Der „magische“ IoT-Kreislauf – mit Digitalisierung Prozesse automatisieren und optimieren

Digitalisierung im Wertstrom entfaltet ihre Effizienz erst dann, wenn sie ganzheitlich betrachtet wird. Jeder Logistiker kennt es: Mehrweg-Behälter, die im Austausch mit anderen Fertigungsbereichen oder Partnern rotieren, werden oft zur Mangelware, obwohl der Behälterbestand eigentlich hoch genug ist.

Zählen, suchen, koordinieren: Das treibt den Aufwand und frisst Zeit. Niemand weiß, welcher Behälter wo verlorengegangen ist. Der vermeintliche Mangel zwingt die Verantwortlichen dazu, nachzukaufen.

IoT-Kreislauf: Prozesse optimieren und eine intelligente Logistik etablieren

Das ist ein Fall für IoT: Sensorik macht dabei die Behälter bis zu einem gewissen Punkt intelligent. Um Prozesse jedoch zu automatisieren und eine wirklich intelligente Logistik zu etablieren, braucht es mehr: Man muss den Gesamtprozess berücksichtigen, mitsamt Aspekten wie das Handling der IoT-Geräte, den Datenzugang, die Integration von IT-Schnittstellen und die Harmonisierung mit anderen Digital- und Logistikprojekten. Um alle Stakeholder, Prozesse und Technogien innerhalb und außerhalb des Unternehmens mitzunehmen, ist ein inkrementeller Ansatz im IoT-Projekt sinnvoll, der kurzzyklisch Feedback durch die Nutzer liefert.

Man könnte auch von einem „magischen IoT-Kreislauf“ sprechen mit der Grundhaltung: „Ideen lassen sich nur dann in Innovationen verwandeln, wenn sich Menschen, Prozesse und Technologien in einem gemeinsamen und zyklischen Transformationsprozess befinden“. Schritt für Schritt wird erprobt, validiert, justiert und eine immer höhere Stufe des „intelligenten“ Systems erreicht. Die Pilotprojekte bringen auf diese Weise schnell sichtbare, operative Ergebnisse und weisen den Mehrwert nach.

Aber diese Stufe ist nicht das Endergebnis, sondern es warten weitere Schritte im IoT-Kreislauf, mit denen die Pilotprojekte wachsen. Weitere Anwendungsfälle entstehen und wirkliche Vernetzung findet statt.

IoT-Kreislauf – „digitale“ Behälter schnell wieder in Umlauf bringen

An den Behältern angebracht, sammeln Sensoren Positionsdaten zunächst von nur wenigen Gebinden und senden sie an die Cloud. Der Such-, Zähl- und Handlingaufwand reduziert sich bereits merklich, was das Anwendervertrauen stärkt. In den nächsten Schleifen werden immer mehr Ladungsträger mit Sensoren ausgestattet und weitere Standorte sowie Partner entlang der Lieferkette erhalten Zugriff auf die Informationen. Schließlich wird die Technik auf weitere Anwendungsfälle ausgedehnt.

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Nach einigen Iterationen erfolgt die tägliche Behälter-Inventur bereits automatisiert auf Knopfdruck. Liegezeiten sind jetzt transparent und Dashboards zeigen drohende Engpass-Situationen. Auf diese Weise lässt sich die Verfügbarkeit von Behältern um messbare 25 Prozent erhöhen, da Partner die „digitalen“ Behälter schnell und sicher wieder in den Umlauf bringen. 

Von den IoT-Daten zur Optimierung

Hardware, Sensoren und die daraus generierten IoT-Daten stehen in diesem Prozess am Anfang vieler Projekte. Aus den Daten lassen sich in Echtzeit aggregierte Informationen unterschiedlicher Stufen sammeln: von den Behältern, über die Produkte bis hin zum LKW auf der Fernstraße zwischen den Werken und Partnern. Dabei gibt es nicht „die beste“ Technologie für alle Fälle, jedoch die optimale für die jeweilige Anwendung. Im Fokus steht aber nicht die Technik, sondern der aus ihr entstehende Mehrwert.

Wie kommen die Daten in die Cloud? Dafür braucht es vor allem ein kompatibles und vollständiges Datenprotokoll, auf dessen Grundlage ein digitaler Zwilling mit den jeweiligen Attributen generiert werden kann. Er ist die Basis der Anwendung, die den Mehrwert erzeugt. 

Wo ist der Mehrwert zu suchen? Verlorene Behälter, aufwendige Inventur, langwierige Suchen: Dort wo die Nutzer mit großen Problemen konfrontiert sind, liegt meist auch das größte Optimierungspotenzial. Wer sich bei Digitalisierungsprojekten auf die „Schmerzpunkte“ der Anwender konzentriert und diese direkt in die Entwicklung miteinbezieht, kann sie auch am besten mit der neuen Lösung überzeugen.

