Ist meine Smart Factory intelligenter als Ihre? Schwer zu sagen

Die Smart Factory. Industrie 4.0. Intelligente Fertigung.

Was diese Begriffe bedeuten, ist eine offene Frage. Beide sind mehr zu einer Art Marketing-Slogan mit sich wandelnden Bedeutungen geworden als zu einem definierbaren Wegweiser für die Hightech-Fertigung. Und Begriffe, die sich auf Intelligenz oder industrielle Revolutionen beziehen, werden im Laufe der Zeit immer grandioser oder allgemeiner.

Dies ist beim zweiten der Begriffe dieser Liste der Fall, der 2011 als eine von der Bundesregierung unterstützte Industrie-4.0-Initiative ins Leben gerufen wurde, um dem verarbeitenden Gewerbe des Landes zu helfen, seine Wettbewerbsfähigkeit zu erhalten. Der Ausdruck selbst weist auf eine cyberphysische, systemgetriebene industrielle Revolution hin, weist aber mit dem Suffix „.0“ auf den Grad der Veränderung hin, den man bei einem inkrementellen, aber erheblichen Software-Upgrade finden würde. Es erinnert auch an das Web 2.0, das seit seinem Aufkommen um die Jahrhundertwende und seinem Höhepunkt um 2007 weitgehend aus dem Gedächtnis gewichen ist. Und in diesem Maße ist Web 3.0 nicht zu einem Mainstream-Schlagwort geworden.

Deloitte wies 2017 darauf hin, dass der Begriff „Smart Factory“ eher eine Reise als ein Ziel bedeutet. „[I]t steht für eine fortlaufende Evolution, eine kontinuierliche Reise hin zum Aufbau und zur Wartung eines flexiblen Lernsystems – und nicht nach dem „einzigartigen“ Ansatz zur Fabrikmodernisierung der Vergangenheit“, heißt es in einem Teil des Artikels „The smart factory:Responsive, adaptive, vernetzte Fertigung.“

Aktuelle Fabriken der Zukunft

Natürlich gibt es eine wachsende Zahl von Berichten über Fabriken und Industrieanlagen, die darauf hindeuten, wohin das Fertigungsfeld gehen könnte.

Im Jahr 2017 berichtete Bloomberg beispielsweise über ein Stahlwerk in Österreich, das mit nur 14 Arbeitern jährlich 500.000 Pfund Stahl produziert.

Die Anlage ist in Bezug auf ihren ungeheuren Einsatz von Automatisierung keineswegs einzigartig. Das japanische Robotikunternehmen FANUC betreibt laut einem Fortune-Artikel aus dem Jahr 2003 seit 2001 eine sogenannte „Lights-out“-Anlage. Der Artikel berichtete, dass Roboter pro 24-Stunden-Schicht etwa 50 Roboter produzierten. „Es ist nicht nur das Licht aus“, sagte Gary Zywiol, damals Vizepräsident von Fanuc. „Wir schalten auch die Klimaanlage und die Heizung aus.“

Die FANUC-Anlage hat eine gewisse Ähnlichkeit mit Philip K. Dicks Kurzgeschichte „Autofac“ aus dem Jahr 1955, in der sich Maschinen selbst replizieren. In dieser dystopischen Fiktion arbeiten die automatisierten Fabriken jedoch gegen den Willen einer begrenzten Anzahl von menschlichen Überlebenden.

Da ein Großteil der Fertigungsindustrie weltweit mit steigenden Arbeitskosten und Arbeitskräftemangel zu kämpfen hat, liegt die Aussicht auf vollständig automatisierte Anlagen weiterhin im Trend.

Einige Unternehmen bewegen sich jedoch in die entgegengesetzte Richtung. Toyota hat Roboter wo immer möglich durch menschliche Arbeiter ersetzt. „Der Automatisierungsprozess wird im Allgemeinen voranschreiten“, sagte Mitsuru Kawai, Toyotas Fertigungsleiter und Executive Vice President gegenüber Roland Berger. „Aber wenn wir Roboter einsetzen, werden sie von Leuten trainiert, die wissen, was sie tun.“

Tesla hingegen plante, seine sogenannte „Alien Dreadnought“-Fabrik in Fremont, Kalifornien, vollständig zu automatisieren, aber sein Anführer Elon Musk änderte seine Meinung, als er erkannte, dass Menschen „unterschätzt“ wurden, als er 2018 witzelte nutzt Automatisierung intensiv und zeigt auch, wie solche Einrichtungen die Nachfrage nach spezialisierten White-Collar-Positionen wie Ingenieuren für Batteriealgorithmen, Computer Vision-Wissenschaftler sowie Ingenieuren für Deep Learning und Machine Learning steigern können.

