Aggregated Policies nutzen

Zusammen übersteigen die VMs außerdem nie den Wert der als MaximumIOPS angegeben wurde. Der Befehl dazu sieht dann zum Beispiel folgendermaßen aus:

New-StorageQosPolicy -Name SqlWorkload -MinimumIops 1000 -MaximumIops 5000 -PolicyType Aggregated

Die Zuweisung der Richtlinie erfolgt auf dem gleichen Weg, wie die Zuweisung einer dedicated Richtlinie.  Wollen Sie die MaximumIOPS der oben erstellten „Aggregated“-Policy anpassen, verwenden Sie:

Get-StorageQosPolicy -Name SqlWorkload | Set-StorageQosPolicy -MaximumIops 6000

Die Einstellungen können Sie mit dem folgenden CMDlet überprüfen:

Get-StorageQosPolicy -Name SqlWorkload | Get-StorageQosFlow | Format-Table InitiatorName, PolicyId, MaximumIops, MinimumIops, StorageNodeIops -AutoSize 

Wollen Sie Richtlinien entfernen, verwenden Sie:

Get-StorageQosPolicy -Name SqlWorkload | Remove-StorageQosPolicy

 

Die CMDlets zum Abrufen von Informationen für Speicherrichtlinien können Sie auch miteinander verbinden. Dadurch können Sie auch aktuelle Informationen zum Speicherverbrauch anzeigen lassen. Das CMDlet dazu sieht zum Beispiel folgendermaßen aus:

Get-StorageQosPolicy -Name Desktop | Get-StorageQosFlow | ft InitiatorName, *IOPS, Status, FilePath -AutoSize

Sie erhalten dadurch die VMs, die diese Policy nutzen sowie die Werte der Richtlinie und den Speicherort der virtuellen Festplatte.

Anzeigen von Freigaben auf Windows-Servern

Sie können die Computerverwaltung zum Beispiel über „compmgmt.msc“ starten. In der Computerverwaltung können Sie sich auch mit anderen Servern verbinden, zum Beispiel Core-Server, die lokal nicht über dieses Snap-In verfügen.

In der Eingabeaufforderung sehen Sie Freigaben, wenn Sie den Befehl „net share“ eingeben. Eine weitere Möglichkeit ist der Aufruf von „fsmgmt.msc“. Mit diesem Tool können Sie sich auch in der grafischen Oberfläche die geöffneten Dateien anzeigen lassen.

Im Bereich „Freigegebene Ordner“ stehen Ihnen an dieser Stelle drei verschiedene Einträge zur Verfügung, über die Sie Freigaben verwalten und überprüfen können:

  • Freigaben– Wenn Sie auf diesen Eintrag klicken, werden Ihnen alle Freigaben angezeigt, die derzeit auf dem Computer verfügbar sind. Über das Kontextmenü zu diesem Eintrag können Sie neue Freigaben erstellen und über das Kontextmenü der einzelnen Freigaben lassen sich die Einstellungen der jeweiligen Freigabe konfigurieren.
  • Sitzungen– Über diesen Eintrag werden Ihnen alle aktuell über das Netzwerk verbundenen Benutzer angezeigt. Sie können die Benutzer per Klick mit der rechten Maustaste vom Server trennen
  • Geöffnete Dateien — Hier werden alle Dateien angezeigt, die derzeit von verbundenen Benutzern über Freigaben auf dem Server geöffnet sind. Hier können Sie die Dateien auch schließen.

Lkw-Parkplatznot: Wie Algorithmen das Problem lösen könnten

Dass die Lkw-Parkplatznot 2017 noch immer ein Thema ist, könnte ein Skandal sein. Tatsächlich wurde und wird jedoch einiges zur Lösung der Parkplatzknappheit getan. Aufgrund des anhaltenden Booms im Lkw-Güterverkehr, hält die Zahl neuer Parkplätze einfach nicht Schritt mit dem stetig steigenden Bedarf. Gefragt sind daher neue Ansätze. Die Digitalisierung bietet sie.

Ursachen der Lkw-Parkplatznot

Im März 2008 standen entlang der Bundesautobahnen 46.400 Lkw-Parkstände zur Verfügung, davon 28.500 auf Rastanlagen und  17.900 auf privat betriebenen Autohöfen. Dennoch fehlten in Deutschland laut Auskunft der Bundesregierung bis 2015 mindestens 21.000 Lkw-Parkplätze. Die Prognosen zum Wachstum des bundesweiten Lastwagen-Güterverkehrs sind seither noch weiter gestiegen. Um satte 39 Prozent soll der Lkw-Güterverkehr in den Jahren 2010 bis 2030 wachsen. Wirklich verlässliche Zahlen hat niemand. Gewiss ist eigentlich nur: der Bedarf an Lkw-Parkplätzen steigt stetig. Immerhin wurden zwischen 2008 und 2014 bereits 13.000 neue Lkw-Parkmöglichkeiten in Deutschland geschaffen und nahezu alle Bundesländer bauen weiter an neuen Stellflächen, auf denen Lkw-Fahrer ihre Ruhezeiten einhalten können. Die jüngste Verschärfung der Bußgeldregelung für Ruhezeiten im Lkw, die das Verbringen der Wochenruhezeit im Lkw untersagt, hat die Situation jedoch noch weiter verschärft.

Mitunter kommt es vor, dass Lkw-Fahrer bis zu sechs Parkplätze oder Autohöfe anfahren, ehe sie etwas halbwegs Passendes finden. Geparkt wird in der Not auf Standstreifen, Pkw-Parkplätzen oder in Einfahrten. Ist die Parkplatzwahl für andere Verkehrsteilnehmer nicht erkennbar gefährlich, duldet die Polizei die Wild- und Falschparkerei meist. Anders ist der Situation nicht mehr Herr zu werden. Die Devise aller Beteiligten lautet schon lange nur noch: Augen zu und durch, es wird schon irgendwie gut gehen.

Durch Baulösungen allein ist der Lkw-Parkplatznot nicht beizukommen

Die naheliegende Lösung für den Mangel an Lkw-Parkplätzen lautet sicher: mehr Parkplätze bauen! Die Forderung fällt leicht, solange man nicht auf „Details“ wie fehlenden Baugrund achten muss. Die Bundestagsfraktion von Bündnis90/Die Grünen hatte für ihre Kleine Anfrage zur Parkplatzknappheit 2011 errechnet, dass 30.000 neue Lkw-Stellplätze einen Flächenbedarf von 600 Fußballplätzen mit sich bringen. Da sich der Bund meist wenig großzügig beim Kauf von Flächen für den öffentlichen Bedarf zeigt, zieht sich der Erwerb neuer Grundstücke in der Regel in die Länge. Eine schnelle Lösung der Lkw-Parkplatzknappheit ist durch den Bau neuer Stellplätze daher kaum zu erwarten.

