Liegt es an der deutschen Sprache, dass wir uns mit der Digitalisierung so schwer tun?

Als Unternehmen im Süden Deutschlands sind viele unserer Mitarbeiter natürlich Schwaben mit entsprechendem Dialekt, denen ja selbst von unserer Landesregierung nachgesagt wird “Wir können alles außer Hochdeutsch”
Aber selbst wenn wir wollten, bliebe auch manches in Hochdeutsch schwierig. Uns fehlen manchmal die Worte, sowohl im Dialekt als auch im Hochdeutschen.
In der Vergangenheit habe ich doch eher im Englischen so manches Wort vermisst, das es in der deutschen Sprache gibt.
So ist im englischen zum Beispiel das deutsche Wort Kindergarten üblich. Auch eine direkte Übersetzung für Gemütlichkeit finden wir im amerikanischen Englisch nicht wirklich, allerdings meiner Erfahrung nach auch eher selten eine entsprechende Umgebung und Atmosphäre, für die dieses Substantiv steht…
Es gibt jedoch auch den gegenteiligen Fall.

Mehr von solchen “untranslatable words” findest du in diesem Blog

Digitalisierung

Beim einem der populärsten Thema der letzten Jahre, der Digitalisierung, kennt die englische Sprache ein Wort mehr als Deutsch.
Dort unterscheidet man nämlich zwischen den beiden Begriffen Digitization und Digitalization.
Im Deutschen sprechen wir in beiden Fällen leider immer von Digitalisierung.
Hier werden jedoch zwei grundlegende Themen gerne und oft vermischt bzw. falsch verstanden. So wird auch im Moment viel von der Digitalisierung des Unterrichts an unseren Schulen gesprochen. Gemeint ist damit leider oft lediglich die Anschaffung von Computern, Tablets und Smart Boards. Das ist die notwendige Hardware und damit eine der Grundvoraussetzungen für einen digitalen Unterricht und gehört damit zur “Digitization“.
Das Thema Digitalisierung ist ja nicht alleine damit abgehakt, dass der Lehrer statt mit Kreide auf der Tafel mit dem Finger und digitaler Tinte auf ein Smart Board schreibt. 
In solchem Missverständnis sehe ich zumindest eine Ursache für Probleme und Bedenken bei der Umsetzung.

Digitization vs. Digitalization

Wenn man in englisch über “Digitization” spricht, meint man damit einfach “Dinge” digital zu machen.
Also werden zum Beispiel Arbeitspapiere, Werkzeugbücher, Maschinen- und Teilekennzeichnung elektronisch bzw. maschinenlesbar gemacht. Aus analogen Messwerten und Sensorsignalen werden digitale Signale.
Aus analogen 4-20mA oder 0-10V Signalen bei Sensoren, werden z.B. durch die Nutzung von SSI-Schnittstelle, Feldbussystemen oder IO-Link digitale Werte. Diese können dann ohne vorherige Umwandlung direkt digital und damit verlustfrei und weniger störanfällig in einer Steuerung verarbeitet werden.

Einfache Beispiele für digital gemachte Dinge sind z.B. optisch lesbare Barcodes, QR-Code oder Data Matrix Code (DMC).
Das hat mit dem Zeitalter der Digitalisierung und Industrie 4.0 noch nichts zu tun. Diese Technologie der 2-D Codes gibt es seit den 1980er Jahren und entstammt der Automatisierung im Industrie 3.0 Zeitalter.
Diese Art der Kennzeichnung funktioniert in der Regel auch nur dann, wenn die entsprechenden Daten zentral gespeichert sind und für den Leser online oder offline verfügbar sind. Eine zentrale Datenspeicherung und -verarbeitung gehört für mich damit auch in das Industrie 3.0 Zeitalter.

Hier ein Beispiel für die Kennzeichnung von Gegenständen wie z.B. heiße Stahlbrammen:

Etiketten mit 1-D & 2-D Code (links) & RFID (S+P Samson)

Hier ein nur-lesbarer mechanischer Zähler an einem Werkzeug

Mechanischer Schusszähler im Spritzgießwerkzeug
Mechanischer Schusszähler im Spritzgießwerkzeug

Kennzeichnung oder Kodierung?

Ein nächster Schritt in Richtung Digitalisierung ist, wenn man statt einer nur-lesbaren Kennzeichnung, eine schreib-lesbare Kennzeichnung z.B. mittels industriellen Identifikationssystemen (RFID) einsetzt.
Bei der “Digitalization” sind wir damit allerdings noch nicht angelangt.
Da industrielle RFID-Systeme ebenfalls seit den 1980er Jahren auf dem Markt sind, würde ich diese auch eher als “Enabler” für Industrie 4.0 bezeichnen und damit ebenfalls zur “Digitization” zählen.

