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Marcus Timmermann erklärt, warum Daten zur zentralen Ressource moderner Produktionsprozesse werden, wie Unternehmen ihren digitalen Reifegrad bewerten können und weshalb eine Datenstrategie wichtiger ist als möglichst viele Daten zu sammeln.
Von Marcus Timmermann und und Philipp Ebnet
Industrie 4.0 und künstliche Intelligenz verändern die Fertigung grundlegend. Doch bevor Unternehmen von automatisierten Prozessen, digitalen Zwillingen oder KI-gestützten Entscheidungen profitieren können, müssen zunächst die digitalen Grundlagen geschaffen werden. Entscheidend ist dabei die Qualität, Vernetzung und zielgerichtete Nutzung der Daten.
In dieser Folge des Digitalwandlers spricht Philipp Ebnet mit Marcus Timmermann darüber, wie Unternehmen ihre Produktion schrittweise digitalisieren können, welche Rolle Daten entlang der gesamten Wertschöpfungskette spielen und weshalb eine unternehmensweite Datenstrategie den Unterschied zwischen einzelnen Digitalisierungsprojekten und einer nachhaltig erfolgreichen Transformation ausmacht.
Die Podcastfolge zeigt:
Die Folge richtet sich an Fach- und Führungskräfte aus Industrie und produzierendem Gewerbe sowie an alle, die verstehen möchten, wie datengetriebene Produktion die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen langfristig stärkt.
Zum Nachlesen: das vollständige Gespräch mit Sprecherwechsel. Das Transkript wurde KI-gestützt erstellt und redaktionell geprüft.
Philipp Ebnet, CGI: Herzlich willkommen bei der neuen Folge unseres Podcasts Digitalwandler. Ich bin Philipp und will in diesem Podcast erfahren, wie es um die Digitalisierung in Deutschland steht. Alle zwei Wochen lade ich dafür Expertinnen und Experten ins virtuelle Studio ein, die mir meine zahlreichen Fragen zu Best Practices und ungenutzten Chancen der Digitalisierung beantworten, mir aber auch verraten, wo noch Verbesserungsbedarf besteht. Heute ist es mein Ziel, ein bisschen zu lernen, welche Auswirkungen Industrie 4.0 und 5.0 - also ganz grob gesagt die Automatisierung und der Einsatz von KI in Fertigungsprozessen - auf kleine und mittelständische Unternehmen hat. Weil wir aktuell ja viel darüber hören, wie KI Produktionsprozesse beschleunigen kann. Das war auch schon öfter Thema in diesem Podcast. In der Folge „Produktiver Arbeiten mit KI“ bin ich zum Beispiel der Frage nachgegangen, wie ein Unternehmen Use Cases für KI identifizieren kann. In der Folge „Mensch und KI“ stand der dafür benötigte Fähigkeitsaufbau im Mittelpunkt.
Philipp Ebnet, CGI: Und in der Folge „Berufsbilder im Wandel“ ging es darum, wie sich der Arbeitsmarkt und einzelne Rollen durch KI verändern. Die Folgen kannst du natürlich überall dort nachhören, wo es Podcasts gibt. Aber damit diese KI-Transformation gelingt, müssen natürlich erst einmal die digitalen Grundlagen stimmen. Und wie diese Grundlagen aussehen, wie Unternehmen sie aufbauen können und was sich in den nächsten Jahren ändern wird, das will ich heute genauer erfahren.
Philipp Ebnet, CGI: Und dafür habe ich mir Marcus Timmermann ins virtuelle Studio eingeladen. Marcus ist Experte für Automatisierungstechnik und hat in seinem Berufsleben schon viele kleine und mittelständische Unternehmen bei der Automatisierung ihrer Fertigungsprozesse unterstützt. An der Stelle sage ich erst einmal: Hi Marcus, schön, dass du da bist.
Marcus Timmermann, CGI: Hallo Philipp, danke, dass du mir die Chance gibst, ein bisschen über meine Arbeit und meine Aktivitäten zu berichten.
Philipp Ebnet, CGI: Ja, gerne. Ist ja ein mega spannendes Thema. Ich würde auch einfach mit der Frage einsteigen: Was würdest du denn sagen, was verbirgt sich hinter dem Begriff digitale Produktion? Was bedeutet das?
Marcus Timmermann, CGI: Es ist ein sehr weit gefasster Begriff, der auch die Schnittstellen in die vorgelagerten und nachgelagerten Prozesse beschreibt. Irgendwo die Produkte, die aus dem Engineering entstanden sind, und auch die Daten, die dazu erzeugt wurden, zu nutzen, um in der digitalen Produktion diese Produkte real herzustellen. Die Daten dort zu sammeln und so aufzubereiten, dass sie nützen und weiterhelfen und in die Datenstrategie reinpassen, damit sie dementsprechend genutzt werden können. Im Grunde also ein durchgängiges, datengetriebenes System entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Und das ist nicht nur für große Unternehmen interessant, sondern auch für kleine und mittelständische Unternehmen.
