Warum der Maschinenbau ein digitales Ökosystem braucht

Die Chance für Europa

Wie kaum eine andere Branche prägt der Maschinenbau das Selbstverständnis der deutschen Wirtschaft. Hier kommen Ingenieurskunst, Innovationsstärke und Tradition zusammen. Seit dem vergangenen Jahrzehnt spielen zunehmend digitale Technologien, wie künstliche Intelligenz und das Internet of Things die Hauptrolle auf der Agenda der Fertigungsindustrie und versprechen eine Zukunft von intelligenten und damit noch effizienteren Maschinen. Die Potenziale sind groß, aber Schnelligkeit ist gefragt. Denn mit der Zeit drängen zunehmend neue Wettbewerber auf den Markt und setzen die Platzhirsche unter Druck.

Bild: Seidenader/Körber

Der Maschinenbau steht vor der großen Herausforderung, der weltweiten Produktion ein völlig neues, smartes Betriebssystem zu verpassen. Die Mitarbeiter von Körber Digital sind der Überzeugung, dass die Zukunft der industriellen Fertigung im Einsatz von KI und Data Science liegt. So prognostizierte das Institut für Innovation und Technik Berlin, dass das Wachstum im produzierenden Gewerbe in den nächsten Jahren zu einem Drittel durch den Einsatz von KI ermöglicht wird. Die Vorteile sind vielfältig:

  • Weniger Downtime durch KI-basiertes Predictive Maintenance
  • Bessere Produktqualität durch frühzeitige Erkennung von Fehlern im Fertigungsprozess
  • Reibungslose Zusammenarbeit mit Industrierobotern durch KI-Algorithmen
  • Autonome Produktentwicklung durch intelligente CAD-Systeme
  • Selbstständige Produktionsanpassungen in Echtzeit auf Basis anspruchsvoller Analytics-Anwendungen

Mehr als die Hälfte der Industrieunternehmen sieht vor allem die Qualitätskontrolle als vielversprechendstes Einsatzfeld, so die Ergebnisse einer MIT-Studie aus dem Januar dieses Jahres. Darauf folgen das Inventarmanagement (44 Prozent) und das Maschinenmonitoring (32 Prozent). Am Ende geht es auch um Gewinn: Unternehmen, die ihre Investitionen in diesem Bereich hochfahren, geben an, dass ihre Erwartungen an die Projekte erfüllt oder sogar übertroffen wurden. KI kommt für den Maschinenbau also zur rechten Zeit und scheint ein echter Verkaufsschlager mit gewichtigen Argumenten zu werden. Wie hat der Maschinenbau bislang versucht, die Potenziale aus den Daten zu heben? Schaut man sich die bisherigen Strategien der Unternehmen in diesem Bereich an, so wurden in erster Linie Alleingänge vollzogen. Dabei haben sich insbesondere die großen Unternehmen in der Branche bemüht, eigene IoT-Plattformen zu entwickeln, mit denen sie die Vernetzung von Produktionsanlagen und Maschinen ermöglichen. Das Ziel, den Markt mit eigenen Lösungen zu dominieren und sich als Top Dog zu positionieren, steht im Vordergrund. Der Effekt ist bisher sehr überschaubar. Über die Jahre hat sich die Produktionseffizienz nur gering gesteigert und ist damit hinter den Erwartungen zurückgeblieben. Die Kernfrage für die Unternehmen im Maschinenbau ist also, wie können gemeinsam digitale Lösungen entwickelt werden, die State-of-the-Art sind und Ergebnisse liefern, die für Kunden einen echten Mehrwert schaffen? Wie entwickeln wir ein Betriebssystem, das führend für Fabriken und Produktionsanlagen auf aller Welt wird?

