Kundenerfolge

DEHN intensiviert mit Daten die Kundenbeziehungen

Tim Koesler
Data Engineer, DEHN SE

Uns war bewusst, dass noch viele geschäftliche Potenziale in unseren Datenbeständen ruhen. Wir sind gemeinsam mit ORAYLIS den Schritt in die Cloud gegangen und haben die bestehende Datenlösung sukzessive in ein Modern Data Warehouse überführt.

Schon heute sehen wir eine Erhöhung der Qualität der Prozesse und Daten und sind schon jetzt schneller und effizienter beim Implementieren datengetriebener Anforderungen. Mittelfristig wollen wir ein Echtzeitmonitoring unserer Maschinendaten realisieren, um dadurch unsere Produktionsprozesse und Kapazitätsplanungen immer weiter zu optimieren.

Auf einen Blick

  • Kunde: DEHN SE
  • Branche: Fertigungsindustrie
  • Projektziel: Zentralisierung aller Daten auf einer Cloud-Plattform, unternehmensweites Reporting, Echtzeitanalyse von Maschinendaten
  • Technologien: Azure Synapse Analytics, Azure Data Lake, Power BI, Theobald XTract Universal

Die DEHN SE ist ein Hidden Champion, wie er im Buche steht – familiengeführt seit 1910, in einem Nischenmarkt unterwegs, lösungsorientiert und hoch spezialisiert. Die Produkte des Unternehmens kommen weltweit zum Einsatz- ob beispielsweise in der Anlagen- und Telekommunikationstechnik, der Prozessindustrie oder in Photovoltaik- und Windkraftanlagen. Mit Lösungen für den Blitz-, Überspannungs- und Arbeitsschutz stellen mehr als 2.300 DEHN-Mitarbeiter weltweit den Schutz von Menschen, Gebäuden, Anlagen und Systemen aller Art sicher.

DEHN Zentrale mit Firmenfahrzeug im Vordergrund

Die DEHN Unternehmenszentrale in Neumarkt in der Oberpfalz. (DEHN)

Grundlage des dauerhaften Erfolges bildet eine konsequente Orientierung an Kunden und Märkten. Und nicht zuletzt soll diese durch den gezielteren Einsatz von Daten künftig weiter ausgebaut werden. „Uns war bewusst, dass noch viele geschäftliche Potenziale in unseren Datenbeständen ruhen“, sagt Tim Koesler, Data Engineer bei DEHN. „Es gab aber im Unternehmen keine zentrale Stelle, über die die verschiedenen Quellen hätten miteinander korrelieren können. Wir haben unterschiedliche Lösungen zur Auswertung unserer Daten genutzt. Einheitliche, bereichsübergreifende Kennzahlen mit zukunftsfähigen Analysemöglichkeiten sind jedoch für die Unternehmensteuerung und damit nicht zuletzt für die Zufriedenheit unserer Kunden wesentlich.“

Infolgedessen entschlossen sich die Verantwortlichen eine ganz neue Datenplattform aufzubauen. Der Schritt in die Cloud war dabei nur konsequent: „Wichtig für uns ist eine hohe Skalierbarkeit und die einfache Anbindung neuer Datenquellen. Schließlich wollten wir nicht nur die Grundlage für ein über alle Töchter hinweg einheitliches und performantes Reporting schaffen. Perspektivisch sollten auch Use Cases aus den Bereichen, Künstliche Intelligenz und Echtzeitanalyse mit der Lösung realisierbar sein.“

Fertigungsrobotor von Kuka

Mit hochspezialisierten Technologien fertigt das Unternehmen moderne Lösungen für den Blitz, Überspannungs- und Arbeitsschutz. (DEHN)

Data Strategy Assessment zum Projekteinstieg

Zunächst galt es einen geeigneten Partner zu finden, der ausreichend Know-how mitbringt, um eine funktionierende Lösungsarchitektur in der Cloud von Grund auf neu zu definieren. „Dazu gab es eine schier endlose Aufgabenliste, die in ein zielorientiertes Vorgehen überführt werden musste“, so Tim Koesler. Vor diesem Hintergrund fand ein Auswahlprozess mit verschiedensten Anbietern statt. Die Entscheidung fiel auf ORAYLIS, wobei ein Data Strategy Assessment zum Aufbau der passenden Datenstrategie den Ausschlag gab.

