Seit den Anfängen der Digitalisierung ist die Nutzung der Cloud ein vielfach diskutiertes Thema. Der Plattformgedanke wurde gerade in letzter Zeit durch das Internet of Things (IoT) und Industrie 4.0 mit Daten und Diensten in der Cloud verknüpft. Dadurch werden neue Geschäftsmodelle möglich, die eine andere Art der Produktverwendung ermöglichen.
„Pay per Use“ ist ein gutes Beispiel hierfür: Der Kunde bezahlt nur im Fall der Nutzung und kann unterschiedliche oder neue Fähigkeiten flexibel verwenden, die einem Produkt per Dienst zugeführt oder für die Nutzung bereitgestellt werden. Neben diesem funktionalen ergibt sich auch ein wirtschaftlicher Vorteil: Investitionen werden reduziert und in tatsächliche Aufwendungen für den operativen Geschäftsbetrieb (Opex) überführt.
Die Cloud als Bindeglied
Der Schwerpunkt der entstandenen Geschäftsmodelle dreht sich nun um den Einsatz von physikalischen und digitalen Produkten in den Wertschöpfungsketten der Nutzer. Der Cloud-Gedanke ist hierbei das Bindeglied zwischen dem Anbieter von Funktionalität in Software – wie beispielsweise Apps – sowie dem Geschäftsmodell des jeweiligen Herstellers von Produkten respektive Dienstleistungen und dessen Kunden. Das setzt ebenfalls Potenziale für Unternehmen wie Dienstleister frei, die weder Hersteller noch Betreiber sind, aber spezifisches „Know-how“ anbieten können.
Die zur Verfügung stehenden Daten lassen sich über Data Analytics bis hin zur künstlichen Intelligenz (KI) in andere Zusammenhänge bringen, die über die reine Verwendung des Produkts oder der Dienstleistung hinausgehen. Die vorhandenen Algorithmen erzeugen bereits heute gute Ergebnisse im Service- und Wartungsbereich. Hier werden Störungsursachen bei auftretenden Fehlern aus Erkenntnissen vorhergehender Vorfälle ermittelt (reaktiv) oder Empfehlung zur Entscheidungsfindung angeboten (aktiv). Auch eine Vorhersage für das zukünftige Verhalten ist jetzt schon möglich (präventiv).
Die Qualität dieser Aussagen hängt von der Verfügbarkeit der Informationen, der Kreativität in der Datenbearbeitung (Algorithmen und Data Designer) und der Interpretation durch Vernetzung von Menschen (Experten, Anwendern) sowie der Aufbereitung der Informationen zum Beispiel in grafischer Form ab.
Mit Analytics und KI den Produktionsprozess verbessern
Ein weiteres Feld der Analytics und künstlichen Intelligenz bilden Ansätze, die einen optimierenden oder sogar ersetzenden Charakter beinhalten. Beispielsweise werden durch die Kombination vielfältiger Sensor- und Aktuatorsignale Messgrößen generiert, die als zusätzlicher Sensor beispielsweise die Qualität eines Produktionsprozesses verbessern sowie bestehende Sensoren ersetzen können.
Ein anderes Anwendungsfeld wird durch „lernende Automaten“ beschrieben, die Prozessabläufe automatisch modellieren, um diese in einem weiteren Schritt auf ein Ziel hin – zum Beispiel die Energieoptimierung im Fertigungsablauf oder die Reduzierung von zu hohen Sicherheitspuffern im Automationsablauf - zu verbessern.
Großer Nutzen im Engineering und dem Wissensmanagement
Ein großes Potenzial wird derzeit in Bereichen des Engineering gesehen. Die Wiederverwertung durch das Auffinden von Engineering-Ergebnissen sowie die Vernetzung mit anderen, auch externen Wissensquellen können die Effizienz erheblich steigern. Die Dynamik in der Zusammenarbeit von Projektteams, die Kundeninteraktion und die Einbindung von externen Partnern oder temporären Dienstleistern nehmen stetig zu und macht gleichzeitig eine smarte Methodik in den zu nutzenden Toolketten wünschenswert. Dies kann Data Analytics leisten.
Informationen und Dienste mit Proficloud bereitstellen
Als Hersteller von Produkten der industriellen Automation und von Infrastrukturkomponenten, wie Netzwerk- und Energiesystemen, stellt Phoenix Contact seinen Kunden zahlreiche Möglichkeiten zur Verfügung, um auf Informationen zuzugreifen und diese zu verwenden. Neben der Steuerungstechnik ist durch die Proficloud ein einfacher Mechanismus für die Bereitstellung von Informationen und Diensten geschaffen worden. So können Maschinen- und Anlagenbauer wertschöpfend Dienste anbieten, die von der reinen Darstellung von Informationen über Dash Boards, die Integration von Funktionen wie Fernwartung und Predictive Maintenance bis zu Anbindung von KI-basierten Systemen reichen.
Data Analytics wird bereits heute eingesetzt, hat aber ein weit höheres Potenzial, das in den kommenden Jahren durch die Automationshersteller, spezialisierte Dienstanbieter und Maschinenbauer respektive von deren Kunden durch ihr spezifisches Applikationswissen ausgebaut wird. Nötig dazu ist aber eine Automation, die es den Anwendern erlaubt, die Daten zu administrieren und letztendlich zu nutzen. Die Proficloud ist hierfür ein „Best Practice“.
Lesen Sie weitere Statements zum Thema Datenanalyse in unserer Bildergalerie oder im Fokusthema „Cloud Computing & Datenanalyse“ aus der A&D-Ausgabe 5-2018.
