Wie viele andere Branchen digitalisiert sich derzeit auch die Maschinenbau-Industrie. Dabei entstehen viele Fragen: Welche digitalen Innovationen begegnen uns in diesem Sektor? Bringen digitale Servicemodelle wie "Predictive Maintenance" oder "Condition Monitoring" direkt neuen Umsatz oder sind sie nur Werkzeuge, die erst bei richtiger Anwendung neuen Kundennutzen schaffen?
Sebastian Fuhrich, von Putzmeister, Lena Weirauch, von ai-omatic, und der IIoT-Experte Christoph Moisel geben in diesem Interview spannende Einblicke in die Zukunft der KI-gesteuerten Maschinen und die Digitalisierung des Maschinen- und Anlagenbaus.
Ist es für den Maschinenbau schwieriger als für andere Branchen, sich mit digitaler Innovation zu beschäftigen und wenn ja, warum?
Christoph Moisel: Ja, ist es. Ich glaube, die große Herausforderung bei der digitalen Innovation ist, dass die Technik an sich für die ganzen Unternehmen größtenteils neu ist. Neben der Technik gibt es noch das große Thema „Kultur“. Das heißt, einerseits intern zu mobilisieren, die Angst vor dem Thema „Datensicherheit“ abzubauen und andererseits das in neue Geschäftsmodelle weiterzuleiten. Das sind drei der großen Felder, die Neuerungen bedeuten. Das macht es schwer und nicht nur zu einer technischen Neuerung, sondern zu einer maßgeblichen Transformation auf vielen Ebenen.
Lena, du hast 2020 mit zwei Freunden und einer Software-Firma, die sich mit dem Thema beschäftigt, Maschinen intelligenter zu machen, und sehr explizit auf das Thema „Predictive Maintenance“ eingeht, ai-omatic gegründet. Kann ich als Maschinenbauer jetzt einfach euch auf meine Maschine aufschalten und „zack“ ist die „Predictive Maintenance“ da?
Lena Weirauch: Ich würde jetzt so gerne „Ja“ sagen. Tatsächlich ist es nicht so leicht. Man kann den besten Algorithmus für diese Auswertung haben, aber der erste Schritt, der für die meisten Unternehmen ansteht und das Wichtigste ist, ist, die Daten, die man für so etwas braucht, verfügbar zu machen. Wenn man das hat, ist schon viel geschafft. Das Ziel von ai-omatic ist es, im Prinzip eine Methode für diesen Bereich „Predictive Maintenance“ anbieten zu können. Da erfordert es jedoch noch verschiedene Anpassungen. Ich sage immer, dass man nicht erwarten kann, dass eine Methode, die für ein Windrad funktioniert, auch im Automobilsektor und in der Schifffahrt funktioniert. Das sind verschiedene Anwendungsfälle und da wird es meiner Meinung nach auch in zehn Jahren noch keine Lösung geben, die in diesen ganzen unterschiedlichen Branchen „Plug and Play“-mäßig funktioniert.
Christoph, du hast vorhin in den Raum geworfen, dass „Predictive Maintenance“ im Prinzip vielleicht nur eine Blase ist und drei wesentliche Themen angesprochen, die ein Maschinenbauer anpacken muss, um neue Geschäftsmodelle möglich zu machen. Plug and Play funktioniert nicht, wie wir gerade gehört haben. Wie kriegt man das sonst hin?
Christoph Moisel: „Predictive Maintenance“ ist in aller Munde und es gibt wahnsinnig viele Möglichkeiten und riesige Potenziale, was ich gar nicht in Abrede stellen will. Was ich aber sehe, ist, dass die meisten auch der Kunden, die wir bei unserem Unternehmen hatten, gerne „Predictive Maintenance“ haben wollen und gewissermaßen auch als selbstverständlich ansehen, aber die Zahlungsbereitschaft durchaus schwierig ist. Das kommt auch daher, weil es vom AOE für viele Unternehmen, die noch nicht so digital sind, relativ schwer ist zu rechnen. Es ist wichtig, dass Maschinenbauer oder Anbieter mit den produzierenden Unternehmen in den Dialog gehen und unter den Aspekten „Wo kann man das meiste holen“ und „Was ist vielleicht doch erstmal nicht so abstrakt“ versuchen, eine Priorität herauszuarbeiten. „Predictive Maintenance“ heißt ja, über einen Fehlerzustand zu sprechen, der potenziell eintritt. Es stellt sich die Frage, wenn er eintritt, wie ich ihn vorher identifizieren kann. Was ich in vielen Diskussionen, die ähnliche Themen hatten, und auch von anderen Maschinenbauern gelernt habe, ist, dass bspw. Themen wie „Predictive Quality“ oder „Optimierung von Durchsatz“ einfache Dinge waren. Ein klassischer Vertrieb tut sich einfacher zu sagen „ich mache die Maschine ein bisschen schneller“ oder „die Qualität wird besser“ als beispielsweise über für ihn unbekannte Themen wie „Predictive Maintenance“ zu sprechen, was dem auch nochmal schwerer fällt, verkaufen zu können. Es ist eine Reise auf vielerlei Ebenen.
