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Digitale Transformation Warum Digitalisierung in erster Linie ein Changeprozess ist

Autor: Anke Geipel-Kern

Technologie ist wichtig, aber Kulturwandel ist entscheidend, soll Digitalisierung gelingen – Vor zweieinhalb Jahren als Corporate Start-up des Industriedienstleisters Bilfinger gegründet, hat sich Bilfinger Digital Next im Markt etabliert. Für CEO Franz Braun ist Digitalisierung kein Selbstzweck. Es muss stets ein Business Case dahinter stehen und dem Unternehmen einen Mehrwert bieten. Entscheidend für den Erfolg sei, sagt er im Interview, in Unternehmen eine Changekultur zu etablieren.

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Franz Braun, CEO der Bilfinger Digital Next
Franz Braun, CEO der Bilfinger Digital Next
(Bild: Bilfinger)

Franz Braun, CEO von Bilfinger Digital Next und CDO beim Industriedienstleister Bilfinger ist mit zwanzig Jahren Betriebszugehörigkeit ein alter Hase. Sein Temperament hat die lange Erfahrung allerdings nicht gebremst. Mit hohem Tempo und viel Engagement stürzen sich sein junges Team und er in die Aufgabe, die Prozessindustrie bei der digitalen Transformation zu unterstützen. Die Covid-19-Pandemie hat die Entwicklung des Corporate Start-ups leicht gebremst, doch inzwischen sieht er wieder optimistisch in die Zukunft. Der kürzlich eingefahrene Auftrag von Saudi Tabreed unterstreicht die Strategie, Digitalisierung durch echte Business Cases voranzutreiben. Ein zentrales Werkzeug ist die BCAP-Plattform, auf der Daten aus Engineering, Produktion und Instandhaltung einer Anlage auf einer Cloud basiert verknüpft, verarbeitet, analysiert und visualisiert werden.

PROCESS: Seit der Einweihung des neuen Headquarters von Bilfinger Digital Next vor zwei Jahren gilt die Devise, Bilfinger Digital Next soll der Digital Frontrunner der Prozessindustrie werden. Mission erfüllt?

Franz Braun: Wer Digitalisierung in der Prozess­industrie betreibt, muss dicke Bretter bohren. Gerade im Bereich Produktion, in dem wir tätig sind, fehlen immer noch skalierbare Lösungen über verschiedene Standorte hinweg. In den vergangenen Jahren haben zwar die Großkonzerne, die in der Prozessindustrie tätig sind, große digitale Projekte angestoßen, die auch technologisch extrem anspruchsvoll sind. Aber bis jetzt haben es – von ein paar Ausnahmen abgesehen – nur wenige geschafft, die Aktivitäten in die Fläche zu tragen. Man sieht viele Lighthouse-­Projekte und Piloten. Wir bei Bilfinger Digital Next ­beherrschen die Methodik, Probleme in den Bereichen Produktion und Maintenance datenbasiert zu analysieren und gemeinsam mit dem Kunden zu lösen. Die durch Bil­finger erworbene Domainexpertise ist dafür extrem hilfreich. Wir haben mittlerweile über 50 Projek­te abgewickelt. Insofern sind wir auf einem guten Weg.

PROCESS: Wie entwickelt sich aus Ihrer Sicht der Markt für Digitalisierungsdienstleistungen?

Braun: Am Anfang war es ein starker Push-Markt, wir mussten aktiv zu den Kunden gehen und vom Nutzen eines Digitalisierungsprojektes überzeugen. Inzwischen dreht sich das mehr und mehr. Wir werden als Digitalisierungspartner wahrgenommen und damit stärker nachgefragt. Auch die starke Mutter im Rücken spielt uns in die Karten. Bilfinger gibt es seit 140 Jahren und Bilfinger Digital Next ist ein langfristiges strategisches Invest, das dem Kunden die Sicherheit gibt, einen verlässlichen Partner an der Seite zu haben.

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PROCESS: Warum bleiben viele Digitalisierungsprojekte so oft hinter den Erwartungen zurück?

Braun: Digitalisierung ist weniger ein Technologiethema als ein Mindchange. Damit die operativen Mitarbeiter die neuen Lösungen akzeptieren und anwenden, bedarf es eines Changeprozesses, der von der Unternehmensführung angestoßen werden muss. Für uns steht daher die Frage über allem, wie schaffen wir es, den Kunden mitzunehmen. Wir bieten Begleitung im agilen Arbeiten an und werfen dafür unser eigenes Know-how in die Waagschale, um agile Prozesse in Kundenunternehmen einzuführen. Wir arbeiten jetzt verstärkt mit auf Change spezialisierten Consulting-Unternehmen zusammen, um hier eine strukturierte Lösung anbieten zu können. Gemeinsam mit „3con“ haben wir das Paket „Digital Track 4.0“ entwickelt. Wir verbinden hier Changemanagement, Organisationsentwicklung mit der Umsetzung digitaler Lösungen auf Basis von Machine Learning und Datenmodell-gestützter Analyse.