Die aktuelle Lkw-Parkplatznot ist auch Ausdruck mangelnder Digitalisierung

Das Fatale der derzeitigen Lkw-Parkplatznot ist, dass bereits seit Jahren digitale Konzepte existieren, mit deren Hilfe sich die Situation spürbar verbessern ließe. 2012 veröffentlichte EasyWay, eine halb-öffentlich, halb-private Initiative zur Förderung von Intelligenten Transportsystemen (ITS), den Entwurf zu einer Studie über „Intelligentes und sicheres Lkw-Parken“. Der Entwurf setzt vor allem auf zwei Lösungen:

  • Die Entwicklung von digitalen Parkleitsystemen, die Fahrer zu den für sie besten Lkw-Parkflächen führen
  • Reservierungssysteme für Lkw-Parkstände

Ins quasi gleiche Horn stößt eine Studie der Universität Duisburg-Essen, die zusammen mit der IHK Niederrhein nach Lösungen des Problems für Kommunen, Verkehrswirtschaft und belieferte Unternehmen sucht und im Oktober 2017 veröffentlicht werden soll. Ein Ergebnis der Studie wurde bereits bekannt gegeben: die auf dem Markt existierenden Parkplatz-Apps funktionieren nur unzureichend. Viel zu häufig werden die Fahrer an ungeeignete Standorte gelotst. Es fehlt die notwendige Datenbasis.

Lösungsansatz: Kompaktparken

Die Bundesanstalt für Straßenwesen (BAst) betreibt seit Anfang 2016 auf der Rastanlage Jura-West (auf der A3 zwischen Nürnberg und Regensburg) eine Pilotanlage ihres Konzeptes zum Telematischen Lkw-Kompaktparken. Die Idee dahinter ist relativ simpel: Lkw würden weniger Platz verbrauchen, wenn sie in einer Reihe hintereinander parken könnten. Derjenige, der als erster den Parkplatz wieder verlassen muss, steht vorn in der Reihe.
Dafür müssten die Lkw-Fahrer jedoch wissen, auf welchem Parkplatz sie wann wieder abfahren können. So entscheiden sie sich für die Parkreihe, die mit ihrer geplanten Abfahrtszeit übereinstimmt. Die Abfahrtszeiten werden auf dynamischen Anzeigen über den Parkreihen angezeigt. Lasersensoren registrieren die jeweilige Belegung.
Künftig könnte das System auch dazu genutzt werden, Lkw-Parkplätze zu reservieren. Die Reservierung könnte vom Logistikunternehmen oder unterwegs vom Fahrer selbst vorgenommen werden.

Lösungsansatz: Intelligente Verkehrsleitsysteme

Die positive Wirkung des Kompaktparkens auf die Lkw-Parkplatznot ließe sich noch weiter steigern, wenn ein Datenaustausch über Parkplatzkapazitäten möglich wäre.
Das Bundesministerium für Verkehr und die BAst haben mit dem Mobilitätsdaten-Marktplatz (MDM) u.a. auch dafür eine Metadaten-Plattform geschaffen, die sowohl für öffentliche wie private Anbieter entsprechende Daten zur Verfügung stellen kann.

SAP hat in Zusammenarbeit mit Bosch bereits einen virtuellen Lkw-Park-Marktplatz entwickelt. Mithilfe des Systems ist es nicht nur Lkw-Fahrern oder Speditionen möglich, im Voraus einen Parkplatz zu reservieren. Das System soll auch das Angebot möglicher Parkflächen erweitern. Firmen mit eigenen Parkplätzen könnten dann Parkflächen, die abends und nachts nicht genutzt werden, über das System vermieten. Das wäre vor allem für Lkws mit teurer Fracht interessant. Sie könnten dann gezielt bewachte Parkplätze ansteuern, um so die Gefahr von Lkw-Diebstählen zu minimieren.
Von der Buchungsplattform würden auch Autohöfe profitieren, da sie Speditionen ebenfalls die Möglichkeit bieten, über ein virtuelles Ticket den Parkplatz zu reservieren, zu tanken und andere Leistungen bargeldlos zu bezahlen.

Wie vernetzte Produkte von Anfang an entwickelt werden

Das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) ist die nächste Generation des Product Lifecycle Management (PLM). Physikalische Daten werden durch IoT in die digitale Welt transportiert. Durch die Wahrnehmung und die darauf basierten Entscheidungen von Menschen bringt die erweiterte Realität (Augmented Reality, AR) im Gegenzug digitale Informationen zurück in die physikalische Welt. CAD und PLM sind die Vermittler, die diese beiden Gebiete zusammenhalten.

Das alles macht aber nur dann Sinn, wenn die Realität in der Werkshalle betrachtet wird. Wie passt IoT in den Produktlebenszyklus eines realen Produktes? Anhand eines Produktbeispiels des PTC Kunden Bosch Rexroth wird beschrieben, wie ein vernetztes Produkt die Grundlage für die eigene Überarbeitung bietet und dazu beiträgt, neue Marktsegmente zu definieren und auch dank AR-Technologie eine bessere Verbindung zwischen Hersteller und Kunden zu schaffen.

Bosch Rexroth und das Hydraulikaggregat CytroPac

Hydraulik wird in zahlreichen industriellen Anwendungen eingesetzt und meist überall dort, wo viel und schnell verfügbare Leistung auf beschränktem Raum benötigt wird. Dazu gehören Anwendungen wie Werkzeugmaschinen, Mühlen und Baumaschinen. Hydraulischer Druck wird lokal durch Hydraulikeinheiten (HPU) generiert.

Bosch Rexroth hat vor einigen Monaten CytroPac auf den Markt gebracht. Dabei handelt es sich um ein netzwerkgestütztes „Plug & Run“-Hydraulikaggregat, das unter verschiedenen Einsatzbedingungen genutzt werden kann. Mit PTC Creo konnte Bosch Rexroth Motor, Pumpe, Tank, Kühlsystem und Steuerung in einer äußerst kompakten Bauweise verpacken. Des Weiteren wurde der CytroPac von vornherein als intelligentes, vernetztes Produkt entwickelt und mit Sensoren für Druck, Temperatur, Füllstand, Verschmutzungsgrad und Volumenstrom ausgestattet. Die für die Digitalisierung zuständige Abteilung bei Bosch Rexroth hat passend dazu eine App entwickelt, die sich per Plug-in mit ThingWorx Navigate verbindet. Damit konnten die Techniker von Bosch Rexroth fortan nicht nur die Vitaldaten von sich im Kundeneinsatz befindlichen Geräten überwachen, sondern auch Nutzungsmuster und Möglichkeiten zur Optimierung erkennen. Daten und Werte, die vor der IoT-Konnektivität nicht vorlagen und höchstens über Simulationen erahnt werden konnten.

Anhand der nun vorliegenden Felddaten konnte eine bestimmte Gruppe an CytroPacs identifiziert werden, die am Rande der zulässigen Temperaturobergrenze arbeitete. Die Entwickler waren zunächst überrascht, dass solch ein Nutzungsprofil außerhalb des Entwurfsparameterbereichs zu sehen war. Diese Betriebssituation könnte jedoch zu einem Problem für diese besondere Kundengruppe werden. Gleichzeitig bot sie Bosch Rexroth die Chance, den CytroPac zu optimieren, um in diesem potenziell neuen Marktsegment zuverlässig zu funktionieren. Die Frage lautete jedoch, wie die Konstruktion verändert werden muss, um diese neue Anforderung zu erfüllen.

Notwendige Änderungen erforderten Umdenken im Konstruktionsprozess

Die Ingenieure fanden im ThingWorx Marketplace die Value Analytics-App von PTC Partner Kalypso. Mithilfe dieser App war das Entwicklungsteam in der Lage, die Funktionalität für maschinenlernende Vorhersagen in ThingWorx zu nutzen. Darüber hinaus setzte man die physikbasierte Simulation Simulink von Mathworks ein. Damit standen zwei verschiedene Techniken zur Verfügung, um festzustellen, welche Verbesserungen am CytroPac notwendig waren, um dem neuen Nutzungsprofil zu entsprechen. Mithilfe des modellbasierten digitalen Zwillings modellierten sie, wie unterschiedliche Grade an Kühlungseffizienz die Leistung unter den jeweiligen Bedingungen beeinflussen. Beide Analysearten führten zu dem Resultat, dass die Effizienzsteigerung mindestens 30 Prozent betragen müsse, um eine adäquate Leistung zu erbringen.

