Interview über die digitale Transformation bei Optima „Digitalisierung ist heute eine unabhängige Disziplin“

OPTIMA packaging group GmbH

Dr. Georg Pfeifer (links) und Joachim Dittrich von Optima im Interview.

Bild: Optima
13.09.2019

Wer in Zukunft wettbewerbsfähig bleiben will, muss sein Unternehmen digitalisieren. Doch wie geht man das an? Dr. Georg Pfeifer und Joachim Dittrich verantworten in der Geschäftsleitung von Optima Consumer und Optima Nonwovens die strategische Entwicklung und berichten über ihren Digitalisierungsweg. Sie sprechen dabei auch über die Ängste von Maschinenbetreibern sowie über die Lernfähigkeit „dummer“ KI.

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Die digitale Revolution hat alle Wirtschaftsbereiche erfasst. Wie wirkt sie sich bei Optima aus?

Pfeifer:

Zunächst haben wir zusammengetragen, was Digitalisierung eigentlich bedeutet. Das Bild, das sich ergab, war so umfassend, dass wir gemerkt haben: Wir müssen uns bei der Umsetzung fokussieren. Mit höchster Priorität packen wir das an, was unseren Kunden einen Mehrwert bringt. Das gehen wir zentral an, denn die meisten Digitalisierungsthemen sind maschinen- und bereichsunabhängig. Sie betreffen die sogenannte Industrial IT. So heißt auch ein eigens dafür gegründeter Bereich. Entwickelt werden Produkte, die über eine einheitliche Schnittstelle in jeder Maschine, egal von welcher Business Unit aus, eingesetzt werden können. Ein Beispiel ist unser Linienmanagement-System Opal.

Dittrich:

Digitalisierung ist auch für Optima intern ein etablierter und ständig wachsender Bereich, etwa in den administrativen Abteilungen oder der Materialwirtschaft. Es ist notwendig, sich ständig mit neuen Arbeitsmethoden zu beschäftigen sowie die Organisation und Prozesse entsprechend zu gestalten. Hier haben die Bereiche den Freiraum, die Chancen der Digitalisierung zu erkennen, sich Lösungen zu erarbeiten und diese auch umzusetzen.

Sind Ihre Kunden der Digitalisierung gegenüber aufgeschlossen?

Dittrich:

Zunächst geschah etwas, was wir in der Dimension nicht erwartet hatten. Kaum war der Begriff Digitalisierung in aller Munde, wurde es deutlich schwieriger, die Vernetzung zwischen Kunden und Hersteller zu etablieren oder auch nur beizubehalten. Die gab es ja schon vorher, etwa für die Fernwartung. Bei vielen der neuen Dienste wie Cloud Server und Cloud Computing waren jedoch Fragen bezüglich der Datensicherheit offen. Wenn ein besonders auf Sicherheit bedachter Kunde, etwa ein Pharmahersteller, hört, dass sich Hacker Zugriff auf Maschinensteuerungen verschaffen konnten, sagt der schnell: Wir kappen alle Verbindungen nach draußen, damit uns das nicht passiert. Als Ergebnis waren bereits vorhandene Vernetzungen mit unseren Bestandskunden nicht mehr wie bisher nutzbar.

Pfeifer:

Dennoch findet die Erstellung von digitalen Zwillingen und von vernetzten SCADA-Systemen weiterhin statt. Meist allerdings auf strikt getrennten Server-Systemen (on premise) und weniger als ausgelagerte Systeme, auf die Hersteller und Betreiber gleichermaßen zugreifen. War bisher die Frage „Wem gehören die Daten?“ eher von untergeordneter Bedeutung, spielt diese Fragestellung mittlerweile eine weit größere Rolle. Informationen, als Gold des 21. Jahrhunderts bezeichnet, sind mit der Digitalisierung und Vernetzung in den Fokus gerückt.

