Industrial IoT: Effizienz und Resilienz in Lieferketten steigern

Ineffizienzen in Lieferketten haben weltweit massive Auswirkungen. Allein in Großbritannien kosten sie Unternehmen jährlich mindestens 1,9 Milliarden US-Dollar an verlorener Produktivität.

Ursachen und Folgen von Reibungsverlusten

Die Ursachen für Reibungsverluste sind vielfältig, und Hersteller setzen verstärkt auf Lean-Management-Tools, um diese zu beseitigen. Wenn die Fertigung aufgrund von Ineffizienzen – einschließlich Wartezeiten auf Assets – verzögert wird, hat dies enorme Kettenreaktionen zur Folge: steigende Kosten und langfristige Schäden an Kunden- und Lieferantenbeziehungen.

Aus erster Hand wissen wir, dass Mitarbeiter viele Stunden einfach darauf warten, dass Werkzeuge, Assets und Materialien verfügbar sind, um mit dem nächsten Fertigungsschritt fortzufahren. Zeit geht verloren bei der Suche nach Assets, beim Warten auf Informationen zu deren Zustand, bei Rückholaktionen sowie bei Wartung und Austausch.

Die Rolle von IoT und Advanced Analytics

Das Internet der Dinge (IoT) und der Einsatz fortschrittlicher Analytik spielen eine wachsende Rolle in der Fertigung und im breiteren Supply-Chain-Betrieb. Ein aktueller Bericht von DHL zeigt, wie Fortschritte bei IoT, Big Data, künstlicher Intelligenz, Cloud Computing und Digital-Reality-Technologien den Aufstieg digitaler Zwillinge in der Logistik befeuert haben – eine Technik, mit der Nutzer mit digitalen Entsprechungen der physischen Welt interagieren können.

Der Bericht ist ermutigend, denn IoT hat das Potenzial, eine Reihe von Fertigungs- und Supply-Chain-Herausforderungen zu lösen. Sensoren können potenziell an jedem Werkzeug, Teil und Asset innerhalb einer Fertigungs-Lieferkette angebracht werden, was operative Transparenz schafft und Erkenntnisse liefert, die die Leistung signifikant verbessern und Ineffizienzen reduzieren können. Dies ist die Vision hinter Supply Chain 4.0, doch sie hat noch nicht in jedem Fertigungsbetrieb Fuß gefasst.

Hürden der digitalen Transformation

Marktkennern ist bekannt, dass der Wandel langsam voranschreitet – insbesondere wegen der wahrgenommenen Komplexität digitaler Systeme, der Verbreitung von Altsystemen und der Schwierigkeit, neue Systeme zu integrieren. Eine substantielle Investition in Skills und Systeme ist erforderlich, um echte Veränderungen herbeizuführen.

Fehlkommunikation und verschwendete Fertigungszeit bereiten Managern anhaltende Kopfschmerzen. Es besteht ein echter Imperativ für den Fertigungssektor, zu prüfen, wie viel Zeit über alle Abläufe hinweg mit Warten verbracht wird, warum dies geschieht, was es kostet und wen es betrifft.

Konkrete Problemlagen

Probleme bei einzelnen Herstellern entstehen, wenn der Eindruck besteht, dass Zeit und Ressourcen verschwendet werden. Beispiel: Asset X wird nach der Nutzung durch Person Y nie proaktiv zurückgegeben oder aufgeladen. Das bedeutet, dass alle nachfolgenden Nutzer den Asset erst lokalisieren und dann laden müssen, bevor er wieder effektiv eingesetzt werden kann – was multiple Prozesseffizienzverluste nach sich zieht. Ebenso kann es vorkommen, dass Assets ungeplante Wege durch eine Anlage nehmen oder zur Kalibrierung außer Haus geschickt werden. In diesen Situationen lassen sich Zeit und Geld sparen, wenn Teams genau wissen, wann ein Asset am Zielort angekommen ist oder in die Anlage zurückgekehrt ist.

Asset Intelligence: Transparenz in Echtzeit

Asset Intelligence, ein anerkannter Teilbereich des breiteren Industrial IoT, ist ein Prozess, bei dem Sensoren an Assets angebracht werden, wodurch unterstützende Software deren Standort bestimmen kann. Je nach Art der Fertigungsabläufe oder Lieferketten kann dies Indoor- oder Outdoor-Tracking umfassen. Outdoor- oder Offsite-Tracking basiert auf GPS-Technologie und kann den Standort eines Assets weltweit identifizieren.

Dieser Ansatz gewinnt an Bedeutung, da er die operative Transparenz auf alle Bereiche eines Fertigungsunternehmens ausdehnt – und dann nach außen hin zu Lieferanten und Endkunden. Er unterstützt per Definition den grundlegenden Ansatz der Zellenfertigung, bei der Abfall soweit wie möglich eliminiert wird, und schafft Mehrwert in anderen schnelllebigen Branchen, in denen die schnelle, flexible Neuzuweisung von Assets gefordert ist. In diesen Situationen können dynamische Standortdaten und zugehörige Intelligenz Risiken reduzieren, Geschwindigkeit erhöhen und Kosten senken.

Zusätzliche Vorteile

Asset Intelligence kann auch die Verschrottung hochwertiger Assets aufgrund verlorener Unterlagen verhindern und Ingenieure warnen, bevor ein Problem überhaupt auftritt. Sie bietet minutengenaue Standort-, Umwelt- und Nutzungsdaten, die helfen, mechanische Probleme vorzubeugen und die Lebensdauer eines Assets zu verlängern.

Vom geschlossenen Werk zum offenen, kundenorientierten Unternehmen

Dieser Ansatz deutet an, wie sich der Fertigungssektor weiterentwickeln kann. Hersteller müssen sich von privaten, production-led Anlagen hin zu offenen, rechenschaftspflichtigen, kollaborativen und kundenorientierten Unternehmen wandeln. Digitale Transformation bietet die Chance, Services zum Angebot hinzuzufügen – in Fällen, in denen GPS-Tracking über den Fertigungszyklus hinausgeht und als integrierte Fähigkeit im fertigen Produkt fungiert. Ein führendes Ingenieurunternehmen integriert GPS-fähiges Tracking in große Motoren, sodass diese über ihre gesamte Lebensdauer überwacht werden können, um vorherzusagen, wann Ausfälle eintreten oder Wartungsarbeiten nötig sind. Dieser Ansatz erschließt neue Umsatzströme und vertieft Kundenbeziehungen über den traditionellen Hardware-Verkauf hinaus.

Zukunftsausblick

Während Asset Intelligence noch sehr jung ist, wird die Zukunft von Advanced Analytics, Machine Learning und präskriptiven Insights getrieben, die alle über Kern-Unternehmenssysteme verfügbar gemacht werden.

Die Integration von IoT-Systemen kann einschüchternd wirken, besonders dort, wo Lieferketten komplex und multinational sind. Erfolg stellt sich ein, wenn ein Hersteller richtig einschätzt, warum er eine solche Initiative unternimmt und wie sie spezifische operative Ziele erfüllt.

Die meisten Organisationen, die IoT zur Unterstützung der Asset-Lokalisierung eingeführt haben, beginnen zu überlegen, wohin die Technologie sie als Nächstes führen kann. Sobald ein Asset remote lokalisiert werden kann, lautet die nächste Frage oft, wie Umgebungsbedingungen wie Temperatur die Eigenschaften oder Leistung eines Assets beeinflussen. Indem sie diese Fragen stellen, können Hersteller weit intelligenter und effizienter weiter unten in der Lieferkette und darüber hinaus agieren.

Matt Isherwood ist Managing Director von Pathfindr.