Diese Anforderung war für die Ingenieure eine echte Herausforderung, schließlich musste die Kühlungseffizienz derartig gesteigert und trotzdem die Größengrenzen eingehalten werden. Der CytroPac wird mithilfe einer Blechplatte mit drei gebogenen, wassertransportierenden Stahlrohren gekühlt, die eingegossen sind. Der Grad der Kühlung ist durch den Fertigungsprozess begrenzt. Werden die Rohre zu stark gebogen, brechen sie. Die Ingenieure führten eine thermische Analyse der Kühlplatte mithilfe von Creo Simulate durch und stellten fest, dass sie mit der bestehenden Konstruktion nicht in der Lage waren, mehr Hitze abzuführen. War es notwendig, das gesamte Aggregat zu überarbeiten?

Sie kamen zu dem Schluss, dass additiver 3D-Druck einige der Fertigungsprobleme adressieren könne. In der CytroPac-Einheit gab es drei wesentliche Wärmequellen. Die Ingenieure erstellten den Prototyp eines neuen Kühlungsweges, der alle abdeckte. Dies konnte mit keinem der bisherigen Fertigungsprozesse umgesetzt werden, 3D-Druck bot aber die Möglichkeit dazu. Die additive Fertigung ermöglichte darüber hinaus Gitterstrukturen, die man sonst nicht hätte gießen können. Die aktuelle Creo Version, Creo 4.0, bot eine spezielle Funktion für die Entwicklung derartiger Gitter, die die strukturelle Integrität auch bei einem deutlich niedrigeren Gewicht aufrechterhalten.

Eine vergleichende thermische Analyse zeigte, dass bei der Kühlungseffizienz eine Steigerung um 43 Prozent erreicht wurde, während bei der Kühleinheit gleichzeitig 66 Prozent an Gewicht eingespart wurden. Damit konnte Bosch Rexroth das neue Marktsegment adressieren.

Screenshot des CAD-Modells der Kühlplatte des CytroPacs im alten und neuen Design. (Quelle: PTC)

Wie auch Vertrieb, Support und Service von IoT und AR profitieren

Die Produktentwicklung ist nicht der einzige Bereich, der von der Verschmelzung von physikalischer und digitaler Welt profitiert. Sie spielt ebenfalls eine Rolle für Vertrieb und Kundensupport. Zudem ist es Bestandteil der IoT-Strategie von Bosch Rexroth, die neuen technischen Möglichkeiten und daraus gewonnenen Daten unternehmensweit zur Verfügung zu stellen und nicht „nur“ die Produktentwicklung zu optimieren.

Ein Beispiel ist die „Sales Recommendation Engine“, eine Lösung zur Generierung von Empfehlungen für Kunden. Sie basiert auf den Daten aus dem Einsatz des CytroPacs sowie den Kunden- und Vertriebsdaten aus Salesforce und nutzt darüber hinaus maschinelles Lernen, um für das Vertriebsteam Up- und Cross-Selling-Optionen bereitzustellen. Wird zum Beispiel festgestellt, dass ein Gerät über mehrere Stunden im Einsatz ist und dabei im kritischen Temperaturbereich arbeitet, könnte ein größeres oder leistungsstärkeres Aggregat möglicherweise besser für die Bedürfnisse des Kunden passen. Werden einzelne Hydraulikaggregate beim Kunden ungewöhnlich lange eingesetzt, macht womöglich ein zusätzliches Gerät mehr Sinn für den Kunden. Mit diesem Wissen und proaktiven Angeboten sorgt das Vertriebsteam für einen besseren Kundenservice und mehr Kundenzufriedenheit. Ein weiteres Beispiel der Analyseergebnisse ist die Entscheidung, ob sich für einen Kunden ein Power-as-a-Service-Angebot eher lohnen könnte als der reine Kauf der Aggregate.

AR spielt zentrale Rolle beim Kundenkontakt

Die erweiterte Realität wird für die Anwendungsentwicklung bei Bosch Rexroth bereits fest mitbedacht. Aktuelle Beispiele sind eine virtuelle Kundenbroschüre sowie der Ersatz klassischer Bedienungsanleitungen. Creo Illustrate, die technische 3D-Illustrationssoftware von PTC, unterstützt die Erstellung schrittweiser, visueller Prozessbeschreibungen, die beispielsweise erläutern, wie der CytroPac konfiguriert werden kann oder wie eine CytroPac-Pumpe zu reparieren ist. Das ThingWorx Studio kann diese Information ohne zusätzlichen Programmierbedarf zum Leben erwecken. So kann der Vertriebsmitarbeiter mittels AR-Brille einen potentiellen Kunden über die verschiedenen Modellvarianten und mögliche Einzelkonfigurationen informieren, die dieser Kunde in dem Moment direkt auf dem Tisch vor sich eingeblendet sieht. Ebenfalls kann sich ein Servicetechniker beim Kunden mit dem jeweiligen Gerät vor Ort verbinden und sich alle notwendigen Leistungsdaten oder Schritt-für-Schritt-Anleitungen für Wartung und Reparatur direkt auf das Gerät einblenden lassen.

Die Notwendigkeit, Anzeigen und Bildschirme im Produkt einzubauen, entfällt in immer mehr Fällen. Ein adaptierbares Dashboard auf dem Telefon oder Tablet oder zunehmend auch AR-Brillen können sämtliche notwendige Statusdaten des Gerätes anzeigen. Die Technologie ist mittlerweile soweit fortgeschritten, dass für diese aktuellen Anwendungen keine ThingMark mehr notwendig ist. Mittels „CAD-Tracking“ bekommt der Anwender eine Art Suchanweisung nach einem bestimmten Gerät eingeblendet und sobald er seinen Blick mit der AR-Brille oder Smartphone und Tablet auf das Zielgerät richtet, wird es automatisch erkannt. So ist auch auf den CytroPacs von Bosch Rexroth keine Erkennungsmarke mehr sichtbar.

Intelligent und vernetzt vom Anfang bis zum Ende

Das Beispiel CytroPac von Bosch Rexroth macht den gesamten Produktlebenszyklus eines intelligenten, vernetzten Produkts vollständig sichtbar, vom ersten Design über Produktion, Auslieferung, Nutzung, Wartung, Änderung und Austausch. Der Einsatz dieser Technologie muss aber nicht erst zwangsläufig in ausschließlich neuen Produkten erfolgen. Bereits im Feld aktive Maschinen und Geräte können ebenfalls mit einem Set an Sensoren, etwa für Temperatur oder Vibrationen, ausgestattet werden. Dabei sind wir auf diesem Feld erst am Anfang der Entwicklung. Es ist davon auszugehen, das vor allem IoT-Technologien zahlreiche weitere Anwendungsfälle zu Tage fördern werden, die dann mit den Möglichkeiten der erweiterten Realität verstärkt Einzug in unseren (visuellen) Alltag halten werden, sowohl für den Geschäfts-  als auch den Privatbereich. Bestimmte Nutzungsmuster, wie wir sie heute kennen, wird es in einigen Jahren vielleicht nicht mehr geben, zum Beispiel seitenlange Bedienungsanleitungen, langweilige Produktbroschüren und -präsentationen oder der gewohnte Umgang mit der Haushaltselektronik.