Ein eindeutiges Erfolgsrezept

Der Blick auf andere Branchen, die bereits viel weiter im Change Management und digitalen Transformationsprozess fortgeschritten sind, zeigt einen eindeutigen Weg: Kooperation, Netzwerke und prozessuale Transparenz führen nachweislich zum Erfolg. Im Alleingang werden auch Industrieunternehmen und Maschinenbauer nicht mit dem geballten IT-Knowhow von den Software-Giganten wie Amazon oder Google mithalten können und den KI-Standard anderer Branchen erreichen. Die Antwort liegt vielmehr in einem kooperativen Ansatz: der Aufbau eines digitalen Ökosystems aus etablierten Maschinenbauern, Zulieferern, Technologiefirmen, Start-ups sowie führenden Forschungseinrichtungen. Zudem geht es hier um etwas Größeres als nur die eigene Nase vorn zu haben – es geht darum, Europa und europäische Industrieunternehmen mit Hilfe KI-gesteuerter Manufacturing Efficiency nach vorne zu bringen. Dafür muss der gegenseitige Wettbewerbsgedanke zur Seite gelegt werden, denn nur mit einem Mindset der Offenheit und partnerschaftlichen Unterstützung kann eine wertstiftende Zusammenarbeit, eine Coopetition, gelingen.

Das Not-invented-here-Syndrom

Nun scheint die Anwendung dieses Erfolgsrezeptes auf den ersten Blick nicht viel schwerer, als es für andere Branchen der Fall war. Z.B. sehen wir mit dem Finanzsektor eine Branche, die mit selbstbewussten FinTechs und regulatorischen Kniffen wie Open Banking ein Ökosystem geschaffen hat, in dem ein offener Umgang mit Daten und Technologien zu einer Weiterentwicklung der gesamten Branche beigetragen hat. Unter den Top-Ten-Banken in Deutschland gibt es mittlerweile keine mehr, die nicht in irgendeiner Form in Kooperation mit einem der rund 600 FinTechs steht. Im Maschinenbau gestaltet sich diese Offenheit schwierig. In der klassischen Industrie, insbesondere in Europa, wird stark in Kategorien wie Intellectual Property und Domain-Knowhow gedacht. Auch die Angst vor Datenklau und dem Missbrauch sensibler Daten lässt Data Security zum großen und wichtigen Thema werden. In Kombination mit einem ausgeprägten Not-invented-here-Syndrom hat der Maschinenbau in puncto Ökosystemaufbau einen echt schweren Klotz am Bein. Doch es lohnt, sich von dieser Last zu befreien. Mit dem Aufbau eines Ökosystems würde neben den positiven Netzwerkeffekten auch der Einsatz von KI gefördert werden. Denn KI-Lösungen werden besser, je größer der Datenpool ist, aus dem sie lernen können. Die Produktionsanlagen und Maschinen generieren täglich riesige Datenmengen, aus denen hochentwickelte KIs wichtige Schlüsse ziehen können.

Europas neue Position in der digitalen Weltwirtschaft

Die Geschichte des Consumer-Internet ist weitestgehend erzählt. Mit Amazon und Google aus den USA ist das B2C-Geschäft mit zwei starken Plattformen schon weit in seiner Evolution fortgeschritten. Alibaba dominiert von China aus. Für Europa und Deutschland tut sich jedoch eine neue Chance im B2B auf: der Vormarsch von digitalen Innovationen. Auch globale Venture-Capital-Investoren haben verstärkt genau diesen Bereich im Auge und wollen ihr Portfolio erweitern. Dem Maschinenbau fällt dabei die entscheidende Aufgabe zu: Wie schaffen wir es, Produktionsanlagen weltweit effizienter zu machen? Im Sinne der Produktivität und im Sinne des Klimaschutzes. Ein solches Betriebssystem der weltweiten Produktion wird eine der Voraussetzungen sein, um nachhaltig global zu wirtschaften. Europa und Deutschland haben hier einen nahezu unfairen Vorteil. Nur hier bietet sich die seltene Möglichkeit, das exzellente Wissen der Maschinenbauer mit den agilen digitalen Lösungen von Software-Entwicklern und Data Scientists in dieser Form zusammenzubringen. Deutschland ist mit seinen Hidden Champions in diesem Bereich bisher erfolgreich aufgestellt und bringt optimale Startbedingungen mit. Wenn es die Branche schafft, Konkurrenzdenken zu überwinden und im Sinne der gesamten Branche an bahnbrechenden Technologien zu arbeiten, besteht die Chance, dass in Europa ein Silicon Valley des Maschinenbaus entsteht. n

