Wie in vielen anderen Branchen spüren auch Unternehmen der Metallbearbeitung die Auswirkungen geopolitischer Entwicklungen der vergangenen Monate. Inflation und steigende Energiepreise erhöhen den Druck auf die Betriebe. Eine mögliche Problemlösung besteht darin, den eigenen Energiebedarf und damit Kosten zu reduzieren. Umfassende Analysen verfügbarer Betriebsdaten helfen Verantwortlichen dabei, Einsparpotenziale zu erkennen. Hilfreich ist hierbei die Nutzung von maschinellem Lernen (ML) und künstlicher Intelligenz (KI): Werner Reuß – Manufacturing Solutions Executive bei InterSystems – erklärt, wie diese Technologien den Weg hin zu präskriptiven Analysen ebnen, die Produktions- und Betriebsleitern wertvolle Handlungsempfehlungen geben.
dima: Werner Reuß, als Experte für Industrie 4.0 sprechen Sie mit Unternehmen aktuell sicherlich über die Auswirkungen der hohen Energiepreise. Wie schätzen Sie die Lage derzeit ein?
Werner Reuß: Die wachsenden Kosten belasten Unternehmen enorm. In Deutschland fordern einige Politiker und Wirtschaftsvertreter deshalb einen Industriestrompreis. Er verspricht mehr Wettbewerbsfähigkeit für den Standort Deutschland. Ohne die Subventionen drohe die Abwanderung von Firmen ins Ausland, lautet das Argument.
Interviewpartner
Werner Reuß verfügt über 25 Jahre Erfahrung im Umfeld der Fertigungs- und IT-Industrie. Er hat für Konzerne wie Microsoft und Orange Business Services internationale Geschäftsbereiche aufgebaut und geleitet. In den letzten zehn Jahren lag sein Fokus auf Industrie 4.0 und den damit verbundenen Themen in der Organisationsentwicklung. Bei InterSystems verantwortet Werner Reuß die strategische Ausrichtung des Unternehmens in der Fertigungsbranche in der D-A-CH-Region.
Ein Industriestrompreis würde bestimmt zu einer Entlastung führen, er kann die eigentliche Herausforderung – dass in Produktionsprozessen enorm viel Strom notwendig ist – jedoch nicht lösen, sondern nur abmildern. Fraglich ist zudem, ob dieser überhaupt kommt und wenn ja, für welche Betriebe. Ohne Planungssicherheit kommt es für Unternehmen umso mehr darauf an, Produktionsprozesse effizienter zu gestalten und Energieeinsparpotenziale zu nutzen. Das bietet ihnen jederzeit einen großen Mehrwert, auch wenn die Energiepreise irgendwann wieder fallen oder sich weltweit angleichen.
dima: Wie können IT-Lösungen zur erforderlichen Optimierung in der Fertigung beitragen?
In produzierenden Unternehmen stehen Betriebsdaten in hohem Umfang zur Verfügung. Aktuelle Systeme sammeln und nutzen sie, um einen Ist-Zustand zu erklären oder einen Ausblick auf kommende Entwicklungen zu geben und Risiken zu identifizieren. Mithilfe dieser deskriptiven und prädiktiven Lösungen verstehen Verantwortliche besser, was in ihrer Produktion und Logistik passiert. Mehr Unterstützung bei der Entscheidungsfindung bietet der KI-basierte Ansatz der präskriptiven Analyse. Die dabei verwendeten Algorithmen greifen auf aktuelle und historische Daten zu, um konkrete Handlungsempfehlungen für die Steuerung von Prozessen zu geben – mit aller Transparenz über die Faktoren und Auswirkungen jeder einzelnen Alternative. Das erlaubt z.B. Produktionsleitern, hinsichtlich der Fertigungsoptimierung schnell fundierte Entscheidungen zu treffen, da sie die Vor- und Nachteile jeder möglichen Entscheidung auf einen Blick sehen.
Die letzte Kontrollinstanz ist dabei immer der Mensch: Anwender wählen passende Maßnahmen aus den Vorschlägen aus und stoßen diese selbst an. Je nach Reife des KI-Modells lässt sich die Steuerung bewährter Prozesse auf Wunsch aber auch komplett automatisieren.
dima: Wie helfen präskriptive Analysen konkret dabei, Energiekosten zu senken?
Eine präskriptive Analyse dient beispielsweise dazu, die beste Abfolge der Auftragsbearbeitung zu ermitteln. Mitarbeiter wissen durch die Vorschläge der KI, wie die optimale Anordnung der einzelnen Schritte aussieht. Auf dieser Grundlage erstellen sie dann einen genauen Produktionsplan, der Unterbrechungen minimiert. Maschinen verzeichnen daher deutlich weniger Leerlauf: Das spart Energie und somit Kosten. Präskriptive Analysen zeigen zudem auf, wie bestehende Prozesse insgesamt effizienter laufen können und wo es Energieeinsparpotenziale gibt. Das System überwacht alles in Echtzeit und empfiehlt sinnvolle Maßnahmen.
