Von Nils Klute, IT-Fachredakteur und Projektmanager Kommunikation Cloud Services bei EuroCloud Deutschland_eco e.V.
Servicedaten über das Internet of Things (IoT) teilen, digitale Geschäftsmodelle realisieren und künstlich intelligente (KI) Dienste implementieren – Halbzeit im KI-Projekt Service-Meister. Das dritte Konsortialtreffen stellte jetzt Ergebnisse und den weiteren Fahrplan für die kommenden 18 Monate vor.
KI in kleine und mittlere Unternehmen (KMU) bringen und den Mittelstand von Sprunginnovationen profitieren lassen: „Service-Meister schreitet wie geplant voran“, sagte Hauke Timmermann, der das Projekt beim Konsortialführer eco organisiert: „Bis Ende des Jahres finalisieren wir das Grobkonzept für die Plattform.“ Die erste Hälfte seiner Laufzeit schließt das KI-Projekt mit einer positiven Bilanz ab. Timmermann: „Wir stellen erste Demonstratoren fertig und testen diese bereits.“ Warum genau das gut für KMU ist? Die zentrale Frage war nicht nur Motivation und roter Faden des Online-Treffens zugleich, sondern auch Anspruch aller Referent:innen aus dem Konsortium, die ihre Ergebnisse präsentierten.
Smarte Serviceprozesse mit KI: Automatisieren, verbinden, ausschöpfen
Serviceprozesse intelligent automatisieren und dazu auf vordefinierte Bausteine setzen – auf das Ziel arbeiten die sechs Schnellboote von Service-Meister hin. Egal, ob KEB, Atlas Copco, Würth, Krohne, Open Grid Europe, Trumpf, USU Software, Inovex oder Grandcentrix: Sie alle lösen individuelle Herausforderungen im Industrieservice mit KI und stellen ihre Ergebnisse später als standardisierte Module nach dem Baukastenprinzip für Dritte bereit. „Die so genannten Building Blocks sollen es jedem Unternehmen ermöglichen, eigene Wartungsabläufe digital und intelligent abzubilden und zu unterstützen“, sagte Timmermann: „Zudem sollen sie sich flexibel kombinieren und firmenübergreifend verbinden lassen.“ Wenn etwa Zulieferer, Hersteller und Werkstätten ihre Serviceprozesse verzahnen, setzt das Potentiale für digitale Wertschöpfung im gesamten Ökosystem frei.
KI für KMU und Mittelsand: Standardisieren, sensibilisieren und transferieren
Was notwendig ist, damit das in der Praxis auch erfolgreich gelingt: Zum einen Standards, um die Building Blocks offen und interoperabel einsetzen zu können – so nimmt sich ein eigenes Arbeitspaket der Standardisierung im Projekt Service-Meister an. Und zum anderen ist Transfer erforderlich, damit KI-Know-how keine Theorie im Elfenbeinturm bleibt, sondern in Werkshallen, Baustellen und Fabriken einzieht. „Gemeinsam mit Industrie-, Handels- und Handwerkskammern sensibilisieren wir die breite Masse der Firmen in Deutschland für KI“, sagte Timmermann. „Eigens dafür bringen wir jetzt ein Open Source Curriculum an den Start.“
Ökosystem für KI im Service: Florieren, prosperieren, beschleunigen
Was es außerdem braucht, damit das KI-Ökosystem von Service-Meister am Ende floriert und prosperiert: Daten. „Aber viele Unternehmen sind noch gar nicht so weit, wie es notwendig wäre, um Informationen aus dem industriellen IoT zu nutzen“, sagte Wilfried Schumacher-Wirges von KEB. Daten mit Machine Learning auswerten und Erkenntnisse gewinnen – warum sich das lohnt, zeigen Krohne und Inovex: „Über historische Daten haben wir ein smartes Suchsystem trainiert“, sagte Dr. Robert Pesch von Inovex. „Darüber sind Servicetechniker in der Lage, Lösungen auf Kundenprobleme schneller zu finden.“ Natural Language Processing macht es möglich.