Ist Predictive Maintenance wirklich nachgefragt und sind die Daten der Treiber oder ist es der Kunde? Anders gefragt: Möchte der Kunde das überhaupt und möchte er auch dafür bezahlen?
Sebastian Fuhrich: Unser Kunde bewegt sich heute in einem Teufelskreis. Wir haben Kunden, die teilweise zehn-, wenn nicht zwanzig hunderttausend Euro an Teilen vorrätig in ihren eigenen Lagern haben, die den Cashflow belasten. Wir haben den Kunden, der schon selbstständig Wartungsrhythmen, die wir vorgeben, reduziert und dort dann auch wieder öfters Teile wechselt. Da wird jeder kleine Schritt, der von uns kommt, sehr positiv aufgenommen und erzeugt definitiv Mehrwert, auch wenn es schon nur eine präventive Maßnahme ist und noch nicht prädiktiv. Dazu kommt dieses Thema, dass wenn wir mit unseren Kunden über „Predictive Maintenance“ reden, das Verständnis, über was wir da reden, auf Kundenseite gar nicht da ist. Also von daher ja, schon die kleinen Schritte sind auf jeden Fall Kundenmehrwert, für den die Kunden bereit sind zu bezahlen. Jetzt verkaufen Sie natürlich einen Hinweis, dass Sie ein Teil tauschen. Das verkaufen Sie jetzt natürlich nicht als Dienstleistung aus meiner Sicht, aber der Kunde ist dann sehr willig, das Teil auch tatsächlich zu kaufen. Dann haben Sie ja oft diese Diskussion, kaufe ich ein Originalteil oder ein Piratenteil. Das ist für uns natürlich auch nochmal ein riesiger Hebel, wo wir jetzt dann vielleicht auch beweisen können, dass das Originalteil hier deutlich mehr Sinn macht, weil wir eben nur das Originalteil sinnvoll tracken können und das Piratenteil nicht tracken wollen und auch gar nicht können. Also wir sehen schon viele Möglichkeiten, da tatsächlich zusätzlichen Umsatz für uns zu generieren.
Sagen wir, wir haben eine Maschine und müssen dort Daten rausbekommen. Lena, wie gehst du hier mit „Ai-omatics“ vor und welchen Tipp hättest du an andere, die sich auch mit diesem Thema auseinandersetzen?
Lena Weirauch: Wenn man Energie für „Predictive Maintenance“ aufbringt, sollte man sich in den Vorwegen einmal Gedanken machen, wo es sich finanziell lohnt. Wenn man diese Frage beantwortet hat, dann kann man das Thema, sei es mit einem externen Unternehmen oder auch In-House, besprechen. Es gibt schon ein paar Faktoren, die man sich anschauen kann, zum Beispiel, ob es Daten gibt, die Information über den Verschleiß enthalten. Wenn Daten ein Mal pro Stunde abgefragt werden, sieht man da keine Veränderung. Die Daten müssen schon eine entsprechende Qualität haben. Ich würde sagen, einmal Gedanken über den Use Case machen, wo es richtig Geld kostet, und wenn man sich dieser Thematik annähern möchte, dann auch ein gewisses Mindset mitbringen und bereit sein ein paar Hürden, die dabei auftreten, in Kauf zu nehmen. Ich habe noch kein einziges „Predictive Maintenance“ Projekt gesehen, wo was gescheitert ist, wenn die Leute wirklich gesagt haben, sie haben Lust dazu und wollen das jetzt angehen. Die Projekte, die gescheitert sind, sind meistens eher die Projekte gewesen, wo von Anfang an gar nicht wirklich die Lust da war. Von daher, wenn man den Entschluss trifft, sich dieser Thematik anzunähern, richtig Energie mitbringen und dann wird es erfolgreich werden.
