Serie Produktion von morgen

Effizienz in Reih und Glied

Intelligente Druckluft bei Kaeser Kompressoren, Fernwartung beim Traktorenhersteller John Deere: Big Data ist in der Produktentwicklung am Vormarsch. Wie Betriebe Nutzen aus den riesigen Datenmengen ziehen.

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Effizienzschub bei der Druckluftbereitstellung: „Völlig neue Beziehung zu Kunden.“

Wer ein wenig sucht, der findet sie schon heute: Die spektakulären Big-Data-Businessmodelle, die Investitionskosten minimieren und Kundennutzen maximieren. Bestes Beispiel ist der Kompressorenhersteller Kaeser Kompressoren. Bisher verkaufte er eben nur Kompressoren. Im Zuge der Big-Data-Revolution änderte sich die Ausrichtung des Unternehmens nun entscheidend: Kaeser verkauft seinen Kunden nun Druckluft. In einer Fabrik, die sich für diese Lösung entscheidet, stehen zwar nach wie vor Kaeser-Geräte. Der Kunde bezahlt aber nur noch für die Druckluft, die er verbraucht. Dank entsprechender SAP-Steuerung stellt das System immer gerade so viel Druckluft zur Verfügung, wie gerade benötigt wird.
 

Für den Kunden optimal: Er kommt nach wie vor an seine Druckluft, dafür entfallen die Investitionskosten, und auch über die Wartung braucht er sich kein Kopfzerbrechen zu machen. Für Kaeser wiederum bedeutet der Umstieg auf das neue System eine noch stärkere Kundenbindung. Mit dem Wartungsauftrag kann überdies eine zusätzliche Wertschöpfungsstufe mitgenommen werden. „Mit der SAP Business Suite on HANA und Predictive Analytics gehen wir mit den Kunden eine völlig neue Beziehung ein“, freut sich Kaeser-CIO Falko Lameter.

Neue Prognosemöglichkeiten

Ein Modell, das frappant an Cloud-Computing erinnert: Hier bekommen Unternehmen von ihren Cloud-Anbietern immer exakt so viel Serverplatz zugewiesen, wie sie gerade brauchen. Damit das funktioniert, muss allerdings eine unglaubliche Menge an Daten an den Kompressoren abgelesen und fast realtime verarbeitet werden. Dieses Beispiel nennt Christoph Kränkl, Sales Director Industry bei SAP gern, wenn es darum geht, zu verdeutlichen, was Big Data für die Produktionszukunft bedeuten kann: „Mit großen Datenmengen mehr oder minder in Echtzeit umzugehen, das können Datenverarbeitungssysteme schon länger. Der entscheidende Game Changer bei Big Data ist aber die Tatsache, dass man nun Daten dazu nützt, Entwicklungen und Trends der Zukunft vorherzusagen.“

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Modell der Zukunft

Dynamische Systeme wie dieses, wo der Kunde nur eine Dienstleistung kauft, die Anschaffungskosten minimiert und auf Veränderungen, die sich aus seinem Geschäftsgang ergeben, schnell reagieren kann, dürften das Modell der Zukunft werden. Das meint auch Henning Kagermann, Präsident der acatech, der Deutschen Akademie für Technikwissenschaften: „Entsprechende Software ermöglicht das Beherrschen einer enormen Komplexität und damit eine ungeahnte Flexibilität. Innovationen sind heute in vielen Bereichen softwaregetrieben.“

Deshalb sei es auch hoch an der Zeit, Softwareentwicklung zu einer zentralen Ingenieursdisziplin zu erklären. In den klassischen Maschinenbauer-Hochburgen Deutschland und Österreich ist das allerdings noch nicht wirklich der Fall. Ein Punkt, den auch SAP-Mann Kränkl sieht: „Die unglaubliche Dynamisierung der Wirtschaft bietet Riesenchancen. Österreich muss da aber noch dazulernen, und zwar schnell. Sonst werden wir im globalen Wettbewerb nicht mithalten können.“