In Werkshallen höre ich immer wieder einen Satz. Meist wird er mit einem Achselzucken geäußert.
Und er beschreibt ziemlich genau, wo die deutsche Industrie gerade steht:
„Die Daten sind ja da, wir kommen nur nicht ran.“
Ich habe ihn von Werkleitern, Instandhaltern und sogar von einem Geschäftsführer gehört, der gerade eine sechsstellige Summe für ein Analysesystem freigegeben hatte.
Sechs Stufen der digitalen Transformation und die meisten stehen auf der zweiten
Für die digitale Reife gibt es ein Stufenmodell, das ich für brauchbar halte, da es ohne viele Worte auskommt.
Ganz unten steht die Computerisierung. Die Anlage verfügt über eine digitale Steuerung, mehr aber auch nicht. Darüber liegt die Konnektivität, das heißt, die Anlage ist angeschlossen.
Dann folgt die Sichtbarkeit, und hier wird es interessant, denn ab hier weiß jemand, was tatsächlich passiert. Darüber liegt die Transparenz, bei der klar wird, warum etwas passiert.
An der Spitze stehen Prognosefähigkeit und Anpassbarkeit, bei denen Systeme vorausschauen und selbstständig reagieren.
Sechs Stufen also. Wenn ich durch die Hallen gehe, in denen wir arbeiten, stehen die meisten Betriebe gerade auf der zweiten Stufe. Nicht, weil sie es nicht besser wüssten. Die Maschinen sind angeschlossen, irgendwo läuft ein Kabel hin, es gibt eine Steuerung mit einer Schnittstelle und vor drei Jahren wurde mal ein Projekt dazu durchgeführt. Trotzdem weiß niemand verlässlich, was gerade passiert.
Der Sprung von Stufe zwei auf Stufe drei ist der schwerste im ganzen Modell. Er sieht klein aus. Er ist es nicht.
Woran es tatsächlich hakt
Ein Beispiel, das ich so oder ähnlich häufig sehe: Eine Maschine liefert einen Wert aus einem Datenbaustein. Sagen wir: DB12.DBW44.
Die Zahl ist vorhanden und abrufbar, technisch ist alles in Ordnung. Nur leider weiß außer dem urspünglichen Programmierer niemand, dass es sich dabei um die Drehzahl der Hauptspindel handelt. In Umdrehungen pro Minute. Und dass sie nur etwas bedeutet, wenn die Maschine im Automatikbetrieb läuft.
Genau hier liegt der Unterschied zwischen Stufe 2: Konnektivität und Stufe 3: Sichtbarkeit. Allein die Verbindung nutzt uns wenig. Erst wenn ein Wert Bedeutung hat, wird aus einem Signal eine Information.
Hinzu kommt etwas, das jeder kennt, der schon einmal durch eine gewachsene Fertigungshalle gegangen ist. Dort stehen Anlagen aus vier Jahrzehnten nebeneinander. Die neue Anlage bringt ein sauberes Informationsmodell mit und ist an einem Nachmittag angebunden. Die Anlage aus dem Jahr 2003 spricht ein proprietäres Protokoll, für das es eine Dokumentation gibt – wenn man die richtige Person fragt. Die Anlage von 1998 hat eine serielle Schnittstelle und ein Handbuch, das seit Jahren niemand mehr aufgeschlagen hat.
Und das ist kein Sonderfall. So sieht die deutsche Fertigung aus.
Warum das gerade jetzt wehtut?
Weil künstliche Intelligenz genau diese Grundlage benötigt.
Künstliche Intelligenz wird derzeit häufig als Wundermittel vermarktet. Aber ein Assistent, der bei einer Störung helfen soll, muss wissen, welche Meldung ansteht. Eine Analyse, die Auffälligkeiten finden soll, braucht lückenlose Zeitreihen. Ein Bericht, der sich selbst schreibt, braucht stimmige Zahlen, die sich einem Auftrag zuordnen lassen.
Fehlt das, entsteht ein Pilot, der im Besprechungsraum überzeugt, in der Halle aber nicht. Und in der Konsequenz stellt sich bereits eine gewisse Müdigkeit ein, wenn wieder jemand mit einer KI-Lösung um die Ecke kommt.
Die Zahlen dazu sind unangenehm deutlich.
So hat das Fraunhofer-Institut für System- und Innovationsforschung gemessen, dass KI-Lösungen in der Instandhaltung und Wartung nur in sechs Prozent der Betriebe zum Einsatz kommen (Publikation: Fraunhofer ISI 2024).
Bitkom hat für die Produktion insgesamt gefragt und kommt auf eine Nutzung von 42 Prozent (Industrie 4.0: 42 Prozent der Unternehmen Prozent setzen KI in der Produktion ein | Presseinformation | Bitkom e. V.). Allerdings gelingt es nur einem Viertel der Unternehmen nach eigener Einschätzung gut, die Möglichkeiten auch auszuschöpfen (Drei Viertel der Industrie lassen KI-Chancen liegen | Presseinformation | Bitkom e. V.).
Zwischen Vision, Erwartung, Planung und Realität liegt also einiges.
Aber was hat Edge damit zu tun?
