Losgröße 1: Komplexes in kleiner Auflage

Die Welt der unbegrenzten Möglichkeiten – Verbraucher kennen das schon: Mit einem Konfigurator dürfen sie ihre Turnschuhe individuell gestalten, nur ein kleiner Aufpreis wird fällig. Auch Müslifreunde haben die freie Wahl und mixen ihr Produkt nach Gusto – in 566 Billiarden Varianten.

Der Trend erreicht nun auch die Industrie: Ein B2B-Kunde klickt sich sein Wunschprodukt zusammen, und der Lieferant serviert es. „Es geht darum, den Kunden noch individueller und effizienter bedienen zu können“, sagt Frank Piller, Professor für Technologie und Innovationsmanagement an der Rheinisch-Westfälischen Technischen Hochschule (RWTH) in Aachen. Das Fernziel hört auf das Schlagwort „Losgröße 1“: die automatisierte Fertigung von Einzelstücken.

Der Automatisierungsspezialist Phoenix Contact geht in diese Richtung: Seine Kunden können im Onlinekonfigurator zwischen 98 verschiedenen Trennverstärkern wählen – und dann je nach Anforderung noch die Ein- und Ausgangssignale definieren. Insgesamt ergeben sich so mehr als 1 000 Kombinationen für das sechs Millimeter schmale Bauteil, das in Schaltkästen zum Einsatz kommt.

Eine neue Qualität für Einkäufer von technischen Komponenten: Bisher blieb ihnen meist die Wahl zwischen zwei Extremen – entweder kostengünstige Massenware oder teure Einzelanfertigung. Ermutigt durch Pilotversuche, befassen sich immer mehr Industriefirmen mit dem Konzept Losgröße 1. Read more

Consulting im Wandel: Praxis statt Powerpoint

Hier auf dem Aachener RWTH-Campus surren die Maschinen und Funken fliegen, wenn die Roboter millimetergenau ihre Schweißpunkte ansteuern. Dazwischen laufen Anzugträger mit klobigen Virtual-Reality-Brillen vor den Augen und blicken in eine Fabrik der Zukunft, die schon bald ihre eigene sein könnte.

Was in dieser Halle hergestellt wird? Im Grunde nichts. Das in der vergangenen Woche eingeweihte „Innovation Center for Operations“ (ICO) ist eine reine Demofabrik. Das Produkt ist gleichwohl wertvoll: Erkenntnisgewinn. Der Hersteller: die Boston Consulting Group (BCG). In Kooperation mit Forschungseinrichtungen bieten die Berater ihren Klienten in deutschlandweit drei Modellfabriken an, in die neue, digitalisierte Fertigung einzutauchen.

Das ICO ist ein großer Experimentierkasten zum Hereinspazieren. „Um als Berater die passenden Strategien für Industrie 4.0 zu entwickeln, reichen theoretische Gedankenspiele und Präsentationen allein nicht mehr aus“, sagt Daniel Küpper, Partner bei BCG und Leiter des ICO. In Workshops analysieren die Berater mit den Unternehmen die Chancen neuer Technologien und testen Werkzeuge für die jeweiligen Prozesse.

Probieren, staunen, lernen – wer heute Consultingdienste bucht, kann gewiss sein: Das Kundenerlebnis wird ein besseres sein als noch vor fünf Jahren. Read more

Antonio Krüger: „Die Industrie hat Nachholbedarf“

Geht es um komplexe Analyseverfahren, stößt man immer wieder auf Beispiele aus dem Handel – von Amazon bis Otto. Professor Antonio Krüger leitet das Innovative Retail Laboratory am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI). Die Methoden seien für Handel und Industrie gleichermaßen geeignet, Krüger sieht aber entscheidende Hemmnisse.

Herr Krüger, überall wird über das Potenzial von Datenanalysen gesprochen. Wieso ist der Handel da anscheinend in vielen Punkten weiter?

Antonio Krüger: Onlinehändler sind mit fortgeschrittenen Analyseverfahren groß geworden und treiben das Thema voran. In einem Geschäft mit knappen Margen hat das auf traditionelle Handelsunternehmen ausgestrahlt. Das produzierende Gewerbe hat sicher etwas Nachholbedarf.

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Künstliche Intelligenz: Neue Antworten durch Algorithmen

Alle Daten im System – und immer nur die wichtigen im Blick: Die Beratung Deloitte bastelt gerade an solchen Projekten für die Autoindustrie. Im „Quality Dashboard“ soll das Management stets genau sehen können, welche Prozesse im weitverzweigten Produktionsnetzwerk funktionieren – und an welchen Standorten, bei welchen Baugruppen oder Modellen es gerade hakt oder auch bald haken könnte.

In einer Vorführversion ergeben die Unmengen von Daten am Ende klare grafische Signale für das Management. Unter der Oberfläche sind aufwendige Analyseverfahren nötig. „Es wird bald gelingen, die Daten aus der Produktion mit Qualitätskennziffern zu versehen“, sagt Frank Siemes, Partner Strategy & Operations bei Deloitte. „Für die Hersteller wäre das ein großer Gewinn.“ Ein erstes Projekt mit einem Autokonzern läuft derzeit – die Lösung soll im Laufe des Jahres einsatzbereit sein.

