Chance für Industrie & Startups: Daten-Kompatibilität und zeitgemäßes Product Lifecycle Management

Prof. Dr.-Ing. Rainer Stark ist Leiter des Fachgebietes Industrielle Informationstechnik an der TU Berlin und Direktor des Geschäftsfeldes Virtuelle Produktentstehung des Fraunhofer Instituts für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik (IPK). Seiner Beobachtung nach hapert die digitale Transformation in vielen Unternehmen an konkreten Zuständigkeiten sowie der Datenkompatibilität und das nicht erst seit Digitalisierung zum Hype geworden ist, sondern schon seit Jahrzehnten. Gleichzeitig fehle es an Streitgesprächen zu den positiven und negativen Aspekten der Entwicklung. Wie die Zukunft von Datennutzung in Unternehmen aussehen muss und welche Chancen sich sowohl für etablierte Unternehmen als auch für Startups in diesem Bereich auftun, beschreibt er im Interview.

Life Cycle on Metal Gears.
Bild: tashatuvango, Fotolia

 

 

Alle Welt ist auf der Suche nach der optimalen User Experience – sowohl im Software- als auch im Hardware-Bereich. PLM Programme sind dagegen recht kompliziert zu nutzen. Ist Product Lifecycle Management über eine zentrale Software vor diesem Hintergrund die Vergangenheit oder die Zukunft der digitalen Produktionssteuerung?

Product Lifecycle Management (PLM), wie es heute in Unternehmen eingesetzt wird, kann sicher nicht die Zukunft der digitalen Produktionssteuerung sein. PLM als Management-Ansatz ist einmal sehr umfassend gedacht worden. Es ging darum, von der ersten Idee bis zum Recycling eines Produktes alle notwendigen Information zu sammeln und bewertbar zu machen, um sie aktiv in die Steuerung einzubringen. Im Bereich der Software haben wir daher heute eine Oligopol-Situation. Es gibt nur wenige Anbieter, die Datenformate mit sich selbst ausmachen oder ihre Produkte durch Zukäufe kompatibel halten konnten.

In Unternehmen sind daher ein, maximal zwei, Tools auf einer Datenbasis im Einsatz. Alle damit verbundenen Informationen wird man nicht ohne weiteres in ein neues System hinein bekommen. Das ist heute schon ein großes Problem. Leider ist der Lösungsweg, wie man viele Datenquellen miteinander sinnvoll verknüpft und auch unstrukturierte Informationen einbindet –  was ja eigentlich die Zukunft wäre – nicht ganz trivial. Damit ringen wir derzeit. Ein großes Thema dabei ist, die Anbieter dazu zu bringen, Offenheit im Datenbereich zuzulassen und herauszufinden, an welchen Kriterien man dies festmachen kann.

Mangelt es in der aktuellen Umgebung von verschiedenen kostenpflichtigen und Open Source Programmen an gemeinsamen Datenstandards?

Datenstandards sind das A und O. Leider ist eine Merkwürdigkeit entstanden: Die ganze Startup-Szene – unerfahren, wie sie sein muss – sammelt nur für sich selber Daten. Jeweils im Silo der eigenen Plattform. Das bedeutet aber auch, dass die gesamten Startups in eine massive Sackgasse hineinlaufen, wenn es darum geht, Daten übergreifend auszutauschen und sie somit in einen Wertschöpfungs-Zyklus einzubringen („Daten, als neues Öl der neuen Economy“, aber „crude oil ist halt keine nutzbares Benzin“). Die Old Economy organisiert sich hier über langjährige Gremien, um einen funktionierenden Austausch zu gewährleisten. So etwas braucht es auch für den freien wabernden Markt der Startups, jedoch wesentlich agiler und zielorientierter und mit weniger „Management Aufwand“.