Marcus Timmermann, CGI: Wir haben dazu auch ein Digital Maturity Assessment entwickelt, um diese Transformation entlang der unternehmensweiten Datenstrategie zu eruieren, zu bewerten und zu sehen, in welchen Bereichen man wie weit ist. Dazu gibt es in zehn sogenannten Säulen entsprechende Fragenkataloge, die wir mit dem Kunden zusammen durchgehen, und wir schauen auf die Level: Wo sind sie schon auf einem guten Weg? Wo gibt es Möglichkeiten, nachzusteuern? Wo muss man vielleicht auch noch ein bisschen eingreifen, um besser in Richtung einer unternehmensweiten Datenstrategie zu kommen. Und dafür ist wichtig, auch eine vernünftige Datenstrategie zu haben.
Philipp Ebnet, CGI: Genau, an der Stelle würde ich mal ganz kurz einhaken: Digital Maturity Assessment. Genau, da müsstest du mir ein kleines bisschen näher erklären, was sich dahinter verbirgt. Du hast gerade schon gesagt, zehn Säulen, die ihr euch da anschaut. Aber was sind denn so die typischen Erkenntnisse oder deine Haupterkenntnisse, die sich daraus gewinnen lassen - für dich und für das Unternehmen?
Marcus Timmermann, CGI: Grundsätzlich beschreibt es den digitalen Reifegrad, die digitale Transformation, die man innerhalb dieser einzelnen Säulen - ob das jetzt Qualitätswesen, Engineering, die Produktion selbst oder einzelne Werke sind - betrachtet, also inwieweit diese schon digitalisiert sind. Also dort, wo vielleicht auch schon Maschinen in den OT-/IoT-Prozess eingebunden sind, sodass die Daten von den Maschinen hochfließen, ich sage mal in den Data Lake, und von dort aus orchestriert werden, um wieder so genutzt zu werden, dass sie die Prozesse innerhalb des Unternehmens unterstützen.
Philipp Ebnet, CGI: Alles klar. Wenn du dir das anschaust, wie definierst du dann, welcher Score da rauskommt oder wie digital das Unternehmen, das du dir anschaust, ist? Hast du typische Milestones, die du dir da anschaust und definierst, oder wie gehst du vor?
Marcus Timmermann, CGI: Im Grunde wird geschaut, wie weit Daten schon fließen, also von den Maschinen hoch in diesen Data Lake, inwieweit Prozesse schon so unterstützt sind, dass sie vom Engineering Dinge zur Verfügung stellen, die dann anschließend auch in der Produktion genutzt werden können, wie durchgängig die ganze Kette ist. Im Engineering werden ja Zeichnungen, Berechnungen und Simulationen erstellt. Inwieweit helfen solche Dinge schon, im Qualitätswesen gewisse Prüf- und Messprogramme ablaufen zu lassen und die Produkte dann auch in der Produktion entsprechend gegenzutesten? Im Grunde: Wie ist die Produktion, wie ist die Fabrik, wie ist das Werk schon insgesamt digital miteinander vernetzt, und wie können Daten, die irgendwo entstehen, auch so genutzt werden, dass sie an anderer Stelle angewendet werden können? Mit unserem System setzen wir im Grunde auf die ISA-95 auf, auch mit unseren Erfahrungen, die wir da haben. Und dieses Reifegradmodell, das wir entwickelt haben, ist, ich sage mal, auch aus unserer Erfahrung entstanden und gewachsen. Das ist ein Punkt innerhalb unseres digitalen Production-Portfolios, das so ein bisschen auch den Wegweiser aufzeigt, auf welchem Weg man schon gut unterwegs ist und wo es vielleicht Punkte gibt, an denen man die Maschinen noch besser mit den Engineering-Prozessen, den Qualitätsprozessen, den Prozessen innerhalb des Unternehmens oder auch mit der Supply Chain vernetzen kann, einfach, um von der Struktur her sauberer, skalierbarer und hyperpersonalisiert zu werden und einzelne Aufträge auch entsprechend vernünftig durchzubringen.
Philipp Ebnet, CGI: Genau, war so meine nächste Frage. Wenn du jetzt eben feststellst, dass vielleicht noch insgesamt Nachholbedarf besteht bei der Vernetzung, wo würdest du denn, welche Bereiche würdest du denn priorisieren? Welche Bereiche haben für dich die höchste Priorität?
