EPCIS-basierter Austausch von Sensordaten - Erhöhung der Agilität und Robustheit von Supply Chains durch die Vernetzung der Produktions- und Logistikprozesse

Dirk Werthmann, Susanne Schukraft, Michael Teucke, Marius Veigt, Michael Freitag, Matthias Hülsmann, Jakub Piotrowski, Matthes Winkler, Roman Winter

Eine hohe Produkt- und Prozessqualität stellt in komplexen Wertschöpfungsnetzwerken einen entscheidenden Wettbewerbsfaktor dar. Das Qualitätsmanagement erfolgt dabei in der Regel standortbezogen, wobei ein unternehmensübergreifender Austausch von Daten und Informationen zur Qualitätssicherung bislang nur sehr begrenzt stattfindet. Die unternehmensübergreifende Nutzung von Qualitätsdaten wird vor allem dadurch behindert, dass die Informationstechnologie (IT)-Infrastruktur zur Erzeugung, zum Austausch und zur Auswertung der Daten fehlt. Um diese Herausforderungen zu überwinden, beschreibt dieser Beitrag Handlungsfelder, die eine unternehmensübergreifende Nutzung von Qualitätsdaten zur Entwicklung digitaler Services ermöglichen und damit zur Gestaltung robuster und agiler Supply Chains beitragen.

Die Wertschöpfung produzierender Unternehmen findet zunehmend in globalen Netzwerken statt, was beispielsweise an den Produktionsnetzwerken der Automobilindustrie deutlich wird [1]. Dies resultiert aus der Fokussierung der Unternehmen auf ihre Kernkompetenzen sowie der Globalisierung von Beschaffung und Nachfrage [1, 2]. Die Folge dieser Entwicklung ist eine hohe Komplexität der Wertschöpfungsnetzwerke. Diese gilt es zu beherrschen, um eine hohe Produkt- und Prozessqualität sicherzustellen und damit wettbewerbsfähige Produkte am Markt anbieten zu können. Die hohe Komplexität zeigt sich beispielhaft an den deutschen Automobilherstellern, die Zukaufteile global beschaffen und weltweit verteilte Produktionsstandorte zur Bedienung der globalen Nachfrage errichtet haben [1]. Dabei sind insbesondere in der Automobilindustrie eine hohe Produkt- und Prozessqualität kritische Erfolgsfaktoren. Denn durch die Anwendung von Just-In-Sequence (JIS)- und Just-In-Time (JIT)-Konzepten sind keine oder nur geringe Pufferbestände zum Abfedern von Qualitätsmängeln, wie fehlerhafte Produkte, mehr vorhanden. Heutzutage findet in der Regel kein oder nur ein begrenzter unternehmensübergreifender Austausch qualitätsrelevanter Daten für die Qualitätssicherung in den Netzwerken statt. Dies führt dazu, dass Qualitätsmängel an Komponenten und Endprodukten häufig erst spät erkannt werden und somit zu hohen Kosten- und Zeitaufwänden führen. Die Qualitätsmängel führen letztlich zu Nacharbeiten, Produktionsstillständen, Sondertransporten oder Rückrufaktionen. Dabei sind die resultierenden Aufwände umso höher, je später die Mängel erkannt werden [3].


Bild 1: Qualitätsrelevante Informationen in der Supply Chain.

Die Reduzierung dieser Aufwände erfordert ein übergreifendes Qualitätsmanagement und die unternehmensübergreifende Erfassung und Nutzung qualitätsrelevanter Informationen in der gesamten Supply Chain [4]. Bild 1 veranschaulicht einige für die Prozess- und Produktqualität relevante Informationen anhand einer abstrahierten Supply Chain.
Gegenwärtig wird die unternehmensübergreifende Datennutzung zur Qualitätssicherung vor allem durch die fehlende Infrastruktur behindert. Bis heute sind in den Wertschöpfungsnetzwerken vorwiegend isolierte, heterogene IT-Systeme im Einsatz, in denen die einzelnen Unternehmen ihre Daten speichern und diese nur begrenzt mit den Netzwerkpartnern teilen. Darüber hinaus erfolgt die Auswertung bereits heute verfügbarer Qualitätsdaten sowie die Ableitung von Handlungsbedarfen bisher nur in einem geringen Umfang, da IT-Kompetenzen und Softwarelösungen fehlen.

