Wie man Fertigungsprozesse durch den Einsatz von Mitarbeiterwissen verbessert

„Die Digitalisierung in der Fabrikhalle wird in einigen Jahren die Norm sein“, sagt Paul Harfas, Mitbegründer des Startups Octavic, mit Sitz in Rumänien und Dänemark. Sein Startup bietet eine Lösung zur Überwachung und zum Shopfloor Management von Produktionsprozessen an, die ein besseres Qualitätsmanagement und eine bessere Instandhaltung ermöglicht. Wie kann die Pharmaindustrie von diesem System profitieren, und warum ist es wichtig, nicht nur die Maschinendaten, sondern auch das Wissen der Menschen in der Produktion in den Mittelpunkt zu stellen? In diesem Interview spricht Harfas über Fragen wie diese und stellt die Idee des Octavic Systems P.E.T. vor.

Paul Harfas, Mitbegründer bei Octavic
Felix Blaga, Mitbegründer bei Octavic

Wie kann euer System helfen, die Produktionsprozesse zu verbessern?

Wir erhöhen den Wert von Fertigungsprozessen, indem wir Daten von Produktionslinien übernehmen und dem Fertigungspersonal ermöglichen, diese Daten auf sehr benutzerfreundliche Weise zu kontextualisieren. Die Daten können in der Produktion und im Qualitätsmanagement und in der Instandhaltung verwendet werden. Durch die Anwendung fortschrittlicher Algorithmen für maschinelles Lernen, die den Kontext nutzen, erleichtern wir die Optimierung von Produktionsprozessen. Die Abkürzung P.E.T. steht für „Production Efficiency Tracker“, aber unser System ist viel mehr als das geworden: Wir verfolgen nicht nur die Effizienz von Maschinen und Produktionslinien, sondern helfen auch bei der Verbesserung von Fertigungsprozessen.

Wie funktioniert P.E.T.?

In welchen Branchen kann euer System eingesetzt werden?

Wir haben in der Automobilindustrie begonnen, aber heute haben wir auch viele Kunden, die in der Pharmaindustrie arbeiten. Unser System kann zum Beispiel zur Überwachung und Verwaltung von Produktionslinien für die Medizin eingesetzt werden. Ein großer Vorteil speziell für Pharmaunternehmen ist, dass wir unser System als GMP-konform validiert haben. Durch die teilweise Digitalisierung der erforderlichen Unterlagen für die Chargenprotokolle vereinfachen wir die administrativen Prozesse. Im Hinblick auf neue Branchen planen wir eine Expansion in verschiedene Richtungen – in einem ersten Schritt wollen wir Hersteller verschiedener landwirtschaftlicher Produkte ansprechen, in einem zweiten Schritt Hersteller von Waschmitteln und ähnlichen Haushaltsprodukten. Unsere Kunden sind derzeit in Rumänien, Ungarn, Italien und Dänemark ansässig, aber im Allgemeinen können wir auch andere europäische Länder abdecken.

Welche Aspekte können mit P.E.T. optimiert werden?

Es gibt vier große Themen. Erstens, Echtzeit-Aspekte: Wir sammeln Echtzeit-Informationen über die Produktionsfläche, wobei wir sowohl Maschinendaten als auch Eingaben von Maschinenbedienern verwenden. Diese Informationen können auf viele verschiedene Arten präsentiert werden, über Smartphone, Laptop oder große Bildschirme, je nach den Bedürfnissen der verschiedenen Hauptbenutzer. Schichtleiter, Produktionsleiter, Wartungsleiter – sie alle sind an verschiedenen Aspekten interessiert. Daher erhält jeder die für ihn interessanten Daten in der richtigen Granularität und in Echtzeit. Das zweite wichtige Thema sind große Daten: Aus den Daten der Produktionslinien extrahieren wir Potenziale zur Prozessoptimierung. Drittens verwenden wir diese Daten auch, um sie in die Produktionsplanung einzuspeisen. Wir berücksichtigen sowohl Daten über die Vergangenheit als auch über die aktuelle Leistung, um Echtzeit-Anpassungen in der Produktionsplanung zu ermöglichen. Als letzter Aspekt integrieren wir derzeit die künstliche Intelligenz, so dass wir größere Muster der Daten identifizieren und vorausschauende Vorschläge z.B. für die vorausschauende Wartung machen können. Am Anfang haben wir mit einem analytischen System begonnen. Aber wir wollen nicht nur Business Intelligence liefern, sondern wir wollen die Rückkopplungsschleife schließen, indem wir unseren Kunden helfen, ihre Daten zu nutzen. Der erste Schritt war unsere Echtzeit-Produktionsplanungs-Engine, der nächste Schritt ist die künstliche Intelligenz.

Was sind die Probleme der bestehenden Lösungen für die Verwaltung von Fertigungsprozessen?