Die Akzeptanz von Smart Metern als Voraussetzung für „Energie 4.0“

Die Energiewirtschaft befindet sich in einem Spannungsfeld zwischen Wirtschaftlichkeit, Versorgungssicherheit und Klimaverträglichkeit. So soll im Rahmen der Energiewende bis 2022 das letzte deutsche Kernkraftwerk abgeschaltet sein und der Anteil erneuerbarer Energien im deutschen Strom-Mix spätestens 2050 bei 80 Prozent liegen. Der Digitalisierung kommt bei der Errichtung eines nachhaltigen und sicheren Energiesystems eine Schlüsselrolle zu, die digitale Infrastruktur soll eine erfolgreiche Verbindung von über 1,5 Millionen Stromerzeugern und Verbrauchern gewährleisten.

Kein Erfolg von Smart Meter ohne Akzeptanz der Kunden

Um die Potenziale der Technologie jedoch auszuschöpfen, müssen die Vorteile vom Nutzer erkannt und die Funktionen aktiv genutzt werden. Für den Erfolg der Digitalisierung im Energiesektor ist es unerlässlich, das Spektrum der Möglichkeiten den Kunden bekannt zu machen und die Akzeptanz der Endverbraucher sicherzustellen. Welcher Kenntnisstand und welche Einstellungen bei den Konsumenten derzeit vorzufinden sind und welche Strategien und Maßnahmen es hier zu ergreifen gilt, untersucht eine aktuellen Studie der Hochschule Hof.

Bekanntheit in der Bevölkerung und Akzeptanz

Gemäß den Untersuchungsergebnissen ist etwa der Hälfte der befragten Endverbraucher der Begriff „Smart Meter“ bekannt. Die Akzeptanz der Technologie ist u.a. offensichtlich auch altersabhängig: Insbesondere die 18-29 jährigen stehen der Innovation tendenziell positiv gegenüber. Dabei spielen allerdings die Kosten eine entscheidende Rolle. Die Bereitschaft zur Nutzung von Smart Metern sinkt deutlich, wenn die Betriebskosten durch die Anwender selbst getragen werden müssten. Eine höhere Akzeptanz zeigt sich zudem auch, wenn man selbst für die Stromrechnung verantwortlich oder nicht Mieter, sondern selbst Eigentümer einer Immobilie ist. Auch ein vergleichsweise höheres Einkommen kann als ein Indikator für eine positivere Einstellung betrachtet werden.

Skala von 1-6, 1=“stimme überhaupt nicht zu“, 6=“stimme voll u. ganz zu“ (Riester 2017)

Erwarteter Nutzen von Smart Meter

Der größte Nutzen der Technologie wird vor allem in der Transparenz des Energieverbrauchs und den möglichen Einsparpotenzialen gesehen. Gerade bei letzterem sind jedoch diejenigen, die die Innovation ablehnen, am skeptischsten.

Skala von 1-6, 1=“stimme überhaupt nicht zu“, 6=“stimme voll u. ganz zu“ (Riester 2017)

Wahrgenommene Risiken von Smart Meter

Die Risiken werden vor allem im Bereich der Datenhoheit gesehen. Viele Befragte fürchten einen Einblick in ihre Privatsphäre und die Möglichkeit, aus der Erfassung ihres Stromverbrauchs Profile zu erstellen sowie Rückschlüsse auf Lebensgewohnheiten zu ziehen. Während naturgemäß diese Haltung bei den „Ablehnern“ stärker ausgeprägt ist, zeigt sich jedoch selbst bei den Befürwortern eine relativ kritische Wahrnehmung dieser Szenarien.

Skala von 1-6, 1=“stimme überhaupt nicht zu“, 6=“stimme voll u. ganz zu“ (Riester 2017)

Datenhoheit als Erfolgsfaktor

Insgesamt zeigt sich, dass noch ein gutes Stück Überzeugungsarbeit geleistet werden muss, um eine ausreichende Akzeptanz von Smart Meter in breiteren Bevölkerungsteilen zu erzielen. Ein flächendeckendes Marketing ist vonnöten, um die Widerstände in der Bevölkerung abzubauen. Ganz entscheidend ist dabei – wie eigentlich bei allen digitalen Innovationen im Kontext von „Industrie 4.0“ und dem „Internet der Dinge“ -, dass die Sorge um die Datenhoheit der Endverbraucher ernst genommen wird. Akzeptanz oder Nicht-Akzeptanz – und damit die Frage nach Erfolg oder Misserfolg – ist stark mit der Lösung dieses Problems verbunden.  

Die Studie kann hier heruntergeladen werden.  

Quelle: Julia Riester (2017): Energie 4.0 – Die Digitalisierung der Energiewirtschaft. Eine empirische Untersuchung zur verbraucherseitigen Akzeptanz der Smart Meter Technologie und Implikationen für deren Vermarktung. In: Wagener, Andreas: Hofer Akademische Schriften zur Digitalen Ökonomie, Band 6, Hof. ISBN: 978-3-935565-29-5 

Domänenaufnahme durchführen

Ändern Sie die IP-Einstellungen so ab, dass der Client einen DNS-Server in der Active Directory-Struktur verwendet. Um die Verbindung zu testen, öffnen Sie eine Eingabeaufforderung auf dem Client und geben nslookup <FQDN des Domänencontrollers> ein. Lassen Sie anschließend den Client noch den Domänencontroller anpingen.

Domänenaufnahme durchführen

Rufen Sie das Startmenü auf, indem Sie die (Windows)-Taste betätigen. Suchen Sie nach „computer“ und klicken Sie das Icon „Computer“ mit der rechten Maustaste an. Wählen Sie den Eintrag „Eigenschaften“ aus. Klicken Sie anschließend bei Einstellungen für Computernamen, Domäne und Arbeitsgruppe auf „Einstellungen ändern“.

Klicken Sie danach auf der Registerkarte Computername auf Ändern. Geben Sie bei Computername den Namen des Computers ein, den er später in der Domäne erhalten soll. Aktivieren Sie dann die Option Domäne bei Mitglied von und tragen Sie den DNS-Namen der Domäne ein, welcher der Client beitreten soll.

Als letztes müssen Sie sich noch an der Domäne authentifizieren. Bei erfolgreicher Eingabe wird der Server in die Domäne aufgenommen. Wie bei den Vorgängerversionen von Windows müssen Sie den Server nach der Domänenaufnahme neu starten.

Haben Sie den Server nach der Domänenaufnahme neu gestartet, melden Sie sich mit einem Benutzernamen an der Domäne an.

Sie können Server auch in der PowerShell benennen, neu starten und in Domänen aufnehmen. Dazu verwenden Sie die Cmdlets

  • Rename-Computer-Name [Computername]
  • Add-Computer-DomainName [Domänenname]
  • Restart-Computer

Domänenaufnahme testen

Auf dem Domänencontroller öffnen Sie in Windows Server 2016 den Server-Manager und dann über das Menü Tools das Snap-In Active Directory-Benutzer und -Computer. Hier sehen Sie in der OU „Computers“ den neuen Server und können dessen Eigenschaften aufrufen. Auf der Registerkarte „Betriebssystem“ sehen Sie den Stand des Betriebssystems.