Das könnte Sie auch Interessieren

Bild: Fraunhofer IEM
Bild: Fraunhofer IEM
Effiziente Produktionsplanung: KI reduziert Aufwand bei Schulte Kartonagen um 25%

Effiziente Produktionsplanung: KI reduziert Aufwand bei Schulte Kartonagen um 25%

Welcher Liefertermin steht wann an? Wie aufwändig muss die Maschine umgerüstet werden? Ist das benötigte Material bereits geliefert? Um die Reihenfolge verschiedener Kundenaufträge optimal zu planen, müssen Produktionsplaner:innen eine Vielzahl von Faktoren kennen und einschätzen. Bei Schulte Kartonagen hat ab sofort ein intelligenter KI-Assistent alle Faktoren im Blick – und macht Vorschläge für die effiziente Planung der Produktion. Gefördert wurde die Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer IEM und den Universitäten Paderborn und Bielefeld im it’s OWL-Projekt ARISE.

Bild: schoesslers GmbH
Bild: schoesslers GmbH
appliedAI Institute for Europe launcht kostenlosen KI-Onlinekurs

appliedAI Institute for Europe launcht kostenlosen KI-Onlinekurs

Das gemeinnützige appliedAI Institute for Europe stellt den kostenfreien Online-Kurs ‚AI Essentials‘ zur Verfügung, der es Interessierten ermöglicht, in die Welt der Künstlichen Intelligenz einzusteigen. Konzepte wie maschinelles Lernen und Deep-Learning sowie deren Anwendungsmöglichkeiten und Auswirkungen auf unser Leben und unsere Wirtschaft sind Teile der umfassenden Einführung.

Bild: Trumpf SE + Co. KG
Bild: Trumpf SE + Co. KG
Künstliche Intelligenz macht Fabriken clever

Künstliche Intelligenz macht Fabriken clever

Seit dem Siegeszug des Chatbots ChatGPT ist künstliche Intelligenz in aller Munde. Auch in der industriellen Produktionstechnik kommt KI mit großen Schritten voran. Lernende Maschinen machen die Fertigung effizienter. Wie funktioniert das genau? Das können Interessierte auf der EMO Hannover 2023 vom 18. bis 23. September erfahren. Die Weltleitmesse für Produktionstechnologie wird ihr Fachpublikum unter dem Claim ‚Innovate Manufacturing‘. mit frischen Ideen inspirieren und künstliche Intelligenz spielt dabei ihre Stärken aus.

Bild: Mitsubishi Electric Corporation, Japan
Bild: Mitsubishi Electric Corporation, Japan
KI-gestütztes Analysetool für moderne Produktionslinien

KI-gestütztes Analysetool für moderne Produktionslinien

Das Data-Science-Tool Melsoft MaiLab von Mitsubishi soll Unternehmen bei der Digitalisierung ihrer Fertigung und unterstützen und so deren Produktivität steigern. Die neue Lösung ist eine intuitive, bedienerzentrierte Plattform, die KI nutzt, um Abläufe automatisch zu verbessern. Sei es Abfallvermeidung durch geringere Ausschussmengen, weniger Stillstandszeiten durch vorbeugende Wartung oder Senkung des Energieverbrauchs durch Prozessoptimierung.

Bild: Fraunhofer IGD
Bild: Fraunhofer IGD
Software Arrange beschleunigt Absortierprozesse

Software Arrange beschleunigt Absortierprozesse

In Kombination mit einer Augmented-Reality-Brille bietet eine neue Software des Fraunhofer IGD digitale Unterstützung von Absortiervorgängen. Zusammengehörige Bauteile werden direkt im Sichtfeld der Beschäftigten an der Produktionslinie farblich überlagert. Anwender im Automotive-Bereich können so etwa durch beschleunigte Prozesse und eine minimierte Fehleranfälligkeit Kosten reduzieren.