Dittrich:

Das gilt vor allem für die Großunternehmen, die alles, was Digitalisierung betrifft, sehr strukturiert angehen. Bei kleineren Unternehmen geht es oft einfach darum, Daten darzustellen. Dagegen sehen wir bei den Großen zum Teil eine beinahe wissenschaftliche Herangehensweise. Sie sind zudem an einer Standardisierung interessiert: Wenn an einem Standort die Effizienzsteigerung über die Instrumente der Digitalisierung zu Verbesserungen geführt hat, wird dieses Vorgehen dann auf die weiteren Werke eins zu eins übertragen.

Optima bietet heute bereits diverse Industrial-IT-Produkte an. Was können diese heute leisten – und welche Anforderungen bestehen darüber hinaus?

Dittrich:

Mit dem Überbegriff Optima Total Care fassen wir die Produkte zusammen, die vorrangig auf die Unterstützung unserer Kunden und deren Prozesse gerichtet sind. Diese Unterstützung kann in verschiedensten Bereichen angesiedelt sein. Das beginnt beim besseren Verständnis während der Konstruktionsphase durch Simulationen, digitale Zwillinge und Virtual Reality. Sie reicht über die Inbetriebnahme mit Datenerfassungen, Prozessdatensimulation und Reliability-Auswertungen. Und sie betrifft natürlich auch die Produktion mit Produktionsplanungswerkzeugen, Condition Monitoring und digital unterstützter Wartung, etwa mit Ersatzteil- und Einkaufssystemen sowie Planungswerkzeugen. Es ist bereits möglich, sehr detaillierte Daten von Prozessschritten und -zuständen zu erfassen. Innerhalb von Millisekunden entsteht eine riesige Datenmenge. Big Data führt allerdings heute noch nicht zu den erwarteten Ergebnissen. Zunächst gilt es, der Datenflut Herr zu werden. Immerhin haben jetzt schon einige Maschinenbetreiber deutlich mehr Einblick. Sie sehen beispielsweise, wie sich der Motorstrom ihrer Maschine über die Zeit verhält. Doch die tatsächlich anfallenden immensen Datenmengen sind nur schwer zwischen Betreiber und Maschinenhersteller austauschbar. Der Datenstrom im Terabyte-Bereich kann nur durch eine intelligente Verdichtung der Datenmengen über selbstlernende Algorithmen der künstlichen Intelligenz sinnvoll genutzt werden.

Pfeifer:

Wie einst der Meister, der lässig – eine Hand am Maschinenrahmen – an der Maschine lehnt und den Prozess beobachtet. Tatsächlich hört er jedes Geräusch, nimmt mit den Augen und mit seiner Hand abweichende Vibrationen war. Das ist Datenerfassung par excellence – und auch gleich noch dazu Auswertung. Denn das lädierte Lager, das bald auszutauschen ist, identifiziert der erfahrene Meister meist ohne Probleme. Das wird künftig die Aufgabe von Condition Monitoring und Predictive Maintenance. Doch sie ist alles andere als einfach zu meistern. Und das, was man leicht vorhersagen kann – etwa einen defekten Pneumatik-Zylinder – lohnt sich oft kaum zu analysieren. Denn gerade der ist innerhalb weniger Minuten ausgetauscht. Die Auswertung von Big Data stößt auch oft an Grenzen, wenn sich anstelle von Kausalitäten letztendlich lediglich Korrelationen finden lassen. Zielführender ist es, das Wissen um bestimmte Zusammenhänge mit einzubringen. Wenn man etwa beobachtet hat, dass nach bestimmten Bedienereingriffen diese oder jene Störung häufiger auftaucht. Dann kann man nachvollziehen, was deren Ursache ist. Daraus eine Regel abzuleiten und der Maschine beizubringen, wie Abhilfe zu schaffen ist, ist auch dann noch eine Herausforderung. Künstliche Intelligenz bedeutet im ersten Schritt: Die Maschine muss selbst lernen, wiederkehrende Problemstellungen zu erkennen und darauf automatisch so zu reagieren, wie es auch ein Bediener tun würde.