Handlungsfelder für ein unternehmensübergreifendes Qualitätsmanagement

Aufgrund der fehlenden Infrastruktur besteht Bedarf an der Ausgestaltung von Konzepten, die sicherstellen, dass Qualitätsmängel in Wertschöpfungsnetzwerken frühzeitig identifi ziert und daraus resultierende Informationen den relevanten Partnern im Wertschöpfungsnetzwerk zur Verfügung gestellt werden. Darauf aufbauend können moderne Informationssysteme die Planung und Steuerung der Wertschöpfungsnetzwerke im Sinne des Supply Chain Managements unterstützen [4]. Dabei hängt die Sicherstellung einer hohen Produktqualität und die Reduzierung der Auswirkungen bei Problemen im Wertschöpfungsnetzwerk nicht von einzelnen Unternehmen ab, sondern vornehmlich vom Zusammenwirken aller beteiligten Partner.
In diesem Kontext zielt das Forschungsprojekt „Digitale Services zur Gestaltung agiler Supply Chains (SaSCh)“ zum einen darauf ab, die Voraussetzungen für eine durchgängige Erfassung qualitäts- und zustandsrelevanter Daten entlang der Supply Chain zu schaff en. Zum anderen werden Methoden für deren Nutzung entwickelt. Mitglieder des Projektkonsortiums sind der Logistikdienstleister BLG Industrielogistik GmbH & Co. KG, das Technologieunternehmen Robert Bosch GmbH, der IT-Dienstleister queo GmbH, die Standardisierungsorganisation GS1 Germany GmbH sowie das BIBA – Bremer Institut für Produktion und Logistik GmbH an der Universität Bremen. Innerhalb des Projekts werden Konzepte für die sensorbasierte Überwachung, den EPCIS-basierten Datenaustausch und die IT-basierte Datenaufbereitung in einer transkontinentalen Lieferkette der Automobilindustrie erarbeitet. Die aufeinander aufbauenden relevanten Handlungsfelder sind in Bild 2 dargestellt und werden nachfolgend beschrieben.
 


Bild 2: Handlungsfelder für ein
unternehmensübergreifendes
Qualitätsmanagement.

Sensorik zur Erfassung qualitätsrelevanter Daten

Im ersten Handlungsfeld wird zunächst die Erzeugung und Erfassung qualitätsrelevanter Sensordaten in den Wertschöpfungsnetzwerken betrachtet. Hierzu wird ein Konzept entwickelt, das Unternehmen unterstützt, qualitätsrelevante Parameter wie Temperatur, Feuchte, Helligkeit oder Erschütterung in den Wertschöpfungsnetzwerken zu erfassen. Hierfür werden Sensorlösungen entwickelt und prototypisch implementiert. Hinsichtlich der technischen Ausgestaltung wird ein mobiles Sensorsystem in Form eines Cyber-Physischen Ladungsträgers angestrebt, der das Produkt während des gesamten Logistikprozesses begleiten kann. Hierzu bedarf es insbesondere Weiterentwicklungen in den Bereichen Kommunikation, Energiemanagement, Datensicherheit und Funktechnologien.
Neben der mobilen Sensorik werden die fortschreitenden Entwicklungen im Umfeld der Bildverarbeitungstechnologien, beispielsweise im Bereich von 3D-Kameras, zur Überwachung der Qualität von Objekten in Wertschöpfungsnetzwerken genutzt. So können stationäre Implementierungen realisiert werden, die basierend auf dem äußeren Erscheinungsbild der Objekte auf deren Qualität schließen können, was insbesondere bei Prozessschritten mit Gefahrenübergängen relevant ist. Des Weiteren besteht die Möglichkeit der Speicherung der Bilddaten, um die Qualität der Objekte zum Zeitpunkt des Gefahrenübergangs zu dokumentieren. Durch den konsequenten Einsatz von adäquaten Sensorsystemen zur Überwachung der Produktqualität in Wertschöpfungsnetzwerken können die für eine Qualitätssicherung relevanten Daten generiert werden, um darauf aufbauend Entscheidungsprozesse anzustoßen oder Qualitätsbewertungen vorzunehmen.
 