Marcus Timmermann, CGI: Das ist eine gute Frage. Es geht nicht nur darum, die Daten einfach nur zu sammeln, nur weil sie irgendwo entstehen und vielleicht zuhauf zur Verfügung stehen, sondern auch darum, die richtigen Daten zu sammeln. Und das setzt wieder ein Stück weit vor dem Reifegradmodell an: Die Strategie da irgendwo stimmen muss, die innerhalb des Unternehmens vorliegen sollte.
Marcus Timmermann, CGI: Bei der Erarbeitung solcher Strategien kommt dann schnell heraus, wo man Vorteile hat, wo man Hidden Champion gegenüber Wettbewerbern ist, an welchen Stellen man besonders gut ist und wo man ansetzen muss. Das kann bei jedem Unternehmen anders liegen. Firmen, die sich mit Härteprozessen auseinandersetzen, für die kann es zum Beispiel der besondere Kniff sein, die Härteverfahren so zu steuern, dass man aufgrund von Werkstoffzeugnissen und Materialdaten die Härteanlagen so steuert, dass am Ende etwas Vernünftiges herauskommt. Dazu kann man die Daten aus den Materialzeugnissen, aus den Anlagen und von den Temperatursensoren entsprechend aufgreifen, um Ausschuss zu verhindern oder Risse innerhalb des Bauteils zu vermeiden.
Marcus Timmermann, CGI: Dann ist es besonders wichtig, in so einem Unternehmen ein gewisses Augenmerk darauf zu legen und produktionstechnisch irgendwo eine Hilfestellung zu geben, damit man anhand von Daten den Fertigungsprozess einfacher, sicherer und qualitativ hochwertiger macht, indem man weniger Ausschuss erzeugt. In einem anderen Unternehmen, das in einem anderen Gebiet Hidden Champion ist, kann das wieder ganz anders aussehen. Das kommt auf das individuelle Unternehmen an.
Marcus Timmermann, CGI: Wir waren auch in Unternehmen aktiv, in denen künstlerische Aspekte gefragt waren. Da ging es um eine Manufaktur, also eine besondere Herstellung mit besonderen Merkmalen innerhalb des Automobils. Die voranzubringen, war eine andere Herausforderung. Dort gab es null IT-Unterstützung, und es wäre auch falsch gewesen, die Prozesse so stark zu automatisieren, dass nur noch links das Material und rechts das fertige Produkt herauskommt. Stattdessen muss man genauso weit digitalisieren, dass dieser künstlerische Aspekt unterstützt wird. Also den Menschen dort so viel IT wie nötig zur Verfügung stellen, damit sie wissen, wo das Material steckt, wo man es abrufen kann, was passiert, wenn Ausschuss generiert wird, damit das rechtzeitig wieder dispositioniert wird und an der richtigen Stelle landet. Im Grunde gibt man den Personen die Freiheit, sich auf ihre Arbeit und die künstlerischen Aspekte zu konzentrieren, die dahinterstecken. Auch das ist also stark davon abhängig, wo ein Unternehmen spezialisiert ist, wo seine Ausprägungen liegen und wo seine Fähigkeiten entsprechend liegen.
Philipp Ebnet, CGI: Genau, jetzt noch einmal zum Thema Datenstrategie, weil du am Anfang gemeint hast, dass eben oft schon Daten erfasst werden, aber dann ja nicht richtig mit den Daten umgegangen wird. Da würde ich noch mal fragen: Worauf achtest du denn, oder worauf schaust du denn, oder worauf kann ich als Unternehmen schauen, wenn ich wissen will, ob ich meine Daten eben nicht nur erfasse, sondern ob ich sie auch sinnvoll einsetze? Was sind da so typische Erfahrungen von dir, worauf du achten würdest?
Marcus Timmermann, CGI: Darauf, dass letztendlich die Unternehmensziele verfolgt werden. Jedes Unternehmen hat irgendwo das Ziel, Gewinn zu machen, Geld zu verdienen. Und es geht bei der Datenermittlung ähnlich darum, nicht einfach nur etwas zu automatisieren. Also da gibt es ja diesen schönen Spruch: „Scheißprozess digitalisieren, dann haben wir einen scheißdigitalisierten Prozess.“ Von der Ausdrucksweise ist das natürlich schon ein bisschen hart, aber mit den Daten ist es ähnlich. Ich kann alle möglichen Daten sammeln, aber die müssen zielführend irgendwo sein. Und da muss man sich vernünftig auch Gedanken darüber gemacht haben. Das bringt nichts, 30 Gigabyte irgendwo täglich an Daten zu sammeln und die dann so weit herunterzustrippen, dass man mit 250 Kilobyte auskommt, sondern die gleich schon so zu orchestrieren, dass ich die Daten daraus ziehe, die wichtig sind für meine Prozesse und für meine Arbeit, und wo ich die richtigen Schlüsse daraus ziehe.
