Digitale Transformation in der Praxis
»Den Kunden die Komplexität abnehmen«
Viele Industriefirmen schrecken davor zurück, die Digitalisierung konsequent anzugehen. Dabei gibt es heutzutage passende Tools und genügend Organisationswissen, um rasch loszulegen. Gabriele Eder von Google Cloud und Sandra Wagner von Koenig & Bauer erklären, wie es funktioniert und umgesetzt wird.
Markt&Technik: Inwiefern können Unternehmen von der Datenanalyse auf Cloud-Basis profitieren?
Gabriele Eder, Head of Manufacturing Industrial & Automotive Germany bei Google Cloud in Deutschland: Daten zu analysieren und neue Geschäftsmodelle auf Basis von Künstlicher Intelligenz aufzubauen, treibt viele Unternehmen um. Das angestrebte Ziel ist es, neue digitale Kundenerfahrungen zu kreieren und auf neuen Wegen mit den Kunden zu interagieren. Die Vorteile sind klar quantifizierbar: Die International Data Corporation (IDC) hat erhoben, dass Fertigungsunternehmen, die das Thema digitale Geschäftsmodelle im B2B- und B2C-Umfeld umgesetzt haben, Umsatzsteigerungen in Höhe von 13,5 Prozent und Gewinnsteigerungen in Höhe von 14 Prozent erreichen können. Die Studie wurde im Dezember 2022 abgeschlossen; in deren Rahmen wurden 1500 Führungskräfte aus der Fertigungsindustrie befragt.
Für all das braucht es natürlich eine technologische Grundlage, den Zugriff auf die Daten sowie die Skills - kurzum: fachkundige Personen für die Umsetzung. Genau darauf zielen wir mit einigen Neuerungen, die wir im Rahmen der Hannover Messe vorgestellt haben, im Wesentlichen ab. Und das ist auch die Grundlage unserer Zusammenarbeit mit dem Druckmaschinen-Hersteller Koenig & Bauer.
Unternehmen, die es schaffen, datenbasierte Geschäftsmodelle erfolgreich aufzusetzen, profitieren also davon. Aber wie viele solcher Projekte sind überhaupt erfolgreich?
Gabriele Eder: Interessanterweise scheitern tatsächlich zahlreiche Digitalisierungsprojekte letztlich. Auch dazu gibt es eine Zahl von IDC aus dem Jahr 2020: Von den neuen Geschäftsmodellen auf KI-Basis schaffen es nur 36 Prozent, in die Produktion und Skalierung überführt zu werden. Vieles versackt offenbar in einem Teststadium, weil es durchaus komplex ist, solche Projekte zur Produktionsreife zu führen. Diese Komplexität wollen wir unseren Kunden mit passgenauen Tools und Lösungen abnehmen.
Einerseits steht seit zwölf Jahren, seit der Hannover Messe 2011, das Thema Industrie 4.0 und digitale Transformation im Raum, aber andererseits wird immer wieder behauptet, das Produktivitätswachstum gehe eher zurück. Wie kann das sein? Schafft die Digitalisierung zu viel Overhead?
Gabriele Eder: Das Thema Overhead ist ein ganz zentraler Aspekt. Es kommt natürlich darauf an, wie man das Aufsetzen digitaler Geschäftsmodelle angeht. Was Unternehmen davon abhält oder für sie zumindest eine große Herausforderung darstellt, ist, auf die Daten zuzugreifen, sie einzusammeln und zu verarbeiten, auf KI-Basis zu analysieren - und die dafür nötige Infrastruktur vorzuhalten. Dies ist mit viel Aufwand verbunden - genau dem Aufwand, den wir bei Google Cloud mit der Lösung »Manufacturing Data Engine« (MDE) unseren Kunden abnehmen. Hinzu kommt der Fachkräftemangel: Um solche Projekte umzusetzen, braucht es die richtigen Talente, aber Daten Spezialisten sind rar am Markt und lassen sich nur schwer rekrutieren.
Wenn Unternehmen all das verwirklichen und sogar ihre Machine-Learning-Modelle selbst trainieren müssen, dann erzeugt das genau den Overhead, der sich letztlich auf die Produktivität auswirkt. Und diesen Overhead wollen wir mit unserer Lösung herausnehmen, damit sich Unternehmen auf ihre Produktivität und ihre digitalen Geschäftsmodelle fokussieren können. Das zeigt auch die Zusammenarbeit mit Koenig & Bauer.
Was macht Koenig & Bauer konkret in Bezug auf neue Geschäftsmodelle?