Der erste Schritt war ein Kick-Off-Meeting. Dem folgte die Strategie-Entwicklung. Auf Basis der Anforderungen von DEHN wurde die Zielarchitektur definiert, technische Herausforderungen sowie mögliche Use Cases abgeklärt und eine konkrete Kosten- und Mittelabschätzung für die Umsetzung der technischen Infrastruktur und des Reportings durchgeführt. „Ich kann diese Herangehensweise jedem Unternehmen mit ähnlichen Vorhaben nur empfehlen“, so Tim Koesler.

Modern Data Warehouse als technologische Basis

Bei der Zielarchitektur handelt es sich um ein Modern Data Warehouse (MDWH) in der Microsoft Azure Cloud – passend zur Systemwelt des Unternehmens, die ebenfalls auf Microsoft-Technologien basiert. „Die einzelnen Bestandteile der vorhandenen Lösung lassen sich dadurch recht einfach in unsere bewährte Cloud-Architektur migrieren“, erläutert Martin van Husen, Senior Consultant und technischer Projektleiter auf Seiten ORAYLIS. „Das Kernelement bildet hierbei Azure Synapse Analytics als Service für die Datenintegration, Data Warehousing und Big-Data-Auswertungen. Darauf aufbauend können wir dann die neue Lösung genau auf die Bedürfnisse von DEHN zuschneiden und flexibel skalieren.“

Martin van Husen, Senior Consultant bei der ORAYLIS GmbH

Martin van Husen von ORAYLIS hat das Projekt auf der technischen Seite gelenkt. (ORAYLIS)

Die künftige Erweiterbarkeit ist einer der großen Pluspunkte. Grundsätzlich lässt sich das MDWH jederzeit durch Services aus der Azure Cloud ergänzen, etwa wenn neue geschäftliche Anforderungen umgesetzt werden sollen. Ebenso können neue Datenquellen problemlos angebunden werden. Azure stellt alle wichtigen Schnittstellen zur Verfügung. Zur Integration von Fremdtechnologien – wie etwa SAP-Datenbanken – gibt es Standard-Konnektoren. „Entsprechend ist auch der Aufwand für die Inbetriebnahme denkbar gering. Letztlich entsteht nur bei der Migration der Ladeprozesse ein größerer Aufwand. Der Rest läuft weitestgehend automatisiert ab.“

Nicht zuletzt bringt das MDWH-Konzept auch beim Frontend einschneidende Veränderungen ins Unternehmen. So wird die alte QlikView-Landschaft weitestgehend durch Power BI als modernes Standard-Tool für die Datenanalyse abgelöst. Zielsetzung ist es, die Nutzerkreise im Unternehmen zu erweitern und möglichst vielen Mitarbeitern die Arbeit mit Daten zu ermöglichen. Power BI lässt sich direkt in die gewohnte Anwenderoberfläche von Office 365 einbinden. So kann jeder Mitarbeiter ohne große Barrieren sofort produktiv werden und einen übergreifenden Blick auf die Daten und Analysen weltweit erhalten. Von dieser Lösung profitiert jeder Fachbereich bei DEHN und damit nicht zuletzt auch der Kunde.

Faktenbasierte Entscheidungen auf allen Unternehmensebenen

Entsprechend sorgt die unternehmensweite Analyseplattform auch in geschäftlicher Hinsicht für positive Reaktionen. Es wurde eine verlässliche, integrierte Datenbasis geschaffen, die es DEHN erlaubt, faktenbasierte Entscheidungen auf allen Unternehmensebenen und in allen Unternehmensbereichen zu treffen und dadurch auch die Kundenbeziehungen zu intensivieren. „Schon jetzt zeigt sich, dass wir schneller und effizienter beim Implementieren datengetriebener Anforderungen sind. Mittelfristig will DEHN ein Echtzeitmonitoring der Maschinendaten realisieren, um dadurch Produktionsprozesse und Kapazitätsplanungen immer weiter zu optimieren“, so Tim Koesler abschließend.

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  • Kunde: DEHN SE
  • Branche: Fertigungsindustrie
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So senkt BD Rowa die Stillstandszeiten von Kommissioniersystemen

Dr. Dorothée Gösswein
Project Manager, BD Rowa

Wir legen großen Wert auf einen zuverlässigen Kundenservice – mit dem Anspruch, uns kontinuierlich zu verbessern. ORAYLIS hat für uns schnell und effizient eine digitale Plattform in der Cloud aufgebaut, die die Daten von allen unseren Maschinen nahezu in Echtzeit und mit hohen Sicherheitsstandards bereitstellt.

