Interview mit Microsofts Romeo Pruno

Romeo Pruno – Digital Advisor und Leitung M&R Industry at Microsoft

Seine Mission ist es, Microsofts Kunden die Einführung neuer Technologien innerhalb ihrer Kerngeschäftsprozesse schnell zu ermöglichen. Ziel ist eine kontinuierliche Wertschöpfung in den Bereichen Prozesseffizienz (Kostenoptimierung, Risikominderung, Margensteigerung) und Effektivität (neue Geschäftsmodelle zur Unterstützung der Generierung neuer Umsätze), die in enger Zusammenarbeit mit verschiedenen Stakeholdern erreicht wird. 

 

Microsoft und Digitalisierung gehören zusammen. An welchen Lösungen arbeiten Sie derzeit, um die Branche zu digitalisieren? Und wie können Unternehmen davon profitieren?

Die digitale Transformation birgt das Potenzial, jeden Fertigungsprozess durch fundierte Entscheidungen zu transformieren, indem sie Daten und künstliche Intelligenz als neuen Treiber zur Optimierung betrieblicher Prozesse nutzt. Unternehmen können nun traditionelle auf digitale Prozesse umstellen, die die Effizienz drastisch steigern und alle Aspekte des Betriebs verbessern, was sich direkt auf die Kostenoptimierung, Risikominimierung und Leistungssteigerung auswirkt. 

Microsoft kann mit Produktionsunternehmen zusammenarbeiten, um neue Technologien innerhalb der Kernprozesse schnell einzuführen, und die Leistungsfähigkeit seiner Cloud-Plattform nutzen, um die Produkt- und Servicetransformation zu unterstützen, die die Produktionsumgebung und das Kundenerlebnis verbessert und gleichzeitig neue Einnahmequellen erschließt. 

Ein konkretes Beispiel ist die dezentrale künstliche Intelligenz. Durch die Auswertung der Daten, die über die Sensoren der Anlage übermittelt werden, können mögliche Szenarien in Echtzeit verarbeitet werden. So können Condition Monitoring und Predictive Maintenance angeboten werden, bis hin zur Möglichkeit, bestimmte Konfigurationen automatisch wiederherzustellen oder Betriebsparameter zu ändern, mit dem Ziel, die optimale Konfiguration der Anlage zu erreichen.

Ein weiteres Beispiel ist Mixed Reality durch die Microsoft HoloLens, die Unternehmen eine echte Chance bietet, die Effizienz ihrer Prozesse zu maximieren, wenn Geräte ausfallen. Durch die Möglichkeit für Techniker, freihändig zu arbeiten und Live-Gespräche mit Experten zu führen, können sie sicherer und effizienter arbeiten als je zuvor.

Zur Zeit gibt es ein Projekt mit der Tenova und IVA Schmetz. Was erwarten Sie von dieser Zusammenarbeit?

Genau, im Rahmen einer Partnerschaft mit der Tenova haben wir die Möglichkeit, mit dem IVA Schmetz Digital Service Team bei der Realisierung einer Reihe von Projekten zusammenzuarbeiten, die sich auf die Entwicklung einer Branchenlösung für Condition Monitoring und Predictive Maintenance konzentrieren. Als Microsoft bieten wir sowohl die Technologie als auch einen Beratungsservice, der es IVA Schmetz ermöglicht, seine Produkte und industriellen Prozesse kontinuierlich zu erneuern. Ein umfassendes Engagement, das in erster Linie die methodische Unterstützung der Data Scientists betrifft, sodass innerhalb von IVA Schmetz alle Fähigkeiten vorhanden sind, um Algorithmen zu entwickeln, die für ein besseres Produkt sorgen. Unsere Experten helfen den Spezialisten von IVA Schmetz, das Beste aus der Technologie herauszuholen und unsere digitalen Fähigkeiten zu nutzen. 

Worum genau geht es bei Ihrem Projekt mit IVA Schmetz?

