Interviews mit Partnern und Mitgliedern von Connected Industry

KI in der Wirtschaftsprüfung

Mit KI werden wir die Wirtschaftsprüfung revolutionieren, mit Datenautomation und Augmented Auditing. AUDAVIS wird es aktiv vorantreiben. Nicht erst irgendwann, sondern schon in 2024!
Podcast-Folge mit Benjamin Aunkofer zum Thema KI in der Jahresabschlussprüfung

Podcast-Folge mit Benjamin Aunkofer zum Thema KI in der Jahresabschlussprüfung

(Un-)supervised Learning, Reinforcement Learning, Federated Learning, der ganze Buzzword-Haufen manifestiert sich dafür in einen ganz realen Artificial Auditor (AI), der den menschlichen Prüfer keinesfalls ersetzen wird, ihm jedoch seine Arbeit deutlich erleichtern und beschleunigen wird, mit 100% Stichprobe aus der Buchungsmenge.

Im Podcast Unf*ck Your Data durfte unser Verbandsmitglied Benjamin Aunkofer mal ausführen, warum in der Wirtschaftsprüfung Datenautomatisierung und KI einen großen Effizienzgewinn herbeiführen wird und warum das einen echten gesellschaftlichen Nutzen für Unternehmen und ganze Volkswirtschaften bringt.

Interview: IoT Lösung zur Übertragung großer Datenmengen

Interview mit Mike Bischoff über IoT Lösung zur Übertragung großer Datenmengen.

Herr Mike Bischoff ist Chief Digital Officer bei der Signify GmbH (ehemals Philips Lighting GmbH). Er studierte Wirtschaftswissenschaften in Bremen und war dann anschließend über 10 Jahre als CIO in der IT- und Getränkebranche tätig. Seit ca. sechs Jahren ist er bei Signify/Philips Lighting im Marketing bzw. seit 1. Januar 2019 im Vorstand des DACH Marktes als CDO tätig.

 

Inwiefern wird Ihrer Meinung nach die Li-Fi Technik die IoT Welt verändern? In welchen Bereichen und/oder ganzen Branchen wird Li-Fi sich gegenüber etablierten Techniken durchsetzen?

Im Jahre 2022 werden wir weltweit bereits über 50 Mrd. IoT Devices haben, die kontinuierlich mit dem Internet verbunden sind und über angebundene Sensoren gigantische Datenmengen sammeln und übertragen. Über 40.000 Petabytes an Daten werden bereits ab 2020 monatlich übermittelt. Die Nachfrage steigt weiter stetig an, aber das Angebot – Breitbandinternet über Radiofrequenzwellen wie WiFi – kann nicht mehr ausgeweitet werden. Das Radiospektrum ist irgendwann voll ausgelastet. Das Problem bemerken wir schon heute in stark frequentierten Mobilfunknetzen, wie z.B. in Fußballstadien. Die alternative Frequenz über die LiFi kommuniziert ist in der Hinsicht ein Vorteil, weil die bisherige Funkkommunikation inzwischen Ausmaße angenommen hat, die vergleichbar sind mit verstauten Autobahnen. Wir nutzen mit LiFi praktisch eine alternative Autobahn, die uns hohe Performance und Stabilität bietet. Wir benötigen also eine neue Technologie die Daten nicht mehr über Radiofrequenzen, sondern über Lichtwellen Daten überträgt, um den ständig wachsenden Bedarf zu bedienen. Die Vorteile Daten über Licht zu übertragen sehen wir z.B. in Hochsicherheitsbereichen, Industry 4.0, Machine-To-Machine Kommunikationen oder auch in Bereichen in denen Radiofrequenzwellen störend oder gefährlich sein können. Da Licht nicht durch Wände geht, ist es unmöglich, dass sich jemand unbefugt in ein Netz einhacken kann, der nicht im gleichen Raum sitzt. Auch wird die Verbindung in dem Moment unterbrochen, wenn das Licht ausgeschaltet wird. So hat man volle Kontrolle. Zudem ist die Bandbreite bei der Übertragung von Daten über Lichtwellen bis zu 1000-mal größer als bei Radiofrequenzwellen.

 

Welche Herausforderungen sehen Sie bezogen auf Mensch und Technik um die Li-Fi Technologie als festen Bestandteil von IoT Lösungen zu etablieren?

Eine Herausforderung stellt heute noch die Kompatibilität der Endgeräte der Nutzer dar. Zwar können wir bei allen Geräten mit USB Anschluss ganz einfach und unkompliziert einen Zugangsschlüssel über die USB Schnittstelle zuführen. Damit die LiFi Technologie aber als fester Bestandteil von IoT Lösungen zu etablieren ist, müssten diese Infrarot-Transceiver in den Endgeräten direkt implementiert werden. Man kann das, glaube ich, ganz gut mit der Frühphase von Wi-Fi vergleichen: Am Anfang benötigten alle Wi-Fi Nutzer noch einen USB-Stick oder USB-Dongle, um sich mit einem WiFi-Netzwerk verbinden zu können. Mittlerweile ist die Empfangstechnologie standardmäßig in allen smarten Geräten (PCs, Smartphones, TVs & Co.) integriert. Das ist auch unser Ziel um LiFi massenmarkttauglich zu machen.

 

Welche wesentlichen Fähigkeiten muss ein Data Scientist Ihrer Meinung nach mitbringen, welche ihn von dem klassischen ITler unterscheiden? Wie würden Sie einen Berufseinsteiger das Berufsbild des Data Scientists erklären?

In unserer Markt-Organisation haben wir bislang noch keine Data Scientists beschäftigt. Meine Vorstellung der Persönlichkeit eines Data Scientists kann allerdings nicht die reine „klassische Ausprägung“ von Fähigkeiten wie technischen, analytischen und logischen Denken sein. Die Kombination aus mathematischen Fähigkeiten, unternehmerischen Denken und Kommunikationsstärke sind aus meiner Sicht für diesen Beruf die wichtigsten Eigenschaften. Das heißt der Transfer von Datenanalysen zu Hypothesen und zu praktischen Geschäftsentscheidungen ist der entscheidende Erfolgsfaktor. Eine herausragende Fähigkeit ist es dann, wenn er/sie eine komplexe Thematik/Hypothese in einen überzeugenden Elevator Pitch für das Management umwandeln kann. Aber letztendlich hängt es davon ab, dass wir als Unternehmen genauestens definieren, was wir von einem Data Scientist erwarten. Wenn man den Luxus hat, über ein Team von Data Scientists zu verfügen, müssen nicht alle Persönlichkeitsanforderungen in einer Person gebündelt sein, aber dann braucht es hier natürlich eine gesunde Teamstruktur und Kommunikation, d.h. die richtige Mischung aus intro-/extrovertierten und aktiven/reaktiven Persönlichkeiten.

In welchen Anwendungsfeldern arbeiten Data Scientists in Ihrem Haus hauptsächlich? 

Data Scientists sind aktuell bei uns nur in den globalen Business Groups, aber noch nicht in den Märkten wie DACH tätig. In den Business Groups fokussieren sich die Data Scientists derzeit auf die riesigen Datenmengen, die durch unsere IoT-Lösungen in Smart Cities, Buildings und Manufacturing gewonnen werden. Alle unsere Leuchten werden bald nur noch connected sein und werden mit vielfältigsten Sensoren ausgerüstet, die Temperaturen, Lichtintensität, Geräusche, Wetterdaten, etc. auswerten können. Hier kommt den Data Scientists eine wichtige Rolle zu, darauf basierend die richtigen Business Modelle mit Mehrwerten für unsere Kunden zu entwickeln. In den Vertriebsorganisation sehe ich Anwendungsfälle für Data Scientists insbesondere im Marketing und hier im Bereich „intelligent/dynamic Pricing“.

Wie würden Sie den folgenden Satz vervollständigen?

Meine ehemalige Position als Marketing Director befähigt mich… die entscheidenden Kriterien „Markt“, „Produkte & Systeme“ sowie „Customer Experience“ in der Definition und Umsetzung der Digital Transformation Agenda einfließen zu lassen. Natürlich hat mir die Rolle auch die wichtige Vernetzung zu globalen und lokalen Stakeholdern, wichtigen Kunden und Marktpartnern sowie zur Belegschaft gebracht, die mir bei der Umsetzung der digitalen Agenda sehr nützlich sind.


Mike Bischoff präsentiert am 14. November 2019, dem zweiten Tag der Data Leader Days 2019, über „LiFi – Drahtlose Übertragung großer Datenmengen über sichtbares Licht für die IoT-Lösungen der Zukunft“.

Tickets für die Konferenz finden Sie auf der offiziellen Startseite, unter www.dataleaderdays.com.

Interview – Die Digitalisierungsoffensive der Minol-ZENNER-Gruppe

Doppelinterview mit Boris Stöckermann und Sascha Schlosser über die Digitalisierungsoffensive der Minol-ZENNER-Gruppe

Die familiengeführte Minol-ZENNER-Gruppe vereint zwei traditionsreiche Firmen mit jeweils eigenem Schwerpunkt: Die Minol Messtechnik GmbH & Co. KG aus Leinfelden-Echterdingen ist auf Energiedienstleistungen für die Immobilienwirtschaft spezialisiert, die ZENNER International GmbH & Co. KG aus Saarbrücken auf Messtechnik und -systeme für die globale Versorgungswirtschaft.
Unsere Interviewpartner treiben die Digitalisierung der Minol-ZENNER-Gruppe voran: Borislav Stöckermann (links) als Leiter Geschäftsfeldentwicklung Digitale Strategien, Sascha Schlosser als Mitglied der Geschäftsführung bei ZENNER.

