#MUTmacher der Digitalisierung

„Eine ganz euphorische Aufbruchsstimmung“ 

– Interview mit Dr.-Ing. Markus Obdenbusch, Saint-Gobain 

In der Produktion des Autoglasherstellers Saint-Gobain Sekurit sorgt intelligente Datenanalyse für eine sehr hohe Prozesstransparenz. „Das versetzt uns in die Lage, die Prozessresilienz – also die Robustheit gegen interne und externe Störeinflüsse – zu steigern“, sagt Dr.-Ing. Markus Obdenbusch, damals Head of Digital Transformation Germany. Im Interview erklärt er, wie das Unternehmen vorgegangen ist, was die Erfolgsfaktoren waren und welche Pläne er in seiner neuen Rolle verfolgt. Heute ist er gleichzeitig Head of Industrie 4.0 der Saint-Gobain Glass Deutschland GmbH sowie Produktionsleiter des Werks Herzogenrath.

Foto Dr. Obdenbusch Saint-Gobain
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Über Saint-Gobain Glass und Saint-Gobain Sekurit

Saint-Gobain Glass gilt als wichtigster europäischer Glashersteller und ist weltweiter Marktführer für beschichtete Gläser. Das 1853 gegründete Unternehmen beschäftigt rund 16.400 Menschen. An vier deutschen Produktionsstandorten wird Glas als Basis für Multifunktionsgläser für die Automobilindustrie, die Solarindustrie und die Baubranche produziert. Die Schwestergesellschaft Saint-Gobain Sekurit zählt zu den weltweit führenden Autoglasherstellern: Jedes zweite europäische Auto wird mit Verglasung von Sekurit ausgestattet. 

Es heißt, Saint-Gobain Sekurit habe die Digitalisierung in seiner Produktion revolutioniert. Was darf man sich darunter vorstellen? Und wie kam es dazu? 

Obdenbusch: Vor einigen Jahren haben wir festgestellt, dass wir neben den grundsätzlichen Digitalisierungsmaßnahmen – wie kollaborativer Robotik, Digitalisierung von papierbasierten Prozessen oder einer neuen Einbindung der Mitarbeiter durch digitale Werkzeuge – als produzierendes Unternehmen den größten Ansatzpunkt im Bereich der intelligenten Analyse von Prozessdaten haben. Die uns zur Verfügung stehenden Aufzeichnungen konnten nicht die Anforderungen abdecken, die wir zum Beispiel an Auflösung, Verfügbarkeit und Kontextualisierung der Daten gestellt haben. Was ich an dieser Stelle gerne als Bild verwende, ist VHS und Netflix: Natürlich konnte man auch mit einer VHS-Kassette aus der Videothek Filme gucken, aber es war eine ganz andere Form der Verfügbarkeit und der Auflösung. Das ist vergleichbar mit dem, was wir damals mit unserem Technologie-Stack initiiert haben. 

Früher wurden dem Operator nur wenige Prozessdaten angezeigt. Sie konnten weder mit Blick auf die Vergangenheit analysiert werden, noch ließen sich Trends und damit die zukünftige Entwicklung des Prozesses berechnen. Wir haben damals den Slogan geprägt: „Better decisions on the shopfloor.“ Wir wollten Werkern und auch Managern ein Werkzeug an die Hand geben, das sie in die Lage versetzt, bessere Entscheidungen zu treffen. Dazu braucht es intelligente Daten und Visualisierungen. 

Wie sind Sie vorgegangen – und was sind Ihre Erfolgsgeheimnisse? 

Obdenbusch: Wir mussten zunächst Technologien identifizieren, um rund 100 Millionen Datenpunkte pro Tag hochperformant erfassen, speichern und wieder abrufen zu können – das war eine Auflösung von bis zu einer Millisekunde. Da fallen sehr hohe Datenmengen an, die eine Standard-SQL-Datenbank nicht in der Lage ist zu verarbeiten und vor allem auch später zur Verfügung zu stellen. Einer der ersten und wichtigsten Schritte war, eine Datenbanktechnologie auszuwählen, die ganz explizit für Zeitreihenpunkte ausgelegt ist. 

Die zweite Grundlage war die Connectivity. Früher hatte man diese klassischen IT- und OT-Welten, die auch wirklich voneinander getrennt waren. Auf der OT-Seite gab es die speicherprogrammierbaren Steuerungen, die maximal noch mit einem Bedienpanel kommuniziert haben. Wir aber wollten, dass die ganzen Daten, die in der Produktion erfasst werden, auch im Office-Umfeld zur Verfügung stehen, wo sich dann Grafiken und Dashboards erzeugen und Auswertungen machen lassen. 