Sandra Wagner, Vice President Digitalization bei Koenig & Bauer: Wir bewegen uns diesbezüglich in zwei Dimensionen. Die eine umfasst digitale Geschäftsmodelle und Produkte, und die andere ist die klassische digitale Transformation innerhalb der Organisation. Die Partnerschaft mit Google Cloud betrifft letztlich beide Aspekte, weil wir die Technologie sowohl intern als auch extern für unsere Kunden verwenden. Hierbei arbeiten wir schon seit mehreren Jahren mit Google zusammen und haben jetzt mit der Google Cloud und der MDE die Infrastruktur aufgebaut, um Maschinendaten besser zu erfassen, Rückschlüsse aus den Daten zu ziehen und daraus resultierend unseren Kunden verschiedenste digitale Services zur Verfügung zu stellen.
Und was haben Ihre Kunden davon?
Sandra Wagner: Wir stellen auf Basis von Echtzeitdaten Analysen zur Verfügung, mit deren Hilfe Kunden die Performance und Rüstzeiten ihrer Maschinen optimieren können. Wir helfen Kunden, Effizienzpotenziale zu heben, indem sie entweder Prozesse umstellen oder bestimmte Parameter in der Maschine ändern, damit sie eine höhere Produktivität erreichen.
Ein Beispiel aus dem für uns sehr bedeutsamen Verpackungsdruck-Bereich: Früher haben Sie von einer Keksmarke nur eine Packung im Regal gesehen, aber heute sehen Sie von derselben Marke viele verschiedene Varianten mit unterschiedlichen Verpackungen. Dies führt letztlich dazu, dass unsere Kunden immer kleinere Auflagen drucken müssen, weil die Variabilität immer größer wird. Und für uns wird es immer schwieriger, genau auf dieses Bedürfnis abgestimmte Maschinen auf den Markt zu bringen. Unser derzeitiger Fokus liegt also vor allem darauf, unsere Kunden zu unterstützen, mit solchen sogenannten Shortruns besser umzugehen, damit sie letztlich die gewünschte Produktivität trotz der vielen Auftragswechsel und damit verbundenen Rüstzeiten erreichen können.
Gabriele Eder: Etwas generischer gesprochen über Koenig & Bauer hinaus: Die Einsatzszenarien, die wir bei unseren Kunden sehen, gehen im Wesentlichen auf zwei Bereiche zurück. Zum einen das Verbinden von physischer und digitaler Welt, um daraus datengetriebene Entscheidungen zu treffen - in puncto Business Intelligence, aber auch für den Betrieb der einzelnen Factories. Besonders häufige Einsatzszenarien auf der Business-Intelligence-Seite sind Bon- bzw. Inventory-Management und prädiktive Analysen. Im Betrieb der Factories sind es Aspekte wie Ausfallzeiten reduzieren, Overall-Equipment-Effectiveness-Kennzahlen (OEE) verbessern, Ausschuss reduzieren, Durchsatz erhöhen, Qualität verbessern und allgemein die Stabilität in der Fertigung erhöhen, um keine Ineffizienzen zu haben und die Leistung gesamt zu steigern.
Mit wie wenig Aufwand und wie automatisiert ist das möglich?
Gabriele Eder: Das hängt natürlich von der genutzten Technologie ab. Unser Angebot ist eine auf Fertigungsunternehmen zugeschnittene Ende-zu-Ende-Lösung, die Daten verarbeitet, kontextualisiert und in der Google Cloud speichert; sie ist in gewissen Teilen vorkonfiguriert, gleichzeitig aber konfigurierbar, kundenspezifisch anpassbar und schnell in die Skalierung zu bringen. Die technologische Grundlage bildet eine Kombination von Produkten aus unserem Hause, also Analyse-Tools, KI-Tools, API-Management-Tools, die so weit vorkonfiguriert und vortrainiert sind, dass sich die Implementierungszeit je nach Einsatzzweck von Monaten auf wenige Tage reduzieren lässt. Anwender haben dann nicht mehr den Aufwand, alles selbst zu konfigurieren und die Modelle zu trainieren, und brauchen kein derart tiefes Wissen von Datenspezialisten, um das Ganze in die Produktion zu bringen. Und damit schließt sich der Kreis zu der Zahl von IDC, wonach es nur 36 Prozent der Digitalisierungsprojekte überhaupt in die Produktion schaffen. Das heißt: Auf die richtige Digitalisierungslösung kommt es an.
Das ist die technische Seite, aber was bleibt dann auf der organisatorischen Seite zu tun?