Wie man diese beiden Welten dann später zusammen bringt, ist eine ganz andere Frage. Denn die meisten Startups wollen ja irgendwann verkaufen, haben aber keine Management-Position, die sich um das Thema Daten-Kompatibilität kümmert. Wir haben hier am Fraunhofer Institut viele Ideen dazu und auch schon selber darüber nachgedacht, Startups zu gründen. Dann ist aber immer die Frage, inwieweit die Mitarbeiter sich dies selber wirklich antun wollen, vor allem welche „Mittelfrist-Perspektiven“ möglich sind.

Bitte geben Sie dem Leser eine Idee, welche digitalen Fähigkeiten ein Mitarbeiter zusätzlich zu seinen berufsbezogenen Qualifikationen mitbringen muss, um mit einem PLM Tool arbeiten zu können.

Derzeit ist es auf jeden Fall notwendig, dass auch ein Ingenieur eine Weiterbildung zu PLM macht, um die Konzepte dahinter zu verstehen. Wir selbst bieten hier den berufsbegleitenden „PLM Professional“ Kurs an, bei dem man in drei Wochenkursen die gesamten Zusammenhänge erlernt und sich auch als Experte zertifizieren kann. Außerdem ist die Nutzung mit bestimmten Modellen verknüpft. Dann geht es darum zu verstehen, welche Strukturierungs- und Management-Formen es gibt und wie man diese auf Grundlage des jeweiligen Geschäftsmodells in der Produktion, Logistik usw. nutzen kann. Diese drei Dinge müssen zusammen kommen. Deshalb vermitteln wir diese Fähigkeiten sowohl im Studium als auch in der Weiterbildung mit dem Kurs „PLM Professional“.

Wird PLM also immer ein Thema für Spezialisten bleiben?

Was momentan besser wird, ist der relativ intuitive Umgang für einfache Aufgaben: Anschauen, Aussuchen, Bestätigen. Wenn es Richtung Konzeptionierung geht, ist die Frage, wie man Programme an den jeweils aktuellen Digitalisierungs-Stand anpassen kann. Das passiert vor allem auf der Eingabe-Ebene, z. B. mit Nutzung von Touchscreens. Aber die Grundkonzepte, und damit meine ich nicht nur den Umgang mit der Software, müssen immer noch gelehrt werden. PLM spielerisch zu erlernen hat uns auch schon beschäftigt. Ich glaube, da ist bisher noch zu wenig investiert worden. Aber auch hier sind Veränderungen zu erwarten.

Welche Veränderungen und Entwicklungen könnten die sperrigen Tools attraktiver machen?

Was wir ebenfalls momentan testen, sind Feedback-Möglichkeiten vom Kunden zum Entwickler. Also eine Demokratisierung der Systeme, die sogar so weit geht, dass der Kunde Modelle auf dem Smartphone entwickeln kann. So kommt man von dem vollstrukturierten Ansatz weg und schafft neue und leichtere Zugänge. Das wird mit Sicherheit dazu führen, dass auch der nicht so starke Experte am Geschäftsprozess teilhaben kann. Wir müssen dahin kommen, dass auch für solche Leute Interaktion mit den Tools möglich ist. Es muss unterschiedliche Zugänge geben, um zu informieren, kommentieren und positionieren. Auf der einen Seiten wollen wir eine Offenheit gegenüber den Kunden zeigen, auf der anderen Seite aber eine Entschlossenheit, wenn es um das Gesamtprodukt geht.

 

Worin liegen dabei die Herausforderungen?

Im Moment ist das alles gleich kompliziert, was viele davon abhält, sich damit auseinander zu setzen. Vor allem die nachwachsenden Generationen wird hier viel verändern können, da sie ganz andere Ansprüche an solche Tools hat. Die Babyboomer-Generation, die heute noch die Macht in Unternehmen hält, tut sich vor allem mit der Demokratisierung von Daten schwer.