Was mit Sicherheit auch ein Erfolgsgeheimnis war: Wir haben die reine Datenerfassung und die Datenvisualisierung voneinander entkoppelt. Wir haben festgestellt, dass wir dauernd wechselnde Anforderungen an die Dashboards, also an die grafischen Benutzeroberflächen haben. Mit einem System, das nur mit festen Dashboards arbeitet, die extern programmiert sind, wären wir nicht weit gekommen. Deswegen war unser Ansatz, erst einmal alle Daten, die irgendwo anfallen, zu speichern, aber völlig frei von der Visualisierung – und dann ein System anzubieten, womit sich alle Anwender ihre bedarfsspezifischen Dashboards auf Basis dieser Daten zusammenstellen können.  

Was auch unglaublich wichtig ist, ist das Thema „Event Driven“. Wir kommen aus einer Welt, wo wir permanent Daten abgefragt haben, was sehr viel Grundlast in einem System erzeugt und schnell nicht mehr handhabbar ist. Wir haben das Konzept des „Event Driven“ auf allen Ebenen umgesetzt. Unser großer Nachrichtenbus schweigt bis zu dem Moment, wo etwas passiert. „Event Driven“ entlastet auch die Mitarbeiter. Früher musste man regelmäßig Werte aktiv überprüfen. Man musste sich zum Beispiel von unterwegs ins Firmen-VPN einloggen und dort ein zusätzliches Programm starten, bevor man irgendetwas sehen konnte. Jetzt bekommt man eine Nachricht auf das Firmenhandy geschickt, wenn zum Beispiel eine Prozesseinstellung überschritten wird.  

Welche Ergebnisse haben Sie erzielt? 

Obdenbusch: Mit diesem System waren wir beispielsweise in der Lage, 2019 die Standardproduktionskosten eines Produktes um 50 Prozent zu senken. Daraus ergaben sich jährliche Einsparungen im höheren sechsstelligen Bereich. Nur so kann mittel- und langfristig die Produktion in einem Hochlohnland wie Deutschland gehalten werden. Wir haben jetzt eine noch höhere Prozesstransparenz. Vorher musste man sozusagen 30 Jahre lang Glas gebogen haben, um Prozesse einstellen zu können. Dieses Prozesswissen stößt aber möglicherweise an Grenzen, weil es zu viele Parameter gibt. Vielleicht haben Ihre Einstellungen über Jahre funktioniert, weil Sie irgendwelche Abhängigkeiten angenommen haben – und dann kommt ein neuer Parameter bzw. Einfluss zum Tragen, und die Abhängigkeit ist dahin. Mit den neuen Werkzeugen aus dem Gebiet der Data Science sind wir in der Lage, solche Korrelationen wirklich zu berechnen und neue Abhängigkeiten festzustellen, die vorher nicht bekannt waren. Das versetzt uns insbesondere in die Lage, die Prozessresilienz – also die Robustheit gegen interne und externe Störeinflüsse – zu steigern. 

Wie haben die Menschen in der Produktion diese Veränderungen aufgenommen? 

Obdenbusch: Das war ein Projekt, das wir gemeinschaftlich und interdisziplinär durchgezogen haben: mit Produktion, IT, Digitaler Transformation, Forschung und Entwicklung, Instandhaltung, ... Wir haben sehr viele wertvolle Hinweise von den Werkern erhalten. Sie haben natürlich eine irrsinnige Erfahrung – und die kann man in alle seine Überlegungen der Data Science einfließen lassen. Damit gehen Sie mit einem Vorwissen in die Analyse, das Sie sonst nicht hätten. Die Werker waren aber auch ein Stück weit frustriert, weil sie die Prozesse nicht mehr mit ihrem Erfahrungswissen handhaben konnten. Am Ende des Tages haben sie die Vorteile erkannt und brachten eigene Ideen ein, wie man Dashboards aufbauen kann. 

Jetzt soll sich die Erfolgsgeschichte von Sekurit bei Saint-Gobain Glass Deutschland wiederholen. Wie ist es für Sie, das jetzt ein zweites Mal zu machen? 

Obdenbusch: Beim ersten Mal zahlt man viel Lehrgeld, um hinterher das beste Set-up hinzubekommen. Wenn man das zum zweiten Mal machen darf, mit einem tollen Team, dann weiß man schon, wo das Potenzial liegt und auch ein Stück weit, welche Lösungswege sich bewährt haben. Um dieses auch anderen schnell sichtbar zu machen, arbeitet man in Anwendungsfällen. Man sieht sich an, was der größte Schmerzpunkt der Leute in der Produktion ist – und findet dafür dann schnell eine digitale Lösung. Damit schafft man Begeisterung, und es kommen auch die ersten Ideen dort zustande. Ich versuche, eine ganz euphorische Aufbruchsstimmung zu erzeugen, denn wir können mit diesen neuen Werkzeugen die Prozesse noch einmal ganz anders steuern. Was für mich persönlich ganz toll ist: Vorher war ich in dem reinen Bereich IT/Digitale Transformation und habe diese Werkzeuge für andere entwickelt – und jetzt bin ich in meiner Hauptfunktion Produktionsleiter und entwickle diese Werkzeuge auch für mich selbst.  