Sogenannte User-Experience-Workshops spüren diese Punkte auf und helfen bei der Lösungsentwicklung mittels IoT-Daten. Unterschiedliche Nutzer arbeiten daran, ihren Arbeitsalltag und bestehende Prozesse spürbar zu verbessern. Im Idealfall entsteht ein IoT-Prototyp, bei dem jeder der Teilnehmer denkt: „Genau das brauche ich!“

„Einfach“ loslegen mit Plug & Play

Auch die möglichst einfache Implementierung, idealerweise per Plug & Play sorgt für Akzeptanz. Daher ist ein nicht IT-integrierter, schneller Pilot von Vorteil, der den Mehrwert der Lösung etwa durch einen „Data to Dashboard“-Ansatz aufzeigt. Anwender verschaffen sich einen ersten Eindruck, ob die geplante Lösung die Anforderungen erfüllt. Auch können in dieser Phase neue Anforderungen hinzukommen.

Damit es die Lösung sicher in die Praxis schafft, sind auch die Hardware- und Konnektivitätslösungen zu betrachten, da diese als Datenlieferant Voraussetzung für IoT sind. Sie benötigen professionellen Support etwa als Managed Service, denn nur zuverlässige IoT-Systeme können das Vertrauen der Nutzer gewinnen.

IoT-Kreislauf: Mit Analysen Ursachen finden

Läuft das System, können die Anwender mit tiefgehenden Analysen (Data Analytics) Ursachen von „Schmerzpunkten“ aufspüren. Dabei können sich die Anliegen der Nutzer stark unterscheiden: Der Werker will vielleicht wissen, wo der nächste verfügbare Ladungsträger ist. Der Planer hingegen möchte die Durchlaufzeiten im Lager oder die Rundläufe optimieren und mit einem Monitoring- und Alerting-System Engpässe frühzeitig erkennen und verhindern.

Daher arbeiten sie mit verschiedenen Sichten (User Interfaces – UI) mit dem gleichen digitalen Zwilling. Analysetools und übergreifende Standards helfen, alle Beteiligten mit den Informationen zu versorgen, die sie benötigen. So erzeugt das IoT-System Mehrwerte für möglichst viele Nutzer gleichzeitig.

Das System wächst: Integration ins Umfeld

Schnelle Freigabezyklen der Cloudlösung erlauben eine schnelle Implementierung von relevanten Applikationen, die den Anwendern die tägliche Arbeit vereinfachen. Der Pilot wächst entsprechend seiner Anwender und Anforderungen. Schließlich wird es sinnvoll, Belegdaten mit den IoT-Daten zusammenzubringen.

Dabei helfen Standard-Schnittstellen wie beispielsweise REST APIs. Sie verbinden die Datensätze mit dem ERP oder anderen Systemen. Nun können die Anwender die IoT-Daten auch im bekannten ERP-Umfeld nutzen, was den Reifegrad und die Stabilität der Lösung weiter erhöht.

IoT-Kreislauf: Nutzer als Motor

Der „magische“ IoT-Kreislauf schließt sich: Die Anwender verfügen nun über ein etabliertes System, das ihnen die tägliche Arbeit erleichtert. Neue Ideen für IoT-Lösungen und Verbesserungen treiben Erweiterungen am vorhandenen System voran oder münden in neue Projekte.

Schnelles Feedback der Anwender ist dabei Kapital und Motor eines erfolgreichen IoT-Systems und führt zur kontinuierlichen Optimierung. Begeisterte Anwender formen die in kurzen Zyklen entwickelten Versionen und gestalten „ihre“ Lösung stetig. Der so erzeugte Mehrwert steigert gleichzeitig den ROI.

So schließt sich der IoT-Kreislauf

Die Zukunft von Fertigung und Logistik liegt im digitalisierten Materialfluss. Viele Unternehmen befinden sich im digitalen Transformationsprozess und sind mit seinen Herausforderungen konfrontiert. Ein Kreislauf, wie der aufgezeigte, berücksichtigt die Komplexität der Logistikprozesse und bietet einen iterativen und zyklischen Ansatz für diese Transformation.

Ausgangspunkt sind immer Probleme, denen Mitarbeiter bei ihrer täglichen Arbeit begegnen. Gemeinsam lernen Technologie, Prozess und Menschen, wie IoT-basierte Digitalisierungslösungen die Situation automatisieren und optimieren. Schneller Mehrwert motiviert die Anwender für die nächste Runde. Auf diese Weise treibt der „magische IoT-Kreislauf“ die digitale Evolution von Organisationen auf natürliche Weise immer weiter voran. jbi 

Matthias Hülsmann ist Vice President Logistics bei Bosch Connected Industry.

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