«Использование вместо владения» и прогностическое обслуживание делают производство эффективным, устойчивым и укрепляют цепочки поставок.
В промышленности свежие идеи нужны для решающего преимущества в международной конкуренции. Интеллектуальное использование производственных данных, например, делает машины более эффективными и позволяет создавать совершенно новые бизнес-модели на основе данных.
Идеи, полученные из больших данных, могут быть использованы для повышения эффективности, надёжности и устойчивости производства. Кроме того, совершенно новые цифровые бизнес-модели возможны, если производственные данные систематически собираются, профессионально обрабатываются и используются разумно.
Это позволит производственным технологиям перейти к бизнес-моделям
подписки: от чистой покупки машин к временному и гибкому использованию. Вопрос о том, должна ли машина принадлежать оператору или производителю, в конечном итоге является трезвой оценкой затрат и выгод.
Бизнес-модели, основанные на данных, могут помочь опередить конкурентов. «Для немецких производителей производственных технологий особенно подходят бизнес-модели в виде Everything-as-a-Service, сокращенно XaaS. Это ценностные предложения на основе подписки, которые сочетают в себе промышленные услуги с физическими и цифровыми элементами для создания ориентированных на клиента решений», — объясняет профессор, доктор философии Томас Бауэрнхансл, директор Института производственной инженерии и автоматизации им. Фраунгофера iPA в Штутгарте и Института промышленного производства и управления заводом в Университете Штутгарта.
«Повышение прозрачности данных повышает понимание клиентов», — говорит ученый. Могут быть предложены индивидуальные решения на протяжении всего процесса создания стоимости, а новые модели оплаты (например, оплата за часть или оплата за производительность) и связанный с этим перенос ответственности укрепляют лояльность клиентов. Благодаря перекрестным и ап-продажам этот тип бизнес-модели обеспечивает рост даже на насыщенных рынках: «Новые ценностные предложения создают дифференциацию в глобальной конкуренции».
Производитель станков DMG Mori AG из Билефельда внедрил это понимание и, в рамках предложения под названием Payzr, теперь поставляет системы, за которые клиент может заплатить в зависимости от использования. Аббревиатура Payzr расшифровывается как Pay с нулевым риском. Основная идея бизнес-модели подписки заключается в том, чтобы дать клиентам именно то, что им нужно, когда им это нужно — ни больше, ни меньше.
В деталях «Оборудование как услуга» может выглядеть так: клиент заказывает, настраивает свои машины в интернет-магазине производителя, а затем получает систему ежемесячной базовой платы. Это может варьироваться в зависимости от конфигурации и продолжительности контракта – около 12, 24 или 36 месяцев. Фиксированная ставка покрывает техническое обслуживание, обслуживание и страхование. Помимо базовой платы, существуют расходы на использование машины, которые производитель определяет исходя из отработанных часов. Преимуществами для заказчика в модели использования вместо владения являются повышенная безопасность планирования за счёт прозрачности цен и затрат, а также избежание долгосрочных инвестиционных затрат, что позволяет ускорить инновационные циклы.
Производитель станков и лазерных технологий Trumpf SE + Co. KG из Дитцингена также полагается на инновации, основанные на данных. Высокотехнологичная компания создала цифровую бизнес-модель под названием Pay Per Part. Менеджер по продукции Максимилиан Ролле подробно объясняет, как это работает: «С оплатой за деталь Trumpf предлагает своим клиентам чисто машинное использование своих полностью автоматических лазерных машин серии TruLaser Center 7030. Система находится в производстве заказчика, но Центр дистанционного управления Trumpf в Нойкирхе контролирует и контролирует ее удалённо». Эксперты Trumpf также оказывают поддержку в программировании и настройке машины. «В конце концов, клиент платит заранее гарантированную цену за изготовленные детали», — говорит Ролле.
Эта бизнес-модель имеет то преимущество, что клиент может запустить машину в три смены без найма дополнительного персонала. «Если есть неисправность или остановка, мы немедленно вмешиваемся. Это увеличивает загрузку машины и повышает производительность», — обещает Ролле. Кроме того, эксперты Trumpf могут получить максимальную отдачу от полностью автоматических лазерных машин. «Это еще больше повышает эффективность производства», — говорит менеджер по продукту.
