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Industrie der Zukunft : So digital ist Deutschland

Bild: Getty

Deutschland ist beim Mobilfunkausbau international „völlig abgeschlagen“. In anderen Bereichen steht die deutsche Industrie besser da, als viele vermuten. Doch das Tempo der Veränderungen nimmt zu.

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          So wie jedes Jahr die Hannover Messe kommt, so kommen zur größten Investitionsgüterschau der Welt (mehr als 6000 Aussteller) auch die Studien darüber, wo Deutschland im internationalen Vergleich bei der Digitalisierung steht. Die Ergebnisse reichen von Weltspitze oder fast Weltspitze (meist dann hinter China) über Mittelfeld, Schwellenland bis zum Urteil „völlig abgeschlagen“.

          Georg Giersberg

          Redakteur in der Wirtschaft, zuständig für „Der Betriebswirt“.

          Wenn es um den Ausbau des 4G-Mobilfunknetzes geht, liegt Deutschland etwa nach Berechnung des Internetverbandes Eco in Europa auf Rang 32 von 36 Ländern; gemessen an der Geschwindigkeit (Megabytes je Sekunde) liegen nur Georgien, Polen, Russland und Weißrussland hinter der Bundesrepublik. Und das bei 4G wohlgemerkt, nicht im nächsten Mobilfunkstandard 5G, dessen Lizenzen gerade hierzulande versteigert werden.

          Die Fachleute der Unternehmensberatung Boston Consulting Group wiederum analysieren, dass Deutschland in der Künstlichen Intelligenz (KI) besser dasteht, als viele vermuten. Beinahe jedes zweite Unternehmen beschäftigt sich nach dieser Auswertung mit KI – nur in China ist der Anteil demnach größer. „China profitiert davon, dass die Unternehmen dort über alle Branchen hinweg vergleichsweise jung, agil und innovationsfreudig sind“, sagt BCG-Partner Jörg Erlebach: „In reifen Volkswirtschaften und weit entwickelten Branchen tendieren Unternehmen zu einer gewissen Trägheit, was Neuerungen angeht.“

          Mancher Auftrag wird gar nicht mehr manuell betrachtet

          Dieses Ergebnis dürfte realistisch sein. In Deutschland arbeiten viele Unternehmen an den Themen Digitalisierung, Künstliche Intelligenz, Blockchain oder 5G. Der sogenannte Digitale Zwilling, also die digitale Simulation und Begleitung des Produktionsprozesses, ist mittlerweile in neuen Anlagen gängig. Das spart Rüstzeiten und Einarbeitungskosten. Am elektronischen Datenaustausch mit Kunden arbeiten viele Unternehmen – Aufträge werden häufig nur noch digital entgegengenommen, direkt in die Produktionsplanung eingespeist, dort simuliert, automatisch bestätigt, abgearbeitet und bis zum Zahlungseingang verfolgt, so dass mancher Auftrag überhaupt nicht mehr manuell betrachtet wird. In ersten Ansätzen wird auch der unternehmensübergreifende Datenaustausch mit Zulieferern gesucht.

          Auf der Hannover Messe zeigt sich, wie beherrschend die Digitalisierung für die Industrie inzwischen geworden ist. Der Messegesellschaft ist bewusst, dass „5G die Industrie in die Lage versetzen wird, das ganze Potential von Industrie 4.0 zu heben“, wie Jochen Köckler sagt, der Vorstandsvorsitzende der Deutschen Messe AG. Gemeinsam mit dem Netzausrüster Nokia errichtet sie ein 5G-Testfeld, in dem industrielle Anwendungen vorgeführt werden. „Im Rahmen der digital vernetzten Industrie wird es Zehntausende Sensoren auf einem Werksgelände geben, die Daten erfassen und weiterleiten.