Edge Computing bedeutet zunächst nur, dass Daten dort verarbeitet werden, wo sie entstehen. An der Maschine, in der Halle, vor Ort.
Für den Sprung von Konnektivität zu Sichtbarkeit ist Edge aus mehreren Gründen der richtige Weg.
Ein Edge-Gerät kann OPC UA, ältere Steuerungsprotokolle wie Modbus sowie branchenspezifische Schnittstellen „sprechen“. Die Anbindung ist herstellerunabhängig, so übersetzt es zwischen Welten, die sonst nicht miteinander kommunizieren könnten.
Und das alles, ohne dass jemand in die Anlagensteuerung eingreifen muss – ein nicht ganz unwichtiges Argument in der Instandhaltung.
Die Bedeutung des Werts entsteht nun direkt an der Quelle. Aus dem Wert im Datenbaustein wird eine benannte Größe mit Einheit und Zeitstempel, die mit der aktuellen Tätigkeit der Anlage verbunden ist.
Zudem müssen die Daten das Haus nicht verlassen. Für Betreiber kritischer Infrastrukturen ist das Vorschrift, für viele Mittelständler eine Grundsatzfrage und mit Regelwerken wie dem Cyber Resilience Act wird es Teil der Nachweispflicht.
Die schwierigere Frage nach dem richtigen Edge-Partner
Wer heute sucht, findet Dutzende Anbieter. Dazu gehören Cloudplattformen der großen Automatisierer, spezialisierte IoT-Häuser, Systemintegratoren, Hardwarehersteller mit eigener Software sowie offene Baukästen für alle, die selbst entwickeln möchten.
Alle können etwas. Keiner kann alles. Und vergleichbar sind die Angebote praktisch gar nicht.
Der eine rechnet je Maschine ab, der nächste je Datenpunkt, der dritte macht ein Projekt daraus und der vierte bietet ein Abonnement mit drei Jahren Mindestlaufzeit an.
Bei der Auswahl des richtigen Edge-Partners für unsere Kunden stelle ich deshalb vier Fragen, bevor es überhaupt um Technik geht.
- Was passiert mit den Bestandsmaschinen?
Fast jede Lösung funktioniert an neuen Anlagen. Interessant wird es bei den anderen achtzig Prozent. - Wem gehören die Datenmodelle?
Also die Zuordnung zwischen Signal und Bedeutung, die bei der Anbindung entsteht. Wenn diese nur im System des Anbieters existiert, ist ein Wechsel des Anbieters später keine Option mehr. - Was kostet der zweite Standort?
Der Preis für ein Werk sagt wenig aus. Der Preis für das fünfte Werk sagt hingegen alles darüber aus, ob das Modell mitwächst. - Wo liegen die Daten?
Nicht aus Prinzip, sondern weil sich Regulierung und Kundenanforderungen schneller ändern als Verträge.
Wenn Sie darauf klare Antworten erhalten, haben Sie den schwierigsten Teil der Auswahl hinter sich.
Mein Fazit
Ich halte den Wirbel um KI in der Industrie nicht für falsch. Aber ich halte ihn für verfrüht bei allen, die den Schritt der digitalen Reife davor noch nicht gemacht haben.
Wer auf Stufe zwei steht und über Stufe fünf spricht, wird enttäuscht. Nicht, weil die Technik nicht funktioniert, sondern weil ihr die Grundlage fehlt.
Die bessere Nachricht ist, dass dieser Schritt kleiner ausfällt, als er wirkt. Es braucht keine neue Maschine und keine neue Halle. Benötigt werden eine saubere Anbindung, Daten mit Namen und jemand, der beides in einer gewachsenen Umgebung zusammenbringt, ohne den laufenden Betrieb anzufassen. Verlassen Sie sich nicht auf visionäre Versprechen. Setzen Sie auf Domänenkompetenz, Industrieerfahrung und fundierte Expertise in Software in datenkritischen Bereichen. Ihre Daten sind die Grundlage Ihres Erfolgs – und die Grundlage jeder KI-Software. Geben Sie das eine nicht auf, um das andere zu tun.
Sobald Sie den Sprung mit dem Edge geschafft haben, wird vieles leichter. Auswertungen, Assistenzsysteme und automatische Berichte basieren alle auf derselben Grundlage. Wer sie einmal hat, muss nicht bei jedem neuen Vorhaben von vorne anfangen.
Deshalb stelle ich nach Anfragen zum Thema KI inzwischen eine etwas unbequeme Frage. Nicht, welchen Anwendungsfall Sie zuerst angehen wollen. Sondern ob Ihre Maschinen die Daten dafür überhaupt hergeben.
Ihre Antwort darauf entscheidet über alles Weitere.
Autor:in
Peter Vibrans ist Principal Solutions Manager bei AUNOVIS. Er begleitet Industrieunternehmen bei der Anbindung von Maschinen und Anlagen, vor allem dort, wo über Jahrzehnte gewachsene Technik aufeinandertrifft. Sein Schwerpunkt liegt darauf, Digitalisierungsvorhaben so umzusetzen, dass sie über die Pilotphase hinaus bestehen.