Ein glückliches Medium – zumindest im Konzept

Wie die Beispiele von Toyota und Tesla zeigen, setzen eine Reihe von Einrichtungen Automatisierung in Verbindung mit Automatisierung ein und optimieren dabei schrittweise ihren Betrieb.

Christian Lutz, Chief Executive Officer des IoT-Datenmanagementunternehmens Crate.io, hat gesehen, wie der Marsch hin zu autonomen, selbstoptimierenden Produktionslinien Industrieunternehmen verändern kann. Einer seiner Kunden, der Kunststoffformhersteller ALPLA, hat in mehreren seiner nordamerikanischen Werke Automatisierungstechnologie mit maschinellen Lernfunktionen eingeführt. "Es ist eine dramatische Veränderung", sagte Lutz. „Zum Beispiel ging ein Werkstattmitarbeiter vor dem Einsatz des Systems etwa 10 Kilometer pro Tag mit einer Zwischenablage zwischen den Produktionslinien hin und her und kreuzte Kästchen an.“ Grob gesagt ging ein Arbeiter zu einer Maschine, überprüfte, ob sie richtig funktionierte, kreuzte ein Kästchen an und ging zur nächsten Maschine, bis ein Problem auftauchte. Bis heute hat das Unternehmen das System in 11 Fabriken in Nordamerika eingeführt.

Und wenn eine Störung auftritt, kann dies potenziell Tausende von Produkten betreffen. „Das heißt, Sie brauchen ein Echtzeit-Reaktionssystem, aber auch ein System, das das Problem hoffentlich vorhersagt“, sagte Lutz. „Vielleicht sehen Sie, dass sich ein Trend aufbaut. Sie sehen die Toleranz und werden benachrichtigt, wenn das System die Toleranz überschreitet. Hoffentlich würde das System diesen Trend erkennen und Sie eine Minute vorher alarmieren.“

Während viele Hersteller weiterhin verstärkt auf Automatisierung und Tools wie Machine Learning setzen, hat der Gesamttrend eine lange Geschichte. Mittelständische Unternehmen im deutschsprachigen Europa, bekannt als Mittelstand setzen seit Jahrzehnten auf Automatisierung, um in einer Welt wettbewerbsfähig zu bleiben, in der billige Arbeitskräfte immer und überall verfügbar sind. „In Europa gibt es diese megaoptimierten Fabriken, die bereits superautomatisiert sind“, sagte Lutz. „Sie sind alle aufgespürt. Sie sammeln Informationen aus dem Shopfloor. Aber die Informationen werden nur verwendet, um den aktuellen Stand der Produktion zu visualisieren.“ Und wenn ein Problem auftaucht, müssen sich menschliche Arbeiter bemühen, es zu beheben.

Andere Hersteller auf der ganzen Welt haben eine ähnliche Methodik übernommen, aber der Trend zur Smart Factory ändert die Kalküle. Es verspricht Herstellern, ihre Fähigkeiten zur Vorhersage von Problemen zu verbessern, bevor sie Ausfallzeiten verursachen. Zugegeben, die Technik ist oft schwieriger zu implementieren als erwartet. Es funktioniert in der Regel am besten für Unternehmen mit umfangreichen Daten zu einer erheblichen Anzahl von Maschinen, sagte Hala Zeine, President of Digital Supply Chain and Manufacturing bei SAP.

Eine weitere Hürde für Predictive Maintenance ist die Frage, wo die Datenverarbeitung angesiedelt sein soll. Was soll direkt im Shopfloor – am sogenannten „Edge“ – verarbeitet werden? Und was soll in die Cloud gesendet werden? „Diese Balance zu finden, ist der Heilige Gral in der Smart Factory“, sagt Lutz. „Langfristig funktioniert es aus Kostengründen nicht, alles in die Cloud zu verschieben.“