Gabriele Eder: Letztlich kommen hier drei Kernaspekte zusammen. Der eine ist die Technologie, der zweite lautet Fachwissen und Talente, und der dritte sind die Prozesse im Unternehmen, die nicht unbedingt zur digitalen Welt passen. Auch bei Koenig & Bauer hat sich das gezeigt: Dort sind viele verschiedene Personen aus unterschiedlichen Bereichen beteiligt, die nicht unbedingt alle dieselbe Sprache sprechen, weil sie unterschiedlichen Fachrichtungen angehören und global verteilt sind. All das muss man in Übereinstimmung bringen, was sicherlich eine besondere Herausforderung darstellt, aber mit agilen Methoden und innovativen Tools lösbar ist.
Wie haben Sie es bei Koenig & Bauer geschafft, zu den von IDC genannten 36 Prozent zu gehören?
Sandra Wagner: Ich denke, es sind drei bis fünf wesentliche Schritte. Unser Vorstand hat vor etwa zwei Jahren das Thema Digitalisierung als eine von drei Hauptsäulen in unserer Unternehmensstrategie verankert. Dass diese strategische Richtung von oberster Stelle im Unternehmen vorgegeben wurde, hat sich als wichtig erwiesen. Mit der Gründung unserer Digital Unit vor eineinhalb Jahren wurde es zu unserer Aufgabe, die Beteiligten an einen Tisch zu bekommen, obwohl sie unterschiedliche Sprachen sprechen: die Konstruktion, den Service, den Vertrieb, die IT, um zunächst mal festzulegen: Was machen wir jetzt eigentlich? Wir haben dann eine klare Strategie für die Digitalisierung aufgesetzt, sowohl technologisch als auch in Sachen Geschäftsmodelle. Das kann man nicht als autarkes Thema behandeln, denn dann hat man tolle Tools und tolle Software, aber einen Prozess, der großer Veränderungen bedarf. Und man muss schauen: Brauche ich in einer neuen Maschine andere Sensoren, muss ich vielleicht auf eine andere Datenebene zugreifen? Was bedeuten die Tools für die Servicemitarbeiter, wie verändern sich deren Jobs? Neben dem Thema, was unsere Kunden sich wünschen, haben wir auch sehr intensiv mit unseren internen Abteilungen geredet und gefragt: Was braucht Ihr denn? Was macht Euch heute das Leben schwer, und wo können wir Euch mit datenbasierten Auswertungen und Visualisierungen unterstützen, um Euch den Job leichter zu machen?
Ich denke, man darf nicht vergessen, dass Digitalisierung nicht nur intern oder extern erfolgen darf, sondern dass alles miteinander synchronisiert sein muss. Unsere Aufgabe war es, zu sagen, wir bringen alle an einen Tisch; wir sind die Übersetzer der Anforderungen und schauen dann, dass wir mit technischem Sachverstand und zusammen mit Partnern, in diesem Fall mit Google Cloud, die Lösungen so bauen, dass am Ende auch wirklich alle sagen: Da habe ich etwas davon.
Es scheint oft so zu sein, dass sich die Mitarbeiter bei der digitalen Transformation nicht mitgenommen fühlen – manche Unternehmen bekommen den Prozess offenbar schlichtweg nicht organisiert.
Sandra Wagner: Ich glaube, es gehört auch ein bisschen Mut dazu. Wir sind ein sehr traditionsreiches Unternehmen, das über 200 Jahre alt ist. Aber wir hatten auch den Mut, zu sagen: OK, wir gehen jetzt abermals einen neuen Weg. Das heißt nicht, dass wir unsere Tradition vergessen, sondern das heißt einfach nur: Jetzt gibt es andere Möglichkeiten und neue Chancen, die wir ergreifen müssen, um uns einen klaren Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Unsere Mitarbeitenden nehmen wir auf dieser spannenden Reise mit und begleiten unsere Aktivitäten mit regelmäßigen Projektupdates und Wissensbeiträgen.
Was genau verstehen Sie unter der Manufacturing Data Engine, und was umfasst sie?
Gabriele Eder: Auf der Hannover Messe haben wir die MDE um einige Funktionen erweitert, um zusätzliche Einsatzszenarien abbilden zu können. Ursprünglich hatten wir die MDE und Manufacturing Connect im vergangenen Jahr auf den Markt gebracht, um genau das zu erreichen, was ich vorher schon ausgeführt habe: Daten zusammenzubringen, zu kontextualisieren, zu analysieren und auszuwerten. Neu hinzugekommen sind im Wesentlichen fünf Bereiche: Erstens ein erweiterter Support für Analytics Use Cases, um Key Performance Indicators (KPIs) schneller analysieren und berechnen zu können, um darüber on-the-fly, also im laufenden Fertigungsbetrieb, zu einer besseren OEE-Kennzahl zu kommen. Ein zweiter Bereich ist, zusätzliche Daten-Archetypen mit einzubinden, etwa um Teile entlang eines kompletten Fertigungsprozesses tracken und nachverfolgen zu können. Drittens haben wir erweiterte Metadaten-Features ergänzt, also die Verbindung zu Enterprise-Daten-Management-Systemen, um darüber ein tieferes Digital-Twin-Modeling zu erreichen. Viertens haben wir Low-Latency-Metriken für Einsatzzwecke wie etwa Anomalieerkennung in der Fertigung hinzugefügt, die sehr geringe Latenzen erfordern. Hinzu kommen zusätzliche Plug-ins von Drittunternehmen, also noch mehr vorkonfigurierte Einsatzszenarien, auf die unsere Kunden aufbauen können, so wie auch Koenig & Bauer das getan hat.