          5G erreicht als erste Technologie, so viele Sensoren zu verbinden. Erstmals gelingt es, große Datenmengen in Echtzeit über drahtlose Netze zu senden“, hebt VDE-Präsident Gunther Kegel die Bedeutung der neuen Technik hervor. „Hier verbinden sich erstmals Telekommunikationsindustrie und industrielle Automatisierungstechnik“, beschreibt Andreas Müller dies, er ist Vorsitzender der Initiative 5G-ACIA, in der 40 Industrieunternehmen von Bosch bis Sony und von ABB über die Deutsche Telekom bis hin zu China Mobile kooperieren.

          Große Fortschritte bei KI

          Der neue Mobilfunkstandard fügt sich nahtlos in den eigentlichen Messeschwerpunkt KI. Die Technik hat in letzter Zeit gerade in der optischen Mustererkennung (Kameras) oder in der Spracherkennung große Fortschritte gemacht. Roboter sind heute in der Lage, mit hoher Sicherheit bestimmte Teile aus Behältern unterschiedlichsten Inhalts zu greifen. Konsumgüterhersteller lassen permanent soziale Netzwerke durchforsten auf der Suche nach negativen Meinungsäußerungen zu ihren Produkten, aus denen sich eventuell ein Shitstorm entwickeln könnte.

          In anderen Fällen werten Computer Leasingverträge aus und empfehlen die korrekte Verbuchung dieser Abmachungen. Beliebt ist der Einsatz von KI in der vorausschauenden Wartung, indem der Computer anhand von Produktionsdaten erkennt, wann ein Teil verschlissen ist. Mit dem geplanten Austausch kann ein ungeplanter Stillstand vermieden werden.

          Noch stehen viele dieser Ansätze ganz am Anfang wird. „Von der Mustererkennung durch Künstliche Intelligenz erwarte ich noch einmal ein großes Optimierungspotential“, sagt der Leiter der modernen Drahtwalzstraße von Voestalpine Wolfgang Keller. Zunächst gelte es erst einmal, genügend Produktionsdaten zu sammeln, damit überhaupt Muster sicher erkannt werden können. Um bei 400 verschiedenen Stahlsorten, 55 möglichen Drahtabmessungen und elf verschiedenen Walzwegen für jedes mögliche Muster eine ausreichende Datenbasis zu haben, muss man viele Produktionsdaten erheben.

          Über 100 Anwendungsfälle für maschinelles Lernen

          Franz Kainersdorfer, Vorstandsvorsitzender der Voestalpine Metal Engineering und Mitglied im Konzernvorstand von Voestalpine, verweist auf weitere notwendige Daten zur Kalibrierung (Zuverlässigkeit von Messgeräten) über solche zum Walzenverschleiß bis hin zu Daten zur Metallkörnung. Insgesamt greifen an einer Walzstraße 2000 Sensoren Daten ab. „Das stellt hohe Anforderungen an die Verarbeitungskapazität der Rechner“, weist Kainersdorfer auf eine weitere Voraussetzung für KI hin – ausreichend Verarbeitungskapazität. Entscheidend ist auch: Es reicht nicht, neue Korrelationen herauszufinden. Um aufgrund der Daten die Anlage zu steuern, müssen Kausalitäten nachgewiesen sein.

          Auf der Hannover Messe werden am Stand der unter der Schirmherrschaft des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) angesiedelten „Arbeitsgemeinschaft Smart Factory“ Szenarien gezeigt, wie Qualitätssicherung, Zustandsüberwachung oder Anomalieerkennungen dank KI verbessert werden können. Auf der Messe sollen mehr als 100 konkrete Anwendungsfälle für das maschinelle Lernen gezeigt werden, darunter Roboter, die Aufgaben in der Fabrik eigenständig lösen und ihr Wissen an andere Maschinen weitergeben. Oder KI-Systeme, die detaillierte Informationen für Reparaturen liefern. Das System wird mit jeder Anwendung besser, weil es im Dialog mit dem Menschen mit jeder neuen Fragestellung und jedem Feedback dazulernt.