 

RFID, QR-Code, DataMatrix, Barcode & Co

Bei der Kennzeichnung von Objekten mit QR-Code handelt es sich im Prinzip um nicht mehr als eine maschinenlesbare Beschriftung eines Bauteils.
Damit kann sich eine Person oder ein Objekt identifizieren. Die Daten, mit Ausnahme der im 2-D Code hinterlegten begrenzten Daten, müssen dabei zentral gespeichert und abrufbar sein. Ohne eine lokale Datenbank oder eine funktionierende Online-Verbindung funktioniert hier nichts.

Bei einem 1-D Code wie dem Barcode können alle 128 ASCII Zeichen dargestellt werden, in der Regel aber maximal 44 Zeichen.

Die maximale Read-Only “Speicherkapazität” bei einem quadratischen Data Matrix Code mit 16 x 16 Zellen beträgt maximal 24 numerische oder 16 alphanumerische Zeichen.
Beim QR-Code sind bis zu 2.956 Byte bzw. 4296 alphanumerische Zeichen möglich.

Messeticket mit 1-D Code

Mehr als identifizieren

Bei einem Ausweis der mit einem RFID-Chip versehen ist, bestehen wesentlich mehr Möglichkeiten. So ist dieser neben der sicheren Identifikation auch zum bezahlen einsetzbar. Der RFID Chip ist beschreibbar und kann dezentrale Daten wie z.B. Guthaben und Sicherheitsmerkmale enthalten. Wer möchte schon, dass bestimmte Daten zentral gespeichert werden?
Mit einem 1-D oder 2-D codierten Ausweis wie oben dargestellt, kann ich ohne weiteres mit einer Kopie oder einem Foto ein Duplikat erstellen.
Auch ein Werkzeug das mit Data Matrix Code versehen ist, kann mit einer Doublette ganz einfach in ein Lager gebucht werden, ohne dass es physisch vorhanden ist!
Bei einem RFID Chip ist eine Kopie der Daten zwar möglich, jedoch besitzt jeder einzelne Chip eine UID (Unique Identifier) die ähnlich einer MAC Adresse einmalig ist.
Damit ist es möglich eine Kopie vom Original zu unterscheiden.


Weiterführende Beiträge finden sich hier (Klick auf die Bilder): 

Kleiderbügelhalter mit RFID
Werkzeugträger mit RFID Chip (EWS-Weigele)

Vorbeugende Instandhaltung

Die englischen Begriffe preventive, condition-based und predictive maintenance gehen mir mittlerweile einfach über die Lippen.
Das deutsche Pendant ist zum einen die präventive Instandhaltung, das ist einfach, weit verbreitet und wird meist “vorbeugende Instandhaltung” genannt.
Zum anderen ist es die zustandsorientierte Instandhaltung (unterstützt bzw. ermöglicht durch Condition Monitoring), die ebenso noch geläufig ist.

Smart Maintenance

Aber dann kommt die “Prädiktive” Instandhaltung, die klingt für mich recht kantig und irgendwie prähistorisch.
Gemeint ist damit eine vorhersagbare oder vorausschauende Instandhaltung. Dazu braucht es neben der Überwachung des Maschinenzustandes und der Prozessdaten, weitere wie z.B. historische Daten (Big Data?) und viele weitere Informationen. Das können auch vorplanbare bzw. vorhersagbare Aufträge aus dem ERP oder aus einem Planungstool. Auch können hier Daten von anderen Maschinen oder Werken einfließen. Wann und unter welchen Umständen gab es schon Stillstände durch Verschleiß. Das geht dann bereits in die Richtung des “Machine Learning”.
Ich habe diese Ausdrücke schon oft bei Vorträgen und Gesprächen verwendet und dann oft gehört: Prädiktive Instandhaltung, ja – das machen wir doch schon lange.
Gemeint war dann jeweils aber die vorbeugende (präventive) und nicht die prädiktive Instandhaltung, die man auch als Smart Maintenance bzw. Smarte Instandhaltung bezeichnet. Eine echte prädiktive Instandhaltung macht nämlich heute noch so gut wie niemand.

Eine Möglichkeit eine Art Condition Based Maintenance zu realisieren und damit einen ersten Schritt in Richtung Smart Maintenance zu machen, bietet das System Mold-ID. Es ist in erster Linie an Hersteller von Kunststoffteilen mit Spritzgießmaschinen gerichtet, kann aber auch bei anderen Prozessen eingesetzt werden.
Eine Einführung zu dem System Mold-ID gibt es in diesem Beitrag zur Werkzeugverwaltung Mold-ID für Spritzgießer

Messedemo Mold-ID Werkzeugverwaltung für Spritzgießer
Werkzeugverwaltung für den Kunststoff-Spritzguss

Hinterlasst gerne euer Feedback zu meinem Standpunkt in den Kommentaren

 

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