Digitaler Vorsprung
Endress+Hauser nutzt Daten und Künstliche Intelligenz, um interne Prozesse zu verbessern. Das hilft, steigende Anforderungen zu erfüllen – und sorgt am Ende für zufriedene Kunden.
Endress+Hauser Messgeräte liegen nicht auf Lager. Aufgrund der Vielzahl an Varianten ist fast jedes Instrument ein Einzelstück.
Präzise Prognosen
Endress+Hauser Messgeräte liegen nicht auf Lager. Aufgrund der Vielzahl an Varianten ist fast jedes Instrument ein Einzelstück. Rund drei Millionen Sensoren im Jahr werden auf Kundenauftrag meist innerhalb weniger Tage produziert. „Damit unsere Werke zur richtigen Zeit über ausreichend Materialien und Ressourcen verfügen, müssen wir die Bedarfe der Märkte für mindestens zwölf Monate vorhersagen“, sagt Oskar Kroll, Project Director im Bereich Corporate Supply Chain. Seit kurzem unterstützt ein Machine-Learning-Modell die ersten Teams bei ihrer Arbeit. „Es hat historische Daten analysiert und darin Muster und Zusammenhänge erkannt. Diese nutzt es nun, um anhand neuer Daten die Nachfrage nach unseren Sensoren zu prognostizieren“, erklärt Oskar Kroll. Eigene Data Scientists und externe Fachleute trainierten das Modell; nach nur drei Monaten wurde es für die ersten Bedarfsprognosen eingesetzt. Es bezieht Angebote, Auftragseingänge, Währungskurse, Öl- und Gaspreise, Konjunkturindikatoren und Feiertage ein.
„Um das Modell zu optimieren, haben wir es zuerst rückwirkend Zeiträume vorhersagen lassen, für die wir schon die tatsächlichen Auftragseingänge kannten. Seit einem Jahr treffen wir damit nun Vorhersagen für die jeweils nächsten zwölf Monate. Unsere Teams in den Ländern prüfen diese auf Plausibilität und lassen ihr eigenes Wissen einfließen“, so Oskar Kroll. Die Kombination von menschlicher und künstlicher Intelligenz bewährt sich: „Erste Zahlen zeigen, dass die Vorhersagen präziser geworden sind. Das verbessert unsere Planung und hilft uns, die Erwartungen unserer Kunden zuverlässig zu erfüllen.“
Immer mehr Unternehmen wollen sicherstellen, dass in ihren Lieferketten keine Menschenrechte und Umweltpflichten verletzt werden.
Transparente Lieferketten
Unternehmen stehen heute immer stärker in der Pflicht: Sie wollen sicherstellen, dass in ihren Lieferketten keine Menschenrechte und Umweltpflichten verletzt werden. Dafür müssen Firmen ihre Zulieferer genau prüfen und überwachen. „Als internationales Unternehmen mit über 12.000 Lieferanten war uns klar, dass wir diese Anforderungen nur mit einem Assistenzsystem lösen können“, sagt Thomas Nierlich, Leiter des Corporate Procurement bei Endress+Hauser. Fündig wurde sein Team beim Start-Up Prewave: Dessen Plattform analysiert Informationen im Web und in sozialen Medien mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz in über 400 Sprachen. „Die Daten werden rund um die Uhr von Prewave ausgewertet und strategisch wichtige Lieferanten hinsichtlich möglicher Risiken bewertet“, sagt Thomas Nierlich. Wird in der Nähe des Werks eines Lieferanten demonstriert oder ereignet sich in der Region eine Naturkatastrophe, erhalten das globale Beschaffungsteam und die lokalen Einkäufer eine Meldung. „Zudem sehen wir auf einen Blick, ob wir Lieferanten haben, auf die wir generell bei einem Thema zugehen sollten, damit es nicht zu Störungen in der Lieferkette kommt“, sagt Nierlich. Endress+Hauser war einer der ersten Kunden von Prewave und konnte die Entwicklung des Tools mitgestalten. „Mittlerweile setzen unsere Service- und Produktionsgesellschaften Prewave auch für das allgemeine Risikomanagement und zur Evaluation neuer Lieferanten ein. Das alles hilft uns, unsere Lieferketten und unsere Lieferfähigkeit zu stärken“, so Nierlich.
Für Endress+Hauser ist das Kalibrieren ein zentraler Schritt im Herstellungsprozess.
Schnelle Kalibrierung
Für Endress+Hauser ist das Kalibrieren ein zentraler Schritt im Herstellungsprozess. „So stellen wir sicher, dass die messtechnische Leistung des Geräts der technischen Spezifikation entspricht“, sagt Jörg Zacheres, der im Product Center für Durchflussmesstechnik strategische Projekte im Bereich Kalibrieranlagen leitet. Doch das Kalibrieren kostet Zeit. „Wir haben uns deshalb gefragt: Lässt sich der Prozess ohne Abstriche bei der Qualität beschleunigen?“, sagt Jörg Zacheres. Ziel war es, magnetisch-induktive Sensoren, die meistverkauften Durchflussmessgeräte, noch schneller auszuliefern. Die Herausforderung erklärt Kalibrierungs-Analyst Jonas Bretz: „Ein Großteil des Prozesses läuft unsichtbar automatisiert in der Anlage ab.“ Um das Verfahren transparent zu machen, sammelte das Team aus diversen Quellen alle Daten, die dabei zum Gerät, zum Prozess sowie zur Anlage entstehen und legte sie übereinander. „Damit hatten alle Beteiligten den Prozess in seiner Gesamtheit und Tiefe vor sich. So konnten wir unser gemeinsames Prozessverständnis weiterentwickeln“, sagt Jonas Bretz.
Der Kalibrierprozess wurde in enger Abstimmung mit den jeweiligen Behörden weltweit auf allen Anlagen optimiert. Vom Ergebnis ist Jörg Zacheres begeistert: „Der Kalibriervorgang ist nun rund 30 Prozent kürzer. Einige Schritte wurden eliminiert, andere beschleunigt, und wir haben sogar eine weitere Qualitätskontrolle eingebaut.“ Gerade hat das Team auch die Kalibrierzeit von Coriolis-Messgeräten reduziert – und noch einiges vor: „Wir haben gruppenweit eine Daten- und KI-Plattform aufgebaut, auf der wir bald auch alle Kalibrierdaten automatisch und standardisiert zusammenbringen. Das erleichtert unseren Data Scientists die Arbeit – und hilft uns, Optimierungsprojekte in Zukunft noch schneller umzusetzen“, sagt Data Product Owner Jean Gutknecht.