          Gerade mittelständischen Unternehmen hat darüber hinaus das vor einem Jahr die Messe beherrschende Thema „Edge-Computing“ sehr geholfen, sich mit KI anzufreunden. Für große Datenmengen steht damit nicht nur die Cloud als Speicher zur Verfügung – viele Daten können vor Ort erfasst und ausgewertet werden, im eigenen Hoheitsbereich.

          Jahrzehnte bis zur vollständigen Digitalisierung

          Bis zur vollständigen Digitalisierung, das heißt bis zu vollständig autonomen Systemen im Verkehr oder auch in der Produktion, werden daher noch viele Jahre und wahrscheinlich Jahrzehnte vergehen. „Etwa um das Jahr 2050 wird die Vollautomatisierung erreicht sein“, glaubt Peter Groche, Leiter des Instituts für Produktionstechnik an der TU Darmstadt. Groche ist Mitglied in der Wissenschaftlichen Gesellschaft für Produktionstechnik (WGP), in der 64 Professoren aus knapp 40 Universitäts- und Fraunhofer-Instituten mit 2000 Wissenschaftlern die Entwicklung von Industrie 4.0 beobachten und forschend begleiten.

          Groche und seine Mitstreiter Bernd-Arno Behrens (Leibniz Universität Hannover), Jörg Krüger (TU Berlin) und Jens Wulfsberg (Helmut-Schmidt-Universität Hamburg) haben ein Phasenmodell für die digitale Automatisierung der Produktion entwickelt. Sie betrachten dabei separat die Automatisierung des Material- und Informationsflusses (Vernetzung der Produktion), die Automatisierung der Anlage und ihrer Wartung (Betriebszustand) und die des Produktionsprozesses selbst.

          Beim Produktionsprozess unterscheiden sie fünf Stufen, von der Stufe null, in der dem Bediener der Maschine lediglich eine manuell zu bedienende Maschinensteuerung zur Verfügung steht, bis zur Stufe 5, in der dann die Maschinen durch selbstlernende Systeme die Prozesse selbst regeln und die Qualität der Produkte sichern. Heute ist der größte Teil der Industrie nach Groches Ansicht zwischen Stufe 2 (grundlegend automatisiert) und Stufe 3 (erweitert automatisiert). Diese Stufe 3 werde heute erforscht und bis etwa 2025 flächendeckend in der Industrie umgesetzt sein.

          Blockchain ist das nächste große Thema

          Zeit vertrödeln sollte dabei niemand: Entscheider in Produktionsunternehmen sollten sich bewusstmachen, wo sie in dem Phasenmodell stehen. Und danach Schritte definieren, mit denen die nächste Phase erreicht werden kann. Für Groche und seine Partner ist klar, dass die Veränderungsgeschwindigkeit zunehmen wird. Als Nächstes steht die Blockchain-Technik vor der Tür. Sie taugt für viel mehr als nur für Kryptoanlagen. Erste Ansätze erkennt man beim dänischen Logistikunternehmen Maersk, das seine Südostasien-Verkehre über Blockchain begleitet. Damit spart man sich im grenzüberschreitenden Verkehr viele Dokumente, Zahlungen und Zeit. In das von IBM begleitete Projekt sind 94 Organisationen integriert, darunter verschiedene Hafenbetreiber, Reedereien, Zollbehörden und Logistikdienstleister.

          Für die Expertenkommission Forschung und Innovation der Bundesregierung ist gerade in der Lieferketten-Dokumentation ein ideales Einsatzfeld für die Blockchain, denn: Lieferketten sind intransparent. Allein der Versand von Avocados von Mombasa nach Rotterdam erfordert die Mitarbeit von mehr als 100 Personen aus 30 Institutionen, zwischen denen gut 200 Mal Informationen ausgetauscht werden müssen. Diese Kette zurückzuverfolgen, ist mittels Blockchain leichter. Aber das ist vielleicht der Schwerpunkt einer der kommenden Messen.

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