Die Mobilitätswende ist eine der wohl größten Herausforderungen unserer Zeit. Und sie beginnt nicht etwa erst dann, wenn ein neues Auto oder ein neuer LKW zum ersten Mal über den Asphalt rollt – sie beginnt bereits bei der Produktion. Aktuell liegt der Fokus vor allem darauf, den Ausstoß während der Fahrt zu minimieren, dass aber auch während der Produktion bereits mehrere Tonnen erzeugt werden, wird häufig übersehen. Kein Wunder also, dass zahlreiche Hersteller derzeit noch keine langfristige Antwort auf die Frage gefunden haben, wie ihnen der Wandel nachhaltig und vollumfänglich gelingen kann.
Nur wenige Unternehmen generieren Mehrwert aus ihren Daten
Die Herausforderungen, denen sich die Automotive-Industrie derzeit gegenübergestellt sieht, sind enorm. Nicht nur Regierung und Verbraucher:innen fordern eine ressourcenschonendere Produktion. Auch wirtschaftliche Unsicherheiten, die auf politischen Konflikten und den daraus resultierenden Preisschwankungen und Lieferengpässen beruhen, kommen erschwerend hinzu. Während es an Halbleitern und Kabelbäumen mangelt, zögert sich die Auslieferung von Neuwagen immer weiter hinaus. Vorausschauend planen und gleichzeitig flexibel auf kurzfristige Disruptionen reagieren zu können, ist unerlässlich geworden – nur so haben Hersteller die Chance, nicht nur konkurrenz-, sondern auch geschäftsfähig zu bleiben.
Daten spielen hierbei eine entscheidende Rolle. Sie werden immer wieder als das neue Öl angepriesen und dank vernetzter Maschinen, Kameras und Sensoren ist es inzwischen möglich, auch in der Produktionshalle große Mengen von ihnen zu generieren. Es gibt allerdings ein entscheidendes Problem, denn nur die wenigsten Unternehmen sind bisher in der Lage, einen tatsächlichen Mehrwert aus diesem theoretisch unsagbar wertvollen Rohstoff zu generieren.
IIoT-Daten sind der Schlüssel zu effizienten Produktionsprozessen
Um die Produktion nachhaltiger gestalten zu können, ist BMW beispielsweise dazu übergegangen, alle wichtigen Aluminiumteile seiner Fahrzeuge selbst zu produzieren. Da die Herstellung des Leichtmetalls sehr viel CO2 verursacht, setzt der Münchner Autobauer größtenteils auf recyceltes Material – das übrige Drittel stammt von einem Zulieferer aus Dubai, der ausschließlich Solarstrom verwendet. So positiv dieses Beispiel auch klingt, so schwierig dürfte es vielen anderen Unternehmen fallen, sich ein Beispiel daran zu nehmen: So ergab eine Umfrage, die Snowflake unter insgesamt 250 IT-Entscheider:innen durchgeführt hat, dass bisher nur gut die Hälfte (52%) aller Unternehmen in der Lage sind, IIoT-Daten in Echtzeit abzurufen und innerhalb der eigenen Abteilung zu teilen. Diese für Partner und Lieferanten über die gesamte Lieferkette hinweg zugänglich zu machen, gelingt sogar erst 32 Prozent. Dabei tragen Daten, die zum Beispiel durch vernetzte Maschinen oder Sensoren generiert werden, schon heute dazu bei, Produktionsprozesse effizienter und nachhaltiger zu gestalten: So gaben 62 Prozent der befragten Unternehmen an, dass sie die Wartungskosten ihrer Maschinen senken konnten, und weiteren 46 Prozent war es möglich, signifikante Produktverbesserungen zu erzielen.
Data Mesh ermöglicht Scania tiefere Einblicke
Der schwedische Nutzfahrzeughersteller Scania hat die Bedeutung von Sensordaten nicht nur erkannt – er ist bereits dabei, diese vollumfänglich zu nutzen, um die Mobilitätswende aktiv voranzutreiben. Damit die Produktion möglichst effizient und ressourcenschonend gestaltet werden kann, betreibt das Unternehmen über 600.000 vernetzte Fahrzeuge, über die jeden Tag 150 Millionen Meldungen direkt und nahezu in Echtzeit in die Data Cloud von Snowflake einfließen. Um diese gigantische Masse sammeln und analysieren zu können, setzt Scania auf das Data Mesh-Konzept. Normalerweise gibt es nur ein einziges Team, das alle Datenquellen in ein zentrales Depot integriert. Über spezifisches Wissen, das sich auf die unterschiedlichen Abteilungen bezieht, verfügt es in der Regel nicht. Für die Qualität der Daten wird dies allerdings häufig zum Problem.
Bei einem Data Mesh ist das anders. Da es sich hierbei um einen dezentralen Ansatz zur Verwaltung und Bereitstellung von Daten handelt, gibt es mehrere Datenteams, die für die Belange der verschiedenen Abteilungen verantwortlich sind. Aufgrund des fachlichen Wissens, über das die einzelnen Teams verfügen, können die geschäftlichen Zusammenhänge ihrer Abteilung besser nachvollzogen werden, was letztlich dabei hilft, große Datenmengen gewinnbringender – und damit auch ressourcenschonender – einzusetzen.
So wird dank des Data-Mesh-Konzepts zum Beispiel ersichtlich, welche Batterien die besten Laufzeiten erbringen oder welche Maschine als nächstes gewartet werden muss. Dadurch lassen sich Ausfälle und damit auch Störungen der Lieferkette auf ein Minimum reduzieren. Scania und Snowflake wissen, dass Erkenntnisse wie diese unverzichtbar sind, um die Mobilitätswende auf eine solide Basis zu stellen. Deshalb helfen sie mit vereinten Kräften dabei, den größtmöglichen Mehrwert aus den verfügbaren Daten zu ziehen und die Herstellung auch in unsicheren Zeiten möglichst nachhaltig und gleichzeitig zuverlässig zu gestalten.
Weitere Einblicke erhalten sie in dieser Scania Case Study.