Промышленное производство считается довольно консервативным, и новые идеи медленно завоевывают популярность. Ролле также признает это: «Когда дело доходит до цифровых бизнес-моделей, многие клиенты выслушивают эти идеи крайне неохотно». Тем не менее, было замечено, что услуги, которые помогают клиентам повысить эффективность и производительность, очень хорошо воспринимаются. «Оплата за часть также привлекает всё больший интерес. Мы предполагаем, что количество пользователей будет увеличиваться», — объясняет Ролле.
Глубокое понимание собственных производственных процессов
Машинные данные также могут быть использованы для быстрого обнаружения ошибок в производстве. С этой целью c-Com GmbH из Aalen, дочерней компании Mapal Group, специализирующейся на точных инструментах, управляет совместными данными для инструментов и других компонентов в производственной среде на открытой облачной платформе. Это должно дать компаниям глубокое понимание своих процессов и быстрее решать проблемы.
Если производственные данные отслеживаются в режиме реального времени, аномалии могут быть обнаружены в потоках данных. И если данные также рассматриваются в контексте всего производственного процесса, анализ может дать точные указания на то, какой производственный фактор — такой как инструмент, машина или сырье — отклоняется от нормы.
Профилактическое обслуживание, то есть ремонт машины до возникновения дефекта, может быть достигнуто с помощью программного обеспечения IoT, такого как MindSphere от Siemens. Программное обеспечение хранит операционные данные и делает их доступными через цифровые приложения. MindSphere можно примерно рассматривать как операционную систему на компьютере или мобильном телефоне. Он обрабатывает необработанные данные, собранные в производственных машинах, анализируя с помощью датчиков закономерности в данных, может определить, является ли машина неисправной, потребляет ли она чрезмерное количество энергии или нуждается в обслуживании в ближайшее время, потому что износ критической детали уже хорошо продвинулся.
Защита данных с первого взгляда
Цифровые бизнес-модели требуют доверия. Многие компании боятся потерять суверенитет над своими данными, если они покинут помещение и будут загружены в облако. Поэтому требуются решения, совместимые с защитой данных.
Вот где появляется проект Gaia-X: европейский консорциум должен создать основу для европейской инфраструктуры данных, с помощью которой компании могут уверенно объединять, обмениваться и использовать данные. Существует большая потребность: почти половина всех компаний с 20 и более сотрудниками (46 процентов) в Германии заявили в опросе отраслевой ассоциации немецкой информационной и телекоммуникационной индустрии (Bitkom), что они заинтересованы в использовании услуг европейской облачной и информационной инфраструктуры.
Суверенитет данных также лежит в основе проекта Manufacturing-X, целью которого является обеспечение защищённого пространства промышленных данных для производителей производственных технологий. Поэтому консорциум SAP и немецких инженеров-механиков разрабатывает облачную платформу для обрабатывающей промышленности, чтобы облегчить обмен информацией в децентрализованной комнате данных с точно определёнными правами доступа. Основная идея состоит в том, чтобы сделать цепочки поставок более прозрачными и устойчивыми с помощью сквозных сетей передачи данных.
«В цепочках поставок бизнес-модели, основанные на данных, создают прозрачность, так что неисправности могут быть обнаружены и устранены на ранней стадии — например, с помощью удаленного обслуживания», — говорит ученый Фраунгофера Бауэрнхансл. В производстве интеллектуальные алгоритмы увеличили использование ресурсов и, таким образом, сократили отходы. «С целью сокращения выбросов CO2, например, интеллектуальные алгоритмы могут быть использованы, среди прочего, для адаптации планирования производства к доступности возобновляемых источников энергии», — продолжает Бауэрнхансл.
Тема безопасности данных чрезвычайно важна в цифровых бизнес-моделях, утверждает менеджер Trumpf Ролле. С его точки зрения, облачные решения сегодня предлагают наилучшую возможную защиту данных. Trumpf также гарантирует соглашением об использовании данных, что пользователь делится только соответствующими и согласованными данными. «Таким образом, мы создаем необходимые условия для того, чтобы наши клиенты сами решали, какие данные они предоставляют нам при использовании цифровых бизнес-моделей», — говорит Ролле. Manufacturing-X является возможной инициативой для обеспечения этого суверенитета данных и может привести к новому отраслевому стандарту в среднесрочной перспективе.
Около 91% немецких промышленных компаний описывают Индустрию 4.0 как «незаменимую» для того, чтобы выжить в международной конкуренции, как определила ассоциация ИТ-индустрии Bitkom весной 2022 года. В частности, существует потенциал в сокращении выбросов, причем 81 процент ожидает вклада в устойчивое производство.