Abhilfe durch eine Kamera
Abhilfe schuf eine Kamera. Diese wird in kurzem Abstand vor der Anzeige der Waage angebracht und fotografierte das Display zum gewünschten Zeitpunkt ab. Ein angeschlossener Miniaturrechner verarbeitet das Bild des angezeigten Gewichts mit Hilfe mehrerer neuronaler Netze zu einem digitalen Datensatz, das Bild wird anschließend nicht mehr benötigt und sofort gelöscht. Über eine offene Rest API kann dieser Prozess ausgelöst und das Datum an das gewünschte Zielsystem übertragen werden. Installations- und Konfigurationszeit sind wenige Minuten, programmatische Einbindung in die eigene Systemlandschaft wenige Stunden. Was im ersten Moment unorthodox erscheint, nämlich das maschinelle visuelle Auslesen von HMIs anstelle der Rohdaten der Messgeräte selbst, bedeutete für den Anwendungsfall des Unternehmens aber Einbindung einer Maschine in den neuen digitalen Workflow – binnen eines Arbeitstages und ohne die Maschine auch nur einmal anfassen zu müssen.
Digitalisierung wird ‚ausprobierbar‘
IoT-Technologien, die helfen Daten aufzunehmen, zu verarbeiten und sinnvolle Erkenntnisse und Handlungen abzuleiten, konvergieren und werden von Einzellösungen zur Commodity, KI-Technologien werden ihrem Namen zunehmend gerechter und befreien Mitarbeiter verlässlich von ermüdenden und nicht-wertstiftenden Aufgaben und der Paradigmenwechsel der ‚Consumerization‘ stellt endlich auch den Enterprise-Nutzer ins Zentrum der Produktentwicklung industrieller IoT Produkte. Zum einen bedeutet das, dass Lösungen erschwinglicher – auch für Unternehmen mit kleineren Digitalisierungsbudgets – werden können. Das deutlich revolutionärere Moment liegt aber in der Zugänglichkeit und Inklusion, die so ermöglicht werden kann: Industrielle Digitalisierung wird ‚ausprobierbar‘. Was jedem Digital Native eigen ist – das berührungsangstlose Experimentieren mit digitalen Technologien – wird auch für Industrieunternehmen jedweder Größe und Couleur greifbar. Einfache Use Cases können im Self-Service umgesetzt werden, der Mehrwert von Industrial IoT erlebt, sogar realisiert werden, künstliche Intelligenzen können verlässlich in Arbeitsabläufe integriert werden und binnen Minuten Aufgaben übernehmen – alles ohne Berater, Integratoren, Projektteams, Budgetrunden, sogar ohne bestehende IT Infrastruktur, wenn es sein muss. War völlige Vernetzung von Work-Flows bisher fast nur innerhalb großer Unternehmen denkbar, also denjenigen, die über ausreichende finanzielle wie auch materielle Ressourcen verfügten, zeigen hat sich durch die aufgezeigten Entwicklungen ein demokratisierender Prozess in Gang gesetzt. Das wird langfristig nicht nur die oftmals unreflektierte Angst vor Digitalisierung zerstreuen helfen, sondern stellt auch einen wichtigen Meilenstein auf dem Weg zur brückenlosen Fabrik der Zukunft dar.