Mehrwertdienste mit KI: Prognostizieren, identifizieren, profitieren
Wie sich über das IoT und KI digitale Mehrwertdienste realisieren lassen, zeigt Trumpf. Der Werkzeugmaschinenhersteller stellt den smarten Service in den Mittelpunkt eines neuen Geschäftsmodells. Kund:innen sollen nicht mehr länger in High-Tech-Laserschneidsysteme investieren, sondern nur noch pro produziertem Teil einen zuvor vereinbarten Preis bezahlen. Pay-per-Part-Geschäftsmodellen wie diesem können die Zukunft gehören. Was das voraussetzt: „Jederzeit verfügbare Anlagen“, sagte Maximilian Veith von Trumpf. „Intelligente und vorausschauende Wartungsroutinen sind für unsere Kunden und uns als Anbieter notwendig.“
Was bereits im Kleinen in den Schnellbootprojekten funktioniert, soll später im industriellen Maßstab digitale Werte schöpfen – und das firmenübergreifend und kollaborativ. Denn kommen KMU und Mittelstand über KI und Plattformen miteinander ins Geschäft, setzt das Chancen für alle Akteure frei. Beispielsweise wären so laut Studie von McKinsey heute schon europaweit rund 40 Milliarden Euro Umsatz möglich – aktuell erzielen Unternehmen über Plattformen und Mehrwertdienste aber gerade mal 6 Milliarden Euro.
Plattformökonomie im Mittelstand: Motivieren, engagieren, kollaborieren
Woran das liegen kann? „Zwar möchten viele Firmen Daten von anderen nutzen“, sagte Lara Riefle vom Karlsruher Institut für Technologie (KIT): „Aber selbst sind sie zumeist nicht bereit, eigene Informationen auf den Plattformen zu teilen.“ In einer Studie hatte das KIT das Dilemma untersucht und Lösungen entwickelt. Riefle: „Mischen beispielsweise die eigenen Wettbewerber auf den Plattformen mit, kann das Firmen motivieren, sich selbst stärker zu engagieren.“ Und auch dann, wenn Geschäftschancen eindeutig zu erkennen sind, steigt der Wille zur Kollaboration. „Erfolgreiche Pilotprojekte machen neugierig und den eigenen Einstieg leichter“, sagte Riefle.
Firmenübergreifende Serviceprozesse: Integrieren, orchestrieren, synchronisieren
Daten teilen, Serviceprozesse verknüpfen und zusammenarbeiten – ohne Standards gelingt auch das nicht. In einem Workshop mit externen Expert:innen diskutierte das Konsortium, was es braucht, um Maschinen, Anlagen und Komponenten horizontal zu integrieren. Beispiel Hekuma: „Wir fertigen Sondermaschinen in Losgröße 1“, sagte Dr. Christoph Legat vom Maschinenbauer aus Hallbergmoos. „Um derart variantenreich zu produzieren, sind Normen und Standards erforderlich.“ Dann lassen sich die Verfahren und Komponenten optimal und wirtschaftlich orchestrieren. „Wenn Hersteller ihre Wertschöpfung übergreifend vernetzen möchten, sind branchenneutrale Standards für Kommunikation, Dienste und Semantik ebenfalls unerlässlich“, sagte Nahid Jui Pervin vom Standardization Council Industrie 4.0. Nur so gelingt es, alle Komponenten in der Industrie 4.0 interoperabel zu verbinden. Und das vom einzelnen Bauteil in der Fabrikhalle bis hinein in die Enterprise-Resource-Planning-Systeme im Büro.
Ob einzelne Maschinenbauteile oder komplette Anlagen – ein standardisiertes Datenmodell soll beispielsweise Eigenschaften, Merkmale, Funktionen und Kennwerte einer Komponente in der Industrie 4.0 erfassen und abbilden. „Die Verwaltungsschale steht dafür bereit“, sagte Dr. Dominik Rohrmus vom Labs Network Industrie 4.0 (LNI). „Über die standardisierte Referenzarchitektur lassen sich komplette Fabriken entlang des gesamten Lebenszyklus aller Geräte verwalten.“ So entsteht ein digitaler Zwilling, der Informationen echtzeitlich synchronisiert. Und das, vom Engineering über die Produktion bis hinein in jeden einzelnen Wartungsprozess.
Das dritte Konsortialtreffen fand am 26. Mai 2021 online mit mehr als 40 Teilnehmer:innen statt.
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