Gesprochen wird oft über die vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten, die sich durch die immer bessere Auswertung von Daten in vernetzten Unternehmen ergeben.  Beim Einsatz aber zögern viele Firmen: Nach einer Erhebung des Beratungs- und Marktforschungsunternehmens BARC nutzen im Moment nur fünf Prozent der Firmen fortgeschrittene Analysetechniken. 94 Prozent der befragten Unternehmen sind hingegen überzeugt, dass dies in Zukunft erfolgskritisch sein wird. „Der Mensch trifft nicht immer die besten Entscheidungen“, sagt Michael Feindt, Gründer des Softwarespezialisten Blue Yonder. „Datengetriebene Algorithmen kommen in vielen Fällen zu deutlich besseren Ergebnissen.“ Read more

Analyse am laufenden Band

Einigen seiner US-Kunden machte ein deutscher Druckmaschinenhersteller jüngst ein verlockendes Angebot: Wir optimieren die eingesetzten Anlagen – und das völlig umsonst. Der Deal: Werden Einsparungen erreicht, teilen sich Kunde und Hersteller den Betrag. Nach guten Erfahrungen könnte dieses Geschäftsmodell in Zukunft breiter angeboten werden.

Eine Big-Data-Analyse ist der Schlüssel für solche Kundenpflege: Indem der Hersteller die Kennzahlen seiner Maschinen im Einsatz durchleuchtet, von der Auslastung bis zum Verschleißverhalten, werden Vergleiche möglich. Darauf basieren die Optimierungsvorschläge.

„Das kann man nur anbieten, wenn man selbst sehr genau den Zustand der Maschine beurteilen und die Optimierungspotenziale abschätzen kann“, sagt Henrik Oppermann, Entwicklungsleiter der USU Software AG. Mit Industrie- und Forschungspartnern erarbeitet sie eine Analyseplattform im Maschinenbau.  Gefördert wird dies durch eine Smart-Data-Initiative des Bundeswirtschaftsministeriums.

Weg von der blinden Sammelei, hin zum Präzisionsinstrument: Big Data ist kein Nischenthema mehr. Read more

Warnung aus dem Datenraum

Risiken für das eigene Geschäft abschätzen – das gelingt der United Overseas Bank in Singapur heute mit einer Big-Data-Lösung in wenigen Minuten. Im Vorjahr brauchte die IT-Abteilung für solche Analysen noch rund 18 Stunden. 100 000 als relevant erachtete Marktparameter, die sich obendrein ständig ändern, checkt das Programm annähernd in Echtzeit. Aus 8,8 Milliarden Einzelberechnungen erhalten die Banker einen stets aktuellen Überblick, von wo Gefahr droht.

Mit der Investition stieß das asiatische Finanzinstitut in einen Bereich vor, den viele Unternehmen noch vernachlässigen. Zwar laufen immer mehr Daten aus zahlreichen Quellen heute auf den Firmenservern auf. Doch die Möglichkeiten, die in diesen Rohdaten für das Risikomanagement liegen, entdecken viele Unternehmen erst langsam. Read more

Wirtschaften nach dem Facebook-Prinzip

Bis das Projekt wirklich dabei helfen kann, Leben zu retten, wird noch einige Zeit vergehen. Aber die Partner der IT-Infrastrukturlösung Cloud4Health sind optimistisch. Seit einem Jahr arbeiten sie an einem Weg, medizinische Daten aus Krankenhäusern zentral und anonymisiert zusammenzufassen – und sie dann wiederum allen Beteiligten aufbereitet zur Verfügung zu stellen.

Die Datenbank soll es Ärzten ermöglichen, bei unbekannten Symptomen eines Patienten nach vergleichbaren Fällen zu suchen. „Manche Krankheiten kennt kaum ein Arzt, weil er sie in seinem Berufsleben allerhöchstens einmal sieht“, sagt Philipp Daumke, Geschäftsführer des Softwarespezialisten Averbis, dem Konsortialführer des Projekts.

Aufmerksam verfolgen Krankenkassen und die Pharmaindustrie das Projekt. Denn die Methode könnte dabei helfen, auch solche Nebenwirkungen von Medikamenten zu erkennen, die in klinischen Studien wegen zu geringer Fallzahlen untergehen.  Bei Standardbehandlungen wie dem Einsetzen von Hüftprothesen ließe sich nachverfolgen, welche Methode sich in der Masse bewährt.

Der Medizinsektor als Testfeld für die Gesamtwirtschaft: Aus dem Teilen von Daten entsteht Mehrwert – dieser Formel folgen die Cebit-Macher in diesem Jahr mit dem Leitthema „Shareconomy“. Ein Trend, der seine Wurzeln im Privatleben hat, wo der Austausch von Erlebnissen bei Facebook oder Twitter längst Alltag ist. Read more