Wie KI und Computer Vision den Zugang zu digitaler Technologie demokratisieren
Digitalisierung für alle
Digitalisierung muss nicht immer komplex sein, z.B. indem eine Kamera vor der Anzeige einer Waage angebracht wird und das Display mit den Daten fotografiert. Ein Mini-PC verarbeitet das Bild des angezeigten Gewichts mit Hilfe mehrerer neuronaler Netze zu einem digitalen Datensatz. Über eine API kann der Prozess ausgelöst und das Datum an das gewünschte Zielsystem übertragen werden.
Bild: Company42 GmbHDaten sind die Grundlage für jede Form der Digitalisierung und Automatisierung von Wertschöpfungsketten. Immer häufiger sprechen wir von Daten als dem neuen Öl unserer Zeit.
Bild: Company42 GmbH
Digitalisierung einer Industriewaage
Vor etwas über einem Jahr wurde company42 damit betraut, den Wareneingang eines der weltweit größten Material Handling Unternehmen in der Edelstahlbranche zu innovieren und von einem komplett papier-gestützten Prozess in einen vollständig digitalisierten zu überführen. Eine eigens dafür entwickelte mobile Applikation half den Mitarbeitern, Dokumentation und Tracking vom Papier auf Smartphones und Tablets zu verlagern. Im Zentrum der Wertekette stand aber das genaue Vermessen, sprich: Verwiegen des Materials. Maschinen (Waagen) lieferten also einen der wichtigsten Datenpunkte innerhalb der Prozesskette, ein vollständig digitaler Prozess müsste natürlich auch diese Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine abbilden und den Medienbruch des manuellen Abtippens von Daten zu vermeiden. Was technisch an dieser Stelle kein Problem gewesen wäre, war aber leider aus unternehmerischer Sicht unattraktiv. Selbstverständlich war im Portfolio des Waagenherstellers ein Nachfolgemodell mit eingebauter Connectivity verfügbar, doch alleine der reine Austausch der Anzeigeeinheit war mit einem Kostenpunkt und einer Vorlaufzeit für einen Installationstermin verbunden, die das gesamte Projekt budgetär und zeitlich unattraktiv gemacht hätten. Proprietäre Schnittstellen sowie der Anbieter-seitige ´Zwang´ zur Anbindung der Lösung an die OEM-eigene Cloud markierten dann das endgültige Aus für diese Integrationsoption. Die Alternative des Nachrüstens von Konnektivität in Eigenregie war zwar verlockend aber leider ebenso unpraktikabel, da der damit verbundene tiefe Eingriff in die physische Integrität der Waage zum Verlust von Produktzertifizierungen, bis hin zur Eichung, geführt hätte. Abhilfe schuf eine Kamera und die Inspiration der menschlichsten aller Datenakquisemethoden: Hinschauen. Das Prinzip ist einfach: Eine Kamera wird in kurzem Abstand vor der Anzeige der Waage angebracht und fotografierte das Display zum gewünschten Zeitpunkt ab. Ein angeschlossener Miniaturrechner verarbeitet das Bild des angezeigten Gewichts mit Hilfe mehrerer neuronaler Netze zu einem digitalen Datensatz, das Bild wird anschließend nicht mehr benötigt und sofort gelöscht. Über eine offene Rest API kann dieser Prozess ausgelöst und das Datum an das gewünschte Zielsystem übertragen werden. Installations- und Konfigurationszeit sind wenige Minuten, programmatische Einbindung in die eigene Systemlandschaft wenige Stunden.
Industrielle Digitalisierung als Test statt Zwang
Was im ersten Moment unorthodox und nicht intuitiv anmutet, nämlich das maschinelle visuelle Auslesen von HMIs anstelle der Rohdaten der Messgeräte selbst, bedeutete für den Anwendungsfall des Material Handling Unternehmens aber die Digitalisierung und Einbindung einer Maschine in den neuen digitalen Workflow für einen kleinen dreistelligen Eurobetrag, binnen eines Arbeitstages und ohne die Maschine auch nur einmal anfassen zu müssen. IoT-Technologien, die uns helfen Daten aufzunehmen, zu verarbeiten und sinnvolle Erkenntnisse und Handlungen abzuleiten, konvergieren und werden von Einzellösungen zur Commodity. Künstliche Intelligenzen befreien Mitarbeiter verlässlich von ermüdenden und nicht-wertstiftenden Aufgaben und der Paradigmenwechsel der Consumerization stellt endlich auch den Enterprise-Nutzer ins Zentrum der Produktentwicklung industrieller IoT Produkte. Zum einen bedeutet das, dass Lösungen erschwinglicher - auch für Unternehmen mit kleineren Digitalisierungsbudgets - werden können. Das deutlich revolutionärere Moment liegt aber in der Zugänglichkeit und Inklusion, die so ermöglicht werden kann: Industrielle Digitalisierung wird ausprobierbar. Was jedem Digital Native eigen ist - das berührungsangstlose Experimentieren mit digitalen Technologien - wird auch für Industrieunternehmen jedweder Größe und Couleur greifbar. Einfache Use Cases können im Self-Service umgesetzt werden, der Mehrwert von Industrial IoT erlebt und sogar realisiert werden. Künstliche Intelligenzen können verlässlich in Arbeitsabläufe integriert werden und binnen Minuten Aufgaben übernehmen - alles ohne Berater, Integratoren, Projektteams, Budgetrunden, sogar ohne bestehende IT-Infrastruktur, wenn es sein muss. Plug&Play IIoT. War völlige Vernetzung von Work-Flows bisher fast nur innerhalb großer Unternehmen denkbar, hat sich durch die aufgezeigten Entwicklungen ein demokratisierender Prozess in Gang gesetzt. Das wird langfristig nicht nur die oftmals unreflektierte Angst vor Digitalisierung zerstreuen helfen, sondern stellt auch einen wichtigen Meilenstein auf dem Weg zur brückenlosen Fabrik der Zukunft dar.
Digitalisierung muss nicht immer komplex sein, z.B. indem eine Kamera vor der Anzeige einer Waage angebracht wird und das Display mit den Daten fotografiert. Ein Mini-PC verarbeitet das Bild des angezeigten Gewichts mit Hilfe mehrerer neuronaler Netze zu einem digitalen Datensatz. Über eine API kann der Prozess ausgelöst und das Datum an das gewünschte Zielsystem übertragen werden.
Bild: Company42 GmbHDaten sind die Grundlage für jede Form der Digitalisierung und Automatisierung von Wertschöpfungsketten. Immer häufiger sprechen wir von Daten als dem neuen Öl unserer Zeit.Bild: Company42 GmbH
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Dieser Artikel erschien in SPS-MAGAZIN 12 2019 - 10.12.19.Für weitere Artikel besuchen Sie www.sps-magazin.de