Connected Industry: Wie verändert der digitale Wandel die Geschäftsmodelle von Minol und ZENNER?

Herr Stöckermann: Wir interpretieren den Megatrend Digitalisierung für unsere klassischen Zielgruppen: Minol für Wohnungsunternehmen, Verwalter und Vermieter, ZENNER für Energieversorger, Stadtwerke und Industrieunternehmen. Sowohl die Immobilien- als auch die Versorgungswirtschaft kann effizienter wirtschaften, wenn sie ihre Abläufe digitalisiert und dazu IoT-Technologien nutzt. Beide Branchen können darüber hinaus neue, datenbasierte Services und Geschäftsmodelle für ihre Kunden entwickeln. Letztendlich geht es darum, dass wir als Minol-ZENNER die Entscheidung getroffen haben, unsere Kunden bei der Umsetzung der großen, digitalen Zukunftsvisionen Smart Metering, Smart Energy, Smart Living, Smart Care und Smart City gezielt und nachhaltig zu unterstützen.

Herr Schlosser: Für uns als Messtechnik-Hersteller bedeutet der digitale Wandel, dass wir unseren Fokus auf die gesamte Wertschöpfung im Messwesen ausweiten müssen: von der Projektentwicklung über die Messdatenerfassung und -verarbeitung bis zur Applikation beim Endanwender. Besonders LPWAN (Low Power Wide Area Network) sehen wir hier als Schlüsseltechnologie. Ein solches Netz ist dafür konzipiert, bei geringem Stromverbrauch eine sehr hohe Anzahl von Endgeräten, zum Beispiel Verbrauchszähler oder Sensoren, anzubinden und die Daten innerhalb kürzester Zeit über große Strecken hinweg zu übertragen. Das ermöglicht zum Beispiel eine zeit- und kostensparende Fernablesung des Energieverbrauchs und ein laufendes Energiemonitoring – beides ist unverzichtbar im Hinblick auf die Energiewende und immer strengere Klimaschutz-Vorgaben. Die Minol-ZENNER-Gruppe hat sich deshalb zum Ziel gesetzt, LPWAN für die Immobilien- und Versorgungswirtschaft nutzbar zu machen.

Herr Stöckermann: Perspektivisch denken wir bei unserer Digitalisierungsoffensive aber nicht nur an unsere klassischen Zielgruppen, sondern branchenübergreifend, bis hin zum Endkunden. Zum Beispiel hat das Unternehmen TrackNet, an dem Minol-ZENNER beteiligt ist, ein IoT-System entwickelt, mit dem Familien sowohl ihr Haus als auch die Sicherheit ihrer Kinder überprüfen können.

Connected Industry: Sie sprechen von der „Digitalisierungsoffensive“ der Minol-ZENNER-Gruppe. Wie sieht diese Offensive konkret aus?

Herr Schlosser: ZENNER selbst hat vor mehr als einem Jahr damit begonnen, das Portfolio um smarte IoT-Verbrauchszähler zu ergänzen. Mit unseren neuen Kommunikationsmodulen können Wärme- und Wasserzähler ebenso wie Gaszähler und andere Messgeräte in LoRaWAN- und SIGFOX-Netze eingebunden werden. Doch smarte Endgeräte sind nur ein Baustein: ZENNER wird sich vom Gerätehersteller zum Lösungsanbieter weiterentwickeln. In fünf Jahren wollen wir zu den führenden IoT-Lösungsanbietern in den Bereichen Smart Utility, Smart City und Smart Home gehören. Zur Digitalisierungsoffensive gehört entsprechend, dass die Minol-ZENNER-Gruppe sich im letzten halben Jahr an drei Unternehmen im IoT-Umfeld beteiligt hat: TrackNet, SmartMakers und ZENNER IoT Solutions. Im Verbund mit diesen Partnern können wir komplette IoT-Lösungen anbieten: Zähler und Sensoren, die technische Infrastruktur zur Übermittlung der Daten, also Netze und Gateways, eine hochskalierbare, hochsichere und in Deutschland betriebene IoT-Daten-Cloud inklusive performantem Big-Data-Management, Beratung beim Aufbau individueller IoT-Netze – und schließlich Software-Plattformen und Applikationen zur Nutzung der Daten.

Herr Stöckermann: Schon in der Vergangenheit waren Minol und ZENNER sehr fortschrittlich. Zum Beispiel nutzt Minol seit Mitte der 1990er Jahre Funk-Messtechnik, um die Verbrauchswerte außerhalb der Wohnungen zu erfassen und den Komfort für die Hausbewohner zu erhöhen, und bietet Vermietern und Verwaltern verschiedene Services, um die Betriebskostenabrechnung zu digitalisieren. Ein konkretes Produkt unserer aktuellen Digitalisierungsoffensive ist unsere neue IoT-Lösung Minol Connect. Es ist ein LPWAN, das auf dem offenen Übertragungsstandard LoRaWAN beruht. Außer der Messtechnik für Wärme und Wasser können auch weitere LoRaWAN-fähige Geräte und Sensoren in das System eingebunden werden: Verbrauchszähler, Rauchwarnmelder, Temperatur- und Feuchtesensoren, Smart-Home-Lösungen und vieles mehr. Der offene, weltweit gültige LoRaWAN-Standard macht Endgeräte verschiedener Hersteller integrierbar. Die erfassten Daten in der Cloud lassen sich für zahlreiche komfortable smarte Services nutzen.

Connected Industry: Welche smarten Services bietet Minol der Immobilienwirtschaft konkret an?

Herr Stöckermann: Ein erster Anwendungsbereich ist die Betriebskostenabrechnung, für die wir mit Minol Connect alle Verbrauchswerte innerhalb kürzester Zeit aus der Ferne erfassen können. Auch die Statusinformationen der Messgeräte können wir regelmäßig abrufen, um technische Defekte zeitnah zu erkennen und zu beheben. Ein Service ist auch das „eMonitoring“, das dem Verwalter zeigt, wie sich der Verbrauch der Gebäude und einzelner Wohnungen im Jahresverlauf und im Vergleich zu den Vorjahren entwickelt. Das neue IoT-Lösung ist zudem die technische Grundlage, um gesetzliche Anforderungen zu erfüllen, die schon heute absehbar sind und künftig regelmäßige Verbrauchsinformationen für die Mieter vorschreiben könnten. Über die Services von Minol hinaus, können Wohnungsunternehmen und Verwalter auch eigene digitale Geschäftsmodelle etablieren, zum Beispiel ein Mieterportal mit Verbrauchsinformationen für die Mieter. Künftig werden auch die Hausbewohner ihren Energieverbrauch und ihr Zuhause über Online-Portale und Apps überwachen und steuern können.

Connected Industry: Haben Sie solche konkreten Beispiele auch für das Kernsegment von ZENNER, die Versorgungswirtschaft?

Herr Schlosser: Wir sind beispielsweise jetzt schon in der Lage, Lösungen zur konsolidierten Mehrspartenauslesung zu implementieren. So haben wir zum Beispiel im Mai 2017 auf der Versorger-Fachkonferenz ZMP in Leipzig das erste, CLS-fähige LoRaWAN-Gateway vorgestellt. Die Lösung setzt dabei gezielt beim verpflichtenden Smart-Meter-Rollout der Sparte Strom an. Mit dem CLS-LoRaWAN-Gateway können Stadtwerke oder dritte Energiemarktdienstleister die bestehende Infrastruktur an intelligenten Messsystemen für weitere Mehrwertanwendungen zugänglich und nutzbar machen.

Aktuell arbeiten wir mit mehreren Stadtwerken an konkreten IoT-Pilotprojekten, um unterschiedlichste Anwendungsfälle innerhalb des versorgungswirtschaftlichen Kerngeschäfts zu testen. Allerdings ist heute schon mit Sicherheit zu sagen, dass die Fernablesung über Niedrigenergienetze auch für Wärme- und Wasserversorger höchst relevant ist. Sie können damit sämtliche Zähler und Messstellen vollautomatisiert periodisch – zum Beispiel monatlich, täglich oder stündlich – ablesen, viel schneller und effizienter als bei einer manuellen Vor-Ort-Ablesung oder beim Einsatz von Datenloggern. Stadtwerke können so zum Beispiel den Wasserbezug und -verkauf exakt gegenüberstellen und mögliche Wasserverluste präziser berechnen und nachvollziehen. Außerdem entfallen die Anfahrten zu den Messstellen, ebenso eventuelle Terminabsprachen mit Gebäudeeigentümern, um Zugang zu den Liegenschaften zu erhalten. Über diese Anwendungen hinaus ermöglicht ein LPWAN noch viele weitere smarte Services, die im Konzept der sogenannten „Smart City“ eine große Rolle spielen: zum Beispiel das laufende Monitoring von Umweltdaten wie Luftverschmutzung oder Wasserstände, die Überwachung von Trafostationen, die smarte Steuerung der Straßenbeleuchtung oder intelligente Parksysteme. Grundsätzlich sind wir davon überzeugt, dass der Einsatz standardisierter und kostengünstiger IoT-Technologie in der gesamten Wertschöpfung der Kommunal- und Versorgungswirtschaft wesentliche Effizienzvorteile und Mehrwertpotenziale bringt.

