Studien zeigen, dass viele Maschinen- und Anlagenbauer bei ihren IoT Projekte scheitern, aber warum eigentlich?

Technisch gesehen ist Industrial IoT nicht mehr als der ermöglichte Informationsfluss zwischen dem Hersteller und "seinen" Produkten im Feld. Doch die Ausarbeitung an Business Cases gegeben durch diese technische Möglichkeit stellt sich als extrem schwierig heraus.

Nach rund drei Jahren Fokus auf Industrial IoT ist mir hauptsächlich eines klar geworden: Durch diesen Informationsfluss ist in erster Linie die Kommunikation zwischen Hersteller und Produkt im Feld gegeben und nicht zwischen Anwender und Produkt, und genau dort liegen die grossen Vorteile von IoT.

Dies scheint zwar simpel, aber was bedeutet es entsprechend für die zu verfolgenden Use Cases? Fokus auf Use Cases im Service Bereich!

Viele Maschinen- und Anlagenbauer fokussieren primär auf produktionsunterstützende Use Cases: Analyse-Dashboard für den Produktionsleiter, Monitoring Dashboard für den Geschäftsleitung, Alerting für den Operator, Rezepte & Auftragsverwaltung, etc. Ich will nicht sagen, dass es falsch ist, solche Use Cases zu verfolgen. Was ich sagen will, ist, dass solche Use Cases nicht erst durch IoT Technologien ermöglicht werden.

Alle Use Cases im Bereich Service & Support können den Informationsfluss direkt nutzen: Servicefälle effizient kommuniziert vom Produkt/Betreiber zum Hersteller, vereinfachte Remote Diagnosen dank Verfügbarkeit der relevanten Diagnose-Daten, verbesserter After-Sales-Service durch exakte Informationen über Ersatzteile, Werkzeuge und Verbrauchsmaterialen. Längerfristig kann dann Analytics für weitere Business Insights genutzt werden.

Weitere Vorteile von Use Cases im Service Bereich sind bessere Investitions-Abschätzungen. Kann ein Servicefall effizienter kommuniziert und der interne Prozess vereinfacht werden (ev. schneller, oder gar Eliminierung von einzelnen Prozessschritten)? Dadurch kann direkt Zeit und Geld gespart werden, und dem Kunden zusätzlich ein schnellerer und besserer Service geboten werden.

Empfohlene Umsetzungsstrategie (Strategie#1)

Voraussetzung: Abhängig davon, welche konkreten Daten gesammelt werden und welche Vorteile man einem Endkunden bietet (monetäre Anreize, günstigerer Serviceverträge, etc.), muss eine sinnvolle Anzahl Kunden prinzipiell offen sein für IoT.

Schritt 1: Wähle mindestens 1 Use Case im Bereich Servicefall oder After-Sales.

Use Case im Bereich Servicefall: Breche den Serviceprozess möglichst detailliert auf die einzelnen Prozessschritte runter

Grober Beispiel-Prozess:

• Stillstand bei Maschine
• Diagnose durch Betreiber (Operator, Instandhaltung, etc.)
• Kommunikation an Hersteller: Tel, Email mit Fotos, etc.
• Problem Diagnose: 
  • Herausfinden, um was für eine Maschine, mit welcher Konfiguration es sich handelt
  • Herausfinden, wie die VPN-Verbindung aufgebaut werden kann
  • Zugriff über VPN
  • Einsicht in alle lokalen Daten
  • Diagnose-Verfahren
• Remote Service
• Falls nicht gelöst: Servicetechniker vor Ort senden
• etc.