Es gibt eine Reihe von Unternehmen, die Analysen an den Rand drängen und Daten in der Cloud aggregieren. „Aber was die Leute oft vergessen, ist:Sobald Sie die Daten aggregieren und komprimieren, zum Beispiel auf ‚Max‘, ‚Min‘, ‚Ausreißer‘, ‚Durchschnitt‘ und ähnliches, verlieren Sie die Fähigkeit, Data Science zu betreiben.“ sagte Lutz. „Sie brauchen die Rohdaten, aber wo speichern Sie die?“

Eine Schwierigkeit mit Definitionen

Der Begriff Industrie 4.0 ist mit seinem Schwerpunkt auf Cyber-Physical Systems wohl ein noch vieldeutigerer Begriff als Smart Factory, aber sein deutlichster Hinweis ist sein Hinweis auf eine bevorstehende industrielle Revolution. Ob der Begriff „Industrie 4.0“ auch in einem Jahrzehnt Bestand hat, ist ungewiss, der aktuelle Zustand des breiteren Industriesektors ist schwer abzuschätzen.

Aber wenn eine industrielle Revolution im Gange ist, kann es anders sein, als Sie sich vorstellen. Je nachdem, wen Sie fragen und wo Sie auf der Welt suchen, ist die Produktivität in der Fertigung entweder schleppend oder hat in den letzten Jahren stufenweise zugenommen. Deutschland mag ein Vorreiter in Sachen Smart Manufacturing sein, aber die Signale bezüglich der Geschwindigkeit der Transformation für den Industriesektor des Landes sind gemischt. Die Fertigungsindustrie ist zusammen mit ihrem stärksten Automobilsektor „in Schwierigkeiten“, wie The Guardian kürzlich unter Berufung auf ihre Anfälligkeit für globale wirtschaftliche Unsicherheit und Handelsspannungen formulierte. Auf der anderen Seite hat der Dieselgate-Skandal dazu geführt, dass die Automobilindustrie ihre Innovationen verdoppelt und die Forschung und Entwicklung von Elektro- und Hybridfahrzeugen verstärkt. Volkswagen plant außerdem, rund 10 Milliarden Euro in eine Fertigungsanlage für Hightech-Lithium-Ionen-Batterien auszugeben und als erster Automobilkonzern 3D-Druck in großem Maßstab einzusetzen.

Auch deutsche Automobilhersteller haben wie ihre internationale Konkurrenz in Mitfahrgelegenheiten, autonome Fahrzeuge und multimodal investiert. Daimler und BMW beispielsweise investieren gemeinsam 1 Milliarde Euro in ein Mitfahrunternehmen.

Die sich ändernden Geschäftsprioritäten von VW sind ein Mikrokosmos des Bestrebens vieler Industrieunternehmen, sich neu zu erfinden.

Und diejenigen, die beispielsweise nur den produktiven Sektor des verarbeitenden Gewerbes als Beweis für den industriellen Wandel betrachten, sehen nicht das ganze Bild, sagte Martin Davis, geschäftsführender Gesellschafter bei DUNELM Associates Ltd. „Es erinnert mich an das Zitat von Henry Ford “, sagte Davis. „Wenn ich die Leute gefragt hätte, was sie wollen, hätten sie ein schnelleres Pferd gesagt.“

Erik Josefsson, Head of Advanced Industries von Ericsson, hat eine paradox klingende Sicht auf den Zustand der Fertigungsindustrie. „Sie kennen die Veränderung eigentlich erst, wenn Sie sie tatsächlich bekommen haben“, sagte Josefsson. „Denn wenn man drin steckt, merkt man es nicht so wirklich.“

Ein Teil der Herausforderung ist die erweiterte Begriffsdefinition. Jedem technologischen Begriff, dem „smart“ vorangestellt ist, fehlt wahrscheinlich eine feste Definition. Und dann verändert sich auch der Rahmen von Industrie 4.0. „Man könnte sagen, in erster Linie ging es mehr darum, sich zu vernetzen. Wir fingen an, über ‚Cyber-Physical Systems‘ zu sprechen. Und dann entstand das ganze Konzept des digitalen Zwillings“, sagte Josefsson. „Aber in Wirklichkeit bringen wir digitale Zwillinge jetzt auf die nächste Stufe. Die Definition des digitalen Zwillings hat sich also geändert.“ Gleiches gilt für sogenannte Fabriken der Zukunft, die im wahrsten Sinne des Wortes immer unerreichbar bleiben werden. Josefsson fügte hinzu:„Wir steigern unsere Erwartungen und fragen:‚Wann wird diese Revolution stattfinden?‘“