Interview: Industrie 4.0 mit CPPS bei KLINGELNBERG

Interview mit Herrn Dr. Müller von der KLINGELNBERG GmbH

Dr. Hartmuth Müller ist Leiter für Technologie und Innovation bei der KLINGELNBERG  Unternehmensgruppe, für die er seit dem Jahr 1990 tätig ist. Klingelnberg ist ein auf Zahnrad-Bearbeitungsmaschinen sowie Präzisionsmesstechnik spezialisiertes Maschinenbau-Unternehmen.

 Connected Industry: Herr Dr. Müller, Industrie 4.0 gilt derzeit als der größte Technologie-Trend der internationalen Industrie, dabei scheint jede Branche diesen Begriff für sich selbst zu interpretieren. Welchen kleinsten gemeinsamen Nenner könnten wir für die Industrie 4.0 finden?

Unsere Unternehmensgruppe betrachtet Industrie 4.0 als Trend, den die gesamte Industrie mit unterschiedlichsten Verständnissen im Fokus hat. Dabei werden viele Stichworte mit dieser Trendbezeichnung verbunden. Was die Industrie 4.0 für uns im Kern auszeichnet, ist der Gedanke an die cyber-physikalischen Systeme (CPS).

Connected Industry: Ist der Begriff „Industrie 4.0“ wirklich treffend und zukunftsfähig?

Die Industrie 4.0 wurde als vierte Revolution angekündigt. Ich sehe bisher nur evolutionäre Prozesse, bei der die digitale Welt weiter mit der realen verschmilzt.

Connected Industry: Somit wären wir wieder bei den cyber-physikalischen Systemen, welche Anwendung steht für KLINGELNBERG dabei im Vordergrund?

Der permanente Abgleich der realen und der digitalen Welt.

Wir sind ein Hersteller für Werkzeugmaschinen und Messtechnik für der Antriebstechnik, in der Zahnräder die wichtigste mechanische Funktion übernehmen: Drehmoment transformieren und in gegebenenfalls in eine andere Richtung umleiten. Mit unseren Anlagen fertigen unsere Kunden Zahnräder für Fahrzeuge oder Industriegetriebe. Diese  Zahnräder können sowohl Stirnräder als auch Kegelräder sein. Der Qualitätsanspruch ist sehr hoch, der Prozess von der Konstruktion bis zum fertigen Zahnrad kostspielig.

Mit unseren Ansatz verfügt der Anwender über einen digitalen Zwilling seines Produktes, das er produzieren möchte. Dieser Zwilling beinhaltet unter anderem ein digitales Abbild seiner Geometrie. Auf dieser Basis können wir in jedem Prozessschritt einen Abgleich zwischen dem digitalen Abbild und dem realen Werkstück herstellen und somit einen Qualitätsregelkreis aufbauen. Das Konzept, dass dahinter steht, ist das cyber-physikalische Produktionssytem (CPPS).

Connected Industry: Wie ändert CPPS den Prozess Ihrer Kunden?

Wir sind im Gebiet der spanenden Fertigung von Komponenten. Der traditionelle Prozess der Herstellung beginnt mit der Konstruktion, aus dem ein digitales CAD-Modell resultiert. Die Fertigung verwendet das CAD Modell lediglich dazu, um daraus Maschinenbewegungen mit auszuwählenden Werkzeugen zu generieren. Dies geschieht im CAM-Prozess in der Arbeitsvorbereitung und NC-Programmierung. Die Basis für die Fertigung sind die NC-Dateien für die Bearbeitungsmaschinen und Angaben über Toleranzen und im CAD-Modell bzw. daraus abgeleiteten Fertigungszeichnungen. Zur  Korrektur der immer auftretenden Fertigungsabweichungen braucht man nun entweder einen erfahrenen NC-Programmierer oder eine neue NC-Datei, in welche die gemessenen Fertigungsabweichungen so eingearbeitet sind, dass diese kompensiert werden.

Für die Zahnräder haben wir das im Sinne unserer Kunden anders verstanden: Wir verbinden den Konstruktionsprozess mit einer laufenden Herstellungssimulation. Im Mittelpunkt steht nicht das CAD-Modell selbst, sondern die Vorschrift zur Herstellung eines Zahnrades. Bei dem von uns entwickelten CPPS enthält der digitale Zwilling nicht nur das geometrische Abbild, sondern die Herstellvorschrift in Form von Werkzeuggeometrie und Bewegungsbeschreibung zwischen Werkzeug und Werkstück, die sogenannte Kinematik.  Somit entfällt der CAD-CAM Prozess vollständig, da die NC-Dateien für die Zahnradmaschinen ja schon durch die Konstruktion quasi nebenbei entstanden sind.

Connected Industry: Somit zeigen Sie sehr gut auf, die die Industrie 4.0 zu besseren Prozessen führen kann. Aber gibt es auch konkurrierende Technologien, die zu noch schnelleren Prozessen führen, wie etwa der 3D-Druck?

In dem CPP-System lasse sich beinahe beliebig viele Daten ablegen, die sicherlich in Zukunft zur weiteren Prozessoptimierung genutzt werden können.

Was den 3D-Druck betrifft, so der ist für einige Anwendungsszenarien sehr gut geeignet. Insbesondere im Rapid-Prototyping oder auch bei der Serienherstellung von besonders komplexen Bauteilen mit innerem Strukturen, die man mit einer spanenden Bearbeitung kaum herstellen kann.

Doch sobald man spanend bearbeiten kann und größere Stückzahlen herstellt, ist der 3D-Druck keine Option mehr. Skaleneffekte sind mit 3D-Druck nicht realisierbar.

Connected Industry: Kommen wir zurück zu den CPPS, aber gehen wir daraufhin gleich einen Schritt weiter: Welche Rolle spielt das Internet der Dinge dabei?

Internet of Things (IoT) ist eine Vernetzung von Objekten auf höherer Ebene und verstehen wir als das Potenzial, prozessübergreifend zu arbeiten. Damit erreichen wir beispielsweise nicht nur ein Maschinen-Monitoring, sondern auch das Überwachen und Planen von allen anderen Betriebsmitteln in nahezu Echtzeit.

Im Bereich der Instandhaltung von Werkzeugmaschinen ist die vorbeugende Wartung oder preventive Maintenance  ein wirkungsvolles Mittel zur Absicherung der Verfügbarkeit. Dabei wird der aktuelle Verschleiß der einzelnen Komponenten auf Basis statistischer Informationen erfasst. So werden oft Komponenten ausgetauscht, die zwar einen gewissen Verschleißzustand zeigen, Aber noch nicht am Ende ihrer Lebensdauer angelangt sind.

Mit dem IoT kann man den Schritt von preventive Maintenance zu predictive Maintenance schaffen. Bei der predictive Maintenance wird der Verschleißzustand der Komponenten einer Werkzeugmaschine durch die jetzt schon vorhandene Sensorik erfasst und in einem digitalen System dokumentiert. Da man nun die Verschleißzustande exakt kennt, braucht man bei der Wartung auch nur deas austauschen, was tatsächlich am Ende seiner Lebensdauer angekommen ist. So kann man mit dem IoT neben einem schonenden Umgang mit Ressourcen auch einen nicht unerheblichen Kostenvorteil erreichen.

Connected Industry: Sie erwähnten bereits, dass in der Industrie 4.0 viele Daten generiert werden. Welches Potenzial steckt Ihrer Meinung nach in Big Data?

Ja, es werden sehr viele Daten generiert, in denen man sich auch schnell verlieren kann. Ich bin daher ein Verfechter von Small Data Analytics, also die Verarbeitung von vergleichsweise überschaubaren Datenbeständen. Big Data klingt erstmal nach viel, aber Daten alleine sind zunächst dumm. Es bedarf schlauer Köpfe, welche die Daten mit Ihrem Wissen verbinden und daraus einen Nutzen ziehen können.

Schon heute verwenden wir Maschinendaten, um Ursachen zu identifizieren. Dabei wird nach Korrelationsmuster gesucht, die bei der Kausalitätssuche hilfreich sein können, also welche Bediener- oder Umwelteinflüsse zu bestimmten Anomalien führen.

Unsere Datenanalysen erledigen bei uns Menschen, denn von einer künstlichen Intelligenz, die das für uns übernimmt, sind wir noch weit entfernt. Das mag sicherlich eine akademische Spielwiese sein, für die Realität des Werkzeugmaschinenbaus fehlt es jedoch noch sehr viel an Reife.

 

Interview – Deep Learning für die Industrie 4.0

Interview mit Prof. Dr. Kai Uwe Barthel über Deep Learning und gegenwärtige Anwendungsbereiche in der Industrie 4.0

Prof. Kai Barthel ist Gründer und CVO der Pixolution GmbH, ein Unternehmen, das Deep Learning dazu einsetzt, Bilder über ihre Pixelinhalte automatisiert verstehen zu können. Darüber hinaus ist Prof. Barthel in der Forschung und Lehre für Medieninformatik und Visual Computing an der Hochschule für Technik und Wirtschaft in Berlin tätig.

Connected Industry: Welcher Weg hat Sie zu einem führenden Experten für Deep Learning und zur Gründung der Pixolution GmbH geführt?

Im Prinzip bin ich über mein Interesse an elektronischen Musikinstrumenten auf den Weg zur Analyse von Bits und Bytes gekommen. Als Schüler war ich von den neuen Möglichkeiten der Klangerzeugung fasziniert. 1980, zwei Jahre vor meinem Abitur, baute ich einen eigenen Synthesizer, ohne wirklich zu verstehen, was ich dort eigentlich tat.