Wir haben uns darauf konzentriert, die von IVA Schmetz definierte Strategie für ihre Anlagenüberwachung und technische Unterstützung zu beschleunigen. Wenn während des Härteprozesses neue Sensoren und maschinelle Lernalgorithmen eingesetzt werden, kann man die Effizienz der Prozesse besser verstehen und seine Entwicklung vorhersagen. Die neuen Sensoren und die Anwendung von Algorithmen können Informationen liefern, die noch niemand zuvor hatte. Wenn also Condition Monitoring und Predictive Maintenance hilft zu verstehen, ob die Investition des Kunden immer funktioniert, können wir mit anderen fortschrittlichen Strategien bei der Suche nach Qualität, der Reduzierung von Prozesskosten und Umweltemissionen und der Sicherheit vorankommen.

Welche Möglichkeiten bietet Predictive Maintenance im Allgemeinen und speziell für die Härteindustrie?

Es sollte klar sein, dass das Ziel aller Wartungsarbeiten immer das gleiche ist: die Verfügbarkeit der Anlagen zu maximieren. Traditionell haben Anbieter und Eigentümer der Anlage viele Techniken kombiniert, sowohl quantitative als auch qualitative, um drohende Ausfälle vorherzusagen und Ausfallzeiten in ihren Produktionsanlagen zu minimieren. Traditionell ist der Ansatz ein Kompromiss, bei dem man zwischen der Maximierung der Lebensdauer eines Teils mit dem Risiko eines Maschinenstillstands (Run-to-Failure) oder dem Versuch der Maximierung der Betriebszeit durch frühzeitigen Austausch potenziell guter Teile (zeitbasierte vorbeugende Wartung) wählen muss. Beides hat sich für die meisten Gerätekomponenten als unvorteilhaft erwiesen. Auf diese Weise kann man die Frage, wie zuverlässig die Anlagen sind, nicht beantworten und hat keine volle Kontrolle über Materialkosten, Wartungskosten, GSU-Konformität und Gerätezustand. All diese Faktoren beeinflussen im Laufe der Zeit das Risiko der Volatilität, Performance und Effektivität der gesamten Produktion.

Jetzt - mit Predictive Maintenance - wird sich das ändern. Der Ansatz zielt darauf ab, diese Kompromisse zu brechen, indem er Unternehmen in die Lage versetzt, die Lebensdauer ihrer Teile zu maximieren, ungeplante Ausfallzeiten zu vermeiden und geplante Ausfallzeiten zu minimieren. Anlagenbetreiber und Ingenieure wissen im Voraus, wann Maschinen gewartet werden müssen, und können die Wartung zu einer passenden Zeit einplanen, um Störungen zu minimieren. Dies ist besonders wichtig angesichts der Dauer des Auf- und Abheizens eines Ofens. Diese neuen digitalen Funktionen werden die Mitarbeiter besser und schneller informieren und unterstützen Ziele wie höhere First Time Fix Rates. So kann eine Vielzahl von Produktparametern wie Qualität, Zuverlässigkeit und Planbarkeit analysiert werden. Kunden aus der Luft- und Raumfahrtindustrie beispielsweise haben sehr hohe Standards und Normen, die erfüllt werden müssen, und die geforderte Qualität kann nur mit perfekt laufenden Maschinen erreicht werden. 

Um ehrlich zu sein, klingt das nach Zukunftsmusik. Kann das heute überhaupt noch umgesetzt werden?

Predictive Maintenance ist heute schon real, ohne jeden Zweifel. Seit einiger Zeit ist die Lösung bereits bei einem Pilotkunden von IVA Schmetz im Einsatz und wir können mit Sicherheit sagen, dass sie funktioniert. In anderen Branchen sind solche Lösungen bereits weit verbreitet. Microsoft hat diese Art von Innovation bereits mit Boeing und Rolls Royce, beides führende Unternehmen in der Luft- und Raumfahrttechnologie, entwickelt, um innovative Lösungen zur Steigerung der Betriebseffizienz für globale Luftfahrtkunden anzubieten. Weitere Beispiele sind die Automobilindustrie, wo Microsoft ähnliche Dienstleistungen für Automobilhersteller wie Renault-Nissan, Volvo und Industriefahrzeuge wie CNHi implementiert hat. 

Warum glauben Sie, dass innovative Konzepte wie Predicitve Maintenance in der Härtereibranche noch nicht so weit verbreitet sind?