NIC-Teams auf Core-Server und in der PowerShell

In der PowerShell können Sie sich mit Get-NetAdapter die einzelnen möglichen Team-Adapter anzeigen lassen, und mit Enable-NetAdapter beziehungsweise Disable-NetAdapter einzelne Adapter aktivieren oder deaktivieren. Alle Cmdlets für die Verwaltung von NIC-Teams lassen Sie sich mit Get-Command -Module NetLbfo anzeigen. Eine Hilfeseite lässt sich zum Beispiel mit Get-Help New-NetLbfoTeam öffnen.

Um ein neues Team zu erstellen, verwenden Sie das Cmdlet New-NetLbfoTeam <Name des Teams> <Kommagetrennte Liste der Netzwerkkarten>. Bei Leerzeichen im Namen setzen Sie den gesamten Namen Anführungszeichen. Den Namen der Adapter erfahren Sie am schnellsten, wenn Sie Get-NetAdapter in der PowerShell eingeben. Haben Sie das Team erstellt, lassen Sie mit Get-NetLbfoTeam die Einstellungen anzeigen, und mit Set-NetLbfoTeam ändern Sie Einstellungen.

Beispiele für das Ändern sind folgende Befehle:

  • Set-NetLbfoTeamTeam1 TeamingMode LACP
  • Set-NetLbfoTeam Team1 TM LACP
  • Set-NetLbfoTeam Team1 LoadBalancingAlgorithm HyperVPorts
  • Set-NetLbfoTeam Team1 LBA HyperVPorts

Teams können Sie auch umbenennen. Dazu verwenden Sie entweder den Server-Manager oder die PowerShell und den Befehl:

Rename-NetLbfoTeam <Alter Name> <Neuer Name>

Vernetztes Expertenwissen für die digitale Zukunft

Der Begriff Internet der Dinge (IoT) ist zurzeit in aller Munde, dabei muss nicht jeder auch verstehen, wovon er da spricht. Nicht wenige Dienstleister versprechen ihren Kunden die IoT-Allroundlösung. Doch kein einzelner Anbieter ist in der Lage, die Lösungsvielfalt des IoT komplett abzudecken.

Informationen müssen heute jederzeit und auf jedem Gerät zugänglich sein. Das gilt natürlich besonders für den Service und Vertrieb, aber auch für die Kunden Ihres Unternehmens. Am wichtigsten dabei: die zielgenaue Ansprache. Hierzu benötigt man ein digital optimiertes Customer Relationship Management (CRM), das alle verfügbaren Kanäle für die Informationsgewinnung und -bereitstellung nutzt. In diesem Zusammenhang müssen auch die Möglichkeiten von Big Data, Predictive Analytics, Cloud-Lösungen und IoT erörtert werden.

Fokussieren Sie den Nutzen für Ihr Unternehmen

Erst das vernetzte Denken ermöglicht eine umfassende digitale Transformation. Ein einzelner Experte auf seinem Gebiet hat nie das vollständige Know-how, um alle Bereiche wie Sensorik, Cloud-IT-Lösungen und CRM zu erfassen. Vor allem mittelständische Unternehmen verfügen meist nicht über die internen Ressourcen, um sämtliche neuen Technologien zu verifizieren und ggf. umzusetzen. Hier hilft ein Digitalisierungspartner, der stets den Nutzen der Technologie für das Unternehmen im Blick hat.

Die digitale Wertschöpfungskette ist lang und komplex. Unzählige Dienstleister bieten zudem die verschiedensten Lösungen an und ständig werden diese um neue Features erweitert. Das Portfolio von großen Softwarekonzernen wie SAP und Microsoft übersteigt dabei bereits die Kompetenz eines kompletten Teams von Digitalisierungsexperten. Daher müssen sich Spezialisten aus den Bereichen Automatisierungstechnik und Betriebswirtschaft gemeinsam den digitalen Herausforderungen stellen.

Im ersten Schritt muss die Ausgangssituation im Unternehmen lückenlos erfasst werden. Im Anschluss ist ein strukturierter Maßnahmenplan erforderlich, der sich nicht nach den möglichen Technologien richten darf, sondern nach dem Nutzen für das Unternehmen. Da besonders der Mittelstand agil auf Marktveränderungen reagieren muss und sich keinen Rückstand erlauben darf, ist hier eine schnelle Lösungsfindung äußerst ratsam.

Die digitale Transformation ist unumgänglich

Am Markt kann nur bestehen, wer auf technologische Veränderungen schnell reagiert. Doch angesichts der Vielfalt an Technologiebereichen und deren stetiger Weiterentwicklung ist es für den einzelnen Experten und tatsächlich auch für ein ganzes Team unmöglich, den Überblick zu behalten. Um den Kundenerwartungen auch in Zukunft gerecht zu werden, sind neue Geschäftsmodelle unumgänglich. Damit individuelle Lösungen bestmöglich umgesetzt werden können, ist ein Zusammenschluss aller beteiligten Digitalisierungspartner nötig. Erst solche Allianzen schaffen die Voraussetzung für eine erfolgreiche Transformation.

Vor allem in der digitalen Welt ist der Kunde König. Produkte sollen möglichst passgenau auf seine Bedürfnisse zugeschnitten sein. Dieser Anspruch macht Technologien wie Big Data und Predictive Analytics zur Pflichtaufgabe. In der digitalisierten Geschäftswelt müssen Kundeninformationen dazu genutzt werden, neue Geschäftsmodelle zu entwickeln, um sich von der Konkurrenz abzugrenzen.

Die Stationen des digitalen Wertschöpfungskreislaufs

Tatsächlich lassen sich sämtliche Geschäftsbereiche im Unternehmen digitalisieren, was auch stets das Ziel sein sollte. Dabei dürfen die einzelnen Abteilungen nicht isoliert betrachtet, sondern müssen sinnvoll miteinander verknüpft werden. Die Leitung der Produktion sollte stets über die Vorgänge im Lager informiert sein, während der Service bspw. in der Lage sein muss, Produktdaten im CRM einem konkreten Kunden zuzuordnen, um einen proaktiven Service sicherzustellen.

Die Ziele der digitalen Wertschöpfungskette:

  • CRM optimieren
  • Enterprise Resource Planning (ERP) optimieren
  • Erkenntnisse bzgl. Kunde gewinnen
  • Field Service sicherstellen
  • Product Lifecycle Management (PLM) optimieren
  • Konstruktion an Kundenanforderungen anpassen

Was zeichnet den digitalen Wertschöpfungskreislauf aus?

Der Prozess im digitalen Wertschöpfungskreislauf beginnt mit Sensordaten, die über Sensoren in der Produktion erfasst werden, betriebswirtschaftlichen Daten und unstrukturierten Daten bspw. aus Social-Media-Kanälen. Im Anschluss geht es darum, die passenden Übertragungswege zu lokalisieren. Sollen die Daten auch für die Außendienstmitarbeiter mobil abrufbar sein, wäre bspw. LTE eine geeignete Übertragungstechnik. Von dort aus geht es in den Datenpool, idealerweise: eine Cloud. So können Daten überall und jederzeit abgerufen werden. Die darauffolgende Analyse bringt die Fülle an Daten in einen Zusammenhang, um sie für die Betrachter auf Dashboards darzustellen. Auf diese Weise lassen sich im letzten Schritt Optimierungspotenziale erkennen und in die Tat umsetzen.