Daraufhin studierte ich Elektrotechnik mit Fokus auf Signalverarbeitung, blieb nach dem Diplom diesem Themenbereich treu und arbeitete als wissenschaftlicher Mitarbeiter an der TU Berlin, wo ich zum Thema Bildkompression promovierte.

In diesem Kontext bin ich auf MPEG-7 gestoßen und fand das Konzept sehr spannend.  MPEG-7 war im Gegensatz zu MPEG-1, 2 und 4 kein Kompressionsstandard für Video- oder Audiodaten, sondern die Idee bestand darin, Metadaten von Mediendateien zu erzeugen. Ich befasste mich mit der automatisierten Beschreibung von Bildern, ohne manuelle Verschlagwortung, allein auf Basis der Pixelwerte. Spätestens das war für mich der erste Schritt in Richtung maschinelles Lernen.

Unser erster Erfolg war das Programm ImageSorter, das wir im Jahr 2006 als Freeware veröffentlichten. Hiermit konnte man hunderte von Bildern visuell sortiert darstellen und somit gesuchte Bilder schneller finden. Wir bekamen rasch unerwartete Anfragen aus der Industrie, wie etwa von CEWE mit der Aufgabe, Bilder für Fotobücher automatisch zu sortieren. Aus diesem Bedarf heraus haben wir dann die Pixolution GmbH gegründet. Auch Mauritius Images, eine der ältesten Bildagenturen Deutschlands, hatte unseren Algorithmus eingesetzt, mit dem die Ergebnisse einer Bildsuche inhaltsbasiert sortiert präsentiert wurden und somit die Nutzer in die Lage versetzten, mehrere hundert Bilder gleichzeitig zu erfassen.

Connected Industry: Im Gegensatz zu anderen Anbietern künstlicher Intelligenz, befassen Sie sich nicht nur mit der Klassifikation von Bildern, sondern Sie verwenden Deep Learning, um dem Computer ein generelles Verständnis von Bildern zu verleihen.

Deep Learning ist ein Mittel zum Zweck, womit sich viele Aufgaben lösen lassen. Heute analysieren wir Bilder automatisiert über künstliche neuronale Netze, da diese in den letzten Jahren enorm an Reife hinzugewonnen haben. Hiermit lassen sich neben der Klassifikation „was ist der Inhalt eines Bildes?“ eine Reihe weiterer Aufgaben lösen. Hierzu gehört neben der automatischen Verschlagwortung unbekannter Bilder, das Finden ähnlicher Bilder, die Detektion von Duplikaten im Datenbestand, aber auch die Beantwortung sehr spezifischer Fragestellungen, wie etwa nach der Qualität, der Stimmung oder dem Stil eines Bildes. Einige Beispiele sind auf unserer Webseite www.visual-computing.com  zu finden. Natürlich lässt sich Deep-Learning auch auf andere Datentypen anwenden. Das kennen wir alle von Sprachassistenten wie Siri oder Email-Spamfiltern etc.

Unser Hauptprodukt bei Pixolution ist ein Plugin für Solr, womit wir ein klassisches Dokumentensuchsystem in die Lage versetzen, auch Bilder (z.B. von Agentur- oder Produktdatenbanken) gleichzeitig nach konventionellen Metadaten und visuellen/inhaltlichen Kriterien durchsuchbar zu machen. Dafür müssen die Bilder von der Maschine „verstanden“ werden.

Connected Industry: Was bedeutet Deep Learning denn eigentlich im Kontrast zu Machine Learning? Wo beginnt Deep Learning und – als obligatorische Frage – ist Deep Learning ein überzogenes Buzzword?

Machine Learning ist im Prinzip der Oberbegriff aller Verfahren, bei denen Computer zu einer bestimmten Fragestellung selber den Algorithmus zur Lösung generieren können. Heute wird der Begriff „Machine Learning“ sicherlich etwas verschwenderisch verwendet. Zum Teil werden oft schon einfachere Verfahren wie beispielsweise Decision Trees oder K-means-Clustering als Machine Learning „verkauft“. Das eigentliche Machine Learning verwendet unterschiedliche Arten künstlicher neuronaler Netze. Einfache Aufgaben lassen sich mit kleinen neuronalen Netzen mit zwei bis vier Schichten lösen, dies reicht beispielsweise für die Erkennung von handschriftlichen Ziffern.

Deep Learning verwendet neuronale Netze mit deutlich mehr Schichten (bis hin zu Hunderten). Erst mit diesen vielen Schichten, die insgesamt Tausende bis Millionen von Netzwerkgewichten (zu lernende Parameter) haben, werden Lösungen für wirklich komplexe Aufgaben möglich.

Deep Learning ist ein Unterbereich von Machine Learning. Für mich ist Deep Learning kein Buzzword, denn die Lösungsmöglichkeiten von komplexen Aufgaben sind tiefgreifend. Es hat sich in den letzten Jahren einiges getan, so dass wirklich hochkomplizierte Aufgaben lösbar geworden sind.

Connected Industry: Deep Learning gilt allerdings auch als Blackbox. Für den Menschen nachvollziehbare Entscheidungen von der Maschine sind somit nicht mehr möglich. Wie nachteilig wirkt sich das auf den Einsatz aus?

Die einzelnen Bestandteile eines künstlichen neuronalen Netzes sind recht simpel. Aus diesen elementaren Teilen werden neue Lösungsmodelle zusammengesetzt. Die Summe dieser Bestandteile und deren Interaktion wird jedoch schnell sehr hoch, so dass die Netze tatsächlich nicht mehr detailliert nachvollziehbar sind. Es stimmt also, dass künstliche neuronale Netze ab einer gewissen Größe zur Blackbox werden. Und es gibt auch Beispiele, mit denen solche Netze in die Irre geführt werden können. Nichtsdestotrotz liefern diese Netze die besten Ergebnisse, so dass dieser Nachteil in Kauf genommen wird – denn was wären die Alternativen?  Gerade im Bereich der Analyse und der Visualisierung der Funktionsweise von neuronalen Netzen gibt es viele Forschungsansätze, die das Verständnis mittelfristig deutlich verbessern werden. In vielen Bereichen sind die Klassifikationsergebnisse, die mit ausreichend vielen Beispielen trainiert wurden, besser als menschliche Experten. Hinzu kommt, dass menschliche Experten oft auch nicht genau begründen können, warum Sie zu einer bestimmten Eischätzung kommen, letztlich gleichen sie eine konkrete Fragestellung mit ihren umfangreichen Erfahrungen ab, was eine recht ähnliche Herangehensweise ist.

Connected Industry: Welche Anwendungsszenarien für künstliche neuronale Netze gibt es?

Eine häufig verwendete Definition dessen, was Deep Learning an Aufgaben bewältigen kann, lautet: Es sind die Aufgaben, die ein Mensch in einer Sekunde lösen kann, ohne darüber nachdenken zu müssen. Wir können ein Netz darauf trainieren und es auf eine Aufgabe sozusagen „abrichten“. Im Unternehmen können künstliche neuronale Netze z. B. auffällige Verhaltensweisen von Maschinen identifizieren. Für mich geht es im Wesentlichen darum, der Maschine beizubringen, Bilder zu verstehen.

Das Verständnis von akustischen Signalen und Bildern ist schon lange ein Ziel der Informatik, es wird jedoch erst seit kurzem in zufriedenstellendem Ausmaß erreicht. Mit künstlichen neuronalen Netzen können Bilder vom Computer analysiert und Aussagen über ihre Inhalte gemacht werden. In den ersten Terminator-Filmen mit Arnold Schwarzenegger war es noch Science Fiction, dass die Welt aus Kamerabildern heraus analysiert und verstanden wurde. Inzwischen ist dies möglich. Was sicherlich noch eine Weile dauern wird, sind die Lösungen von Aufgaben, die eine zeitliche Planung oder ein strategisches Vorgehen benötigen.

Connected Industry: Für welche Anwendungen in der Industrie ist Deep Learning schon gegenwärtig nutzbar?

Als Beispiel sei hier die industrielle Bildverarbeitung genannt. Bis vor kurzem war dies eine Sequenz von fein abgestimmten Schritten, wobei mit genau vordefinierten Bedingungen, wie etwa dem Bildhintergrund und einer bestimmten Beleuchtung, gearbeitet wurde. Dann wurde von einem Bildverarbeitungsexperten eine Kaskade von speziellen Bildverarbeitungsalgorithmen aufgesetzt, die das spezifische Problem lösten. Dies Prinzip hat meist sehr gut funktioniert, aber diese Ansätze ließen sich nicht gut generalisieren und mussten für jedes neue Problem wieder neu angepasst werden.

Beim Deep Learning ist die Situation eine ganz andere. Hier geht es darum, genügend Beispiele an Bildern und den dazugehörigen Ergebnissen zu haben. Das System lernt dann alleine, wie aus den Bildern bzw. Pixeln mit welchen Operationen die gewünschten Ergebnisse vorhergesagt werden können.

Für jeden, dem das noch zu abstrakt ist: Auch sehr spezifische Aufgaben aus der Industrie können mit neuronalen Netzen bewältigt werden. In der Fertigung und Montage können z.B. Nachfüllbehälter für Schrauben mit Kameras ausgestattet werden. Die Algorithmen erkennen dann über die Kamerabilder nicht nur zuverlässig, ob sich noch genügend viele Schrauben im Behälter befinden, sondern z. B. auch, um welche Schrauben es sich genau handelt.