Marcus Timmermann, CGI: Und das wird oft vergessen. Da geht es einfach nur darum, Maschinen anzubinden - auf Teufel komm raus - per MQTT, per OPC UA, ich sage mal, die Verbindung zu schaffen und diese Dinge einzusammeln. Und das, was am Ende herauskommt, sollte dann auch hilfreich sein. Das ist das Ziel. Das ist so wie bei einer FEM-Berechnung, wenn es darum geht, ein Bauteil von der Festigkeit her zu berechnen. Und dann ist ein schönes, buntes Bildchen nachher toll. Aber ich muss das auch richtig charakterisieren und lesen können letztendlich und nicht nur ein schönes, buntes Bildchen da haben. So ist das bei den Daten auch. Also da macht es nicht die Masse, sondern auch die Qualität, die man da rauszieht.
Philipp Ebnet, CGI: Wenn du dir jetzt anschaust oder wenn du deinen Kunden dabei hilfst, solche Daten zu vernetzen, wann kann ich denn auch oder wie kann ich als Unternehmen denn dann auch überprüfen, ob meine Ziele und ob sich meine Produktionsprozesse verbessert haben? In welchen Abständen würdest du da auf die Ergebnisse schauen, einfach um zu sehen, wie sich etwas verändert hat und ob sich etwas zum Positiven verändert?
Marcus Timmermann, CGI: Das ist und sollte ein kontinuierlicher Prozess sein. Man sollte nicht, ich sage mal, wöchentlich infrage stellen, was man da als Strategie erarbeitet hat, aber sicherlich in regelmäßigen Abständen noch einmal darüber schauen, ob die Ziele so noch richtig sind, ob das, was man gesammelt hat, auch wirklich darauf einzahlt, und nicht irgendwann in so einen Automatismus reinkommt, bei dem man einen Haken dahinter macht nach dem Motto: erledigt, die Maschine ist eingebunden, und was damit passiert, ist dann zweitrangig. Sondern das immer wieder auch hinterfragen und schauen, ob man da noch richtig ausgerichtet ist.
Philipp Ebnet, CGI: Jetzt hast du gerade das schöne Beispiel gebracht, wie diese Digitalisierung Menschen auch dabei unterstützen kann, ihre eigenen Aufgaben und ihre Kernaufgaben besser oder fokussierter zu übernehmen. Weil, worauf ich hinaus will, ist: Automatisierung ist ja immer auch so ein bisschen mit der Angst verbunden, dass man ersetzt wird. Wie ist denn da so deine Erfahrung? Wie verändern sich Rollen oder Aufgaben, wenn mehr Prozesse automatisiert werden?
Marcus Timmermann, CGI: Das ist auch eine sehr spannende Frage. Es steckt ja eigentlich die Grundfrage dahinter: Was bringt das überhaupt? Das muss ja auch einen Mehrwert bringen. Es bringt nichts, die Kapazität an der Stelle dadurch zu erhöhen, den Menschen Arbeit abzunehmen, Daten zu sammeln und zu automatisieren, wenn am Ende dann kein Mehrwert dahinter steckt. An manchen Stellen wird es einfach auch darauf hinauslaufen, dass Dinge einfacher passieren und auch vielleicht manche Arbeiten an der Stelle überflüssig werden. Also wenn ich mir überlege, gehen wir mal von der Asset Administration Shell aus. Das ist so eine Verwaltungsschale, die letztendlich irgendwo ein physikalisches Produkt digital beschreibt, was ich als Ingenieur entsprechend einladen kann in meine CAD-Zeichnung, mein Konstrukt, in meine Entwicklung, in mein Produkt, was ich gestalte und entwickle. Und wenn ich das habe und die digitale Beschreibung habe, dann sollte eigentlich im nächsten Schritt das Anlegen eines solchen Bauteils im Materialstamm nahezu wegfallen, weil das ja da beschrieben ist. Also es ist beschrieben, wer stellt es her, was stecken da vielleicht sogar für kaufmännische Daten dahinter? Gibt es mit der Firma vielleicht schon Rahmenverträge? Also so stelle ich mir das zumindest vor, wie es im optimalen Fall läuft, dass quasi diese Verwaltungsschale dieses Bauteil optimal beschreibt. Das heißt, wenn der Ingenieur das einlädt und verwendet, dann sollte das so im System weiter transformierbar sein, dass alle Daten dazu auch automatisch angelegt werden, wenn er auf den Knopf drückt und sagt: Das Produkt ist jetzt fertig, so sieht es aus. Das ersetzt natürlich die Arbeit, das im Materialstamm anzulegen, das über aufwendige Prozesse noch einmal von dem Sacharbeiter anlegen zu lassen und so weiter und so fort. Diese Stelle gibt es dann unter Umständen nicht mehr, aber die Durchgängigkeit des Produkts ist damit viel besser auch gegeben. Auch was die Austauschbarkeit, die Beschreibung und die Identifikation betrifft. Es ermöglicht uns, solche Dinge schneller zu entwickeln, voranzubringen und mehr zu tun. Man hat also einen Kapazitätsgewinn an der Stelle und kann die Personen, die frei werden, an anderer Stelle entsprechend einsetzen. Aber die Gefahr ist sicherlich durchaus gegeben, dass manche einfache Tätigkeiten durch so eine Digitalisierung wegfallen. Das weiß ich, das wird nicht gern gehört, aber das ist sicherlich auch so.
