Smart Factory: Klein anfangen, schnell iterieren, skalieren mit Design Thinking
Als die Idee von Industrie 4.0 zum ersten Mal vorgestellt wurde, drehte sie sich um das Konzept der cyber-physischen Systeme, die eine Maschine-zu-Maschine-Kommunikation ermöglichen. In den letzten Jahren hat sich der Begriff jedoch zu einer viel wichtigeren Bedeutung entwickelt: Er umfasst heute intelligente Fabriken, die nicht nur durch direkte Maschine-zu-Maschine-Interaktionen gesteuert werden, sondern auch durch fortschrittliche Datenverarbeitung, die durch vernetzte Sensoren ermöglicht wird.
Erfolgreiche Strategien für Industrie 4.0 und intelligente Fabriken erfordern eine vernetzte und skalierbare Architektur, einen starken Fokus auf eine wertorientierte Projektauswahl und die Zustimmung aller beteiligten Stakeholder, von IT-Entwicklern und Produktionsleitern bis hin zu Wartungsteams und Maschinenbedienern. Und Branchenführer sind sich der damit verbundenen Herausforderungen bewusst: In einer gemeinsamen Studie von Intel und Microsoft gaben Industrieunternehmen an, dass "unvollständige IT/OT-Konvergenz" eines der Haupthindernisse für die Skalierung ihrer Industrie 4.0-Initiativen sei.
Erfolg entsteht durch die Suche nach Wegen, um schnell zu einer intelligenten Fabrik zu gelangen und dabei Skalierbarkeit und Sicherheit im Auge zu behalten. Dies bedeutet oft, dass Sie sich auf modulare, anpassungsfähige Lösungen verlassen müssen, die sich mit dem Wachstum Ihrer Anwendung oder Umgebung weiterentwickeln können.
Ein iterativer Ansatz für Ihre digitalen Transformationsprojekte kann Ihnen helfen, eine intelligente Fabrik ohne unnötige Risiken oder Unterbrechungen zu entwickeln.
Ein iterativer Ansatz für Smart-Factory- und IoT-Projekte: Was das bedeutet
Tim Brown, ehemaliger CEO und Partner von IDEO, stellt das Konzept als "eine Disziplin, die die Sensibilität und die Methoden des Designers nutzt, um die Kundenbedürfnisse mit dem abzugleichen, was technologisch machbar ist und was eine tragfähige Geschäftsstrategie in Kundennutzen und Marktchancen umwandeln kann."
Der Begriff ist definiert als ein iterativer Prozess, der drei Phasen durchlaufen muss:
- Inspiration
- Ideation
- Umsetzung
Auf dem komplexen Weg zu einer intelligenten Fabrik können Strategien, die auf falschen Annahmen basieren, zu hohen Kosten und Unzufriedenheit führen. Es ist von entscheidender Bedeutung, diese Annahmen so früh wie möglich in Frage zu stellen. Im Idealfall sollte die erste Implementierung Ihrer Industrie 4.0-Anwendung schnell erfolgen, damit Sie unerwartete Herausforderungen aufdecken und Feedback von Benutzern sammeln können, um das System kontinuierlich zu verbessern.
Die 3 Phasen des Design-Thinking-Prozesses
Die Technologie von CloudRail, einer vernetzten Marke von Belden, kann eine entscheidende Rolle dabei spielen, die drei Phasen des Design Thinking zu erleichtern, um Ihre Industrie 4.0-Projekte voranzutreiben.
Durch die Nutzung der Möglichkeiten der Plattform können IoT-Projektabläufe verschlankt, die bereichsübergreifende Zusammenarbeit gefördert und wichtige Ideen schnell und effizient realisiert werden.
Phase 1: Inspiration
In dieser Phase des Design Thinking arbeiten wir daran, das zugrunde liegende Problem zu definieren, das gelöst werden muss. Dazu identifizieren wir Ihre Anforderungen und Herausforderungen durch Interviews, Beobachtungen und Techniken, die uns helfen, Ihr Umfeld besser zu verstehen.
Beispielsweise beginnen CloudRail-Projekte in der Regel mit der Beantwortung dieser Liste von Fragen:
- Wie kann aus Maschinendaten, die mit der Cloud verbunden sind, Wert geschaffen werden?
- Ergeben sich durch die Implementierung finanzielle und/oder nicht-finanzielle Vorteile, die die damit verbundenen Kosten und Aufwände rechtfertigen?
- Was sind der Umfang und die wichtigsten Anforderungen des Projekts?
Wenn wir diese Informationen sammeln, beginnen wir, erste Entscheidungen über mögliche Lösungen zu treffen. Durch unsere Erfahrung mit der IT/OT-Integration können wir Ihre ersten Maschinen mit minimalen Investitionen schnell und schnell anschließen, was es einfacher macht, Ideen zu validieren und an neue Anforderungen anzupassen.
Rimsha Tariq, Technikerin für kontinuierliche Verbesserung und digitale Transformation bei NGF Europe Limited, erklärt: "[Ich] habe die nahtlose Verbindung zu AWS-Services sehr geschätzt. Es reduzierte die Einrichtungszeit und ermöglichte es uns, schnelle PoCs durchzuführen, um vielversprechende Projekte zu identifizieren."
Phase 2: Ideenfindung
In dieser Phase werden zahlreiche Ideen für mögliche Smart-Factory-Lösungen gesammelt und bewertet. Nach dem Sammeln und Bewerten möglicher Lösungen besteht der nächste Schritt darin, diese Ideen konkreter und detaillierter zu gestalten. Anhand von realen Geschichten können Sie erfahren, wie andere die Lösung in realen Situationen verwendet oder erlebt haben.