Privat lernen die Manager von heute die Digitalisierung durch ihre Kinder kennen, sind gar nicht prinzipiell dagegen und machen das ja auch alles mit. Aber im unternehmerischen Kontext ist das bisher mit den damit verbundenen Freiheiten und Notwendigkeiten noch nicht angekommen. Da haben wir alte Überlegungen wie IT-Effizienz und der Frage „Wer hält den Backbone am Laufen?“. Diese Überlegungen sind bei Startups ja meist gar nicht notwendig. Und dann bleibt die Angst vor den direkten Auswirkungen. Wenn ich mich mit Social Media beschäftige und einen Kommentar auf einer Facebook-Seite poste, dann passiert ja nichts, außer, dass ich mich im Zweifelsfall unbeliebt mache. Aber es passiert kein Schaden im klassischen Wertschöpfungs-Prozess. Wer sagt aber, dass die digital errechnete Stückliste stimmt, die meine Produktion für die nächsten Wochen bestimmt, inklusive der ganzen Logistik dahinter. Das ist natürlich eine Dimension, die über die private Nutzung von Digitalisierung weit hinausgeht.

Die gesamte Gesellschaft kommuniziert wie nie zuvor. Jeden Tag auf unterschiedlichen Portalen und in Foren. Wir kommunizieren intensiver, verstehen uns aber nicht unbedingt besser. Das heißt, wir müssen die Sinnhaftigkeit im Datenbereich – was ist förderlich und was ist eher belastend – stärker erforschen und thematisieren sowie durchaus kontroverse Diskussionen zulassen. Gerade die Nicht-Techniker sollten sich da stärker einmischen. Diese verschiedenen Entwicklungen und Überlegungen zusammen zu bringen, das wird jetzt das eigentlich Interessante. Wir müssen ja auch neue Formen und neue Fähigkeiten zulassen. Und das ist für mich die eigene digitale Transformation.

Was sind Vorteile von PLM und worin liegt die Herausforderung bei der Implementierung?

Wer mit PLM nicht anfängt, kann langfristig kaum im Geschäft bleiben. Da gibt es ein klares Muss. Gleichzeitig gibt es keine Lösung auf dem Silbertablett. Ein gewisser Trial and Error beim Aufbau einer Basis-Lösung wird einem nicht erspart bleiben. Wenn man sich zutraut, PLM einzuführen, muss man überzeugt davon sein, dass man insgesamt eine Entscheidungs- und Kommunikations-Robustheit im Unternehmen und mit seinen Partnern einführen will. Das gilt für kleine und mittlere Unternehmen genauso wie für große.

Die Wahl der Mittel dazu, welche Personen sich im Unternehmen damit auseinander setzen und wie viel externe Beratungsleistung man zulassen muss, hängt von der Branche ab. Wer sich in einer Zuliefer-Situation befindet,  sollte sich darüber klar werden, wie Wertschöpfung dadurch erfolgen kann. Zuerst einmal gilt es eine entsprechende Kultur im Unternehmen zu erzeugen. Nicht gleich zu erwarten, dass alles automatisch funktioniert, sondern die besten Verträglichkeiten herstellen, damit zumindest erst einmal eine sinnhafte Nutzungsstufe erreicht wird, um sich größere Effekte klar machen zu können. Alles sofort deterministisch zu behandeln – was eine typisch deutsche Schwäche ist – und weniger zu experimentieren, ist nicht gut, weil man auf dem Weg dahin erst herausfindet, welche Daten und Kommunikationsprozesse für das Unternehmen wirklich wichtig sind.

Ich glaube, da sollte man in Halbjahres-Blöcken durchaus sinnhafte Meilensteine haben, jeweils zwischen etwas Neues nachlegen und in die Breite gehen.

Dieser Ansatz widerspricht ja aber dem, was momentan gepredigt wird, nämlich IT-Projekte agil, in möglichst kurzen Zyklen, umzusetzen.