Letztendlich spielt Deep Learning gerade in vielen Industrieanwendungen eine Rolle, so auch in der Spracherkennung oder dem Konzept des autonomen Fahrens. Das Hauptproblem beim Deep Learning ist nicht so sehr die Frage nach dem optimalen Netzwerk, sondern es besteht eher darin, genügend gute Beispiele zu haben, anhand derer die Netzwerke dann trainiert werden können. So gesehen ist Big Data tatsächlich ein wichtiges Thema für die Industrie, das die Entwicklung praxistauglicher künstlicher Intelligenzen erst möglich macht.

 

Interview – Industrie 4.0 und die Digitale Agenda von Schaeffler

Interview mit Herrn Jürgen Bohn von Schaeffler Technologies über die Industrie 4.0 und die digitale Agenda von Schaeffler

Jürgen Bohn ist ein erfahrener IoT-Experte und seit Juli 2016 als Leiter der Datenarchitektur-Gruppe des im Oktober 2015 neu gegründeten Bereichs für Digitalisierung bei Schaeffler tätig. Der am KIT studierte und an der ETH Zürich promovierte Informatiker gestaltet die Umsetzung der digitalen Agenda von Schaeffler aktiv mit. Mit seinem Team ist er für die Entwicklung eines Schaeffler-weiten semantischen Informationsmodells verantwortlich, das eine vereinheitlichte und durchgängige Sicht auf die Geschäftsdaten liefert und damit die technische Grundlage für eine Optimierung der Wertschöpfungskette und die Schaffung neuer datenzentrierter Geschäftsmodelle darstellt.

Connected Industry: Herr Bohn, Industrie 4.0 gilt derzeit als der größte Technologie-Trend der internationalen Industrie, dabei scheint jede Branche diesen Begriff für sich selbst zu interpretieren. Was bedeutet Industrie 4.0 denn nun wirklich?

Die Bezeichnung „Industrie 4.0“ wurde von der deutschen Bundesregierung im Rahmen der Hightech-Strategie 2020 als Marketing-Begriff für die Digitalisierung der industriellen Produktion gewählt. Er dient dabei als Sammelbegriff für konkrete Umsetzungsempfehlungen zu modernen Informations- und Kommunikationstechnologien, die darauf abzielen, die Wettbewerbsfähigkeit des Produktionsstandorts Deutschland langfristig zu sichern.

Damit muss man das Phänomen „Industrie 4.0“ eingebettet in die umfassenderen Phänomene der digitalen Wirtschaft (Digital Economy) und der Digitalisierung an sich betrachten. Schaeffler hat den Bereich „Digitalisierung“ geschaffen, um diese Themen aktiv und integrativ voranzutreiben und das Unternehmen langfristig danach auszurichten. Aufgrund ihrer strategischen Wichtigkeit ist die Digitalisierung dabei direkt dem Stellvertretenden Vorsitzenden des Vorstands und Vorstand Technologie, Prof. Dr.-Ing. Peter Gutzmer, unterstellt.

Für Schaeffler heißt das in der Umsetzung, bestehende Fertigungsprozesse und Geschäftsabläufe digital zu optimieren, neue dienstorientierte Prozesse und Geschäftsmodelle zu schaffen und die Mensch-Maschine-Interaktion auszubauen, mit der Zielsetzung, dem Kunden einen deutlichen Mehrwert zu bieten.

Connected Industry: Ist der Begriff „Industrie 4.0“ aus Ihrer Sicht wirklich treffend und zukunftsfähig?

Die dritte industrielle Revolution wurde historisch durch den umfassenden Einsatz von Elektronik und Informationstechnologie geprägt und daher auch als digitale Revolution bezeichnet. Mit der für Softwareprodukte typischen Versionsbezeichnung 4.0 wird nun zum Ausdruck gebracht, dass durch weitere signifikante technologische Fortschritte eine neue Phase der Industrialisierung eingeläutet wurde, die durch intelligente und digital vernetzte Systeme geprägt ist und danach strebt, die industrielle Produktion ganzheitlich entlang der Wertschöpfungskette zu optimieren.

Ob man dabei tatsächlich von einer vierten industriellen Revolution im historischen Sinne spricht oder besser von einer zweiten Phase der digitalen Revolution, ist eine eher philosophische Frage.

Fakt ist, dass sich die Industrie weltweit und damit auch Schaeffler in einem Umbruch und Wettlauf befindet, um sich durch neue digitale Technologien (dazu gehören kleinste autonome Sensorsysteme für autonome Fahrzeuge und hochskalierbare Cloud-Architekturen für die Auswertung bis dahin unvorstellbar großer Datenmengen) neue Effizienzsteigerungen und Marktpotentiale zu erschließen.

Connected Industry: Schaeffler hat eine eigene digitale Agenda aufgestellt, welches Ziel verfolgt diese? Und wie korrespondiert die Digitale Agenda mit der Politik von Schaeffler?

Schaeffler hat im Rahmen seiner Strategie „Mobilität für morgen“ die Initiative „Digitale Agenda“ als Teil des Exzellenzprogramms „Agenda 4 plus One“ entwickelt. Die Digitale Agenda bildet die Grundlage für effizientere und neue Geschäftsmodelle. Sie basiert auf folgenden vier Säulen: Produkte und Services, Maschinen und Prozesse, Analysen und Simulation, sowie Nutzererlebnisse und Kundenwert.

IT-seitig werden diese Bereiche durch die Digitale Plattform von Schaeffler unterstützt, die im Rahmen einer strategischen Partnerschaft mit IBM realisiert wurde.

Die Digitale Plattform beheimatet auch das neue semantische Informationsmodell von Schaeffler, das die Transparenz und Durchläufigkeit von Daten und Informationen sicherstellt. Dieses Informationsmodell wird durch die Fachbereiche selbst in enger Zusammenarbeit mit der Koordinationsstelle Digitalisierung schrittweise aufgebaut und erweitert.

Organisatorisch wurde dafür der eigenständige Bereich der Digitalisierung geschaffen, der sich aus acht Abteilungen (Practices) zusammensetzt und vom Chief Digital Officer Gerhard Baum geführt wird.

Connected Industry: Welche Aktivitäten verfolgt Schaeffler im Rahmen seiner digitalen Agenda konkret?

Die Aktivitäten im Rahmen der Digitalen Agenda leiten sich aus den bereits genannten vier Kernbereichen ab. Sie orientieren sich darüber hinaus an den vier Fokusfeldern der Strategie „Mobilität für morgen“: Umweltfreundliche Antriebe, Urbane Mobilität, Interurbane Mobilität und Energiekette.

Konkrete Projekte gibt es dementsprechend u.a. in den Bereichen sensorbasierte Lager, intelligente Werkzeugmaschinen und Fertigungsprozesse, vernetzte Fahrzeuge und Komponenten, digitalisierte Überwachung und Optimierung von Zügen, und optimierte Instandhaltung von Windkraftanlagen.

Schlussendlich fasst Schaeffler mit der Digitalen Agenda alle Aktivitäten und Initiativen zusammen, um in einem zunehmend globalen und sich wandelnden Umfeld seine Wettbewerbsfähigkeit zu erhalten bzw. weiter auszubauen, und um eine aktive Rolle in der Ausgestaltung des Industrie 4.0-Trends in Deutschland und weltweit einzunehmen.

Connected Industry: Welche Rolle spielen Big Data und Data Science dabei?

Schaeffler setzt bereits heute Maßstäbe in Bezug auf Fertigungstiefe und Produktqualität, was u.a. seinem ausgeprägten Know-how im Sondermaschinenbau und schlanken Fertigungsprozessen zu verdanken ist. Die Aktivitäten der Digitalen Agenda zielen nun darauf ab, die Daten aus Produkten und Prozessen verstärkt miteinander zu verknüpfen und neue Mehrwerte daraus zu generieren.

Big Data und Data Science sind dabei Schlüsselmethoden: sie helfen, die im Rahmen der Digitalisierung immer umfassenderen Datenmengen und Datenströme effizient und effektiv auszuwerten und durch anspruchsvolle Datenanalysen in gewinnbringende Informationen umzuwandeln. Die Erkenntnisse dienen sowohl der Steigerung der Produktqualität und Effizienz von internen Abläufen, als auch der Entwicklung neuer datenzentrierter Dienste und Geschäftsmodelle für externe Kunden und Partner.

Aufgrund der strategischen Bedeutung der Datenanalysemethoden sowie deren starke Abhängigkeit von Schaeffler-internem (produkt- und prozessbezogenen) Expertenwissen wurde die Abteilung Digitalisierung bei Schaeffler um ein eigenes, hochqualifiziertes Datenanalysten-Team erweitert.

Connected Industry: Welche Anforderungen an die Mitarbeiter-Qualifikation kristallisieren sich aus Ihren Erfahrungen der Beschreitung in die Industrie 4.0 heraus?

Der fortschreitende Prozess der Digitalisierung und die damit verbundenen neuartigen Technologien bedingen auch neue Qualifikationen und Berufsbilder.

Zur Umsetzung der Digitalen Agenda sucht Schaeffler daher gezielt Talente, die sich bereits digitales Know-How angeeignet oder damit aufgewachsen sind: sogenannte „Digital Talents“ und „Digital Natives“. Die Anforderungen sind vielseitig und reichen je nach Aufgabe von Informatik-Spezialisten über Daten-Analysten und Experten für Design Thinking & User Experience bis hin zu Beratern für digitale Geschäftsmodelle.