Mit dieser Lösung können unsere Service-Mitarbeiter bei Problemen sofort helfen und Störungen proaktiv vorbeugen. Wir senken die ohnehin geringen Stillstandszeiten unserer Anlagen und unsere Kunden profitieren von einer noch höheren Verfügbarkeit. Daher freuen wir uns, dass uns das ORAYLIS-Team auch bei unseren künftigen Plänen als Erfolgsgarant zur Seite steht.

Auf einen Blick

  • Kunde: BD Rowa Germany GmbH
  • Branche: Industrie/Kommissioniersysteme für Medikamente
  • Projektziel: Echtzeitanalysen von Maschinendaten in Anwendungen für Service und Kunde bereitstellen
  • Technologien: Microsoft Azure IoT, Databricks Power BI Embedded

Becton Dickinson Rowa Germany GmbH (BD Rowa) zählt weltweit zu den führenden Herstellern von Kommissioniersystemen für Apotheken, Krankenhäuser und den pharmazeutischen Großhandel. Die komplexen Anlagen des Unternehmens mit Sitz in der kleinen Gemeinde Kelberg in Rheinland-Pfalz unterstützen Gesundheitseinrichtungen in 53 Ländern bei der effizienten Lagerhaltung und Bereitstellung von Medikamenten. Reibungslose Service-Prozesse sind in diesem Kontext ein Muss – denn: Würden die Systeme der Kunden stillstehen, gäbe es auch einen Engpass bei der Medikamentenversorgung der Patienten.

„Als Partner für das Gesundheitswesen sind Schnelligkeit, Effizienz und Sicherheit unser absoluter Maßstab. Deshalb legen wir von jeher großen Wert auf einen zuverlässigen Kundenservice für unsere komplexen Anlagen – mit dem Anspruch, uns kontinuierlich zu verbessern“, so Dr. Dorothée Gößwein, Project Manager bei BD Rowa. „Die Digitalisierung und der Einsatz von Echtzeitdaten eröffnen uns hier vollkommen neue Chancen. Ähnlich dem Nutzen unserer eigenen Produkte, wollten wir noch mehr Zeit für die eigenen Kunden haben, während die Technik alle anderen Aufgaben automatisch erledigt.“

BD Rowa Automaten - So senkt BD Rowa die Stillstandszeiten von Kommissioniersystemen

Agile Arbeitsweisen geben Sicherheit

Soweit der Plan. Aber wie ließ sich dieser – vor allem in technologischer Hinsicht – in die Tat umsetzen? „Für ein solch komplexes Projekt benötigt man den richtigen Partner an seiner Seite“, erläutert Dr. Dorothée Gößwein. „ORAYLIS hat uns von Anfang an überzeugt und war für uns die richtige Wahl, um dieses Projekt gemeinsam umzusetzen. Das Team hatte eine klare Vorstellung davon, wie unsere Lösung auszusehen hat. Gleichzeitig gaben uns die agilen Arbeitsweisen unseres Partners stets die beruhigende Gewissheit, dass wir auf dem richtigen Weg sind.“

Daten werden in Echtzeit bereitgestellt

ORAYLIS baute eine hochmoderne, digitale Plattform in der Microsoft Azure Cloud auf. Wo Maschinendaten zuvor langwierig auf Hardware-Servern gesammelt und nur zu definierten Zeitpunkten aufbereitet bzw. weitergeleitet wurden, führt die Plattform nun die Daten aller Kundenanlagen zentral zusammen und stellt diese nahezu in Echtzeit bereit. Das gilt nicht nur für Basisinformationen, Fehlermeldungen oder Temperaturdaten, die die Kühleinheiten der Anlagen laufend versenden. Selbst umfangreiche Videos, die von Kameras im Maschineninnern erzeugt werden, stehen umgehend zur Verfügung. Dazu galt es, höchste Sicherheitsstandards beim Datentransfer zu gewährleisten.