Philipp Ebnet, CGI: Wie viel Aufwand ist dieser Umstellungsprozess? Weil du gerade das Beispiel gebracht hast mit dem Ingenieur, der dann die Daten einfach automatisiert abrufen kann. Wie viel Schulungsaufwand steckt da für den Ingenieur dahinter, sich mit den neuen Systemen vertraut zu machen? Was sind da so deine Erfahrungen? Wie lange dauert das, bis das Team mit diesen neuen Arbeitsmethoden umgehen kann?
Marcus Timmermann, CGI: Also ich komme aus dem Maschinenbau. Ich habe damals Technischer Zeichner gelernt, dann studiert, bin Ingenieur geworden, und zu meiner Zeit, als ich losgelegt habe, war gerade dieser Umsetzungsprozess, bei dem man von 2D-Zeichnungen direkt in 3D konstruiert hat. Wenn ich das jetzt als Parallele ziehe und damit vergleiche, dann war das damals auch ein aufwendiger Prozess, bei dem vom Bauteillieferanten gewisse Normmodelle zur Verfügung gestellt wurden, die einfach eingeladen werden konnten, und das Bauteil war dann entsprechend vorhanden. So ähnlich stelle ich mir das auch mit einer Verwaltungsschale oder mit einem digitalen Zwilling vor. Das lade ich ein und habe die Daten. Das müssen die Systeme, die Interoperabilität, hergeben. Dafür gibt es die IDTA und Organisationen, die darauf achten, dass im Hintergrund eine gewisse Normung stattfindet, um solche Daten zur Verfügung zu stellen. Und das wird ganz automatisch passieren. Da gibt es Firmen, die dabei unterstützen, solche Daten in entsprechenden Formaten zur Verfügung zu stellen, damit sie weiterverwendet werden können. Es ist einfach so, dass man auf den Knopf drückt und die Dinge dann ins System einträgt. Und wenn es jetzt vielleicht bei manchen noch nicht so ist, dann wird es sicherlich so kommen. Da bin ich ganz fest von überzeugt. Heute konstruiert keiner mehr mit Tusche und Lineal, sondern das passiert alles in 3D. Und genauso werden die Produkte auch immer digitaler und können dann entsprechend so verwendet werden. Der Durchgriff ist natürlich ein Thema. Je mehr Maschinen angebunden sind, je mehr ich auch die Fertigung mit anbinde, desto mehr öffne ich solche Systeme. Deswegen ist in unserem Portfolio auch Cyber Security ein wichtiges Thema und die OT-/IT-Integration ein wichtiges Thema. Nicht nur Daten hochzumelden, sondern auch Daten zu empfangen, Rückmeldungen zu beziehen und sich gegen die Gefahr zu schützen, dass auf einmal Roboter von außen gesteuert werden können. Das wäre der Bereich, den wir auch versuchen, in unserem Portfolio mit abzudecken. Also nicht nur die Daten zu generieren, die Daten zu orchestrieren und eine vernünftige Strategie darüber zu legen, sondern auch das Ganze so sicher zu machen, dass man nicht von außen darauf zugreifen und auf einmal die ganzen Anlagen steuern kann.
Philipp Ebnet, CGI: Wenn du jetzt bei einem Kunden bei der digitalen Produktion feststellst, dass die noch nicht so gut sind, wie sie sein könnten, würdest du dann alle Verbesserungen, die du feststellst, gleich einführen? Also alle Teilbereiche auf einen Schlag ändern? Oder würdest du sie nacheinander ändern? Wie ist da so das Vorgehen, um die besten Ergebnisse zu erzielen?