Christoph, wenn Du Dir ein Team idealerweise zusammenstellen könntest, was sich mit dem Thema digitale Innovation im Maschinenbau beschäftigt, aus welchen Kompetenzen würdest Du das zusammenstellen?
Christoph Moisel: Wenn ich zu diesem Thema spreche, zeige ich oft ein Bild von einer Brücke, die im Bau ist. Auf der einen Seite gibt es die Industrie und der mittelständigen Maschinenbauer, den Produzent usw., der mit all seinem Engineering Know-how und vor allem dem Domain-Wissen dasteht, also die Experten, die wirklich an den Anlagen oder viel im Service sind. Ich glaube, es braucht ein Stück weit die Ingenieure, die die Maschine in der Tiefe an sich verstehen, wirklich in der Anwendungstechnik drin sind und die typischen Problemfälle kennen. Auf der anderen Seite braucht es die Datenexperten. Da ist dann die große Frage, ob man sich die von außen reinholt oder ob man das selber aufbaut. Was ich sehr zentral finde ist, dass die Brücke im Bau ist und in der Mitte in der Leerstelle, die ich tatsächlich relativ oft sehe, sitzen diejenigen, die zwischen den Data Scientists und der klassischen Industrie oder der Start-up Welt und der Industrie vermitteln. Die, die beide Welten ein Stück weit verstehen, die Herausforderung sehen und wirklich beide Welten dazu kriegen, dass sie eine Sprache sprechen, ineinandergreifen und harmonieren. Ich glaube, das ist in dem gesamten Zusammenspiel von den verschiedenen Experten auf jeden Fall eine sehr essentielle Zwischenrolle, die auf jeden Fall da sein muss.
Wie koordiniere ich die verschiedenen Experten? Sebastian, du hast menschliches „Condition Monitoring“ genannt, also zu experimentieren und zu sagen „Wir machen jetzt vielleicht zwei, drei manuelle Prozesse, einfach um zu verstehen, ob das so funktioniert.“ Wird das auch so angenommen? Wie habt Ihr es geschafft, dass das auch Akzeptanz findet innerhalb der Putzmeister AG?
Sebastian Fuhrich: Ich glaube, die große Herausforderung war, dass du auf jeden Fall die Anwender brauchst, die dieses Wissen irgendwo in sich drin haben. Man braucht dann ein gutes Gefühl und einen sehr einfachen Weg, dieses Wissen aus den Jungs herauszukitzeln. Wir haben gelernt, hier ganz einfach an die Jungs ran zugehen und am besten Mal einen Tag lang neben denen zu sitzen und zu sehen, wie sie solche Probleme angehen, was sie dann tun und nach was sie fragen, um dann irgendwann auch mal auf Augenhöhe sprechen zu können, obwohl man ja von dem Thema auch wenig Ahnung hat. Ziel ist es, über dieses menschliche Vertrauen diese Kamera zu drehen. Bei uns zumindest wurde sich dann geöffnet, dann hat man auch mal was umgesetzt, das fanden sie dann auch gut und dann wächst es so langsam. Dann kommt die Maschine so ein bisschen ans Laufen und das ist, glaube ich, dieser Einstiegspunkt, den man so einfach wie möglich machen muss, dass die Leute wirklich mitkommen. Das war bei uns der springende Punkt.
Lena, was ist Deine Erfahrung, wenn Du mit traditionellen Maschinenbauern zusammenkommst? Könnt ihr in der Kultur, die erstmal gar nicht mit euch matcht, voneinander lernen und was ist die Herausforderung?
Lena Weirauch: Bei uns ist es so, dass wir oftmals wirklich ein bisschen auf verbrannter Erde rumrennen. Ich muss sagen, „Predictive Maintenance“ ist ein Thema, wo viele wirklich schon etwas versucht haben, und dann kommt das 18. Unternehmen um die Ecke und sagt „aber jetzt funktioniert es wirklich“. Das haben die auch schon 17-mal vorher gehört und dann irgendwie zu überzeugen ist natürlich manchmal nicht so einfach. Das lösen wir, indem wir immer mit jedem Unternehmen erstmal ein „Proof-of-Concept“ machen. Wir sagen „Gebt uns die Chance, wenn ihr Daten habt, dann lasst uns beweisen, dass wir euch helfen können“. Wenn das erstmal passiert ist und wir wirklich schwarz auf weiß auch gerne an historischen Daten zeigen können und das Unternehmen weiß, da gab es einen Ausfall, dass es mit unserem System acht Stunden vorher einen Alarm bekommen hätte, geht natürlich den meisten ein Licht auf und dann ist die Akzeptanz auf jeden Fall da.