Störungen vermeiden, bevor sie auftreten

Die kompletten Informationen können die Support-Mitarbeiter von BD Rowa jetzt über eine nutzerfreundliche Web-Applikation schnell und effizient abrufen. „Wir können dadurch unsere Kunden proaktiv unterstützen“, zeigt sich Dr. Dorothée Gößwein begeistert. Ein Rückkanal in der Cloud-Lösung ermöglicht es sogar, aus der Ferne erforderliche Arbeiten vorzunehmen. Ebenso lassen sich Anfragen an die Hotline mit den stets aktuellen App-Daten ohne große Wartezeiten bearbeiten. Zudem erlaubt die gewonnene Datenbasis Prognoseszenarien, durch die sich Störungen bei den Anlagen vermeiden lassen, bevor sie auftreten. „Durch alle diese neuen Möglichkeiten senken wir die ohnehin geringen Stillstandszeiten unserer Anlagen immer weiter, sodass unsere Kunden von einer noch höheren Verfügbarkeit profitieren.“

Der Cloud-Ansatz in Azure ermöglicht es in Zukunft, immer weiter attraktive Funktionen und digitale Services flexibel zu ergänzen. So will BD Rowa als nächstes seine vorhandenen Daten für eine Applikation verwenden, mit der die Kunden eigenständig wertvolle Erkenntnisse zur Leistung ihrer Maschinen gewinnen können. „Daher freuen wir uns sehr, dass uns das ORAYLIS-Team auch bei unseren künftigen Plänen als Erfolgsgarant zur Seite steht“, so Dr. Dorothée Gößwein abschließend.


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Predictive Maintenance: Maschinenbauer begeistert Kunden mit KI-basierten Prognosen

Auf einen Blick

  • Hersteller von Verpackungsanlagen wertet seine Produkte durch datenbasierte Services auf
  • KI-gestützte Prognosen sagen Maschinenstillstände und -defekte zuverlässig voraus
  • Effizienzsteigerungen reichen von der Lagerhaltung bis zur Gesamtproduktivität

Die Geschäftssituation unseres Kunden

Im globalen Wettbewerb sind effiziente Produktionsprozesse ein entscheidender Erfolgsfaktor. Vor diesem Hintergrund bietet die Digitalisierung den Herstellern von Maschinen und Fertigungslinien viele Chancen, ihre Kunden mit datenbasierten Services aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) zu begeistern. Beispielsweise haben wir für einen weltweit agierenden Maschinenbauer Prognoseszenarien für Predictive Maintenance – also der vorausschauenden Wartung und Instandhaltung – umgesetzt, die die Effizienz der gefertigten Anlagen maßgeblich erhöhen.

Zielsetzung unseres Kunden war es:

  • Maschinenstillstände zu verhindern
  • Maschinenschäden auszuschließen
  • Ausfallzeiten zu minimieren
  • Typische Störfälle zu identifizieren
  • Wartungsintervalle zu optimieren
  • Die Produktivität zu verbessern

Die Lösung für unseren Kunden

Ausgangspunkt für unsere datenbasierten Prognoseservices bilden historische wie auch aktuelle Maschinendaten. Auf dieser Basis wird ein Prognosemodell aufgesetzt und laufend verbessert:

  1. Wir sammeln laufend die Sensordaten der Maschinen
  2. Wir ergänzen aktuelle Messwerte durch qualitätsgesicherte Stammdaten
  3. Wir generieren Diagnosedaten zu Maschinenproblemen
  4. Wir trainieren ein Machine-Learning-Modell auf Basis der Diagnosedaten
  5. Wir gleichen unsere Algorithmen zur Optimierung laufend mit Echtzeitdaten ab

Wie aus Daten neue Werte werden

Durch den Einsatz unseres KI-basierten Prognosemodells können die Maschinenbetreiber etwaigen Störfällen und Defekten gezielt vorbeugen. Die Verfügbarkeit der im Einsatz befindlichen Anlagen hat sich dadurch deutlich verbessert. Doch auch unser Kunde profitiert von den Optimierungen bei seinen Kunden: Prüfkosten und aufwendige Rückrufaktionen werden vermieden, die Gewährleistungskosten sinken erheblich. Gleichzeitig hat sich die Kundenzufriedenheit und -bindung erhöht.