Jetzt schließt sich der Kreis. Denn die optimierten Businessprozesse und neuen Einblicke in Kunden- und Unternehmensdaten lassen erahnen, welche Daten in Zukunft noch von Bedeutung sein werden. Wo müssen weitere Sensoren implementiert werden, um relevante Produktdaten zu erhalten? Mithilfe dieser Produktdaten können wiederum die Techniker einen besseren Service leisten. Dabei unterstützen sie zudem die Produktentwicklung dabei, wichtige Spezifikationen zu ergänzen.

CRM als Kern des digitalen Prozesses

Alle Stränge laufen im CRM zusammen, dem Mittelpunkt der Kundenkommunikation. Mit Digitalisierungsmaßnahmen lassen sich das CRM und damit die Kundenkommunikation wesentlich effizienter gestalten.

Die Ziele des CRM:

  • Verbesserte Kundenanalyse und Segmentierung
  • Customer Experience steigt
  • Datengetriebenes Field Service Management

Business-Applikationen, CRM und ERP wachsen mit Ihren Aufgaben. Auf diese Weise werden Sie dem hohen Kundenanspruch gerecht. Vertrieb, Marketing und Service brauchen neue Prozesse. Aber warum nutzen viele Unternehmen die ihnen gebotenen Möglichkeiten nicht? Meist scheitert die Integration am fehlenden Know-how der Mitarbeiter sowie an der Anpassung von IT, CRM und Unternehmensstrategie.

Das CRM ist und bleibt das zentrale Tool für die Pflege von Kundenbeziehungen. Nur durch eine Allianz aus Digitalisierungspartnern lässt sich dem wesentlichen Ziel Rechnung tragen, das CRM deutlich effizienter zu gestalten und mehr Daten bereitzustellen, ohne die Komplexität unnötig zu erhöhen. Dazu braucht es ein System, das folgende Kriterien erfüllt:

  • Agilität
  • Verfügbarkeit
  • Bedienbarkeit
  • Skalierbarkeit

Eine Cloud bietet all diese Eigenschaften und ermöglicht Unternehmen jeder Größe, ein CRM als Teil der digitalen Wertschöpfungskette zu integrieren.

IoT als bedeutender Faktor im digitalen Wertschöpfungskreislauf

Sensoren erfassen relevante Maschinendaten, die über Standards zur Datenübertragung wie bspw. WiFi, LTE und Bluetooth weitergegeben und auf einem Dashboard strukturiert dargestellt werden. Aus ihnen lassen sich wiederum IoT-Services wie bspw. Predictive Maintenance abbilden.

Um das volle Potenzial der Digitalisierung auszuschöpfen, braucht es Zusammenschlüsse von Digitalisierungsexperten, die in der Lage sind, IoT-Applikationen auf CRM, ERP und Field Service anzuwenden.

Fazit: Vernetztes Expertenwissen ermöglicht den Digitalisierungsprozess

Dabei sollte der Mehrwert für den Kunden immer im Vordergrund stehen. Das bedeutet, bereits bei der Maßnahmenplanung an die Kunden Ihres Unternehmens zu denken. Was erwartet der Kunde in Bezug auf Service und Produktspezifikation? Die Anforderungen an ein CRM steigen, es reicht schon lange nicht mehr aus, nur die Adresse des Kunden zu kennen.
Eine funktionierende Allianz baut auf die Fähigkeiten der einzelnen Partner. Gegenseitiges Vertrauen und Mut, neue Wege einzuschlagen, zeichnen eine solche Allianz aus. Nur so können die einzelnen Partner voneinander lernen und ihre Kompetenzfelder erweitern. Wichtig ist aber auch die Fähigkeit, sich einzugestehen, wann das eigene Wissen an Grenzen stoßen kann und dann die Unterstützung innerhalb des Zusammenschlusses gesucht werden sollte.
Neue Märkte erfordern zudem agile Prozesse und Zusammenschlüsse von Experten. Die Implementierung von Sensorik, Monitoring, Konnektivität und digitalen Services sind Aufgaben, die ein einzelner Partner nicht mehr leisten kann, jedenfalls nicht ohne den optimalen Nutzen für den Kunden aus den Augen zu verlieren.
Ein wesentliches Ziel des digitalen Wertschöpfungskreislaufs ist es, neue Geschäftsmodelle zu etablieren und proaktive Wartung zu gewährleisten. Wie Sie durch eine Digitalisierungsinitiative beides erfolgreich umsetzen und miteinander verbinden, lesen Sie im kostenlosen Whitepaper „Proaktive Wartung als Grundlage neuer Geschäftsmodelle„. Sie finden es zum Download auf der NXTGN-Website.

Industrial Analytics? Nicht ohne Strategie!

Der Einsatz von Analytics in der Industrie ist inzwischen eine „Mainstream-Idee“, wie die MIT Sloan Management Review kürzlich vermerkte – aber eben noch keine „Mainstream-Praxis“. Zu dieser Einschätzung kam das Fachblatt nach einer Befragung von über 2.000 Industrieentscheidern. Deren Resultat: obwohl alle Teilnehmer die entscheidende Bedeutung von Analytics-Strategien betonen, verfügt nur ein Achtel der untersuchten Unternehmen über eine solche.

Die Zahl dürfte Praktiker kaum überraschen. Aber sie zeigt einmal mehr, was viele Firmen noch immer am Erreichen erster Analytics-Erfolgen hindert. Der volle Wertbeitrag von Daten, Auswertungen und Einsichten ist nur mit einer Analytics-Strategie zu haben. Vorausgesetzt, diese passt zur übergeordneten Geschäftsstrategie.

Wie also eine solche entwickeln? Im Grunde ebenso wie jede andere Strategie auch: entscheiden, was das eigene Unternehmen tun soll – und was nicht. Bei Analytics-Strategien stehen vor allem drei Entscheidungen im Vordergrund: Welche Wirkungsrichtung sollte verfolgt werden, welche Werttreiber genutzt, und welche Einzelvorhaben umgesetzt?

Effizienz, Wachstum – oder beides?

Die erste Entscheidung ist vergleichsweise einfach: grundsätzlich stehen nämlich nur zwei Wirkungsrichtungen von Analytics zur Wahl. Unternehmen können Datenauswertungen einerseits nutzen, um operative Abläufe besser zu verstehen und zu gestalten. Das Resultat ist dann ein Zugewinn an Effizienz.

Andererseits können Analytics auch neue Erkenntnisse über Märkte, Kunden und Produkte erschließen. Diese können Unternehmen dann nutzen, um Innovationen zu entwickeln und neues Wachstum zu erschließen. Diese nach „außen“ zeigende Wirkungsrichtung führt zu zusätzlichem Umsatz und Gewinn durch verbesserte oder neue Produkte, Dienstleistungen und Lösungen.

Der dänische Windturbinenhersteller Vestas ist ein gutes Beispiel für Zweiteres. Das Unternehmen wertet Wetterdaten aus, um Kunden die bestmögliche Ausrichtung ihrer Turbinen zu ermöglichen. Anders ausgedrückt: Vestas verkauft nicht mehr nur ein Produkt, sondern liefert auch einen Service mit, der den Produktnutzen erheblich steigert. Die Grundlage hierfür sind „Predictive Analytics“.

Firmen, die noch keine Analytics-Strategie haben, stehen demnach als erstes vor der Frage, welche Wirkungsrichtung verfolgt werden soll: die nach innnen, für mehr Effizienz? Die nach außen, für mehr Wachstum? Oder vielleicht sogar beide?