Dittrich:

Sehr oft geht es darum, eine effizientere Produktion sicherzustellen. Das erreichen wir bereits heute mittels geeigneter Datenauswertung. Allein die Kenntnis der Einflüsse auf die OEE durch die Auswertung mit Opal-Monitor erhöht meist die Produktionseffizienz, da Maßnahmen fokussiert ergriffen werden können. Transparenz und Verfügbarkeit von Betriebs- und Prozessdaten ermöglichen heute weit besser eine gezielte Einflussnahme, als dies früher durch Aufschreiben möglich war.

Welche Chancen ergeben sich mittel- und langfristig aus der Digitalisierung für das Zusammenspiel von Optima und seinen Kunden?

Dittrich:

Neben der Inbetriebnahme von Neuanlagen durch Simulation werden sich auch Upgrade- beziehungsweise Retrofitprozesse beschleunigen. Dies wird durch eine intensivere Vernetzung der IT-Strukturen möglich. Anlagenoptimierungen und produktabhängige Umbauten lassen sich schneller und zielgerichteter durchführen. Vorausgesetzt, die Vernetzung der Datenstrukturen ist gelöst und sicher (Stichwort IT-Security), ergeben sich neue Möglichkeiten der Fernwartung sowie zielgenauere Reaktion bei Störungen oder Anpassungen. Ersatzteile werden vorab anhand virtueller Anlagen verifiziert. Intelligente Big-Data-Analysen unterstützen das Condition Monitoring auf Basis vieler Sensoren zur Überwachung und können für Predictive Maintenance verwendet werden. Dies wird die Anlagenverfügbarkeit erhöhen.

Pfeifer:

Virtual Reality, Augmented Reality oder Mixed Reality können bereits bei der Anlagenkonzeption und -planung sowie beim Training eingesetzt werden. In Zukunft werden sie die Wartung und Instandhaltung unterstützen. Auch unmittelbar bei der Maschinenbedienung – Stichwort User Experience – oder bei Umbauten werden sich so neue Möglichkeiten ergeben, das Personal zu unterstützen. Es ist unser Ziel, dass unsere Maschinenlösungen von allen Bedienern, unabhängig von Ausbildung, Herkunft oder Sprache, optimal und sicher betrieben werden können.

Wie sehen die nächsten Schritte Ihrer Digitalisierungsstrategie aus?

Pfeifer:

Nach wie vor wird der Kundennutzen im Fokus stehen. Dank neuer Methoden und vernetzter Datenstrukturen wird das Life-Cycle-Management endlich seinen Namen verdienen: Unser Blick als Hersteller ist heute nicht mehr in erster Linie auf die Inbetriebnahme der Anlage und den SAT (Site Acceptance Test) gerichtet. Sondern weit darüber hinaus auf den über Jahrzehnte dauernden Betrieb. Wir werden noch intensiver als bisher dem Kunden immer wieder Unterstützung bieten. Wir werden ihn auf aufkommende Fehler hinweisen und ihm Verbesserungsmöglichkeiten aufzeigen oder ein sinnvolles Upgrade anbieten. Es zeichnet sich jetzt schon ab, dass Smart Services als neue Geschäftsmodelle entstehen werden.

Dittrich:

Und das geht nur, wenn wir unser Ohr im übertragenen Sinne ständig an der Maschine haben, sprich uneingeschränkten Zugang zur Industrial IT. Was heute unter Digitalisierung verstanden wird, ist, anders als in der Vergangenheit, eine fast losgelöste und vom Maschinentyp unabhängige Disziplin. Industrial IT bietet einen enormen Zusatznutzen durch das Sammeln und die Auswertung von Daten mittels Gerätevernetzung über die Maschinengrenze hinaus. Damit muss sich aber auch die Berufsqualifikation unserer Mitarbeiter ändern. Mehr und mehr notwendig sind Fachkenntnisse in der IT, in Web-Programmierung, Datenbankstrukturen, Datenanalyse und Cloud-Services. In geschäftsbereichsübergreifenden Strukturen arbeiten diese Experten zusammen. Ziel ist und bleibt, den Kundennutzen zu erhöhen.

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