Wir helfen Ihnen, Konzepte zu durchdenken wie:
- Was benötigen die verschiedenen Key-User in Ihrem Unternehmen von der Lösung, um erfolgreich zu sein?
- Welche Daten müssen in der Cloud gespeichert werden und wie oft sollten sie aktualisiert werden?
- Welche Architektur wird für die gewünschte Lösung empfohlen?
In Bezug auf die Integration unterstützt CloudRail die nahtlose Integration in AWS- und Microsoft Azure IoT-Services für eine anpassungsfähige Architektur. Zusätzliche Flexibilität wird durch die flexible Nutzung von Datenquellen geboten, die über 12.000 Sensoren, einen OPC UA-Server und Modbus-Geräte umfassen.
Die automatische Datentransformation für IO-Link-Sensoren macht es unglaublich einfach, die Betriebstechnologie (OT) mit der Informationstechnologie (IT) zu verbinden, ohne dass dedizierte Automatisierungsexperten Teil des Projekts sein müssen.
In dieser Phase helfen Ihnen Priorisierungsmethoden wie Value Proposition Design und das KANO-Modell dabei, die besten Ideen aus einer Liste von Produktmerkmalen und Wertversprechen auszuwählen, indem sie Ihnen zeigen, welche in Ihrer Situation am ehesten einen Mehrwert schaffen.
Phase 3: Implementierung
Diese Phase des Design Thinking konzentriert sich auf die Entwicklung von Minimum Viable Products (MVPs) zu einem frühen Zeitpunkt im Projekt, um eine direkte Interaktion zu ermöglichen. Das bedeutet, einfache, frühe Versionen des Produkts zu erstellen, damit die Benutzer sie sofort ausprobieren und Feedback geben können. Das Sammeln von Feedback ist entscheidend, um Einblicke in die realen Anforderungen zu erhalten. Diese Erkenntnisse können dann verwendet werden, um Annahmen zu validieren oder zu verwerfen und den Prototyp in einer iterativen Schleife zu verfeinern.
In IoT-Projekten, die von CloudRail vorangetrieben werden, umfasst die Implementierungsphase in der Regel:
- Physische Installation und Verkabelung
- Integration in OT- und IT-Netzwerke
- Sammeln von Feedback von täglichen Systembenutzern, wie z. B. Produktionsplanern, Bedienern und Wartungsteams
- Wiederholung des technischen Produkts, das in der zweiten (Ideen-)Phase entworfen wurde
- Validierung der in der ersten (Inspirations-)Phase getroffenen Annahmen
Die Remote-Bereitstellung von CloudRail bedeutet, dass IT-Teams und Automatisierungsexperten nicht vor Ort sein müssen. Es können mehr Nutzer in den Implementierungsprozess einbezogen werden.
Darüber hinaus ermöglicht ein cloudbasiertes Gerätemanagement eine schnelle Umsetzung von Änderungen. Mit sofort einsatzbereiten CloudRail-Geräten, die bereits die erforderlichen Sicherheitsstandards enthalten, können industrielle Hersteller schnell reale MVPs erstellen.
Tobias Haungs, Geschäftsführer der nexineer digital GmbH, sagt: "Die Kombination aus AWS und CloudRail ermöglicht es unseren Entwicklungsteams, neue Anwendungsfälle innerhalb von Stunden statt Tagen oder Wochen aufzusetzen und zu validieren. Da die schwere Arbeit der Datenerfassung wegfällt, können sie sich auf die Entwicklung von Anwendungen und Prozessen konzentrieren, die das Unternehmen voranbringen, anstatt sich mit der Infrastruktur herumschlagen zu müssen."
Die Bedeutung von Iteration und Flexibilität für den Erfolg einer intelligenten Fabrik
Der Erfolg eines IoT-Projekts hängt in erster Linie von dem Wert ab, den es für Sie schafft. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, die wichtigsten Annahmen über den Geschäftsnutzen, die Benutzeranforderungen und das technische Design ständig zu überprüfen und so früh wie möglich zu validieren.
Unmanaged Gateways und DIY-Lösungen machen Iterationsaufgaben manuell und damit umständlich. Da die auf dem Weg gesammelten Erkenntnisse nicht ohne weiteres in das Design des Systems integriert werden können, könnte das Projekt zunehmend zu einer Reihe von unzusammenhängenden Korrekturen werden.
CloudRail bietet eine flexible Edge-to-Cloud-Schicht, die sich leicht an kommende Anforderungen anpassen lässt, auch wenn diese zu Beginn des Projekts noch nicht bekannt waren. Wenn Sie beispielsweise von AWS IoT Core zu AWS IoT Sitewise wechseln möchten, erfordert die Änderung nur wenige Klicks in der CloudRail.DMC-Konsole (Device Management Cloud).
Insbesondere beim Aufbau einer präventiven oder vorausschauenden Wartungslösung können flexible Änderungen der Datenerfassungspunkte oder der Anschluss zusätzlicher Sensoren die Langzeitgenauigkeit des Modells deutlich verbessern.
Durch einen iterativen Ansatz und die Nutzung anpassungsfähiger Lösungen wie CloudRail können Sie schnell auf neue Erkenntnisse und sich entwickelnde Anforderungen reagieren und so langfristig einen nachhaltigen Mehrwert schaffen. Dieser Ansatz minimiert nicht nur Risiken und Komplexität, sondern positioniert Ihre IoT-Initiativen auch für skalierbares, sicheres Wachstum, wenn sich Ihre Anforderungen ändern.