Wie haben Sie ganz konkret zusammengearbeitet, also Sie, von Google Cloud, mit Ihnen von Koenig & Bauer, um das dann aufzusetzen?
Sandra Wagner: Wir haben uns mit Google zusammengesetzt und intensiv über unsere Wünsche und die bestehenden Möglichkeiten ausgetauscht. Schließlich haben wir uns auf Basis der Empfehlungen von Google für die Cloud mit der MDE entschieden und für eine Visualisierung mit dem Google Tool »Looker«, das bereits eine Art Baukastenprinzip bereitstellt, so dass wir Vieles aus der MDE übernehmen und damit relativ schnell starten konnten. Für unseren speziellen Anwendungsfall im Manufacturing-Bereich war das einfach die passende Lösung. Parallel dazu haben wir unsere eigene Organisation aufgebaut, damit wir dort entsprechend weitermachen können. Und dann haben wir gemeinsam das Projekt und die Infrastruktur aufgesetzt, mit allen Themen, die noch drumherum gehören.
Wir konzentrieren uns stark auf das Thema Daten der Maschinen unserer Kunden, aber wir nutzen die Google-Cloud-Infrastruktur natürlich auch für unsere eigene Business-Intelligence-Struktur, sprich: für unsere eigene Fertigung und für eigene Prozessverbesserungen. Einerseits haben wir uns also intern selbst digitalisiert, und andererseits haben wir unseren Kunden die entsprechenden Möglichkeiten eröffnet. Beides haben wir gleichzeitig aufgesetzt.
Verfolgen Sie mit Hilfe der Manufacturing Data Engine auch Energieeffizienz- und Nachhaltigkeitsziele?
Sandra Wagner: Wir haben letztes Jahr ein Energiemanagementsystem vorgestellt, bei dem es um die energetische Erfassung der Maschinen in der laufenden Produktion geht. Auch für unsere Kunden wird es immer wichtiger, zu verfolgen, wo und wie sie ihre Produktion energieeffizient optimieren können.
Was haben Sie als Koenig & Bauer konkret auf der Hannover Messe vorgestellt?
Sandra Wagner: Wir waren auf der Hannover Messe am Stand von Google Cloud vertreten und haben dort den Koenig & Bauer Analytics MVP erstmals der Öffentlichkeit vorgestellt – unser erstes Produkt auf Basis von MDE und Looker. Bei ihm handelt es sich um ein Analyse-Tool, das unsere Kunden nutzen können, wenn es um Themen wie Rüstzeiten oder Waste Management geht, also klassische Produktionskennzahlen in Druckereien. Letztlich haben wir Cloud, MDE und Looker in ein für Koenig & Bauer spezifisches Frontend gepackt. Den ersten funktionsfähigen Prototyp der Anwendung haben wir auf der Hannover Messe präsentiert.
Gabriele Eder: Um nochmal zusammenzufassen, was wir mit der MDE in Kombination mit Looker überhaupt machen: Zunächst harmonisieren wir gemeinsam mit Koenig & Bauer Daten von verschiedenen Maschinentypen und Geschäftseinheiten und bringen die Daten in ein einheitliches User Interface, um sie zu visualisieren und den Kunden von Koenig & Bauer zu ermöglichen, eigene Dashboards für ihre Analysebedürfnisse aufzubauen. Dies führt letztlich dazu, dass wir gemeinsam auch business-kritische Anwendungsfälle umsetzen und deren Visualisierung den Nutzern übergeben können. Es geht dabei etwa um schnellere und vereinfachte Performance-Evaluierung aus den verschiedenen Datenquellen oder um die Identifizierung von bisher verborgenen Performance-Potenzialen oder, im Kontext der Visualisierung, Langzeit-Trendanalysen, um nach vorne gerichtete Investment-Entscheidungen treffen zu können. All das zeigt, dass Kunden, wenn wir sie digital abholen, diesen Aufwand nicht mehr selbst auf sich nehmen müssen, sondern proaktiv Verbesserungsvorschläge und Optimierungspotenziale bekommen, die sie dann umsetzen können.
Das Interview führte Andreas Knoll.
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