Fragen:

• Kann einer dieser Prozessschritte vereinfacht oder gar eliminiert werden? Könnte der Betreiber ein Ticket mit einem Klick erstellen, welches alle nötigen Informationen enthält, so könnten gewisse Events sogar als Notifikation beim Hersteller angezeigt werden?
• Oft kommt es zu einem zeitaufwändigen Hin & Her, bis die alle nötigen Informationen vorhanden sind. Können die Informationen zum Problem effizienter kommuniziert werden? Könnte die Verfügbarkeit von relevanten Diagnose Daten (Konfiguration wie Parametrisierung, Settings der Maschine, SW-Versions, Events wie Errors, Warnings, Maschinenzustand, Log, Telemetry wie Sensorwerte, Prozesskontrolldaten, Wartungsinformationen wie Ersatzteile, Verschleissteile, etc.) prinzipiell helfen?
• Oder kann der Remote Service Eingriff optimiert werden? 

Use Case im Bereich After-Sales

After-Sales Services machen oft um die 25% des Umsatzes von Maschinenbauern aus, und haben zusätzlich es eine wesentlich bessere Marge als der eigentliche Verkauf der Maschine.

Fragen:

• Könnten unsensible Betriebsinformationen verwendet werden, um das After Sales Business weiterzuentwickeln? Kann das After-Sales Team dem Kunden zum richtigen Zeitpunkt das richtige spezifische Angebot bieten?
• Kann durch proaktiven Service mit Mehrwert die Kundenbindung verbessert werden? 
• Kann die Planung optimiert werden (Planung von Wartungseinsätzen, Servicepersonal, Ersatzteilen und benötigte Lagerbestände (bei ihnen oder beim Kunden))?
• Ist die Traceability von Garantieleistungen gefragt? Könnte der Kunde rund um die Garantie mehr in Verantwortung gebracht werden? Ähnlich wie beispielsweise bei innovativen Fintech-Start-ups: Kunde bestätigt Transaktionen über die App, und ist entsprechend haftbar

→ Nutzen Sie unseren Workshop zu den Business Cases, um mit der externen Sicht relevante Use Cases zu schärfen und Business Cases zu rechnen.

Schritt 2: Rechne den Business Case

Da es sich um ein interne Optimierung handelt, die entsprechend unabhängig vom unbekanntem Kundenverhalten ist, kann das Kostenpotential ausgerechnet werden.

Beispiel Zeiteinsparung im Serviceprozess: Bei Maschinenbauer flexiotMachines werden pro Jahr durchschnittlich 1.7 Service Einsätze pro Maschine pro Jahr gemacht. Mit 1000 Maschinen im Feld, und ca. 10h Aufwand pro Einsatz mit Kosten von CHF100/h sind das totale Kosten von 1000*1.7*10*100 = CHF1'700'000. Kann potentiell 1h eingespart werden, ergibt sich ein Potential von CHF170'000 / Jahr, wobei der verbesserte Service am Kunden (spart ebenfalls Stillstandzeit) noch nicht berücksichtigt ist. 

Schritt 3: Mit Prototypen testen

Die Umsetzung wird schrittweise empfohlen: Durch einen Prototypen kann der Business Case kosteneffizient überprüft werden. 

Von Vorteil ist, wenn bereits der Prototyp auf skalierbarer Basis gebaut ist und Erweiterbarkeit für weitere Absichten gewährleistet ist (siehe Schritt 4). Es soll eine Plattform sein, mit welcher sich effizient weitere Industrial IoT Use Cases umsetzen lassen. Sobald der Business Case validiert ist, kann der erfolgreich getestete Prototyp schnell zum produktiven System werden.

→ Effizient und kostengünstig zum Prototypen mit unserer Industrial IoT Serviceplattform flexiot und dem IIoT Starter Kit.

Schritt 4: Erweiterung & Ausarbeitung der IoT Serviceplattform

Sobald Daten erstmals gesammelt werden und erste Schritte in Richtung Industrial IoT gewagt wurden, öffnen sich weitere Möglichkeiten. Der Fokus kann sowohl auf weitere interne Use Cases und Analytics wie auch auf produktionsunterstützende Funktionalitäten gesetzt werden. 

Wir sind von der strategischen Wichtigkeit der IoT Thematik überzeugt und rechnen damit, dass solche Plattformen neue Business Modelle ermöglichen.