Insbesondere in der traditionellen Härtereibranche haben einige Hersteller Schwierigkeiten, auf neue Technologien zu vertrauen, die aus Datenschutzsicht als Risiko betrachtet werden (z.B. Zugang zu Prozessbelegen und sensiblen Produktionsdaten). Dies ist wahrscheinlich einer der Hauptgründe, warum diese Technologie noch nicht weiter verbreitet ist. Ein weiterer Grund kann sein, dass es nur wenige Lösungen auf dem Markt gibt. IVA Schmetz und der "Digital Service" gehen den nächsten Schritt auf der Basis von künstlicher Intelligenz und mathematischen und analytischen maschinellen Lernmodellen. 

Was ist das Besondere an der Lösung, die Sie - Microsoft - und IVA Schmetz gemeinsam entwickelt haben? Inwiefern unterscheidet es sich von Wettbewerbslösungen?

Stellen Sie sich vor, Sie haben vor drei Monaten ein neues Auto gekauft. In den drei Monaten, seit Sie das Auto besitzen, sind Sie ca. 3000 km gefahren. Im Handbuch steht, dass das Öl alle sechs Monate oder 3000 km ausgetauscht werden muss. Da die 3000 km erreicht sind, bringen Sie Ihr Auto pflichtbewusst für einen teuren Ölwechsel in die Werkstatt, um Ihr Auto in gutem Zustand zu halten. Dies ist ein Beispiel für eine feste Zeit/Limit-Wartung und stellt den Lösungsansatz traditioneller Unternehmen dar.

Jetzt stell dir vor, du besitzt ein intelligentes Auto. Es ist mit künstlicher Intelligenz ausgestattet, die Ihnen kontinuierlich eine Anzeige für Ihr Motoröl bietet. In diesem Beispiel fahren Sie das Auto in vier Monaten ca. 3500 km. Das Alarmsystem eines Smart Cars basiert auf Trends in den Gerätedaten und in diesem Fall stiegen die Temperaturen der Geräte in der vergangenen Woche kontinuierlich an. In diesem Fall tritt ein Alarm auf, der voraussagt, dass Sie noch 500 Kilometern übrig haben, bevor Sie das Öl wechseln müssen. Diese Vorhersage wird ständig auf der Grundlage der tatsächlichen Temperaturen der Anlage aktualisiert. Dies ist ein Beispiel für eine vorausschauende Wartung. Es verhindert Pannen und gibt Ihnen Serviceerinnerungen, die zeigen, wie viel Zeit Sie noch haben, um das Problem zu beheben, bevor das Gerät ausfällt. In diesem Fall besitzen  Sie ein smartes Auto! Und so funktionieren IVA Schmetz Öfen, wenn sie mit dem Digital Diagnostic Center verbunden sind! 

Sie sprachen auch von Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit. Sind diese gerechtfertigt?

Wir nehmen die Sorgen potenzieller Nutzer sehr ernst, denn wir wissen, dass sie uns durch die Nutzung unseres Cloud-Services ihr wertvollstes Kapital anvertrauen - ihre Daten. Deshalb versuchen wir so transparent wie möglich zu machen, was mit ihren Daten geschieht und wie sie gesichert werden:

Beginnend mit der Datenerfassung (Normalbetrieb sowie Daten, die zeigen, wie das Gerät vor, während und nach einem Ausfall aussah), wird die gesamte Telemetrie über sichere Kommunikationsprotokolle (HTTPS, SMB 3.0) verwaltet, um Störungen zwischen den Kommunikationspunkten zu vermeiden.  Diese Daten werden dann angereichert (Sensoren messen, Notizen von Anlagenbetreibern, Laufinformationen, Umweltdaten, Maschinenspezifikationen) und in einer getrennten und verschlüsselten Datenbank gespeichert.

Während des gesamten Prozesses werden alle Daten auf verschiedenen Ebenen (Transport, Speicherung und Analyse) gesichert und verschlüsselt und ausschließlich dem Kunden und dem Digital Diagnostic Center zugänglich gemacht. 

Und wie geht es jetzt weiter? Können Sie uns einen kurzen Ausblick geben?

Da die Testphase ein großer Erfolg war, wird der "Digital Service" in Kürze - im Oktober auf dem HärtereiKongress - veröffentlicht. Nach eineinhalbjähriger Zusammenarbeit mit IVA Schmetz freuen wir uns, dass die Lösung auf den Markt kommt. Auf der Messe werden die Predictive Maintenance und Remote Assistance Lösungen erstmals live präsentiert. Ein Besuch lohnt sich!