Herr Matthesius, was ist das Besondere an der Lösung von Weidmüller?

Wir wollen unsere Kunden befähigen, datengetriebene Services zu realisieren und setzen dafür auf einen plattformunabhängigen Ansatz – mit dem wir unsere Lösung innerhalb nahezu jeder Cloud-Lösung realisieren können. Denn der Kunde entscheidet, ob er die Analytics-Lösung via Cloud, on Premise oder auf Feldebene nutzen möchte. Zudem können wir durch unsere Expertise Applikationswissen und Analytics-Know-how kombinieren. Womit wir vielen etablierten IT-Häusern und auch anderen Anbietern im Moment einen Schritt voraus sind.

Michael Matthesius, Global Industry Development Manager Machinery bei der Weidmüller Gruppe in Detmold: „Wir positionieren uns als strategischer Partner für Analytics-Lösungen.“

Das geht wie in der Praxis?

Wir formulieren gemeinsam mit den Kunden Use Cases sowie Ideen für Smart Services. Auf dieser Basis erarbeiten unsere Data Scientists gemeinsam mit unseren Applikationsingenieuren Modelle zur Analyse des Maschinenverhaltens. Wichtig dabei ist die enge Abstimmung mit den Kunden, um deren Domänen-Know-how bestmöglich zu integrieren. Denn ein Mehrwert entsteht für den Kunden erst, wenn die Analyseergebnisse vor dem Hintergrund der konkreten Applikation interpretiert werden und sich geschäftsrelevante Schlüsse ableiten lassen. Eine enorme Bedeutung kommt dabei dem Feature Engineering zu.

Was verbirgt sich dahinter?

Es handelt sich um die Identifikation der genannten relevanten Zusammenhänge in den Rohdaten. Das hört sich einfach an, die Analyse der Daten hinsichtlich der relevanten Korrelationen ist aber letztendlich der Schlüssel zum Erfolg, in den wir mit unseren Kunden sehr viel Aufwand investieren. Einfach nur mal eben schnell ein generisches Analytics-Verfahren auf die Daten los zu lassen ist zu wenig, um eine zuverlässige Aussage über das Maschinenverhalten zu treffen. Aus den Daten lässt sich nur das Maximum raus holen, das heißt ein Mehrwert für den Kunden erzeugen, wenn das Wissen über Verfahren der künstlichen Intelligenz mit Domänenwissen verzahnt wird.

Was sagen Ihre Kunden über Ihre Lösung bisher ?

Viele Kunden verbinden den Namen Weidmüller nach wie vor mit der Komponentenherstellung und nicht mit einem Anbieter für datengetriebene Services. Umso erfreulicher ist die überwältigende Resonanz zu unseren durchgeführten Analytics-Projekten – davon waren wir selbst ein wenig überrascht. Dies zeigt aber, dass wir mit unserem Angebot auf dem richtigen Weg sind und die Herausforderungen der Kunden verstehen und ihnen eine Lösung für ihre Anforderungen bieten.

Welchen Stellenwert genießt derzeit das Thema Predictive Analytics?

Die Vorhersage bestimmter Ergebnisse ist natürlich die Königsdisziplin. Der Ausdruck ist prominent und wird häufig mit Analytics gleichgesetzt. Natürlich streben alle nach einer Vorhersage von Ereignissen und Maschinenzuständen. Und entsprechend groß ist das Interesse von Anbietern und Kunden. Stand heute gibt es aber nur sehr wenige Echtzeit-Vorhersagen im Maschinen- und Anlagenbau, wobei sich dieser Zustand in der nächsten Zeit ändern wird. Wir selbst arbeiten mit mehreren Kunden an Predictive Analytics-Lösungen, die unsere Kunden kurzfristig am Markt platzieren wollen.

Wie beurteilen Sie die Situation im Analytics-Markt aktuell?

Wir beobachten, dass die Umsetzung von Smart Services primär bei den Innovations- und Technologieführern stattfindet. Allerdings steigt die Bedeutung des Themas stark an und auch die Priorität bei den Unternehmen wächst. In einigen Branchen ist ein regelrechter Wettbewerb entbrannt. Wer es als erster schafft, neue datengetriebene Services auf den Markt zu bringen, erhöht deshalb den Druck auf die Wettbewerber enorm. Zu den Treibern des Booms gehören die OEM‘s und großen Maschinenbauer, denn diese erwarten eine Analytics-Lösung zur Produktivitätssteigerung innerhalb der nächsten ein bis zwei Jahre. Wer dann keine Analytics-Lösung anbietet, wird einen starken Wettbewerbsnachteil haben. Auch das Zusammenspiel mit den diversen MES- und ERP-Anbietern bleibt spannend, da diese sich auf Analytics-Lösungen für die ganze Prozesskette fokussieren – ein Bereich, wo mit knapp 90 Prozent sicherlich die größten Potentiale liegen. Wichtig ist aber, dass dieses Potential nur durch entsprechende Analytics-Lösungen auf Maschinenebene erschlossen werden können, weshalb der Wertbeitrag der Maschinen- und Anlagenbauer für den Betreiber enorm ist.