Wird der Feuerwehr Support von Mitarbeitern auch remote geleistet und werden dabei Live-Maschinendaten genutzt?
Sebastian Fuhrich: Ich versuche, gleich simultan zwei Fragen dazu zu beantworten. Wir haben unseren Kunden, der ruft den Bediener auf der Baustelle und der ruft in der Regel zuerst bei sich selber im Hause an, wo der eine oder andere Techniker sitzt. Bisher eben in der Vergangenheit alles Telefon. Jetzt haben wir dieses Thema, dass wir eben auf die Daten schauen können, das heißt wir haben diese undirektionale Verbindung zumindest, dass unser Servicetechniker hier sehen, was bei der Maschine passiert ist. Das ist auch relativ sinnvoll, weil sie dann die ganze Historie der Fehlermeldung bekommen. An diesem Rückweg, eben da arbeiten wir jetzt dran, um den Feuerwehrleuten die besseren Tools zur Verfügung zu stellen, dass sich auch wirklich auf die Maschine drauf schalten kann, Veränderungen vornehmen, Parameter ändern, und Sensoren deaktivieren kann. In Richtung Video Support, das haben wir noch nicht umgesetzt. Das große Problem damals waren die Brillen, die wir benutzt haben. Diese Brillen verschwinden, die gehen kaputt und dann haben Sie zwei Probleme. Ich erwarte von dir, dass du mir neue Hardware schickst, und zwar umsonst. Ist ja klar, weil ist ja dein Produkt und irgendwie ist es jetzt kaputt und jetzt will ich natürlich von dir. Also das war damals, zu der damaligen technologischen Voraussetzung, irgendwie nicht den Mehrwert, den wir uns erhofft hatten.
Wie kann man denn eigentlich so einen Service wie "Condition Monitioring" oder „Predictive Maintenance“ verkaufen? Christoph, wie hoch ist die Chance, dass man einen digitalen innovativen Service erfolgreich an den Kunden bringen kann?
Christoph Moisel: Man muss wirklich grundsätzlich neu denken und es gehören auch entsprechende Geschäftsmodelle dazu. Ich glaube, das kommt ursprünglich aus dem Energiemanagement, dass man sagt: “Ich hole dir mehr aus deinen Prozessen raus und wir teilen uns ein Stück weit die Performance-Gewinne, die du kriegst. Wir tracken diese, Du gehst null Risiko ein, wir sind davon überzeugt, dass wir aus Deinem Prozess noch etwas rausholen können, kriegen dann davon ein bisschen was ab und dann ist das Risiko geringer“. Ich glaube, das sind Dinge, wo man wirklich noch mal überlegen muss, wie man nach außen treten, dem Kunden ein bisschen Angst nehmen und die Hürden vielleicht kleiner machen kann.
Sebastian, wie siehst Du das? Du hast gesagt, ihr habt schon 100 zahlende Kunden für euer Cockpit. War das einfach?
Sebastian Fuhrich: Das ist eine Riesenherausforderung. Bei uns ist die Salesforce auch nicht 23, da ist dann schon das Produkt selbst zu verstehen teilweise eine große Herausforderung. Der Vertrieb wird letzten Endes oft über die Menge gesteuert. Wenn ich eine Maschine für eine halbe Million verkaufe oder ein digitales Produkt habe, was ich erstmal selber verstehen muss, ist klar auf was sich der Vertrieb als Erstes stürzt. Wir haben es am Ende ganz gut hinbekommen, weil wir wirklich auch Zielvereinbarungen mit der Vertriebsführung aufgenommen haben. Das hat uns sehr geholfen.
Hast Du noch ein Tipp in die Richtung, Lena?
