Technologies for Smart Factories

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10 Eine Themenzeitung von Mediaplanet
Die Wirtschaft steht vor großen
Herausforderungen
Green Deal, COVID-19, Globalisierung: Das Umfeld für KMU ist fordernd. Wer keine langfristige
Strategie fährt, könnte Probleme bekommen.
Text
Philipp Jauernik
Eine Investition in Wissen
bringt immer noch die besten
Zinsen“. Diesen Spruch hören
in Zeiten einer globalen
Pandemie mit unklaren Folgen für
Finanz- und Wirtschaftswelt viele zunächst
gern, bis die Frage auftaucht:
„Ja, aber was heißt das eigentlich für
mich konkret?“
Im Wirtschaftsleben geht es vor
allem um Daten. Sie sind das neue
Gold, das neue Öl, heißt es seit vielen
Jahren. Das sind zunächst Plattitüden,
die man leicht dreschen kann:
Dass sie stimmen, wird niemand bestreiten,
doch was sie genau bedeuten,
muss man erst erklären.
Ein Gewerbebetrieb hat heute –
natürlich abhängig von seiner Größe –
zig Daten an der Hand. Da geht es um
Fertigungsströme und Maschinenperformance,
von der digitalen Steuerungseinheit
bis zur letzten Schraube
und Walze. Es geht um Lagerbestände,
es geht um Transportwege, um Mitarbeiterauslastung,
um Finanzplanung,
Ertragsoptimierung, Marketing- und
Salesaktivitäten und vieles mehr.
Kurz gesagt: Während es seiner
normalen Geschäftstätigkeit nachgeht,
generiert ein Unternehmen
Daten aller Art. Die sind deshalb Gold
wert, weil aus ihnen vieles abgelesen
werden kann. Das beginnt bei der
klassischen Performance, geht aber
viel tiefer: In der Analyse dieser Daten
zeigen sich langfristige Trends und
am Horizont befindliche Chancen –
dafür müssen sie aber auch erkannt
und richtig gedeutet werden.
Genau hierin liegt das Problem: Die
Kapazität, Daten richtig zu aggregieren,
zu clustern, zu interpretieren und
Schlüsse daraus abzuleiten, ist
vielerorts nicht vorhanden. Das
braucht nämlich Know-how und ist
eine gewisse Investition. Auch dann,
wenn die Daten automatisiert
analysiert werden, braucht es Wissen,
wie damit umgegangen werden soll.
Gerade für produzierende Betriebe ist
das eine der entscheidenden Schlüsselfragen
auch dafür, ob sie in einem
immer kompetitiveren und im
tiefgreifenden Strukturwandel befindlichen
Marktsystem bestehen können
oder nicht.
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Automatische Analytik:
Potenziale heben
Produzierende Betriebe müssen ständig ihre Performance verbessern. Ein Weg, das automatisiert zu tun,
ist die präskriptive Analytik. Ein Expertengespräch mit Michael Affenzeller.
FH-Prof. Priv.-Doz.
DI Dr. Michael
Affenzeller
Wissenschaftlicher
Leiter Softwarepark
Hagenberg
softwareparkhagenberg.com
FOTO: SARA ASCHAUER
office@softwareparkhagenberg.com
Was versteht man eigentlich unter
prescriptive analytics?
Die vorschreibende, also präskriptive
Phase der Analytik ist jene Phase, die
man als die letzte Stufe bezeichnet –
der Bogen reicht von der deskriptiven
über die diagnostische und die prädiktive
Analytik. Im Prinzip geht es
dabei immer um Daten – statistische
Auswertungen, Visualisierungen und
so weiter. In der diagnostischen und
prädiktiven Analytik kommt noch
Machine Learning dazu, um Strukturen
und Zusammenhänge in den
Daten zu identifizieren.
Welche Rolle übernimmt dann die
präskriptive Analytik?
Das ist die Re-Transformation der aus
den Daten gewonnenen Erkenntnisse
zurück ins Analoge. Die Entscheidungsfindung
wird damit sowohl auf operati-
ver als auch auf strategischer Ebene
optimiert. Operativ können das beispielsweise
Optimierungsaufgaben in
Produktion, Layout, Intralogistik oder
Produktdesign sein. Strategisch kann es
eine Unterstützung für Entscheidungsträger
sein, indem die Konsequenzen
verschiedenster Szenarien vor der Umsetzung
transparent gemacht werden.
Ermöglicht wird das alles durch ein komplexes
Zusammenspiel vieler Teildisziplinen.
Mit der fortschreitenden Digitalisierung
gibt es auch hier einen Schub.
Hier heißt es oft, dass heimische
KMU im internationalen Vergleich
hinterherhinken. Woran liegt das?
Mein Eindruck ist, dass die Notwendigkeit
der automatisierten Datenanalyse
bei vielen Betrieben noch nicht ganz
angekommen ist. Die Erfordernisse
des Tagesgeschäfts stehen dann oft im
Vordergrund, so dass man sich nicht
mit größeren strategischen Visionen
beschäftigt, die oft erst später Nutzen
entfalten. Dabei haben hier gerade KMU
oft viel Entwicklungspotenzial.
Woher kommt die besondere Stärke
des Softwarepark Hagenberg in
diesem Bereich?
Das haben wir vor 2–3 Jahren selbst
einmal analysiert. Das Ergebnis war,
dass wir in sehr vielen Teildisziplinen
besondere Kompetenzen aufgebaut
haben, was der Analytik natürlich hilft,
da sie ja selbst so viele Teildisziplinen
umfasst. Der industrielle Schwerpunkt
im oberösterreichischen Zentralraum
hat dazu auch beigetragen, weil unsere
Forschung in enger Kooperation mit
einigen führenden produzierenden
Betrieben und Anlagenbauern stattgefunden
hat.