Illustration: Absmeier, Qimono

Die meisten Maschinenbetreiber und Maschinenbauer haben zwar eine genaue Vorstellung von ihrer Wunschanwendung, aber nur die wenigsten verfügen über eine Ausbildung, um die Anwendungen auch selbst zu programmieren. Mit Low-Code-Tools können nun auch Nicht-Programmierer ihre Apps und digitalen Services selbst erstellen. Möglich machen dies sogenannte Low-Code-Plattformen, die die Entwicklung mit visuellen Benutzeroberflächen und anderen grafischen Modellierungsverfahren unterstützen, anstatt klassische textbasierte Programmiersprachen zu verwenden.

Fehlendes Budget, mangelndes internes Know-how und ein hoher Entwicklungsaufwand – das sind nach einer aktuellen Umfrage des Marktforschungsunternehmens IDC drei der größten Hindernisse auf dem Weg zum Industrial Internet of Things (IIoT). Gerade mittelständische Maschinenbauer sehen zwar oft die Vorteile von datengestützten Prozessen und neuen digitalen Geschäftsmodellen, befürchten aber hohe Anfangsinvestitionen und lange Entwicklungsphasen. Daher kommen IIoT-Initiativen in den Unternehmen oft nur schleppend voran oder werden erst gar nicht gestartet.

Dabei sind Daten als wichtigster Rohstoff für das IIoT reichlich vorhanden. Ermöglicht wird dies durch den mittlerweile hohen Automatisierungs- und Vernetzungsgrad im industriellen Mittelstand. Nahezu alle Maschinenbauer nutzen mittlerweile Ethernet-basierte Kommunikationsprotokolle, um ihre speicherprogrammierbaren Steuerungen (SPS) anzubinden. Auf diese Weise lassen sich eine Vielzahl von Maschinendaten und Messwerte erheben und über entsprechende Schnittstellen für Echtzeitanalysen zur Verfügung stellen.

Um diese Daten in Mehrwerte für das Unternehmen und seine Kunden umzuwandeln, müssen Firmen weder eigene Programmierer beschäftigen, noch externe Dienstleister beauftragen. Mit Low-Code-Tools können die Mitarbeitenden der Fachabteilungen ihre Apps selbst erstellen und gemäß ihren Anforderungen passgenau konfigurieren.

Wie Maschinenbauer Ideen in datenbasierte Apps verwandeln

Low-Code bietet ein visuelles Interface, mit dem Anwender auf Basis grafischer Editoren mit vordefinierten Templates und Funktionsmodulen sehr einfach Funktionalitäten von Applikationen definieren können. Ähnlich wie in einem Baukasten können Nutzer die einzelnen Elemente flexibel kombinieren und so eine Vielzahl maßgeschneiderter Anwendungen erstellen. Die Ideen der Mitarbeitenden werden anschließend automatisch in Programmcode übersetzt.

Maschinen- und Anlagenbauer sind damit in der Lage, in kürzester Zeit eigene Daten-Apps auf Basis von Maschinendaten zu bauen und so digitale Mehrwertservices zu ihren Produkten anzubieten. Das können beispielsweise Visualisierungen von Kennzahlen, Monitoring-Dashboards für eine 24/7-Überwachung oder auch komplette Maschine-Learning-Workflows sein. Der Vorteil des Low-Code-Konzepts: Die Apps werden direkt von den Spezialisten entwickelt, welche die Maschinen am besten kennen. Der oft zeitintensive Umweg über interne oder externe IT-Experten, die bislang für die Erstellung zuständig waren, entfällt weitgehend. IT-Abteilungen können sich damit wieder auf ihre Kernkompetenz konzentrieren: der Steuerung der digitalen Unternehmensprozesse. Zu ihren Aufgaben gehört es beispielsweise die datenbasierten Low-Code-Apps störungsfrei in die bestehende Infrastruktur zu integrieren und dafür zu sorgen, dass sie ohne Reibungsverluste funktionieren.

