteil spröde wird. Oder ob an anderer Stelle eine Komponente gebrochen ist. Bevor der Kunde das Problem bemerkt, steht das Notfallteam des Herstellers in der Produktion und repariert den Schaden.

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Doch die wichtigste Funktion der Big-Data-Systeme ist das Zählen – sie zählen die produzierten Werkstücke, zählen verbrauchte Ressourcen, zählen Betriebszeiten und Stillstand. Auf Grund dieser Datenbasis liefern sie Forecasts für die nächsten Monate oder Jahre. Sie informieren die Vertriebsmitarbeiter, bei welchem Kunden es günstiger ist, etwa mehrere kleine Maschinen durch eine große zu ersetzen. Die CRM-Anwendungen erstellen eine detaillierte Kostenkalkulation für das nächste Kundengespräch. Sie produzieren automatisch die notwendigen Power-Point-Präsentationen, drucken Marketingprospekte und stellen für den Vertrieb eine Liste der Ansprechpartner beim Kunden zusammen. Der kann nur auf die Datenanalysen seiner Lieferanten vertrauen, weil er auf seine eigenen Produktionsdaten – womöglich – keinen Zugriff mehr hat und auch nicht über die Rechte verfügt sie selber zu analysieren.

Christian Raum / veröffentlicht in „Autmotive IT“-Magazin, August 2016

 

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