Zur Qualifikation der bestehenden Mitarbeiter wird bei Schaeffler neben spezifischen Weiterqualifizierungen vor allem Wert auf einen intensiven Wissenstransfer in fachbereichsübergreifenden Projekten gelegt. So werden Hemmschwellen reduziert und ein gegenseitiger Erfahrungsaustausch ermöglicht, der alle zu neuen Ideen und Denkmustern inspiriert.

Da die Digitalisierung in der Regel darauf abzielt, alle Aspekte des Geschäfts zu transformieren, d.h. bei Schaeffler von der Produktentwicklung über die Produktion bis hin zum Vertrieb und den Aftersales-Services, kann man sagen, dass – unabhängig von der fachlichen Qualifikation – die Bereitschaft und Befähigung zur interdisziplinären Arbeitsweise eine Schlüsselqualifikation für zukünftige Industrie 4.0-Mitarbeiter darstellt.

Interview – Digitalisierung in der gesetzlichen Sozialversicherung

Interview mit Christian Klose, Chief Digital Officer der AOK Nordost

Christian Klose ist Chief Digital Officer der AOK Nordost und ein umsetzungsorientierter Befürworter der digitalen Transformation. Der Krankenkassenfachwirt begann seine Karriere 1988 bei der AOK mit einer Ausbildung zum Sozialversicherungsfachangestellten und hat sich bis zur Geschäftsleitung hochgearbeitet bis er schließlich im April 2016 in die Position des Chief Digital Officers berufen wurde. 

Connected Industry: Welcher Weg hat Sie dahin geführt, Chief Digital Officer der AOK Nordost zu werden?

Ich war die letzten 10 Jahre Geschäftsführer bei der AOK und dabei überwiegend für die Marktressorts verantwortlich. Dadurch hatte ich die herausfordernde Gelegenheit die Ausrichtung auf unsere Kunden aktiv mitzugestalten. Das ist auch das, was ich als meine Passion bezeichnen würde: Das Unternehmen auf die Kundenbedürfnisse auszurichten.

Darauf zu achten bedeutet auch, reale Mehrwerte für den Kunden zu betrachten. Gerade die Digitalisierung hängt genau an diesem Punkt auf. Digitalisierung ohne Mehrwerte ist Unsinn.

Wir stellen uns bei unseren Vorhaben stets die Frage, wie wir wirklich einen Kundennutzen generieren.

Connected Industry: Unter den Lesern wird vermutlich kaum jemand die gesetzliche Krankenversicherung mit Innovation in Verbindung bringen. Kann eine Krankenversicherung überhaupt Innovation?

Die gesetzliche Krankenversicherung als Branche wirkt tatsächlich nicht besonders innovativ, aber genau das möchten wir ändern. Wir entwickeln gerade auch hinsichtlich der Digitalisierung viele neue Ideen für Produkte und Services, die so bisher noch nicht abgebildet wurden.

Eines gilt auch in der gesetzlichen Krankenversicherung: Wir stehen mit anderen Krankenkassen im Wettbewerb, daher zählt auch für uns, unseren Kunden einen echten Vorteil zu bieten.

Connected Industry: Sie haben auch ein Innovationslabor eingerichtet. Wer arbeitet in Ihrem „Inno-Lab“ und wie gehen Sie dabei vor?

Wir arbeiten primär mit Kunden! Wir laden gezielt Kunden in Workshops ein, so dass wir ein ganz direktes Kundenfeedback erhalten.

Auf der Seite unserer Mitarbeiter arbeiten wir hier auch viel mit Designern, um die Customer Experience und unsere Präsenz zu verbessern. Wir schauen uns an, welche Inhalte eine entsprechende Nutzung haben, um zu erkennen, was gut und was weniger gut funktioniert.

Ein Teil unserer Mitarbeiter haben bereits Erfahrung bei der Realisierung von Projekten, die Digitalisierung zum Ziel haben. Ein anderer Teil sind digital-affine Kollegen, mit einem Hintergrund als klassische Sozialversicherungsfachangestellte die durch ihre Interessenslagen einen anderen Blick auf die Prozesse haben. Wir suchen uns sehr kreative Mitarbeiter aus, die eine Idee davon haben, wie eine Krankenkasse kundenorientierter werden kann. Wir arbeiten aber auch mit Mitarbeitern aus anderen Fachrichtungen.

Meine Mitarbeiter sind oder werden mit den neuen Projektmanagement Methoden Scrum und Design Thinking ausgebildet. Wir entwickeln in unserem Innovation-Lab Prototypen und testen sie agil, führen sie also in Schleifen zurück in die Entwicklung.

Connected Industry: Was genau entwickeln Sie denn eigentlich im Innovation-Lab?

Wir befassen uns für dieses Jahr intensiv mit einer eigenen Kundenplattform, die eine Vielzahl von kundenorientierten Services bereitstellen soll. Beispielsweise mussten die umgangssprachlich als Krankmeldungen bezeichneten Bescheinigung bisher immer per Post an uns gesendet werden. Wir wollen einen Foto-Upload zum Einreichen von Unterlagen anbieten. Über diesen Foto-Upload können dann z. B. genau diese Arbeitsunfähigkeitsbescheinigung mit dem Handy fotografiert und bei uns bequem hochgeladen werden.

Unser wichtigstes Projekt ist eine Vernetzung aller Leistungserbringer aller Bereiche, also die ambulant tätigen Ärzte, Krankenhäuser, Apotheken, um nur einige Beispiele zu nennen.

Bisher sind leider nicht alle Informationen zur Behandlung verfügbar, die über eine Vernetzung zur Verfügung stehen könnten. Zukünftig soll der Kunde selbst entscheiden dürfen, welchen Leistungserbringern er seine Daten zur Verfügung stellt, um beispielsweise seine Weiterbehandlung bestmöglich zu gestalten.

Die Bereitstellung der Arzneimitteldaten als Beispiel kann einen großen Nutzen darstellen. In Deutschland sterben pro Jahr je nach Studien zwischen 20.000 und 50.000 Menschen an den Wechselwirkungen von Medikamenten, im Vergleich dazu haben wir rd. 3.500 Verkehrstote. Vermutlich haben dieses Problem nur die wenigsten im Blick.

Ein großer Vorteil mit hohem Mehrwert für den Kunden ist der intelligente Medikationsplan. Der Medikationsplan soll nicht nur mit einem Wiki hinterlegt sein, sondern auch maschinell mitdenken und gefährliche Wechselwirkungen automatisch erkennen und auf diese hinweisen.

Eine weitere Anwendung ist der elektronische Impfpass, der mit relevanten Daten automatisiert versorgt wird. Wir von der AOK würden die bei bei uns zum Impfstatus vorliegenden Daten  in den elektronischen Impfpass einspeisen. Sollte einer unserer Kunden, der dieser Funktion zugestimmt hat, beispielsweise ein neues Lebensjahr erreichen oder nach Asien in den Urlaub fliegen wollen, können hierüber zielgenaue Impfvorschläge unterbreitet werden.

Connected Industry: Welche Technologien spielen bei Ihren Entwicklungen eine Rolle?

Wir machen das beispielsweise mittels eines Konsortiums mit Cisco und Tiani Spirit, der Lösungsanbieter, der auch die elektronische Gesundheitsakte in Österreich umsetzt.

Wir setzen dabei auf eine dezentrale Datenhaltung. Die Daten bleiben dort, wo sie erhoben wurden. Beispielsweise bleibt der Krankenhausbrief im Krankenhaus. Die Daten werden nicht zentral gehostet, können aber von anderen Stellen aus abgerufen werden. Vorausgesetzt immer, der Kunde stimmt dem zu.

Connected Industry: Ist die elektronische Gesundheitskarte nicht längst umgesetzt worden?

Jein, die gematik (Gesellschaft für Telematikanwendungen der Gesundheitskarte mbH) sollte dies zwar für alle Krankenkassen umsetzen, bisher werden auf diesem Chip jedoch keine medizinischen Daten gespeichert. Die Karte speichert derzeitig nur Namen und Anschrift des Patienten.

Connected Industry: In wie weit behindert der gesetzliche Datenschutz Sie bei der Arbeit?

Derjenige, der den Datenschutz beherrscht hat den Wettbewerbsvorteil. Wir müssen die Daten des Einzelnen schützen. Das ist eine der Aufgaben einer jeden Versicherung.

Connected Industry: Wie sehen Sie das Konzept der Wearables als Gesundheitsassistenz?

Die AOK Nordost hat das erste volldigitale Bonusprogramm entwickelt, bei dem wir über Smartphone oder Wearables erfasste Aktivitätsdaten berücksichtigt werden. Wir wissen nicht, wer wo im Berliner Grunewald wie viel gelaufen ist, aber wir wissen, dass eine sportliche Aktivität zu verzeichnen ist. Dies kommt bei vielen Versicherten besser an, als ein Heftchen im Fitness Center abstempeln zu lassen.

Connected Industry: Welche Rolle spielt Big Data und Data Science für Sie?

Eine sehr große. Zwar ist die gesetzliche Krankenkasse noch ganz am Anfang, sich mit prädiktiven Modellen auseinanderzusetzen, allerdings sind wir hier gerade beim Umdenken. Wir hatten bisher nur eine isolierte Betrachtung der Daten. Aus den vielen Datenpfützen würden wir gerne einen Datensee erschaffen.

Dies gilt zum einen für die medizinische Betrachtung. Denn die Genom-Entschlüsselung ist ein Beispiel der Big Data Anwendung. Mit Big Data Analytics wird es zukünftig möglich sein, bessere Diagnosen zu stellen und somit für den einzelnen Patienten individuell abgestimmte Behandlungen vorschlagen zu können.  Voraussetzung auch hierbei muss stets Datenschutz und auch Persönlichkeitsrechte des Einzelnen sein.