Bild 3: Datenaustauschkonzept basierend auf dem EPCIS-Standard [7].

EPCIS für den unternehmensübergreifenden Datenaustausch

Das zweite Handlungsfeld befasst sich mit dem Austausch der Qualitäts- bzw. Sensordaten, die mittels der Sensorsysteme entlang der Supply Chain erzeugt wurden. Eine vielversprechende technische Basis für diesen Datenaustausch stellt der EPCIS-Standard [5] dar. Dieser ermöglicht es bereits heute, Tracking und Tracing Daten standardisiert zwischen Unternehmen auszutauschen. Dabei ist er unabhängig von den genutzten IT-Systemen der angebundenen Unternehmen und gewährleistet durch die Möglichkeit der dezentralen Datenhaltung in Verbindung mit einem Berechtigungskonzept sowie durch Absicherung der Zugriffe mittels gängiger Sicherheitskonzepte die im industriellen Umfeld erforderliche Datensicherheit. Im Vergleich zu anderen Datenaustauschstandards wie Electronic Data Interchange (EDI), die primär für den Austausch transaktionsbegleitender Dokumente ausgelegt sind, ist der EPCIS-Standard [5] explizit für den Austausch von Ereignisdaten entwickelt worden. Ein geeignetes auf dem EPCIS-Standard basierendes Datenaustauschkonzept ist in Bild 3 visualisiert.
Der Austausch qualitätsrelevanter Sensordaten wird innerhalb des Forschungsprojekts durch eine Erweiterung des EPCIS-Standards realisiert. Dabei gilt es, ein Konzept zu entwickeln, um die große Menge an sensorbasiert erzeugten Ereignisdaten auszutauschen. Trotz der angestrebten Standardisierung des Datenaustauschs muss sichergestellt werden, dass der Datenaustausch von Sensor- und Qualitätsdaten die sehr unterschiedlichen Ausprägungen unternehmensinterner IT-Systeme berücksichtigt.
Die Erweiterung des EPCIS-Standards beinhaltet die Ergänzung des definierten Vokabulars um den Austausch von Sensorwerten und Qualitätsdaten. Hierzu müssen die Syntax und die Semantik zur Datenbeschreibung von Zustandsdaten definiert werden. Dies geht einher mit der Ergänzung der Datenfelder in den EPCISEvents sowie der Anpassung der Schnittstellen für das Erfassen und Abfragen der Daten im EPCIS-Netzwerk. Zudem sind die für den Betrieb eines EPCIS-Netzwerks erforderlichen zentralen Services weiterzuentwickeln, um beispielsweise mittels Look-up-Services Lebenszyklusdaten zu einem Objekt über das EPCIS-Netzwerk abfragen zu können. Auch der Prozess der Datenverarbeitung ist zu klären, d. h. wann und wo in den IT-Systemen aus den Sensordaten EPCIS-Events generiert werden.