PROCESS: Warum tun sich viele Unternehmen so schwer, ihre Mitarbeiter mitzunehmen?

Braun: Gerade alt eingesessene Betriebsingenieure tun sich extrem schwer damit zu glauben, dass man mit datengetriebenen Optimierungen Verbesserungen erreichen kann. Sie haben in 20 Jahren Betriebserfahrung gelernt, jedes Geräusch zu deuten, und jetzt kommen junge Datenanalysten und glauben, signifikante Potenziale zu finden – in der Anlage, die sie wie ihre Westentasche kennen. Diese Klientel vom Vorzug datengetriebener Optimierung zu überzeugen, ist schwer. Am besten funktioniert das immer noch mit einem erfolgreichen Business Case.

PROCESS: Bilfinger Next hat besonders mittelständische Unternehmen ins Visier genommen. Wo liegt für Mittelständler die besondere Herausforderung bei der Digitalisierung?

Braun: Oft fehlt es an einem digitalen Zielbild, wo man als Unternehmen hin will. Ressourcen und Mittel sind begrenzt und kein Mittelständler wird ein großes Beratungsunternehmen dafür beauftragen. Viele beschäftigen sich mit Kundenplattformen oder damit die Automatisierung zu modernisieren, weniger mit Optimierungen in der Produktion. Für uns kommt es darauf an, Step by Step mit abgegrenzten Projekten dem Management unserer Kunden zu zeigen, welchen Nutzen Digitalisierung stiften kann. Je besser wir den Nutzen herausarbeiten können, desto einfacher wird es später, den großen Wurf zu machen. Wir haben auch dafür Methodiken entwickelt: So führen wir z.B. Value-Workshops zur Problemanalyse durch, bevor wir in konkrete Digitalisierungsprojekte einsteigen.

Wieviel Mehrwert bringt Predictive Maintenance wirklich?

PROCESS: Zu Beginn der Digitalisierung wurde das Thema Predictive Maintenance stark forciert. Ist das für ­Bilfinger Digital Next noch ein Ansatz?

Braun: Unserer Meinung nach ist Predictive Maintenance überbewertet. Es geht dabei um erweitertes Condition Monitoring, also eine Vorhersage durch einen Algorithmus, der berechnet wann, welche Maschine mit welcher Wahrscheinlichkeit ausfällt. Es ist fraglich, welchen Mehrwert für den Betreiber das bringt. Zumal digitale Sensorik bereits heute ein Teil dieser Vorhersagen übernimmt. Ein Algorithmus ist immer nur so gut wie die Daten, mit denen er gefüttert wird. In der Instandhaltung gibt es so viele äußere Einflüsse, die unter Umständen dazu führen, dass die Historie nicht immer verlässlich ist. Damit ist es fraglich, welchen Wert eine Vorhersage unter diesen Vorzeichen noch hat.

PROCESS: Welchen Weg gehen Sie stattdessen?

Braun: Wir wollen die Verfügbarkeit der Anlage verbessern, stabilisieren und die Qualität der Produktion und die Produktivität verbessern. Das ist ein viel größerer Hebel. Die bisher durchgeführten Projekte betrafen zu 80 Prozent die Verbesserung der Produktivität sowie Qualität der Produktion. Wir entwickeln dazu Modelle, die dem Operator eine Handlungsempfehlung geben und so direkt die Produktqualität steigern und zur Prozessoptimierung führen.

PROCESS: An welchen neuen Technologien arbeiten Sie zur Zeit?

Braun: Ein interessantes Umfeld, in das wir auch stärker investieren, sind die kognitiven Sensoren: Mithören von Geräuschen in der Anlage, um zu analysieren, was gerade im Produktionsbetrieb geschieht. Wir sind der Meinung darin liegt ein deutlich größerer Hebel für die Wertschöpfung als in der Geräuschdiagnose eines klassischen Lagerschadens. Gerade im Batchprozess sind die Mischzeiten zeitlich gesteuert und häufig zu lang: Wenn hier mittels kognitiver Sensoren ein früheres Ende ermittelt werden kann, spart der Betreiber Zeit, weil Batches verkürzt werden können. Das Kundeninteresse ist groß, und wir trainieren in mehreren Pilotinstallationen Softsensor-Modelle, mit denen wir klassische Prozessoptimierung durchführen.

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Über den Autor

 Anke Geipel-Kern

Anke Geipel-Kern

Leitende Redakteurin PROCESS/Stellvertretende Chefredakteurin PharmaTEC, PROCESS - Chemie | Pharma | Verfahrenstechnik