Marcus Timmermann, CGI: Das ist ein valider Ansatz. Direkt auf allen Schlachtfeldern gleichzeitig zu kämpfen, ist da schwierig. Ich würde mich aber in erster Linie darauf fokussieren, gerade diese Datenstrategie zu klären, weil das ja ein Zeichen dafür ist, dass das noch nicht durchgängig ist, wenn es da entsprechende Lücken und viele Ansätze gibt. Das ist ja auch ein spannendes Thema. Das ist besser, als wenn überall schon etwas perfekt läuft, sondern gemeinschaftliches, einheitliches Verständnis mit so einer Datenstrategie zu schaffen und dann use-case-getrieben einzelne Schritte zu gehen und umzusetzen. Vielleicht auch in Teilbereichen erst einmal anzufangen, Erfolge zu generieren und auch dadurch aufzuzeigen, dass das etwas bringt, dass man die Benefits an der Stelle schon einsammeln, generieren und für sich und seine eigene Firma nutzen kann. Darüber hinaus sollte man auch nicht nur die eigene Firma betrachten, sondern auch gerade mit diesen Datenökosystemen, von denen man ja immer mal spricht, die ganzen Industrie-X-Initiativen wie Manufacturing-X, Catena-X, Hells-X und was es da nicht noch alles mittlerweile gibt. Aerospace-X gibt es, glaube ich, mittlerweile auch. Dass man das auch als gute Chance nutzen kann, sich über Eclipse Data Connectoren mit anderen Firmen zu vernetzen, also zum Beispiel auf die eigenen Produkte zurückzugreifen, denen dann vielleicht auch wichtig ist, Daten entsprechend auszutauschen, und uns vielleicht wichtig ist, Daten zu bekommen, wie denn unsere Maschinen oder Produkte genutzt werden, damit das wieder in die Weiterentwicklung reinfließen kann. Das heißt: Wenn man die eigene Firma irgendwann mal so weit hat, dass das perfekt ist, dann bringt einen das oft an den Punkt, sich Gedanken zu machen, wie können wir das jetzt nutzen und auch mit anderen Firmen so kommunizieren. Ihr habt es ja schon mit dem digitalen Zwilling und mit der Asset Administration Shell versucht anzudeuten: Wenn man anderen die Möglichkeit gibt, die Produkte digital auch bei sich einzusetzen, sich automatisch anlegen zu lassen im Materialstamm und in solchen Dingen, eröffnet das ganz vielfältige Möglichkeiten, auch was die Resilienz von gewissen Lieferketten betrifft. Wenn ich da weiß, dass ich x mögliche Lieferanten habe, die mir das Produkt zuliefern können, und jetzt steckt gerade irgendein Schiff wieder im Suezkanal fest oder die Straße von Hormus ist blockiert, dann kann ich vielleicht auch jemanden zugreifen, der preislich vielleicht teurer ist, mir das in der Zeit liefern kann, wo ich es dann auch brauche. Also solche Möglichkeiten ergeben sich dann auch, je digitalisierter und je datengetriebener man wird.
Philipp Ebnet, CGI: Vielleicht kannst du mir mal noch so ein Beispiel mitgeben, ein konkretes. Was war denn so in deinem Berufsleben ein Ereignis, wo du sagst: Okay, da habe ich mal so ein Assessment durchgeführt und da ist einfach ein so schönes Erlebnis mit dem Kunden gewesen, wo du sagst, da habe ich wirklich gemerkt, wie sich dadurch meine Arbeit und die Produktion verbessert haben. Kurz gesagt: Was war denn so dein Highlight in dieser Automatisierung in deinem Berufsleben? Worauf bist du stolz?
Marcus Timmermann, CGI: Ja, das muss man wirklich sagen. Das ist in meinem Berufsleben, aber jetzt nicht unbedingt bei der aktuellen Firma, durchaus etwas, worauf ich stolz bin, mit den Gedanken und Ideen da vorangegangen zu sein. Da ging es im Grunde um die Fertigung eines linearen Bauteils, bei dem Fehlermerkmale entsprechend wichtig waren. Die Fertigung war eine besondere Herausforderung, und bisher wurde immer darauf geachtet, eine gewisse Qualität in diesem Bauteil zu erreichen und recht lange Montagewege zu realisieren. Dabei ging es im Grunde um eine Zahnstange, bei der der Teilungsfehler von Zahn zu Zahn wichtig ist und der Teilungsfehler auf der Gesamtlänge bis zu zwei Metern möglichst gering sein muss. Wichtig ist aber: Anlagen werden über 120 Meter gebaut, und dann werden 60 solcher Zahnstangen verbaut. Da ist die Idee gewesen, diese Dinge so auszumessen, dass sie quasi endlos montiert werden können, indem im Hintergrund ein System vorhanden ist, das anhand der aufgenommenen Daten einen Montageplan erstellt und die Reihenfolge der Zahnstangen so gewährleistet, dass sie quasi aneinander montiert werden können, der Gesamteilungsfehler nicht in die eine oder andere Richtung abhaut und am Ende immer eine recht hohe Positioniergenauigkeit gewährleistet wird. Letztendlich kam dabei heraus, dass ich gar nicht qualitativ so hochwertige Zahnstangen fertigen muss, sondern dass mir im Grunde eine normale gefräste Qualität reicht, die dann vielleicht auch noch gehärtet ist, um ein gewisses Moment übertragen und eine gewisse Kraft aufnehmen zu können. Die Daten der Genauigkeit der einzelnen Zahnstange helfen mir dann so viel weiter, dass ich diese langen Wege montieren kann, wenn ich die Werte der einzelnen Zahnstange weiß.