Wir haben zwei Arten von Wettbewerbern – zum einen die großen Player mit etablierten Enterprise Resource Planning (ERP) oder Manufacturing Execution Systems (MES). Diese Systeme sind jedoch ziemlich monolithisch, unflexibel und unkomfortabel in der Anwendung. Sie bieten keine intuitive Interaktion zwischen dem System und dem Bediener: Wenn der Bediener Daten eingeben will, muss er seinen Arbeitsplatz verlassen und sich zu einem Computer begeben. Die zweite Gruppe von Konkurrenten sind andere Startups. Es gibt viele Startups, die Hardware für die Datenerfassung anbieten, aber viele von ihnen konzentrieren sich nicht auf den menschlichen Aspekt, auf das Wissen der Menschen in der Produktion. Das Ergebnis ist, dass der Benutzer einfach viele Diagramme erhält, aber keine Kontextualisierung der Daten. Was Fertigungsunternehmen benötigen, um die Optimierung der Produktionsprozesse voranzutreiben, ist eine Mischung aus Daten aus den Produktionslinien und dem Kontextwissen der Mitarbeiter in der Produktion.

Was sind die Vorteile eures Systems im Vergleich dazu?

Unser System wurde so konzipiert, dass es für den Endbenutzer so unauffällig wie möglich ist und es für ihn einfach ist, sein Wissen in die Datenbank einzufügen. Wenn zum Beispiel eine Maschine stoppt, muss der Bediener den Grund für dieses Ereignis eingeben. Anstatt seinen Arbeitsplatz zu verlassen und zu einem Computer zu gehen, kann er bei unserem System den Grund mit zwei Berührungen auf einem Touchscreen eingeben. Außerdem werden die Gründe für den Stillstand in den jeweiligen Kontext gesetzt: Der Bediener kann aus einer Liste von Gründen denjenigen wählen, der auf der Grundlage von Erfahrungen oder dem Punkt der Produktionslinie, an dem die Maschine angehalten hat, der Richtige ist. Mit P.E.T. wollen wir produzierende Unternehmen in die Lage versetzen, das Wissen ihrer Mitarbeiter zu nutzen. Unser System basiert auf von Menschenhand geführten Daten: Wir reichern Maschinendaten mit menschlichem Wissen an und machen es einfach, diese beiden Quellen miteinander zu verbinden.

Wie ist die Idee für euer Startup entstanden?

Octavic wurde zusammen mit Felix Blaga gegründet, meinem Klassenkameraden seit der 5. Klasse, der ebenfalls an der gleichen Universität wie ich studiert hat. Sein Hintergrund liegt in der Softwareentwicklung, meiner in der Elektronikentwicklung. Während des Studiums und danach haben wir Erfahrungen in verschiedenen Fertigungsunternehmen gesammelt. Da die Stadt, in der wir studiert haben, ein Zentrum der Automobilproduktion war, haben wir uns hauptsächlich mit Produktionsprozessen in der Automobilindustrie beschäftigt und an Qualitätsmesssystemen für die Industrie gearbeitet. Unsere Idee für Octavic entwickelte sich im Laufe der Jahre. Sie wurde in eine Schublade gesteckt und wieder herausgenommen, bis wir 2015 tatsächlich mit einem Blatt Papier, auf dem beidseitig Diagramme gezeichnet wurden, mit der Arbeit an unserem Produkt und unserem Geschäftsmodell begannen.

Wie ist euer aktueller Entwicklungsstand?

Nachdem wir 2016 unseren ersten Kunden gefunden hatten, der bereit war, das System zu pilotieren, haben wir die erste Version entwickelt. Durch das Testen unseres Systems mit den ersten Kunden haben wir gelernt, wie wir es verbessern können und neue Ideen umgesetzt. Zurzeit arbeiten wir an weiteren Verbesserungen und Entwicklungen. Außerdem erweitern wir unser Vertriebsteam und bauen unseren Kundensupport aus. Für die Installation und den Kundensupport wollen wir unser Partnernetzwerk ausbauen, um als junges Unternehmen schlank und agil zu bleiben und uns auf unsere Kernkompetenz, die Entwicklung unseres Produktes, zu konzentrieren.

Wie sieht eure Vision für die Zukunft aus?

Wir möchten den Fertigungsunternehmen das Äquivalent einer Schalttafel in einem Flugzeug bieten, mit allen Indikatoren und Rückmeldesystemen, so dass sie in Echtzeit diagnostizieren und reagieren können und dadurch eine bessere Leistung erzielen. Kurz gesagt, wir wollen der Industriestandard für Shopfloor Management und Prozessverbesserung in der Fertigungsindustrie werden. Die Digitalisierung in der Fabrikhalle wird in einigen Jahren die Norm sein. Es gibt derzeit viele spannende Entwicklungen, die wir noch weiter vorantreiben wollen.

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