Mit der einfachsten Lösung anfangen

Bereits während der ersten Pitches der konzernweiten Sprints zum Thema Smart Factory war mir klar: Das müssen wir umsetzen, und zwar schnell!“, beschreibt Jens Delventhal den Beginn der gemeinsamen Arbeit. Auch Steffen Cords denkt gerne an die Anfangszeit zurück. Die erste Kugelschreiberskizze seiner Idee hat er noch immer als Foto auf seinem Smart­phone: ein paar Boxen, ein paar Datenleitungen. Etwas, das mit viel gutem Willen wie eine Maschine aussieht. Und unten links derjenige, der in der klassischen Produktentwicklung oft zu kurz kommt: der Mensch, der das Ganze benutzen soll.

K.Edge Solutions verbindet das Wissen der Maschinenführer mit den Live-Daten aus dem Schichtbetrieb zu einem Gesamtbild, das es so noch nicht gab: Warum lief die Produk­tion in der letzten Schicht langsamer als sonst, wo gab es Aussetzer, Pannen, Produktionsstillstände? Was können wir daraus ableiten für die nächsten Schichten? Auf welcher Maschine erwarten wir wann welches Problem, wie können wir uns darauf vorbereiten, welche Ersatzteile sollten wir zur Hand haben?

„Von ‚Condition Monitoring‘ oder ‚Predic­tive Maintenance‘, also ‚permanenter Maschinendatenerfassung‘ und ‚vorausschauender Wartung‘, reden heute viele, ohne dass ­ihnen klar ist, was sie eigentlich brauchen“, sagt Cords, der Schiffbau studiert und danach in der Sozial- und Zukunftsforschung gearbeitet hat, bevor er zu Körber Digital kam, wo er sich als Head of Ideation and Scouting um die frühe Phase von Innovationen kümmert. „Oft setzen Konzerne Entwicklungsprogramme auf und arbeiten an viel zu komplexen Lösungen, von denen man nach spätestens drei Jahren nichts mehr hört.“

Täglicher Check: Wo stehen wir?

Anders bei K.Edge Solutions: Die Software ist heute bereits europaweit in mehreren Werken ­eines Hygienepapierherstellers im Einsatz. Weitere Kunden aus den Konzerngeschäftsfeldern Tissue und Logistik-Systeme sind an der Lösung interessiert und starten den Testbetrieb. Und das K.Edge-Büro am Berliner Standort von Körber Digital ist mehr als gut gefüllt. „In der MVP-Phase haben wir dank der Mitarbeit dreier Geschäftsfelder in kürzester Zeit ein erstes Produkt entwickelt. Jetzt, wo wir es im Realbetrieb haben und laufend weiterentwickeln, haben wir das Team noch einmal verstärkt“, sagt ­Delventhal. Die Kollegen sind heute wieder verabredet zum täg­lichen Stand-up Meeting, bei dem reihum alle berichten, was sie im aktuellen Sprint ­erledigt haben, woran sie gerade arbeiten und wo es hakt. Ein Teil ist vor Ort, die anderen sind online zugeschaltet. Örtlich verteiltes Arbeiten ist normal in agilen Projekten wie diesem.

Cords berichtet noch einmal von der Anfangszeit: „Als ich das erste Mal in der Fabrik unseres Kunden stand, war das sehr prägend: Was da alles passiert von dem Moment an, wenn diese gewaltigen Papierrollen angeliefert werden, was auf den Maschinen damit gemacht wird, welche Technik da drinsteckt, welche Verarbeitungsschritte es gibt.“ Vom ersten Tag an ist dies die Basis von K.Edge Solutions: verstehen. Und das heißt vor allem, mit den Menschen an den ­Maschinen zu reden. „Zunächst überwog noch deren Skepsis. Aber als sie gemerkt haben, dass wir wirklich von ihnen lernen wollen, dass wir das alles für sie entwickeln, dass sie echten Einfluss darauf haben, wie das Interface aussieht – da entstand dann Vertrauen.“

Beim Entwickeln immer an den ­Benutzer denken, der jeden Tag damit arbeitet: Diese ­Regel aus dem Design Thinking ist eines der Erfolgsgeheimnisse von ­K.Edge Solutions. Das andere: Mit der einfachsten Lösung anfangen. „Wir haben erste Tests in unserer Fabrik bei ­Fabio ­Perini in ­Lucca gemacht, waren dann mit einfacher Hardware bei unserem Pilot­kunden vor Ort und haben eine einzige Mess­größe aus der ­Maschine extrahiert: die Geschwindigkeit. Nichts weiter“, erzählt Delventhal.

Klingt so gar nicht nach Big Data. „Aber darauf lässt sich ganz viel aufbauen: Warum gab es hier Schwankungen in der Laufgeschwindigkeit? Bahnt sich da ein Problem an? Warum gab es einen Stillstand?“ Hier kommen die Maschinenführer ins Spiel: Das K.Edge-Solutions-Team entwickelte mit ihnen zusammen eine Touchscreen-Oberfläche, über die sie während der Schicht Ereignisse und Beobachtungen eingeben können. „Damit suchen und erkennen wir Muster.“

Aus Daten werden Bilder

„So ähnlich trainieren Unternehmen ihre Soft­ware für selbstfahrende Autos“, erklärt Cords. „Mussten Sie auf einer Website beim Einloggen schon mal Bilderrätsel lösen, wo Sie die Fotos anklicken sollten, auf denen ein Laden zu sehen war, eine Brücke oder ein Fahrrad?“ Algorithmen erkennen so Muster in den Bildern, die die Auto­kamera aufnimmt. K.Edge Solutions erkennt durch die Eingaben der Maschinenführer ­Muster in Geschwindigkeitsschwankungen. ­„Inzwischen erfassen wir viele weitere Parameter, damit werden ziemlich komplexe Modelle und Voraus­sagen möglich.“

Je umfangreicher und vielfältiger die Daten, desto höher die Anforderungen an ihre Visualisierung: „Momentan konzentrieren wir uns ergänzend zu der Schichtunterstützung auf Datenanalysen für die Ingenieure, die übergreifend für die Leistung der Maschinen verantwortlich sind“, erläutert Interface Designer Gerardo Lopez. Wie viel Information auf dem Bildschirm ist zu viel, welche Daten muss ich hervorheben, wo helfen Grafiken, wo stören sie? Und ganz wichtig: Die Nutzer sollen direkt sehen, wo sie ansetzen können, um Probleme zu beheben.

„Wir sind stark darauf fokussiert, die Nutzer genau zu kennen: wie alt sie sind, wie technikaffin, welche visuellen Gewohnheiten sie haben“, sagt Lopez. Auch hier geht nichts ohne Interviews, wissen ­Ouafae ­Aamer und ­Alexander ­Kinstler, die als Product Owner den Alltagsbetrieb bei ­K.Edge Solutions steuern: „Wir sind alle paar Wochen in der Fabrik und sprechen dort mit den Maschinenführern. Das gehört für uns selbstverständlich zum Prozess.“

Unter anderem auch, weil die Möglichkeiten von K.Edge Solutions noch längst nicht ausgeschöpft sind. „Wir werden die Maschinenführer schon bald durch automatisierte Optimierungsvorschläge noch besser bei ihrer Arbeit unter­stützen“, gibt ­Delventhal einen Ausblick. „Es wird gerade erst richtig spannend.“

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