Videointerview | mit Christoph Kögler, Head of IoT & Cloud Solutions | T-Systems Multimedia Solutions

Mit Christoph Kögler, Leiter IoT  & Cloud Solutions bei T-Systems MMS führten wir ein Interview zum Thema Predictive Maintenance, bei dem er nicht nur Einblicke in aktuelle Use Cases gibt, sondern auch auf die wichtigsten Technologietrends im Kontext der vorausschauenden Wartung eingeht.

Frage 1: Hallo Christoph, vielen Dank, dass du dir heute Zeit für unser Interview zum Thema Predictive Maintenance genommen hast. Du bist Leiter IoT und Cloud Solutions bei der T-Systems MMS und außerdem stellvertretender Beiratsvorsitzender des Smart Systems Hub. Ihr beschäftigt euch seit vielen Jahren mit dem Thema Predictive Maintenance. Was sind die spannendsten Anwendungsfälle für die vorausschauende Wartung, die ihr in den vergangenen Jahren oder vielleicht auch während der letzten Monate behandelt habt?

Das waren in erster Linie Projekte, bei denen wir eine Fernüberwachung von Anlagen realisiert haben. Wie z.B. bei unserem Kunden Hörmann (Hoermann.de | Garagentore, Haustüren und Innentüren), der Industrietore produziert oder Schwan Cosmetics (Schwan Cosmetics), die mit einer Kameralösung von uns Wartungstechniker aus der Ferne unterstützen. Dieser eigentlich ganz einfache Fall hat sich in der Corona-Zeit als dramatisch wichtig für das Geschäft unserer Kunden herausgestellt, weil sie wegen der Reisebeschränkungen ihre Mitarbeiter nicht mehr zu ihren Kunden schicken konnten, um da Wartungen vorzunehmen, aber dennoch die Anlagen bei ihren Kunden mit unseren Lösungen warten konnten.

Zum anderen sind das Anwendungen, wo unsere Kunden mit Hilfe von IoT-Lösungen, also mit dem Internet der Dinge, ganz neue Geschäftsmöglichkeiten erschlossen haben. Zum Beispiel Ziehl-Abegg (ziehl-abegg.com). Das ist ein Hersteller von Luft- und Klimatechnik, der über unsere IoT-Plattform digitale Zusatzdienste für seine Kunden anbietet.

Frage 2: Du hast jetzt gerade schon Geschäftsmodell und Geschäftsentwicklung angesprochen. Welche Geschäftsmodelle, ich denke da jetzt Beispielsweise an Software as a Service (SaaS) kommen denn dabei am häufigsten zum Einsatz?

In der Vergangenheit hatten Kunden typischerweise nur die Wahl zwischen zwei Extremen: Entweder haben sie ein fertiges Produkt gekauft, das ist oft recht preiswert, passt aber selten auf die Anforderungen. Oder eben das klassische Entwicklungsprojekt mit einem Dienstleister, wie die T-Systems MMS oder viele andere, welches die Kundenanforderungen sehr genau und hochwertig umsetzt, aber eben auch eine höhere Investition ist. Inzwischen können wir das Beste aus beiden Welten verbinden indem wir vorstandardisierte Module auf großen Cloud-Plattformen einsetzen  – bei uns heißt das beispielsweise Cloud Shopfloor Intelligence. Damit erhalten Kunden dann einen kostengünstigen und schnellen Einstieg mit sehr passgenauen Ergebnissen und das Ganze ist trotzdem noch individuell und vor allem skalierbar und lässt sich durch die Cloud-Technologien auf sich veränderte Anforderungen und natürlich Budgets anpassen.

Frage 3: Was sind Zukunftsthemen, die du im Bereich Predictive Maintenance siehst.

Hier wird zum einen künstliche Intelligenz eine große Rolle spielen, also der Einsatz von immer ausgefeilteren Algorithmen des maschinellen Lernens um Daten schnell auszuwerten und verlässliche Prognosen zu erstellen. Und zum anderen – sehr eng verbunden – das Edge-Computing, bei dem wir diese KI-Algorithmen und die Rechenkapazität dafür möglichst nah an die Maschinen und Datenquellen unserer Kunden bringen, z.B. über Edge-Clouds. Und das sind genau diese Zukunftstechnologien, die wir zuletzt unter anderem bei unserem Kunden Globalfoundries eingesetzt, wo wir gemeinsam mit dem Smart Systems Hub und anderen Partnern eine hochmoderne Edge-KI-Lösung für die Anlagenüberwachung realisiert haben.

Vielen Dank!

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