Die Verbesserungen für alle Beteiligten in konkreten Zahlen:

  • Maschinendefekte und -ausfälle werden zu 75% vorausschauend erkannt
  • Stillstandszeiten sind um 50 bis 80% gesunken
  • Wartungskosten haben sich um 50 bis 80% verringert
  • Gewährleistungskosten wurden um über 50% gesenkt
  • Lagerhaltungskosten reduzieren sich um 20 bis 30%
  • Ausgaben für Überstunden haben sich um 20 bis 50% verringert
  • Die Gesamtproduktivität wurde um 20 bis 30% gesteigert


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  • KI-gestützte Prognosen sagen Maschinenstillstände und -defekte zuverlässig voraus
  • Effizienzsteigerungen reichen von der Lagerhaltung bis zur Gesamtproduktivität
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Digitaler Wandel in der Heiztechnik: So werden Störfälle vorhergesagt und Verbrauchskosten gesenkt

Auf einen Blick

  • Cloud-Lösung ermöglicht laufendes Monitoring von Heizungsdaten
  • Prognoseszenarien sorgen für zuverlässigeren Betrieb und weniger Ausfälle
  • Intelligente Heizungssteuerung senkt die Kosten für den Verbraucher

Die Geschäftssituation unseres Kunden

Was alles machbar ist, wenn Datenbestände konsequent genutzt werden, demonstriert ein international führender Hersteller für Heizsysteme. Seit jeher konnten Heizungsmonteure als direkte Kunde des Herstellers nur reaktiv handeln. Anlagendefekte ließen sich erst erkennen, wenn Sie auftraten. Und auch die erforderlichen Ersatzteile waren in der Regel nicht griffbereit, was einen hohen Aufwand für den Monteur sowie kalte Nächte auf Seiten des Heizungsnutzers zur Folge hatte.

Gemeinsam mit ORAYLIS wollten die Verantwortlichen nun den digitalen Wandel des Unternehmens angehen und durch ein laufendes Monitoring der umfangreichen Heizungsdaten neue Werte auf unterschiedlichen Ebenen schaffen. Zielsetzung war es einerseits, dem Heizungsmonteur vorausschauende Maßnahmen zu ermöglichen und Wartungsintervalle zu optimieren. Andererseits sollten die Einstellung der Heizungen verbessert und schließlich die Verbrauchskosten für den Nutzer nachhaltig gesenkt werden.

Die Lösung für unseren Kunden

Kern unserer Lösung ist eine flexibel skalierbare Plattform in der Microsoft Azure Cloud. Eine langfristige Hardware-Lösung im unternehmenseigenen Rechenzentrum wäre aufgrund des hohen Datenaufkommens kaum kalkulierbar gewesen. Auf der Cloud-Plattform wird der kontinuierliche Strom an Betriebs-, Konfigurations- und Statusdaten der Heizungsanlagen gesammelt und mit bereits vorhandenen Anlagendaten abgeglichen. Die Erkenntnisse werden zunächst in einem Echtzeit-Dashboard dargestellt, sodass der Hersteller Unregelmäßigkeiten sofort erkennen und proaktiv eingreifen kann. Gleichzeitig werden typische Verbrauchsmuster identifiziert, etwa zur Nutzung von warmem Wasser oder der Heizung als solcher. Auf dieser Grundlage lassen sich Aktivitäts- und Ruhephasen der Anlagen intelligent steuern. Nicht zuletzt trainieren wir Prognosemodelle mit den aktuellen und historischen Daten. Diese treffen nicht nur zunehmend zuverlässige Aussagen über den zu erwartenden Verbrauch. Ebenso werden dem Service-Techniker automatisch Vorhersagen zu Störungsfällen und einzelnen Verschleißteilen inklusive Handlungsempfehlungen auf sein Handy geliefert.

Wie aus Daten neue Werte werden

Von den vielfältigen Möglichkeiten, die unsere Cloud-Lösung eröffnet, profitieren alle Beteiligten:

Verbraucher

  • Die datenbasierte, automatisierte Steuerung der Anlagen spart bis zu 20 Prozent an Kosten
  • Laufendes Monitoring der Heizungsdaten sorgt für einen verlässlichen Anlagenbetrieb

Monteur

  • Positionierung als moderner Dienstleister, der einen reibungslosen Betrieb gewährleistet
  • Massive Einsparung von Zeit und Aufwand durch intelligente Lieferketten

Hersteller

  • Positionierung als technologischer Innovationstreiber und Branchenvorreiter im Heizungsgeschäft
  • Monteure und Verbraucher entscheiden sich verstärkt für die Produkte des Herstellers und bleiben ihnen treu


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  • Cloud-Lösung ermöglicht laufendes Monitoring von Heizungsdaten
  • Prognoseszenarien sorgen für zuverlässigeren Betrieb und weniger Ausfälle
  • Intelligente Heizungssteuerung senkt die Kosten für den Verbraucher
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