Eine gute Faustregel ist: „interne, auf Effizienz gerichtete Ansätze erreichen meist geringere Wertbeiträge als externe, die auf zusätzliche Umsätze zielen. Dafür sind sie aber einfacher umzusetzen: Der Aufwand fürs Einrichten eines Predictive-Maintenance-Dienstes für den eigenen Maschinenpark macht weniger Aufwand als das Entwickeln einer vergleichbaren Lösung für die eigenen Kunden. Daher spricht einiges dafür, erst nach innen gerichtete Ansätze zu verfolgen und zu „üben“ – und nach außen gerichtete auf später zu verschieben.

Fünf Werttreiber für Industrial Analytics

Wenn die einzuschlagende Richtung feststeht, können die Verantwortlichen die nächste Entscheidung treffen: welche Werttreiber – gerne auch: „Outcomes“ – sollte das Unternehmen durch den Einsatz von Analytics erreichen? Die Zahl der entsprechenden Möglichkeiten ist durchaus überschaubarer, als es zunächst den Anschein haben mag: meist kommen nur eine oder mehrere der nachfolgenden fünf in Frage:

  1. Höhere Betriebseffizienz.
    Industrial Analytics eignen sich hervorragend dazu, die Effizienz in Industriebetrieben zu erhöhen: Das Verfahren unterstützt Einsparungen beim Verbrauch von Wasser, Strom oder Rohmaterialien. Und es ermöglicht das gezielte Steigern der Produktivität von Fertigungs- und Logistikabläufen. Zwei Beispiele für Letzteres: Firmen können Analytics nutzen, um die eigene Fertigungsplanung zu verschlanken, oder um die Wartungs- und Reparaturzeiten von Maschinen zu verkürzen.
  1. Gezielterer Mitarbeiter-Einsatz
    Auch beim Management von Mitarbeitern erschließen Analytics Effizienzgewinn – erhöhen überdies die Betriebssicherheit. Sensor- und Standortdaten-Auswertungen erleichtern das Heranführen von Mitarbeiter an Eisatzorte, Aufträge oder reparaturbedürftige Maschinen – ein Gewinn vor allem etwa für Mienen- und Ölfeldbetreiber oder Firmen mit vielköpfigem Reparatur-Außendienst. Werden derartige Lösungen zudem noch mit Verfahren zur Anlagenüberwachung verknüpft, können Mitarbeitern zusätzlich vor Maschinen-Ausfällen, Lecks, Gefahrstoff-Austritten und ähnlichen Sicherheitsrisiken gewarnt werden.

Diezu erreichenden Effizienzgewinne sind meist erheblich: Bei Jabil, einem auf Elektronikausrüstung spezialisiertes US-Unternehmen, senkten Analytics rund um den Mitarbeiter-Einsatz die Schließzeiten im Betrieb um 50 und den Arbeitsaufwand für bestimmte händische Tätigkeiten um bis zu 70 Prozent.

  1. Verbesserte Produkte
    Vernetzte, mit Software und Analytics-Diensten versehene Produkte bieten mehr Nutzwert als einfache Hardware. Deshalb bezahlen Kunden mehr dafür. „Smarte“ Energiemessgeräte erzielen höhere Preise, weil sie Strom sparen, vernetze Maschinen, weil sie höhere Leistungswerte und niedrige Standzeiten erreichen. Unternehmen, die ihre Produkte um Analytics-Features erweitern, können also höhere Umsätze erzielen. Zudem erreichen sie nicht selten eine stärkere Kundenbindung. Und sie erhalten Zugriff auf zusätzliche Daten und Erkenntnisse, die ihnen weitere Produktverbesserungen ermöglichen.

Zulieferer ZF Friedrichshafen liefert hierfür ein gutes Beispiel: das Unternehmen hat ein äußerst sparsames Transmissionssystem für Lkw entwickelt, das im Voraus „weiß“, wann ein Fahrer den Gang wechseln sollte – weil es fortlaufend Topographie- und GPS-Daten auswertet. Ein „smartes“ Produkt mit Mehrwert.

  1. Optimierte Portfolios
    Analytics können natürlich auch dabei helfen, das gesamte Portfolio eines Unternehmens zu verbessern: Erkenntnisse über Kunden-Präferenzen und -verhalten sowie Nutzungsmuster erleichtern das Bewerten bereits vorhandener Produkte und Services und verweisen auf Lücken im bisherigen Angebot. Schon jetzt nutzen zahlreiche Industrieunternehmen Auswertungen von Betriebsdaten dazu, gezielt neue Wartungs- und Reparaturdienste zu entwickeln.
  1. Verbesserte Customer Experience.
    Gerade das Auswerten von Betriebsdaten kann aber noch ganz andere Wertbeiträge erschließen: Als Grundlage für gezielte Verbesserungen von Kundenerlebnissen genutzt, können sie die Marktstellung eines Unternehmens ganz erheblich stärken. Beispiel „Over-the-Air-Updates“: Ein Hersteller, der per Datenauswertung erkennt, dass die Benutzeroberfläche einer Maschine den Alltags-Anforderungen beim Kunden nicht genügt, verändert dieses entsprechend, spielt über Nacht und das Netz eine neue Version auf die Maschine – und verbessert auf diese Weise Kundenerlebnis, Kundenbindung und die eigenen Chancen auf künftige Verkäufe.

Der Energie- und Automationsspezialist Schneider Electric arbeitet immer häufiger nach diesem Muster. Das französische Unternehmen setzt Analytics beispielsweise dafür ein, um die „Customer Experience“ von Industrieanlagen, Windturbinen und Gebäudetechnik-Geräten fortlaufend zu verbessern – etwa durch teils sogar kundenspezifische Services und Updates.

Fallbeispiel: So wächst der italienische Mittelständler Biesse Group mit Analytics
Der Maschinenhersteller Biesse Group beschäftigt rund 3.800 Mitarbeiter, erwirtschaftet rund 620 Mio. Euro Umsatz – und nutzt seit einiger Zeit Analytics für das Geschäft mit Maschinen zur Holz-, Stein- und Glasbearbeitung. Die Analytics-Strategie der Italiener zielt sowohl auf Umsatzzugewinne und Kostenersparnis: „Predictive Analytics“ sollen den Verkauf neuer Dienste ermöglichen und die Zahl der Service-Fälle im Betrieb reduzieren, um Garantiekosten zu sparen. Die Umsetzung der Strategie erfolgt in mehreren Schritten: Zunächst vernetzte Biesse die eigenen Maschinen über eine neu entwickelte Softwareplattform mit den Maschinen einiger ausgewählter Kunden. Dann erprobte die Gruppe erste Predictive-Analytics-Apps. Jetzt, nach dem erfolgreichen Ende der Tests, arbeitet die Gruppe darauf hin, bis 2019 ca. 10.000 ihrer weltweit installierten Maschinen mit der Plattform zu vernetzen. Jede der Maschinen ist mit rund 40 Sensoren ausgerüstet; nach erfolgter Vernetzung spielt jedes Gerät rund 60.000 Messereignisse pro Tag in Biesses Rechenzentrum zurück. Diese Daten nutzt der Mittelständler, um Vorausberechnungen über die Leistung der einzelnen Maschinen zu erstellen. Hierfür haben die Ingenieure des Unternehmens rund 50 Regeln entwickelt, auf deren Grundlage die Software-Plattform beispielsweise kritische Zustände erkennen und Warnungen ausgeben kann – etwa, wenn Temperatur, Vibrationen oder Stromspannungs-Werte in einer Maschine bestimmte Schwellenwerte überschreiten. Zudem haben die Fachleute bereits die Entwicklung weiterer Dienste vorbereitet. Biesse dürfte Kunden also schon bald Leistungsverbesserung einzelner Maschinen bieten, Maschinen-Fernsteuerung und -wartung, Verbrauchs-Management, Predictive Maintenance und Ersatzteilbedarfs-Planung sowie weitere digitale Dienste von Drittanbietern – jeweils kostenpflichtig, versteht sich, im üblichen „Pay-per-Use“-Verfahren.