Marcus Timmermann, CGI: Bisher gab es nur Verfahren, bei denen sie taktil abgemessen wurden, im Grunde mit einem berührenden Sensor. Wir haben es geschafft, das mit dem Laser zu realisieren. Die Zahnstange, die sonst über acht Minuten gebraucht hat, war innerhalb von 20 Sekunden zu vermessen. Das hat dann die Möglichkeit gegeben, die Daten der einzelnen Zahnstangen zu erfassen. Und wenn man sich vorstellt, dass die 120 Meter irgendwann montiert sind und dann doch vielleicht in der Mitte irgendwo ein Zahn bricht und man die ganze Reihe oder zumindest die kürzere Seite wieder austauschen muss, damit die Teilungsfehler wieder passen, dann ist das sehr aufwendig. Aber aufgrund unserer Daten konnten wir dem Kunden jetzt sogar einen Klon anbieten. Wir haben dann einfach ins Lager schauen können, was die Zahnstange mit den nächstliegenden Werten ist, und ihm dann eine zuschicken können, die er entsprechend austauschen konnte. Das ist schon etwas, das, ich sage mal, ein kleiner Fertigungsabschnitt ist, aber schon zeigt, dass man, wenn man sich Gedanken macht, was man braucht und was im Prozess und in der Montage dieser Bauteile wirklich wichtig ist, auch fragt: Welche Daten muss ich dafür aufnehmen? Welche sind auch dem Kunden letztendlich wichtig? Dem Kunden ist gar nicht wichtig, eine hohe Qualität der Einzelzahnstange zu haben, sondern ihm ist wichtig, dass die Gesamtstrecke und die Positioniergenauigkeit stimmt. Und da kann dann durchaus, ich sage mal, ein viel günstigeres Fertigungsverfahren gewählt werden, solange ich die Daten der Zahnstange entsprechend erfasst habe und sie dem Kunden zur Verfügung stellen kann. Das war dann relativ einfach.
Philipp Ebnet, CGI: Ja, das klingt gut. Also wenn du schon sagst, von 8 Minuten auf 20 Sekunden runter, das ist ein deutlicher Effizienzgewinn, würde ich sagen. Wenn ich mal so darüber nachdenke, was ist denn die Frage, bei der du sagst, die sollte sich heute jedes Unternehmen stellen - ganz egal, wo sie in ihrer digitalen Produktion stehen, wenn sie in 10 Jahren auch noch relevant sein wollen, wenn sie in 10 Jahren noch auf dem Markt sein wollen? Was ist die eine wichtigste Frage, die du jedem Unternehmen stellen würdest?
Marcus Timmermann, CGI: Also ich habe während meiner Studienzeit ein Buch geschenkt bekommen von meinem Mentor in der Firma, das heißt „Das Ziel“. Und das ist von Eli Goldratt, der die Engpasstheorie ein bisschen beleuchtet. Letztendlich muss ein Unternehmen sich immer wieder hinterfragen: Können wir mit unserem Produkt noch Geld verdienen? Datengetrieben digitalisiert zu sein ist die eine Seite, aber das ist, ich sage mal, nur ein Tool, nur ein Werkzeug, um das andere Ziel letztendlich zu erreichen. Auch Unternehmen, die nicht digitalisieren, aber ein Herausstellungsmerkmal haben und etwas ganz Besonderes erschaffen, können damit Geld verdienen. Aber da sollte man sich halt auch immer wieder hinterfragen. Da können die Schallplattenhersteller und die CD-ROM-Hersteller wahrscheinlich ein Lied von singen. Da bringt es auch nichts, wenn man überdigitalisiert, wenn das Produkt am Ende nicht mehr gebraucht wird. Die Digitalisierung ist nur ein Hilfsmittel, um effizienter zu werden, sich besser auszurichten, effektiver zu sein, die Kapazitäten besser zu nutzen, Durchgänge zu machen und Dinge resilienter zu machen. Aber letztendlich Geld zu verdienen, liegt auch mit an dem Produkt, das man hat. Und das muss so sein, dass der Bedarf dafür letztendlich irgendwo da ist.