Zum anderen ist Data Science auch für unseren geschäftlichen Alltag nützlich und kann uns dabei helfen, das Wirtschaftlichkeitsgebot besser einhalten zu können. Geschäftsdatenanalysen ermöglichen schlanke und kundenorientierte Prozesse. Aktuell arbeiten wir erstmal daran, eine umfassende Datenanalysemethodik zu entwickeln, der uns aus jedem Blickwinkel, z. B. den drei Perspektiven ambulante Behandlung, stationäre Behandlung und Pflege, aussagekräftige Analysen ermöglicht.

Connected Industry: Sie vertreten die Meinung, dass alle Trends ineinandergreifen und beispielsweise auch das Thema Smart Home für Ihr Innovation-Lab eine Rolle spielen wird. Könnten Sie das näher ausführen?

Ja. Wir haben einen zunehmenden Trend von Single-Haushalten und eine alternde Gesellschaft. Es leben immer mehr Menschen alleine zu Hause, die familiäre Unterstützung fehlt oft. Das Thema Pflege könnte mit den Konzepten aus der Rubrik Smart Home erleichtert werden. Auch könnten wir früher erkennen, wenn etwas bei Personen, die eigentlich nicht pflegebedürftig sind, nicht stimmt. Zum Beispiel, wenn der Kühlschrank oder die Medikationsbox uns dies mitteilen würde. Denken Sie daran, wie oft es schon vorgekommen ist, dass ein allein lebender Mensch im eigenen Haushalt unbemerkt eine gesundheitliche Krise erlebte, einen Unfall hatte oder Schlimmeres.

Natürlich ist dieses Thema strikt an den Datenschutz gebunden.

Connected Industry: Bei einigen Ihrer Ausführungen zur verbesserten Diagnosestellung könnte man sich die Frage stellen, ob Hausärzte bald überflüssig werden könnten?

Nein, davon sind wir sehr weit entfernt. Die Technik kann den menschlichen Arzt, der sich in Menschen und ihre Lagen hineinversetzen kann, nicht ersetzen, aber unterstützen.

 

Interview – Energie effizienter nutzen dank Digitalisierung

Interview mit Dr.-Ing. Robert Westphal, Bereichsvorstand Technik des Teilkonzerns Diehl Metering

Diehl Metering liefert Lösungen für die intelligente Nutzung von Wasser, thermischer Energie, Gas und Strom. Den Herausforderungen der internationalen Märkte begegnet das Traditionsunternehmen mit Multi Utility Lösungen, automatischer Fernauslesung (AMR) und Smart Metering. Diehl Metering unterstützt Wasser- und Energieversorger weltweit mit mehr als 7 Millionen Messgeräten und 5 Millionen Funkmodulen pro Jahr, System/Software und Services aus einer Hand.

Connected Industry: Herr Westphal, Sie sind seit 10 Jahren im Metering tätig. Welche Veränderungen bringt die Digitalisierung?

Seit Anbeginn der Messtechnik fragen wir uns: Wie kommen wir an die Daten? Mit der Digitalisierung sind wir endlich an dem Punkt, dass wir den Datenstrom komplett und ohne Brüche abbilden können, vom Messgerät über Monitoring und Netzoptimierung bis hin zu Datenmanagement und Rechnungsstellung. Für die Energiebranche ist die Digitalisierung eine Revolution, die alles verändern wird.

Connected Industry: Was hat die Energiebranche davon?

Wir helfen unseren Kunden, von den Chancen der Digitalisierung zu profitieren. Also entwickeln wir Konzepte, um Wasser und Energie noch effizienter und intelligenter zu nutzen. Alle großen Stadtwerke verlieren beispielsweise bis zu 30% ihres Wassers durch Leckage. Mit Smart Metering kann man Leckagen automatisch lokalisieren und folglich zeitnah beheben, bevor echter Schaden entsteht. Oder man optimiert die Wärmeverteilung eines Fernwärmenetzes über ein ebenso einfaches Monitoring. Durch diese Formen der Prozessoptimierung lässt sich die Effizienz des Gesamtsystems deutlich steigern.

Deshalb sind Interoperabilität und Multi Utility für Diehl Metering strategische Schlüssel. Egal ob Wasser, thermische Energie, Gas oder Strom – alle Medien lassen sich über die gleiche Infrastruktur von Diehl Metering auslesen. Denn Daten sind Daten. Das reduziert natürlich die Investitionskosten pro Messpunkt immens und hebt dabei Infrastruktur und Prozesse auf ein völlig neues Level. Außerdem ergeben sich für Wasser- und Energieversorger ganz neue Geschäftsmodelle, wie beispielsweise die monatliche Rechnungsstellung auf Basis reeller Verbräuche.

Connected Industry: Wie erfüllen Sie die neuen Vorgaben der Gesetzgeber?

In Deutschland und Europa gelten höchste Sicherheitsstandards. Das ist stetige Herausforderung, hilft uns aber, Technologien zu entwickeln, die auch international Zeichen setzen. Selbstverständlich stellen wir uns auf die Anforderungen des Bundesamts für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) ein. So erfüllt auch der Open Metering Standard 4.0 schon höchste Datenschutz-Anforderungen.

Connected Industry: Welche Themen kommen im Metering auf uns zu?

Verwendung und Mehrwert von Daten. Das ist meiner Meinung nach die Formel für das Metering der Zukunft. Ein paar Beispiele: Wie gestalten wir Submetering effizient und wirtschaftlich? Wie gehen wir mit Energie- und Wasserverlusten um? Welche Chancen bieten zeit- und lastvariable Tarife, eigene Netzeinspeisung, virtuelle Kraftwerke, Data Analytics, Data Profiling oder das Monitoring von Energieflüssen?

Denken Sie nur an Smart Building, Smart Home und Ambient Assisted Living, z.B. betreutes Wohnen: Heute lassen sich Daten und Lastprofile problemlos aus der Ferne nutzen. Dann kann man auf dem Heimweg bereits zu Hause die Heizung regeln. Oder man prüft, ob die Kinder spätabends noch am Computer sitzen…

Ob Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA), Legionellenüberwachung oder Funkrauchmelder im Smart Meter Netz – die Möglichkeiten sind nahezu unbegrenzt. Anders als bisher werden die Endverbraucher einen immer stärkeren Einfluss auf die Branche haben. Unsere „Generation Y“ ist da sehr offen und wird die Digitalisierung weiter vorantreiben: Wenn eine neue Technologie Mehrwert und Kostenersparnis bringt, wird sie akzeptiert werden. Ich bin da sehr optimistisch – wir haben eine spannende und chancenreiche Zeit vor uns!

Interview – Digitalisierung bei der Prettl Unternehmensgruppe

Interview mit Dr. Thomas Burkhart, CIO, Prettl Unternehmensgruppe

Automotive, Appliance Solutions, Electronics, Energy und ProSys – 5 Geschäftsbereiche, die durch die Prettl Produktions Holding GmbH, die Prettl Beteiligungs Holding GmbH und die Prettl Stiftung gemeinsam bedient werden. Zusammen ergeben Sie die Prettl Unternehmensgruppe, einen erfolgreichen, international agierenden Unternehmensverbund mit über 9.500 Mitarbeitern. Diese arbeiten an mehr als 35 Standorten in über 25 Ländern in vollkommen eigenständigen Firmen.

Connected Industry: Welcher Weg hat Sie an die Spitze der IT der Prettl Unternehmensgruppe geführt?

Nach Abschluss meines betriebswirtschaftlichen Studiums an der Universität des Saarlandes in Saarbrücken erhielt ich die Möglichkeit im Bereich der Wirtschaftsinformatik am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) über flexibles Prozessdesign zu promovieren. Während meiner Promotionszeit war ich allerdings vornehmlich mit der Bearbeitung von Beratungsprojekten für den Anlagen- und Energiesektor betraut und habe mich dort schnell auf die Bereiche Prozess- und SAP-Beratung spezialisiert.

Nach meiner Zeit am DFKI führte mich mein Weg zu Prettl, zunächst als Assistent des Gesellschafters. Meine nächste Aufgabe in der Gruppe bestand dann im Aufbau und Führung eines globalen SAP-Teams zur Implementierung einer gruppenweiten SAP-Roll-Out-Strategie. Diese Aufgabe wurde dann im nächsten Schritt mit der Leitung der IT-Abteilung zur heutigen CIO Stelle komplementiert.

Connected Industry: Wie lässt sich ein Konglomerat aus vielen unterschiedlichen Unternehmen steuern?

Die Prettl Unternehmensgruppe wird als dezentraler Unternehmensverbund geführt, die in notwenigen Fachbereichen – bspw. IT/SAP – durch zentrale Strukturen verbunden sind. Ziel ist es, durch die Vorgabe von zentralen Prozessen und Regularien, den einzelnen Einheiten einen möglichst großen lokalen Handlungsspielraum zu geben, ohne aber die notwendige Struktur und Einheitlichkeit einer globalen Gruppe aufzugeben. Genau diese Struktur wird von der zentralen IT/SAP-Abteilung überwacht und in Form einer Matrixorganisation gesteuert. Wir nennen dies auch gerne „Autonomie mit Spielregeln“.

Connected Industry: In welchen Bereichen Ihrer Unternehmensgruppe gibt es Ansatzpunkte für Digitalisierung?

