ANDREA SPIEGEL: Jetzt geht es ja auch darum, die Technologie im Produktionsumfeld sinnvoll einzusetzen, um am Ende Transparenz zu gewinnen oder mehr Sicherheit, mehr Nachverfolgbarkeit in den Prozessen zu erreichen und Dinge leichter zu finden. Was für Use Cases gibt es denn generell für die BLE-Technologie?
Also wo würdest du sagen: Das sind meine Top 2 oder Top 3 Use Cases, bei denen es sich lohnt, BLE einzusetzen, wenn jemand ein bestimmtes Problem oder eine Herausforderung hat?
ANDREAS GAUFER: Im Endeffekt geht es fast immer um die gleichen Dinge: Effizienz steigern, Qualität verbessern und Kosten senken. Daraus leiten sich die wichtigsten Use Cases ab.
Wenn ich zum Beispiel in einer dynamischen Produktion verstehen will, wie der Tagesablauf läuft, wo sich alles befindet, wie Ladungsträger oder Waren durch die Produktion fließen, dann kann BLE sehr gut eingesetzt werden.
Ein weiterer wichtiger Use Case ist die Verringerung von Suchzeiten. Wenn ich spezielles Equipment in meiner Factory habe – Werkzeuge oder andere seltene Gegenstände –, die immer wieder gesucht werden oder die nur in geringer Anzahl vorhanden sind, ist das ein idealer Einsatzbereich für BLE. Über ein Ordnungssystem kann man diese Dinge leicht auffindbar machen. Das bedeutet, dass jemand, der das Equipment benötigt, es schnell findet. Dadurch kann der Fuhrpark kleiner gehalten werden, weil man weniger Geräte benötigt. Gleichzeitig wird die Produktivität gesteigert, da die Mitarbeiter nicht lange suchen müssen. Das senkt auch die Personalkosten.
ANDREA SPIEGEL: Und was machen Unternehmen am Ende, wenn sie diese Informationen gesammelt haben? Du hast gesagt, man kann Sachen orten. Kannst du ein Beispiel nennen, wie ein Kunde das konkret nutzt, und was dann mit den Informationen passiert?
ANDREAS GAUFER: Es gibt diverse Datenschnittstellen, über die man die Daten nutzen kann. Grundsätzlich unterscheidet man zwei Szenarien: ad hoc, also in Echtzeit, und retrospektiv.
Ad hoc bedeutet: Ich schaue sofort nach, wo etwas ist, oder verschaffe mir einen Überblick. Zum Beispiel bei großen Maschinen, die bei einem Maschinenbauer hergestellt werden: Die Maschine wandert von Werkplatz zu Werkplatz. Ich kann genau sehen, wann ein Bearbeitungsschritt abgeschlossen ist und wann sie zur nächsten Station weitergeht. So behalte ich den Überblick: Ist genug Personal vorhanden? Läuft alles planmäßig? Dauert ein Schritt länger oder kürzer als geplant? Diese Informationen lassen sich auch in andere Systeme einspeisen. Ein Kunde nutzt sie zum Beispiel, um Material an der nächsten Station just in time bereitzustellen – nicht nach Plan, sondern nach den tatsächlichen Ist-Daten. Er weiß genau: Die Maschine ist im zweiten von vier Schritten, also liefert er bereits Material, Personal oder Werkzeuge für Station 3. So kann der Produktionsfluss reibungslos weiterlaufen.
Der zweite Teil ist die retrospektive Analyse. Als Planer oder Analyst kann ich prüfen, ob alles wie geplant verlief, ob das Konzept aufgegangen ist oder ob es Abweichungen gab. Diese Daten lassen sich in Ruhe auswerten, den Teams zur Verfügung stellen und für Optimierungen nutzen, die ohne Daten kaum möglich wären.
ANDREA SPIEGEL: Kannst du aus deiner Erfahrung sagen, was für die Kunden wichtiger ist? Geht es eher darum, ad hoc auf die Daten zuzugreifen, oder eher um die Planbarkeit und das Verständnis für die eigene Produktion – also Engpässe, Abweichungen und so weiter?
ANDREAS GAUFER: Das ist sehr unterschiedlich. Das Tool ist für beide Zwecke nützlich. Meistens wird beides genutzt: ad hoc, um schnell reagieren zu können, und retrospektiv, um die Planung zu verbessern. Ad hoc ist besonders in Zeiten von Fachpersonalmangel hilfreich, weil man Benachrichtigungen nutzen kann, um gezielt Fachkräfte einzusetzen, wenn Daten zeigen, dass etwas vom Plan abweicht. Gleichzeitig ermöglicht es eine effizientere Planung für den nächsten Tag oder die nächste Woche.
ANDREA SPIEGEL: Je nach Zielgruppe ist das unterschiedlich relevant. Ein Werker oder eine Fachkraft in der Halle hat eher Ad-hoc-Bedürfnisse, während ein Planer oder eine höhere Führungskraft eher an historischen oder aggregierten Daten interessiert ist.
ANDREAS GAUFER: Genau. So kann man wiederkehrende Abweichungen vom Plan erkennen und strategisch darauf reagieren.
ANDREA SPIEGEL: Das sind die Muster, die man erkennen darf.
ANDREAS GAUFER: Richtig, Muster. Und heutzutage ist KI in aller Munde. Mit diesen Daten lassen sich Analysen durchführen und Erkenntnisse gewinnen, die erfahrenen Mitarbeitern ohne Daten möglicherweise nicht auffallen. Das eröffnet viele neue Chancen, die nur genutzt werden können, wenn man die Daten hat.