Philipp Ebnet, CGI: Genau, Marcus, wenn ich dich richtig verstehe, dann ist dieses ganze Thema digitale Produktion ja doch sehr individuell, weil es stark darauf ankommt, was ich mit meinem Unternehmen mache oder was ich in meinem Unternehmen anfertige. Aber wenn jetzt unsere Hörerinnen und Hörer die Folge gehört haben und morgen vielleicht mal schauen wollen, wie gut sie überhaupt dastehen und wie digital sie ihre Produktion aufgebaut haben, was ist denn der eine Tipp, den du konkret geben würdest? Wenn ihr nachschauen wollt, wo ihr steht, dann würde ich euch diese Empfehlung geben: Was ist da deine Empfehlung?
Marcus Timmermann, CGI: Also wir sind in vielen Bereichen schon aktiv gewesen. Wir haben viele Dinge gesehen. Und ich sage: Ich verstehe Dinge am besten, wenn ich sie selbst begreife, anschaue, mit denjenigen durchgehe und herausfordere. Ein goldenes Rezept gibt es da sicherlich nicht. Auch unser Fragenkatalog ist da an der Stelle so auf der einen Seite sicherlich eine potente Waffe, die sich aus den Erfahrungen ergeben hat. Aber die Ableitung, die man für das einzelne Unternehmen trifft, hängt doch auch sehr stark von den Erfahrungen ab, die man selbst gemacht hat. Da ist es immer am besten, gemeinsam ins Gespräch zu gehen, gemeinsam die Erfahrungen auszutauschen und sich gegenseitig zu challengen. Da sind wir absolut auch bereit, einmal zu den Unternehmen zu kommen, unsere Dinge, die wir gemacht haben, vorzustellen und auch unser Verfahren an der Stelle des DMR vorzustellen und zu sagen: Das probieren wir gern einmal aus. Dann schauen wir einfach weiter, was sich ergibt. Die Chemie muss da auch irgendwo stimmen. Man muss nicht zwangsläufig die gleichen Gedanken haben, aber in die gleiche Richtung ticken. Also Dinge verbessern wollen, sehen, wie man so etwas als Chance nutzt, auch Prozesse zu vereinfachen. Nur weil ich es seit x Jahren so gemacht habe, muss ich es nicht weiterhin so machen. Das als Chance zu verstehen, Dinge auch neu zu denken, ist im Grunde der Ansatz, den man da ein Stück weit verfolgen sollte. Das ist genauso wie bei unserem Atlas für das Manufacturing, also beim MES-System, das wir auswählen. Es sind so viele Erfahrungen, die da mit reinspielen, die wir haben, auch mit Kenntnissen in die Branche hinein. Wir haben gute Beziehungen zu vielen MES-Herstellern. Aber in vielen Fällen passen eben nicht immer alle, sondern in der diskreten Fertigung passen andere Hersteller besser als wieder andere. Da kommt es dann auf die Auswahl an, was genau passt. Also von daher ist es nicht irgendwie so eine Standardglocke, die wir darüberstülpen, sondern etwas, das wir individuell auch dem jeweiligen Kunden anpassen und gemeinsam mit ihm schauen, den Weg zu gehen. Denn das ist das Wichtigste: dass er selber dahintersteht und auch die Vorteile erkennt von dem Weg, den man da gemeinsam geht.
Philipp Ebnet, CGI: Ja, alles klar. Marcus, danke dir. Ich wäre auch so langsam am Ende mit meinen Fragen. Insofern vielen Dank erst einmal dir für die ganzen Antworten. Hat mich sehr gefreut, dass du mir so ausführliche Antworten auf meine Fragen gegeben hast. Danke, dass du da warst.
Marcus Timmermann, CGI: Sehr gerne. Philipp, hat mir auch viel Spaß gemacht. Und wir hören uns.
Philipp Ebnet, CGI: Genau. Und Marcus hat es gerade schon erwähnt: Veränderung ist immer wichtig, und man muss sich immer neu denken. Und da kann ich dir auch nur noch einmal die Folge 6 ans Herz legen: „Kulturwandel beginnt im Alltag“. Da kannst du dir auch noch einmal anhören, wie du deine individuellen Fähigkeiten so aufrechterhalten kannst, dass du offen gegenüber Veränderungen bleibst. An der Stelle noch einmal vielen Dank an Marcus und natürlich auch vielen Dank an dich. Natürlich findest du Marcus Kontaktdaten in den Show Notes. Und vielen Dank, dass du zugehört hast. Wenn es dir gefallen hat, dann like und subscribe den Podcast gern, damit du keine Folge verpasst. Ich freue mich schon auf das nächste Mal und bis dahin sage ich wie immer: Ciao, wir hören uns.
