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Für den Datenaustausch braucht es Vertrauen

Daten können dazu beitragen, Maschinen und Anlagen vorausschauend zu warten und damit Reparaturkosten zu senken. Arbeitspsychologen der Fachhochschule Nordwestschweiz FHNW untersuchen, wie sich das volle Potenzial dieser technischen Daten nutzen lässt. Die Hauptrolle dabei spielt der Mensch.

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Automatische Messwerte erlauben eine «vorausschauende Wartung» von Industrieanlagen.

Automatische Messwerte erlauben eine «vorausschauende Wartung» von Industrieanlagen.

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Täglich werden Daten über uns gesammelt. Dabei helfen wir fleissig mit: Wir nutzen Suchmaschinen, kaufen online ein oder tragen ein Fitnessarmband, das unsere Schritte zählt. Wer sich eine Zeit lang nicht bewegt, bekommt von seinem Fitnessarmband ein Signal, das Verhalten bitte zu ändern. Zur Vorbeugung – um gesund zu bleiben.

Dieser Umstand funktioniert auch in der Industrie. Mithilfe von Messwerten, die einige Industrieanlagen bereits automatisch erfassen, kann man erkennen, wenn Maschinen eine Wartung brauchen. Und das, bevor es zu einer Störung kommt. Über Netzwerke schicken die Anlagen ihre Messwerte an die Hersteller oder einen Servicedienstleister, der diese genau analysiert. So sieht er beispielsweise, unter welchen Bedingungen ein Getriebe unrund läuft oder wie häufig es genutzt wird.

Die gläserne Firma

«Industrieunternehmen haben ein grosses Interesse an solchen Informationen», sagt der Arbeitspsychologe Toni Wäfler von der Hochschule für Angewandte Psychologie FHNW. «Sie können vorbeugend einen Servicetechniker mit einem passenden Ersatzteil losschicken oder die Firma über mögliche Wartungsmassnahmen informieren. Oder sie stellen fest, dass ein Bauteil bei einem bestimmten Arbeitsschritt ständig überhitzt und eine bessere Technologie wichtig wäre.» Dass eine Anlage effizient und ohne Ausfälle arbeitet, klingt nach einer Win-win-Situation für den Hersteller und die Nutzer. Doch für zuverlässige Vorhersagen müssen grosse Datenmengen erhoben werden.

Diese Sammlung und Speicherung von Daten ist auch in der Wirtschaft nicht frei von Risiken. Wäfler, dessen Spezialgebiet die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine im digitalen Zeitalter ist, erklärt: «Daten von Produktionsmaschinen verraten sehr viel über ein Unternehmen, beispielsweise, wie dessen Auslastung ist. Hat ein Hersteller auf diese Daten Zugriff, könnte er Rückschlüsse auf den Geschäftsgang des Unternehmens ziehen und dieses Wissen missbrauchen. Daher begegnen Produktionsunternehmen dem Wunsch der Hersteller nach den Maschinendaten oft mit Skepsis.»

Mensch statt Technik

Dieser psychologische Aspekt der «vorausschauenden Wartung» interessiert Wäfler besonders. Denn für einen umfassenden Datenaustausch muss zwischen Herstellern und Nutzern eine Vertrauensbasis bestehen. Erst auf deren Grundlage können Hersteller alle Möglichkeiten ausnutzen oder vollkommen neue, datenbasierte Dienstleistungen entwickeln. «Digitalisierung wird oft mit technischen Herausforderungen gleichgesetzt. Dabei handelt es sich eher um eine soziotechnische Problemstellung», sagt Wäfler. Technisch sei heute schon sehr viel möglich, doch scheitere es oftmals an scheinbar einfachen Dingen wie der Kommunikation zwischen den Geschäftspartnern. Auch die Automatisierung hat einen Einfluss. Menschen bauen einen grossen Teil ihres Wissens über Erfahrung auf. Wenn sie gewisse Arbeiten nicht mehr selbst machen müssen, weil diese automatisiert sind, verlieren sie ihr Know-how und verstehen die Daten nicht mehr.

In einem von Innosuisse geförderten Projekt untersucht der Arbeits­psychologe deshalb gemeinsam mit der Fachhochschule Graubünden, wie Wissen aufrechterhalten und weiterentwickelt werden kann oder wie man vertrauensvolle Kooperationen zwischen Herstellern und Nutzern gestalten kann. «Wie für jede Beziehung gilt auch hier: Es gibt keinen Ansatz, der bei allen Partnern funktioniert», betont Wäfler. Es wäre aber gemäss dem Forscher schon ein grosser Fortschritt, wenn sich die Beziehung zwischen Herstellern und ihren Kunden künftig zu einer Partnerschaft auf Augenhöhe entwickeln würde.
Sabine Goldhahn

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