Der größte Teil von Prettl ist im Automotive-Sektor angesiedelt. Dort ist es im Rahmen der hoch strukturierten Supply Chain, die die Automobilindustrie auszeichnet, sehr schwer eigene Revolutionen über digitale Geschäftsmodelle zu realisieren. Dennoch sehen wir Themen wie Industrie 4.0 und Digitalisierung als große Chance zur Verbesserung unserer Prozesse. Derzeit verfolgen wir bspw. Ansätze zur Implementierung eines digitalen Schattens unserer Fertigungen um unsere Prozesse transparenter und vergleichbarer zu gestalten. Sich daraus ergebende Optimierungspotenziale können dann als Leassons learnt in alle unsere Fertigungen einfließen.

Zudem evaluieren wir Möglichkeiten im Bereich des predictive Maintenance, in dem wir gerade für unsere hoch technisierten Standorte hohe Optimierungspotenziale sehen.

Connected Industry: Wo liegen die Herausforderungen, um beim digitalen Wandel Schritt halten zu können?

Am Markt lassen sich derzeit etliche Ansätze und Lösungen aus dem Bereich der Digitalisierung finden. Ein grundlegendes Problem für uns – und sicherlich auch für andere – ist die benötigte einheitliche Infrastruktur, Datengrundlage und Qualität, welche benötigt wird, um Prozesse vollständig digital abbildbar und auch simulierbar zu gestalten. Als Beispiel sei spezifische Sensorik in Systemen, aber auch Maschinen genannt.  Aus meiner Sicht stellt der Aufbau solcher „digitaler Schatten“ sowie die Implementierung von Tools, mit welchen Unternehmen befähigt werden aus den entsprechenden Informationen die richtigen Schlüsse zu ziehen eine der größten Herausforderungen dar. Nichts desto trotz denke ich, dass wir am Standort Deutschland im Allgemeinen, und bei Prettl im speziellen hier aber auf dem richtigen Weg sind.

 

Interview – Warum die Energiewende die Digitalisierung bedingt

Interview mit Herrn Pfund von e2m Energy über die Digitalisierung im Kontext der Energiewende

sandy-pfund-e2mSandy Pfund ist seit Januar 2014 bei der Energy2Market GmbH tätig und wurde zum 1. Januar 2015 zum Geschäftsführer bestellt. Er hat Wirtschaftsingenieurwesen studiert und war in den letzten 15 Jahren in unterschiedlichen Führungspositionen in der Industrie, der Energiewirtschaft sowie im Ingenieurwesen tätig. Bei e2m verantwortet Pfund innerhalb der Geschäftsführung neben den kaufmännischen und technischen Betriebsbereichen auch die firmeneigene Softwareentwicklung und den Finanz-, Personal- sowie Organisationsbereich.

Connected Industry: Herr Pfund, welcher Weg hat Sie in eine führende Rolle in der Energiebranche geführt?

Mit der Energiewirtschaft bin ich 2006 bei einem großen kommunalen Energieversorger in Berührung gekommen. Dort war ich für das strategische Controlling und die Unternehmensentwicklung verantwortlich und habe damals einen fundierten Überblick über das Umfeld und die Herausforderungen der Branche erhalten. Nach einer mehrjährigen Unterbrechung bin ich dann Ende 2013 auf das Geschäftsmodell von e2m aufmerksam geworden, welches mich von da an in seinen Bann gezogen hat.

Connected Industry: Die Energiewende wurde durch die Politik längst eingeleitet. Welche Herausforderungen kommen mit dieser Energiewende auf deutsche Unternehmen der Energiebranche zu?

Ich denke wir erleben gerade einen strukturellen Umbruch, bei dem manche Marktteilnehmer ihre tradierten Rollen – durchaus schmerzhaft – verlieren werden und neue Marktpositionierungen entwickeln müssen. Die Energiewende bringt eine neue, stark dezentralisierte und heterogene Erzeugungs- und Verbrauchsstruktur mit sich, auf die unsere Versorgungsnetze und deren Betreiber noch nicht ausreichend eingestellt sind. Ich gehe zudem von weiteren politischen Korrektur- und Entwicklungsmaßnahmen aus, welche die Anforderungen an die Marktteilnehmer weiter modifizieren werden. Vermutlich werden in diesem Wettbewerbsumfeld nicht mehr zwangsläufig die „Großen“ die „Kleinen“ schlucken, sondern die „Schnellen“ in ihren Tätigkeitsbereichen die“ Langsameren“ hinter sich lassen.

Connected Industry: Nicht nur die Energiewende ist politisch beschlossen, auch die Digitale Agenda treibt eine Revolution bei fast allen deutschen Unternehmen an. Sind diese Ziele komplementär?

Aus meiner Sicht ist die Energiewende nicht ohne Digitalisierung umsetzbar oder anders gesagt auch ohne Digitale Agenda würden intelligente Netze, Anlagen und deren Mess- und Regelungstechnik samt damit verbundener digitaler Kommunikationswege und entsprechender Bewirtschaftungs- und Vermarktungskonzepte Einzug halten.

Connected Industry: Im Maschinenbau wird der Begriff „Industrie 4.0“ meistens sehr eng gefasst, wir von Connected Industry definieren in größer, inklusive den Konzepten Smart Car und Smart Grid. Welche Rolle spielt der Begriff in Ihrer Branche?

Der Begriff Energiewirtschaft 4.0. ist ebenfalls geläufig und stellt oft die Digitalisierung bzw. die IT-Infrastruktur und -Intelligenz in den Fokus zukünftiger Geschäftsmodelle. Anderenorts wird mit „4.0“ gern auch die interne digitale Arbeitswelt umschrieben. Wir bei e2m bilden in der Marktrolle eines Aggregators mit einem sogenannten Virtuellen Kraftwerk bereits im Kern die 4.0-Welt ab. Das bedeutet, das Geschäftsmodell der e2m ist an sich digital und auf einer intelligenten, komplexen und hochperformanten IT-Infrastruktur basierend. Das sich daran orientierend auch die interne Arbeitswelt und die Toollandschaft weitreichend digital abspielen ist dann quasi eine direkte Folge unseres Geschäfts.


Hinweis der Redaktion:

Connected Industry e.V. plant für den Frühjahr 2017 einen Arbeitskreis zum Thema Digitalisierung und Big Data in der Energiebranche, der Arbeitskreis Smart Metering Analytics.
Sie kommen aus der Energiebranche und möchten an der Ausarbeitung von Konzepten und Geschäftsmodellen partizipieren? Dann nehmen Sie mit uns Kontakt auf!

zum Arbeitskreis!

Connected Industry: Aktivieren Sie dabei die Ideen der Industrie 4.0 auch für die interne Anwendung, also zur Flexibilisierung und Optimierung von Prozessen?

Wie gesagt, fokussieren wir uns in der Auseinandersetzung mit Industrie 4.0. in erster Linie auf chancenreiche Weiterentwicklungen unserer Geschäftsideen und Leistungen, um als Anbieter besonders zukunftsfähiger Lösungen selber Akzente setzen zu können. Im Bereich der Flexibilisierung und Optimierung von Geschäftsprozessen sind wir als junges und schnell wachsendes Unternehmen zunächst gefordert, neben modernen und innovativen Ansätzen, massentaugliche Kernprozesse nach industriellen Standards zu etablieren und zu beherrschen. Hier geht es uns natürlich darum, möglichst zeitgemäße und für unser Geschäft passende Formate und Methoden zu adaptieren oder entsprechend weiterzuentwicklen.

Connected Industry: Die Energiebranche wird von Big Data Experten als riesige Datenquelle angesehen. Mit welchen Daten werden Sie konfrontiert?

Wir verarbeiten täglich eine große Menge von Daten bei der Vernetzung vieler tausend Erzeugungs- und Verbrauchsanalgen. Mit jeder Produkt- bzw. Leistungserweiterung nimmt dieses Volumen zu. Hinzu kommt die Unterscheidung zwischen Stamm- und Bewegungsdaten. Letztere werden teilweise im Sekundentakt mit dezentralen Einheiten ausgetauscht, zentral verarbeitet und größtenteils über längere Zeiträume archiviert. Daraus entstehen heute schon gewaltige Volumen mit unterschiedlicher Anforderung bezüglich Zugriffs-, Archivierungs- und Transaktionsgeschwindigkeit.

Connected Industry: Verfügen Sie, wie in vielen Unternehmen bereits üblich, über ein zentrales Data Lab? Setzen Sie dabei auf eigene Data Scientists oder auf externe Dienstleister?

Wir bei e2m entwickeln unsere IT-Kernkomponenten selber und unterhalten dafür einen internen Bereich Softwareentwicklung. Dort sind solche Stellenprofile wie das eines Data Scientists bzw. aus dem Umfeld des Operations-Research angesiedelt.

Connected Industry: Welche Mehrwerte, die bisher noch nicht genutzt werden, vermuten Sie in den Daten der Energieerzeugung und -bereitstellung?

Ich denke einer der größten Werte an sich ist die Echtzeit-Information zum aktuellen Erzeugungs- oder Verbrauchsverhalten auf der einen Seite und die ebenfalls Echtzeit-Information zur aktuellen Marktlage bezüglich Angebot und Nachfrage bzw. Preis. Wer beides – Position und Option – in eine Interaktion bringen kann und aktiv handeln bzw. regeln kann, kann solche Mehrwerte generieren. Darüber hinaus sehe ich einige Potentiale im Bereich der lokalen Standortoptimierung oder etwa in der operativen Betriebsführung von technischen Anlagen, zum Beispiel mit Monitoring- oder Massaging-Diensten.