Scrum ist eine Entwicklungs-Methodik, nicht eine Deployment-Methodik. Die Implementierungs-Phase wird oftmals vergessen. Bei Software geht das innerhalb von Minuten, im Unternehmen kann das Monate, wenn nicht sogar Jahre dauern, weil sie Kultur und Prozesse verändern müssen. Und das ist der Pferdefuß, den viele agile Entwicklungsmethoden nicht berücksichtigen. Transformation muss dort ansetzen, wo Sie Agilität in der Geschäftsprozess-Veränderung  brauchen. Und darin liegt der feine Unterschied. Agil passt nicht überall.

Die Erkenntnis, was sich bewährt und wo Menschen abgeholt werden müssen ist wichtig. Da braucht es schon einen Informations-Rückfluss, der etwas längerfristiger ist.

Betrachten wir ein PLM Tool aus Big Data Sicht. Welche Datensätze bieten noch ungenutztes Potential?

Wir befinden uns derzeit an der großen Schwelle von der Datenmanagement-Welt im gesamten Planungsbereich (Entwicklung, Produktionsvorbereitung) hin zur Datennutzung für den operativen Bereich. Dieser Übergang wird gerade in kleinen Schritten etabliert. Und da spielen Big Data Ansätze jetzt eine große Rolle. Theoretisch können wir auch künstliche Big Data Welten erzeugen. Wir messen und tracken das ja schon alles. Die Frage ist, welches Tracking hilft, damit ein Produkt besser wird. Da muss man also schon gewisse Nutzungsprozesse aus der Fachwelt mischen, mit der Frage, wie durch eine clevere Analytik Hilfspunkte identifiziert werden können, um nachzusteuern oder einen Service zu verbessern. Da spielt natürlich das jeweilige Geschäftsmodell eine große Rolle.

Hier müssen wir verbessert Daten austauschen, um einander zu verstehen und so auch Rückflüsse aus der realen Welt zu bekommen – z. B. vom Nutzer eines Produkts. Im Bereich der langlebigen Produktionsgüter wie Flugzeugen, Zügen usw. gibt es dieses Verständnis schon. Bei eher kurzlebigen Konsumgütern ist das noch nicht so verbreitet. Interessant wird es aber, wenn es über die Industrie hinaus und in die gesellschaftliche Diskussion geht. Wenn es bei den Produkten etwa um solche geht, die in der Pflege von alten Menschen angewendet werden.

Was sind Ihre aktuellen Herausforderungen in Ihrem Forschungsbereich und wo wird die Entwicklung hingehen?

Wir starten gerade mit einer Firma ein interessantes Experimentier-Projekt, wo man online-basiert konstruieren kann. Das Unternehmen möchte aber alle Rechte behalten. Dies beißt sich momentan mit der Art, wie wir Studierende in ein solches Lehrprojekt einbinden, sodass die auch ihre Rechte behalten. Old School Unternehmen wollen sich in ihrer New School Experimentier-Freudigkeit noch nicht alles erlauben. Das lässt sich aber mit den Erwartungen der neuen Welt wiederum nicht vereinbaren. Bisher haben wir dafür noch keine Lösung gefunden.

Momentan gibt es außerdem noch kein Wertschöpfungsmodell der digitalen Welt, nur alte tradierte Bewertungssysteme wie die Faktoren Boden, Arbeit, Kapital. Bisher gilt die Digitalisierung nur als bestmöglicher Enabler für etwas, immer mit dem Bezug auf das alte System. Das wird noch etwa bis 2020 so funktionieren, weil man mit konventionellen Mitteln derzeit noch einiges umdenken kann. Danach wird es dann kompliziert, wenn die digitale Welt überhandnimmt.

Es ist nicht mehr die Frage des Eigentums der Daten, sondern der Nutzbarkeit. Das habe ich schon vor 10 Jahren postuliert und die PLM Anbieter damit unglücklich gemacht. Gleichzeitig sprechen viele Leute von Daten als Öl der Zukunft, wollen diesen aber keinen konkreten Wert beimessen. Der Gebrauchswert der Daten wird jedoch das alles entscheidende Maß jeglicher Wertschöpfung sein.

Herr Prof. Stark, vielen Dank für das interessante Gespräch!

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