Lena Weirauch: Ich sehe schon, dass man damit Geld machen kann, vor allen Dingen, weil die Maschinenbauer, mit denen wir sprechen, auch die Erfahrung machen, dass die Produktionsunternehmen aktiv danach fragen. Manchmal es ist wirklich so, dass sich die Maschinenbauer bei uns melden, weil sie von den Kunden angesprochen worden sind. Man sollte sich vielleicht mal überlegen, ob man dieses Thema selbst angehen möchte oder nicht, weil es natürlich sehr komplex ist. Wenn man die Kompetenzen selber hat, macht es durchaus auch Sinn, das intern zu machen. Ich kann davon berichten, dass wir wirklich Maschinenbauer sehen, die damit Geld verdienen, weil sie ihr Werteversprechen aufbessern. Sie werben mit geringeren Stillstandszeiten, was natürlich dann auch zu einem Wettbewerbsvorteil führt.
Jetzt kann man die Maschine mit dem Servicemodell oder das Servicemodell als After-Sales-Service verkaufen. Seht ihr die Zukunft des Maschinenbaus in dem Plattform-Geschäftsmodell?
Christoph Moisel: Ja, ich glaube schon, dass Plattformen eine große Rolle spielen werden. Im Moment gibt es sehr viele Inselplattformen, wo es quasi gestückelt über die Wertschöpfungskette relativ viele gibt. Ich glaube, der große Stichpunkt für mich ist hier “Kooperation” und “übergreifende Plattformen”. Dass das mit durchgehender Transparenz über Produkte usw. gewünscht sein wird, wird dann auch Plattformen in dem Bereich ermöglichen zu wachsen, weil nur da dann übergreifend Daten gesammelt werden können und dann auch einiges an weiteren Mehrwerten daraus gezogen werden können. Aber die Reise ist, glaube ich, noch ein Stück hin.
Lena, habt ihr das schon im Blick, dass ihr vielleicht auch einen Service in den Plattformen integrieren könnt?
Lena Weirauch: Ja, auf jeden Fall. Ich glaube, ein Thema, was dort auch immer präsent ist, ist die Angst um Daten. Das heißt, wenn man das Wort “Plattformen” hört, sind alle bisher noch nicht so begeistert. Ich glaube, auch da muss irgendwann ein Umdenken stattfinden. Ich verstehe, wenn das hochsensible Daten sind, dass man die nicht so gerne aus dem Unternehmen herausgeben möchte. Es gibt aber vielleicht auch Daten, die nicht allzu sensibel sind, wo dann eine Plattform oder Cloud gar nicht mehr so schlimm sindt. Dass das die Zukunft sein wird, kann ich mir auch sehr gut vorstellen.
Zu guter Letzt, Sebastian, hast du schon ein Plattform-Konzept in der Tasche?
Sebastian Fuhrich: Ja, Plattform-Ideen haben wir, aber es ist definitiv die Königsdisziplin aus verschiedensten Gründen, auch aus der Kompetenz, die man haben muss, um sowas zu bauen. Man muss auch Willens sein, etwas abzugeben. Das bedeutet, dass man bei solchen Themen wirklich auf eine echte Kooperation umsteigen muss und das ist einfach schwer in der realen Welt. Diese Plattform zu finden, die dann wirklich so viel Mehrwert generiert, dass alle mitmachen, es für alle was bringt, das ist schon sehr hart. Ich glaube, das wäre wahrscheinlich der goldene Weg, aber wirklich harte Arbeit dahin zu kommen.
Super! Dann bedanke ich mich bei euch. Es war eine sehr spannende Diskussion. An der Stelle möchte ich nochmal darauf hinweisen, dass wir unseren Innovation Club gegründet haben. Dort laden wir herzlich alle ein, die sich in Firmen mit digitaler Innovation beschäftigen. Dort organisieren wir Austausche zu bestimmten Expertenthemen. Sehr gerne können Sie sich direkt an mich wenden, um dort vielleicht Mitglied zu werden. Dann können wir ihnen dazu Informationen zur Verfügung stellen.
Das Interview führte Ulf Valentin im Rahmen der Reihe “Digitaler Unternehmermut | Das Gespräch” am 17. November 2021 zum Thema "Digitale Innovationen im Maschinenbau“. Die hier gestellten Fragen und Antworten stellen zusammengefasste Auszüge aus diesem Gespräch dar.
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Über die Expert:innen |
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Sebastian Fuhrich: Leiter der Putzmeister Innovation Factory. Sebastian entwickelt hier digitale Dienstleistungen. |
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Lena Weirauch: Psychologin, CEO & Co-Founder der ai-omatic solutions GmbH, einem deutschen KI-Startup, das eine innovative Predictive Maintenance-Lösung anbietet. |
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Christoph Moisel: Freelancer für alle Angelegenheiten im Internet of Things & Digital Transformation. |