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Über Energiemanagement zu Industrie 4.0

Maschinenbau darf Datenanalyse nicht den US-Firmen überlassen!

31. Mai 2016, 12:04 Uhr | Heinz Arnold

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Fortsetzung des Artikels von Teil 1

Die Data Scientists fehlen

Wenn ein Monitoring-System installiert ist, können die Daten schon einmal gesammelt werden. Was geschieht dann?

Das ist der springende Punkt: Nur ein Monitoring-System zu installieren, die Daten auszudrucken und an die Wand zu hängen, bringt gar nichts. Es kommt darauf an, die Daten zu analysieren. Leider gibt es in Deutschland dafür derzeit nur relativ wenig ausgebildete Fachkräfte. Soweit wir das sehen, herrscht sogar ein eklatanter Mangel an so genannten Data Scientists. Die Universitäten bilden die Studenten zwar in den jeweiligen Technologien gut aus, es kommt aber auch auf die Anwendung der Technologien an. Die Universitäten versuchen jetzt, auch den Anwendungsaspekt aufzunehmen, aber wir stehen erst am Anfang.

Was können Sie in dieser Richtung tun?

Wir führen Schulungen durch, um den Anwendern den Umgang mit Energiemanagement-Systemen und Datenanalyse zu zeigen. Dabei stehen wie wir es nennen „Analysepfade“ im Fokus. Unsere Systeme sind darauf ausgelegt, dass die Anwender einfach mit ihnen umgehen können. Aber die Schulungen sind sehr wichtig, weil es eben auf die tägliche Umsetzung im Betrieb ankommt. Deshalb führen wir jetzt auch Workshops für Maschinen- und Anlagenbauer durch, um Energiemanagement-Systeme und Industrie-4.0-Szenarien und Geschäftsmodelle gemeinsam mit ihnen zu entwickeln.

Auf welche Zielgruppe fokussiert sich econ solutions mit den Energie-Management-Systemen?

Mit unseren Systemen zielen wir auf den Einsatz in der produzierenden Industrie ab, es interessieren sich jetzt aber auch viele Anwender aus dem Einzelhandel sowie mit Logistik- und Gewerbeimmobilien dafür. Für Filialisten führen wir massives Benchmarking durch, das liefert ihnen sehr wichtige Informationen darüber, wie sie Energie sparen und die Konzepte auf alle Standorte übertragen können.

Wenn über Energie-Management der Einstieg in Industrie 4.0 gelingen kann, bedeutet dies aber auch, dass man die Energie nicht isoliert betrachten darf…

…genau, in der Integrated Energy liegt die Zukunft. Damit beschäftigen wir uns bereits intensiv mit der Firma Oskar Frech. Gemeinsam arbeiten wir derzeit mit vielen weiteren Firmen an der Beantragung für ein größeres Forschungsprojekt. Mit Oskar Frech haben wir bereits sehr interessante Anwendungsbeispiele aufzeigen können, die den Anwendern die Augen geöffnet haben. Hier wollen wir noch tiefer einsteigen, da durch die Kombination von Energie- und Produktionsdaten so viele Informationen und Potentiale zu Tage treten, wie wir es uns zu Begin nicht ausgemalt hatten. Davon erhoffen wir uns viele neue Impulse auch und insbesondere in Richtung Industrie 4.0.

Können Sie schon ein konkretes Beispiel dafür nennen, wo die Reise hingeht?

Unser econ sens3 findet im Maschinenbau bereits Anwendung, sowohl in Neu- als auch in Bestandsanlagen, beispielsweise in den Druckgussmaschinen von Frech. Das System ermöglicht über die Auswertung der Energiedaten Rückschlüsse auf Wartungsintervalle, auf den Verschleiß und den Zustand der Maschine. Über die Integration von weiteren Signalen aus dem Produktionsprozess wie Stückzahlzähler oder Prozesstemperaturen durch die integrierte Datenlogger-Funktion des econ sens3 lässt sich ein handliches Condition-Monitoring auf Maschinenebene aufbauen. Die Energie- und Prozessdatenerfassung erlaubt auch den Vergleich zu anderen Maschinen und die Performance der jeweiligen Maschinen lässt sich bewerten. Auf der Basis von econ sens3 kann der Hersteller neue Geschäftsfelder im Service und After-Sales erschließen – und befindet sich damit schon mitten in der Industrie-4.0-Welt.

Wo sehen Sie im Moment noch Hürden, die auf dem Weg zur Industrie-4.0-Welt zu überwinden sind?

Es ist nach meiner Ansicht nach bei vielen noch nicht angekommen, welchen Wert die Daten haben und vor allem wie dieser Wert zu heben ist. Es wird viel über die Werkzeuge und Algorithmen gesprochen und auf dieser Ebene wird auch viel getan. Was allerdings vernachlässigt wird: Aus der Sicht der neuen Geschäftsmodelle zu denken und aus dieser Richtung zu bewerten, wie die Algorithmen eingesetzt werden können und wie man mit den Daten schlussendlich Geld verdienen kann. Darin liegt die Kunst. Hier müssen die traditionellen Hersteller aufpassen, dass nicht ganz neue Firmen mit guten Geschäftsmodellen von dieser Seite die jetzt entstehenden Marktchancen wegschnappen.