Wie wird die Reise in den kommenden Jahren weitergehen? 

Obdenbusch: Wenn die technologische Basis gelegt ist, sehe ich erst einmal großen Schulungsbedarf. Digital Natives sind gegenüber solchen Werkzeugen sehr aufgeschlossen und können schnell damit umgehen – aber unsere Welt besteht, glücklicherweise, nicht nur aus Digital Natives. Um das Digital Mindset überall hinzutragen, hat Saint-Gobain in Frankreich die so genannte „Data and Analytics Academy“ gegründet. Dort lernt man den Umgang mit Werkzeugen wie Jupyter, um Datenanalysen durchzuführen, oder Grafana, um Dashboards zu erstellen. Wir wollen, dass die Leute selbst über kleine Programmierungen Auswertungen machen können – aber wer kann das schon heute? Das sind die Themen der nächsten Jahre. 

Blick in die ferne Zukunft. Was wird die Digitalisierung bewirken – sagen wir: in zehn Jahren? Wie sieht dann die Produktion bei Ihnen aus? 

Obdenbusch: Ich würde mir wünschen, dass Digitalisierung uns geholfen hat, unsere Prozesse vollständig zu durchdringen. Die Krönung der Digitalisierung wäre für mich ein vollständig resilientes Produktionssystem – also eines, das sich perfekt auf äußere und innere Störeinflüsse einstellen kann. Das heißt: Wenn ein Störeinfluss kommt, sehe ich ihn sofort, verstehe, wo er herkommt, und treffe eine entsprechende Gegenmaßnahme. Und das nicht nur reaktiv, sondern auch proaktiv: Ich weiß, dass etwas passiert, und kann meinen Prozess jetzt direkt so einstellen, dass das gewünschte Ergebnis herauskommt. Da sind wir Stand heute noch nicht. 

Was sind Ihre Tipps für andere Unternehmen? 

Obdenbusch: Sie sollten auf jeden Fall gute Technologieanbieter auswählen. Wir haben sehr stark auf Open-Source-Technologien gesetzt. Ich empfehle, einen Partner zu suchen, der die Industrialisierung dieser Open-Source-Technologien übernimmt, anstatt alte Technologien zu verwenden. Zweiter Tipp ist, sich nicht zu sehr in die Abhängigkeit zu begeben. Man kann Technologiepartner wählen, die das System zur Verfügung stellen, sollte aber so etwas wie das Erstellen von Dashboards nicht aus der Hand geben. Das Ziel muss sein, die Schlüsselfunktionen im Unternehmen mit den Fähigkeiten auszustatten, so etwas selbst zu machen. Nur dann wird ein digitales Mindset entstehen.   

Wenn Sie ein neues Smartphone kaufen würden und müssten jedes Mal, wenn Sie etwas Neues haben wollen, einen Programmierer ansprechen, würde dieses System auch überhaupt nicht funktionieren – sondern es funktioniert, weil Sie sich selbst aussuchen können, was Sie benötigen, und sich selbst Ihre Landschaft zusammenstellen können. Ich glaube, das ist ganz wichtig: dass man diese Technologie- und Werkzeug-Offenheit im Unternehmen schafft. Wir haben zukünftig keine klassischen Data Scientists, IT-ler usw. mehr – sondern eigentlich muss jeder so ein bisschen sein eigener Data Scientist werden, den wir mit diesen tollen Werkzeugen unterstützen. 

Vielen Dank für die spannenden Einblicke in Ihr Unternehmen. Wir wünschen Ihnen weiterhin viel Erfolg!

Dr. Markus Obdenbusch beschreibt auf begeisternde und bodenständige Weise, wie er mit seinem Team das große Thema Digitalisierung in der Produktion angegangen ist. Besonders hervorzuheben ist, dass er dabei die Prozesse entlang der Wertschöpfungskette ganzheitlich betrachtet: Er hat sich die Sichtweisen und Problemstellungen aller am Fertigungsprozess Beteiligten angesehen und analysiert, um die Stakeholder dann auf konstruktive Weise abzuholen und zu integrieren.
Dies ist eine Herausforderung, vor der viele Unternehmen auf dem Weg in die Digitalisierung stehen, egal, welchen Prozess man nun digitalisieren möchte. Jede Lösung, sei sie noch so perfekt integriert und effizient, funktioniert nur, wenn alle Beteiligten sie auch nutzen wollen. Ebenfalls hielt Saint-Gobain es für wichtig, nicht nur die Situation heute, sondern auch die möglichen Anpassungen in der Zukunft im Blick zu behalten. Das kann ich nur unterstreichen.

 

Laura Nori (Sales Operations Big Data / Analytics bei SVA)