Analytics-Initiativen priorisieren

Nach Wahl der Werttreiber für die Analytics-Strategie können die Verantwortlichen in einem letzten Planungsschritt überlegen, welche konkreten Analytics-Initiativen das Unternehmen starten sollte – und mit welcher Priorität. Auch hier stehen wieder zahlreiche Möglichkeiten zur Wahl – die Zahl möglicher Use Cases ist groß, eine Priorisierung daher meist unumgänglich.

Der beste Weg zu Eingrenzung wirklich werthaltiger Initiativen führt meist über eine Betrachtung der Gegebenheiten: Die meisten Industrieunternehmen verfügen zumindest über einige vernetzte Maschinen, jede Betriebs- und andere Daten sowie über Software, die diese Daten zumindest teilweise zusammenführt (Manufacturing-Execution-Software, zum Beispiel, ERP-Lösungen oder CRM-Software). Wer einen Überblick über diese Startvoraussetzungen hat, kann fast immer Use Cases bestimmen, die schon kurzfristig hohe Wertbeiträge liefern würden und ohne allzu viel Aufwand realisierbar wären.

Der italienischen Maschinenhersteller Biesse hat vorgemacht, wie eine solche Priorisierung in der Praxis aussehen kann: Das Unternehmen hat zunächst Predicitve Analytics-Lösungen rund um bereits vorhandene Maschinendaten entwickelt – und erweitert diese jetzt Schrittweise um Dienste, die auch andere Daten nutzen. Dabei sorgt die eigens hierfür entwickelte Software-Plattform des Unternehmens dafür, dass Zeit- und Kostenaufwand der erforderlichen Integrationen im Rahmen bleiben.

Wichtig: Analytics- auf Geschäftsstrategie abstimmen!

Für alle drei hier beschriebenen Schritte und Entscheidungen gilt eine entscheidende Regel: Alle sind so zu vollziehen, dass sie zur Geschäftsstrategie der Firma passen. Das bedeutet auch, dass es mit einem einmaligen Entwerfen der Analytics-Strategie nicht getan ist. Vielmehr muss die „Passung“ der beiden Strategien regelmäßig überprüft werden, ganz wie andere Strategien und Pläne im Unternehmen auch.

Am besten fährt daher, wer außer einer Analytics-Strategie auch gleich einen Ablauf für regelmäßige strategische Analytics-Planungen entwickelt, und diesen fest im Unternehmen verankert. Wer beides leistet, hat dann aber wirklich allerbeste Aussichten darauf, mit Industrial Analytics wirklich erfolgreich zu sein.

 

IoT-Plattformen: Kopf und Herz der Vernetzung

Anlagen und Maschinen senden im Internet of Things (IoT) selbst eine Erinnerung an das Instandhaltungsteam für den nächsten anstehenden Wartungstermin. In der Entwicklung werten Analysten Nutzerdaten aus, um die Fertigung an neue Trends anzupassen. Immer mehr Assets und Prozesse sind miteinander vernetzt. Heute rauschen viel mehr Daten durch die Unternehmensnetze als noch vor wenigen Jahren – Tendenz stark steigend.

Immerhin 72 Prozent der europäischen Unternehmen wollen, laut einer Studie des Marktforschers PAC, in den nächsten drei Jahren in das IoT investieren. Das große Potenzial hinter dieser Entwicklung ist hinlänglich bekannt. Damit die Vernetzung und somit das Zusammenspiel aller relevanten Komponenten und Systeme gelingt, brauchen Unternehmen Schnittstellen. Doch anstatt kompliziert für alle Systeme untereinander jeweils spezifische Schnittstellen zu schaffen, sind effizientere Lösungen notwendig.

Viel sinniger ist es, zentrale Knotenpunkte als Middleware zu etablieren, die eingehende Informationen verarbeiten und weiterleiten. Diese Aufgabe übernehmen sogenannte IoT-Plattformen. In der Industrie sind beispielsweise Maschinendaten heute bereits mit zahlreichen Sensoren ausgestattet, die ihre Daten an angekoppelte IoT-Plattformen weitergeben. Dort findet ein Abgleich mit Soll- und Grenzwerten statt. Gibt es Auffälligkeiten, die auf mögliche Störungen hinweisen, erfolgt im Idealfall automatisiert eine Meldung an das Ticketsystem der Instandhaltungs-Abteilung. Diese ist dann in der Lage, die Daten nochmals auszuwerten und abzuwägen, ob Handlungsbedarf besteht.

Auf IoT-Plattformen laufen zahlreiche Prozesse verschiedenster Unternehmensbereiche zusammen und die Datenverarbeitung – immer öfter auch in Echtzeit – erfordert enorme Computing-Ressourcen für eine gute Performance. Je nach Auftragslage und Bedarf schwankt das Datenvolumen. Deshalb sind hier für Spitzenzeiten skalierbare Ressourcen notwendig. IoT-Plattformen funktionieren daher vor allem grundlegend mit der Cloud als Basis.

Abwarten ist auch keine Lösung

Mit IoT-Plattformen bleibt die Vernetzung transparent und steuerbar. Dies sind nicht nur wichtige Kriterien für Effizienz, sondern ebenso für Compliance-konforme Prozesse. Die Kernaufgaben von IoT-Plattformen sind damit grundlegend klar. Wie diese allerdings von den Anbietern umgesetzt werden, ist im Vergleich weniger konkret und fällt sehr unterschiedlich aus.

Dementsprechend fehlt ein einheitlicher Standard, an dem sich Unternehmen orientieren können. Der Research-Spezialist IDC hat in seinem Bericht „Marketscape Worldwide IoT Platforms 2017“ einige zentrale Eigenschaften für IoT-Plattformen  zusammengefasst. Dazu gehören die Verbindung zu IoT-Endpunkten sowie ihre Verwaltung, Aufnahme und Verarbeitung der IoT-Daten, ihre Visualisierung sowie Analyse, Bau von IoT-Applikationen und schließlich die Integration von IoT-Daten in bestehende Anwendungen. Noch hat sich allerdings kein Prozess oder Verfahren hersteller- oder branchenübergreifend für IoT-Plattformen durchgesetzt.

Abwarten ist allerdings auch keine Lösung. Die Digitalisierung bringt ständig neue Technologien und disruptive Konzepte hervor. Wer nicht bereits eine digitale Agenda verfolgt, droht letztendlich den Anschluss zu verlieren und unaufholbar zurückzufallen. Beim Aufbau einer IoT-Plattform ist daher ganz genau abzuwägen, welcher Provider oder Anbieter hier passende Lösungen bietet. Um die richtige Wahl zu treffen, ist ein ganzheitlicher Blick auf die IT-Landschaft im Betrieb notwendig und eine Analyse, wo es in Zukunft hingehen soll. Gibt es beispielsweise bereits Ansätze für Big Data und Business Intelligence? Welche Rolle werden Trends wie Künstliche Intelligenz in naher Zukunft für das Unternehmen spielen? Erst mit einer solchen Ist- und Soll-Analyse finden Unternehmen eine für ihre IoT-Strategie passende Plattform.