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Instandhalter werden zu Datenwissenschaftlern

In unterschiedlichsten Spitzenpositionen bei BOSCH, nun Professor und Leiter des Instituts für Produktionssysteme an der Technischen Universität Dortmund sowie Professor an der University of Technology Sydney, Australien: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Jochen Deuse über die Produktion von morgen, die Auswirkungen auf die Instandhaltung – und die damit verbundenen Auswirkungen für kleine und mittlere Betriebe (KMUs).

Wie sieht die Produktionsumgebung von morgen aus?

Pauschal lässt sich diese Frage schwer beantworten. Nach wie vor werden viele Fabriken auf die von Toyota geprägten Fließlinien setzen und auf Großserien abzielen – auch in Zukunft. Spannender wird die Frage nach der Produktionsumgebung im Bereich „make-to-order“, also in der kundenspezifischen Auftragsfertigung – dort wird Industrie 4.0 das größte Nutzenpotential entfalten. Was fix ist: Im Kontext von Industrie 4.0 und Big Data entstehen neue Methoden und Werkzeuge aus dem Bereich der IKT, um die teilweise komplexen Ursache-Wirkbeziehungen in Produktionsprozessen oder (soziotechnisch betrachtet) in Produktionssystemen noch besser zu verstehen. Dieses tiefgehende Verständnis ist eine zwingende Voraussetzung dafür, noch effektivere und effizientere Produktionssysteme gestalten zu können.

Welche Auswirkungen hat das auf die Instandhaltung?

Etwas vereinfacht: Vor 80 Jahren war ein guter Instandhalter ein guter Mechaniker, vor 50 bis 60 Jahren ein Elektriker, später ein Elektroniker. Heute hängt die technische Verfügbarkeit nicht nur von mechatronischen, sondern vielmehr von cyberphysischen Systemen ab. Das macht die Instandhaltung wesentlich komplexer. Viele der Störungen, die heute in Produktionsumgebungen auftreten, sind nicht mechanischer sondern cyberpysischer Natur.
Wer rund um die Uhr produziert, muss entsprechende IT-Expertise bereithalten. Natürlich bedingen künstliche Intelligenz, Condition Monitoring neue Möglichkeiten für eine prädiktive Instandhaltung – diese setzen allerdings wieder auf die Prämisse von entsprechenden IT-basierten Prognosemodellen auf.

Wie kann eine ideale Vorgehensweise zur Einführung von Industrie 4.0-Technologien gestaltet sein?

Ich kann mir nicht vorstellen, dass es eine ideale Vorgehensweise gibt, die für die große Vielfalt der sehr unterschiedlichen Industrie-4.0 Use Cases universell funktioniert, aber es gibt Ansätze in der Industrie, die zunehmend Verbreitung finden. Viele produzierende Unternehmen, mit denen wir kooperieren, verwenden beispielsweise Reifegradmodelle. Für spezifische Themenfelder existieren außerdem bereits etablierte Vorgehensweisen.
Für datenanalytische Aufgabenstellungen bei unseren Industriekunden, etwa in den Domänen Qualitätsmanagement oder Instandhaltung, verwenden wir am IPS das CRISP-DM Modell (Cross Industry Standard Process for Data Mining, Anm.). Grundsätzlich empfehle ich, ein Industrie 4.0-Pilotvorhaben immer an einem konkreten Business Case zu orientieren. Die Frage lautet nämlich nicht, was wir mit Industrie 4.0-Technologien alles verbessern können, sondern vielmehr, welche Technologien uns nutzen, die Prozesse zu verbessern, die wir aus systemischer Sicht verbessern müssen, um unsere betriebswirtschaftlichen Ziele zu erreichen. Das Thema ist auch für KMU ein ganz wesentlicher Wettbewerbsfaktor: Industrial Data Science erlaubt KMUs die Differenzierung zum Wettbewerber. Auch in Kleinbetrieben erste Gehversuche – etwa mit Analyse-Plattformen wie RapidMiner – in diese Richtung zu unternehmen, kann Gold wert sein. Generell sollten Instandhalter stärker in Richtung Datenwissenschaften ausgebildet werden.

Wie wird die zukünftige Rollenverteilung zwischen den Faktoren Mensch, Technik und Organisation aussehen?

MTO – der klassische Dreiklang im Produktionssystem. Ich empfinde es grundsätzlich als sehr positiv, dass bei allem IKT-Fokus – ich betrachte Industrie 4.0 primär als ein technikzentriertes Rationalisierungsparadigma – auch die Rollen von Mensch und Organisation nicht vergessen werden. Aus meiner Sicht sind es grundsätzlich die Aufbau- und Ablauforganisation eines soziotechnischen Systems, z.B. einer Fabrik, die das effektive und effiziente Zusammenwirken von Mensch und Technik gewährleisten müssen. Das wird sich auch in Zeiten von Industrie 4.0 nicht ändern. Natürlich stehen wir vor einer weitreichenden Automatisierung vieler heute noch manueller Tätigkeiten sowohl in den direkten als auch in den indirekten Bereichen der industriellen Produktion.

Foto@TU Dortmund