Illustration: Absmeier, Qimono

IIoT-Plattformen auf Low-Code-Basis

Schreitet die Digitalisierung mit der gleichen Geschwindigkeit wie bislang voran, könnte sich der Mehrwert einer Maschine schon bald zunehmend in den Daten-Bereich verlagern. Industrial IoT-Plattformen bilden hierfür die ideale Grundlage, denn sie verknüpfen die Maschinen mit dem Internet. Mithilfe geeigneter Tools können Anwender nun auf ihre Anlagen zugreifen und erhalten einen sehr präzisen Einblick in ihre Maschinendaten. Auf Basis der Daten, die rund um die Uhr abrufbar sind, können sie zum Beispiel sehr genau analysieren, welche Fehlermeldungen in welchem Zusammenhang wann aufgetreten sind.

Für die Umsetzung von Industrial IoT-Projekten eignen sich besonders Plattform-as-a-Service-Lösungen, deren Architektur durchgängig auf Basis einer Low-Code-Strategie konzipiert wurde und Nutzern eine Vielzahl von Tools zur Verfügung für die Generierung ihrer Anwendungen zur Verfügung stellt. Über einfache grafische Operationen werden die Maschinendaten dabei direkt von der Datenbank gelesen und Nutzende können, unterstützt von Funktionen wie Datenfilterung, Datengruppierung, Sortierung oder Aggregation, eine erste statistische Analyse vornehmen. Anschließend können Anwender in einen Data App Builder wechseln, um dort mithilfe von parametrisierten Dashboards und grafischen Widgets ihre eigenen datenbasierten Apps zu erstellen. Die tiefergehende Analyse der Maschinendate erfolgt dann in einem sogenannten Low-Code Formula Editor, bei dem ähnlich wie bei Excel Formelelemente erstellt und bearbeitet werden können, hier jedoch auf Grundlage einer intuitiv bedienbaren grafischen Oberfläche.

Um präzise Vorhersagen zu treffen, können Low Code Tools auch für Machine-Learning-Anwendungen eingesetzt werden, vorausgesetzt die verwendete IIoT-Plattform bietet produktinterne, echtzeitfähige, KI-gestützte Entwicklung an. Auf Basis grafischer Oberflächen können Anwender so ihre eigenen Machine-Learning-Algorithmen erstellen, trainieren und später typische Muster in den Alarmdaten identifizieren.

Intelligente Überwachung und bedarfsgerechte Wartung

Anwendungsfälle für intelligente Low-Code-Plattformen gibt es einige. Aktuell nutzen Unternehmen sie häufig für die Echtzeitüberwachung und vorausschauende Instandhaltung der Anlagen. Servicemitarbeitende nutzen dabei zum Beispiel ein einfaches grafisches Interface, um Monitoring-Boards per Drag-and-Drop zusammenzustellen. Diese führen die Messwerte zusammen, die Sensoren in den vernetzten Anlagen erfassen – wie etwa Temperatur, Schwingungen, Materialstau, Auslastung oder Verschleiß. Mit wenigen Klicks lassen sich so Grenzwerte setzen, die automatisch bestimmte Aktionen auslösen. Ist beispielsweise eine festgelegte Temperatur überschritten, sendet die Maschine eine Benachrichtigung per E-Mail oder SMS.

Auf Basis intelligenter Low-Code-Plattformen können die Experten in den Fachabteilungen also nicht nur maßgeschneiderte Anwendungen erstellen, sondern die Zustandsdaten auch entsprechend auswerten und so eine höhere Effizienz entlang der gesamten Wertschöpfungskette erreichen. Als Ergänzung zur textbasierten Programmierung haben Low-Code-Plattformen das Potenzial, die digitale Transformation in Unternehmen entscheidend voranzubringen.

Illustration: Absmeier

Michael Breidenbrücker, Gründer und CEO von Senseforce

Michael Breidenbrücker ist Gründer und CEO von Senseforce. Seit der Gründung im Jahr 2016 etabliert er mit seinem Start-up den Industrial IoT-Standard aus dem Anlagen- und Maschinenbau. Mit Senseforce hilft er Unternehmen, das Potenzial industrieller Daten entlang der Wertschöpfungskette nutzbar zu machen.

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