Digitale Services für die Entscheidungsfindung

Die Umsetzung des Konzepts zur unternehmensübergreifenden EPCIS-basierten Bereitstellung von Daten eröffnet die Möglichkeit, digitale Services zu implementieren, welche die Entscheidungsfindung qualitätsrelevanter Fragestellungen in den Wertschöpfungsnetzwerken IT-basiert unterstützen. Dies ist wichtig, da die Potenziale der ausgetauschten Daten erst erschlossen werden können, wenn diese IT-basiert mittels geeigneter Algorithmen und Softwarelösungen verarbeitet werden [6]. Digitale Services basieren auf einer intelligenten Verknüpfung und Verarbeitung der aus verschiedenen Quellen der Supply Chain bereitgestellten Daten. Ziel ist es dabei, den einzelnen Akteuren zum richtigen Zeitpunkt qualitäts- und zustandsrelevante Informationen über Produkte und Prozesse zur Verfügung zu stellen. In Abhängigkeit des Zeithorizonts werden Services der folgenden Kategorien entwickelt.
• Präventive digitale Services: z. B. Information der Prozessverantwortlichen über potenziell negative Einwirkungen, z. B. überhöhte Temperaturen durch Lagerung in Bereichen mit intensiver Sonneneinstrahlung, sodass durch unmittelbares Handeln Qualitätsmängel vermieden werden.
• Reaktive digitale Services: z. B. Information über beschädigte Produkte, sodass unmittelbar eine Nachproduktion angestoßen werden kann.
• Strategische digitale Services: z. B. Bewertung und Auswahl von Lieferanten und Logistikdienstleistern anhand von in der Supply Chain erfassten Qualitätsdaten, um präventiv stabile Wertschöpfungsnetzwerke zu gestalten.


Bild 4: Konzept des angestrebten Lösungsansatzes.

Um für den individuellen Anwendungsfall relevante digitale Services für die Verarbeitung von Sensordaten zu identifi zieren, wird ein Konzept zu deren strukturierten Identifi kation in Wertschöpfungsnetzwerken erarbeitet. Zur IT-basierten Realisierung der jeweiligen digitalen Services ist zudem ein Baukasten erforderlich, um für den individuellen Anwendungsfall geeignete Methoden und Algorithmen zur Verarbeitung der großen Menge an Ereignisdaten auszuwählen. Dabei gilt es, im betrachteten Kontext insbesondere Verfahren und Modelle zur automatisierten Qualitätsbewertung von Produkten im Bereich der Bildverarbeitung sowie für die Verarbeitung der mittels mobiler Sensorsysteme erzeugten Daten weiterzuentwickeln. Insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen müssen Leitfäden bereitgestellt werden, welche die Unternehmen bei der Identifi kation, Realisierung und Implementierung digitaler Services unterstützen. Die besonders für die konsequente Nutzung der digitalen Services wichtige Gestaltung der Benutzerschnittstellen wird dadurch unterstützt, dass im Endanwenderbereich verbreitete grafi sche Benutzeroberfl ächen auf industrielle Anwendungen übertragen werden sowie neue Ansätze zur grafi schen Benutzerführung entwickelt werden.
 

Entwicklung von Geschäftsmodellen

Im letzten Handlungsfeld wird die Entwicklung von Geschäftsmodellen betrachtet, um aus den zu erarbeitenden Konzepten zum unternehmensübergreifenden Austausch von Qualitätsund Sensordaten einen Mehrwert für Unternehmen zu generieren. Insbesondere gilt es, die Gestaltung und Nutzung der digitalen Services nach wirtschaftlichen Gesichtspunkten zu unterstützen. Dabei müssen neben wirtschaftlichen auch technische und rechtliche Rahmenbedingungen berücksichtigt werden. Hierzu gehören beispielsweise die Klärung der Rechte an erhobenen Daten sowie Verhinderung von Datenmissbrauch oder -manipulation.
Zur strukturierten Identifi kation von Geschäftsmodellen im betrachteten Kontext werden Vorgehensmodelle entwickelt. Handlungsempfehlungen zur Berücksichtigung der wirtschaftlichen, technischen und rechtlichen Risiken werden in übersichtlichen Leitfäden zusammengefasst. Dadurch können Unternehmen bei der Erschließung von Effizienzpotenzialen sowie neuen Geschäftsfeldern unterstützt werden.

Zusammenfassung und Ausblick

Die Entwicklung global ausgerichteter Wertschöpfungsnetzwerke führt zu einer gesteigerten Komplexität, die es zu beherrschen gilt, um eine hohe Prozess- und Produktqualität sicherzustellen. Digitale Technologien für die Erzeugung und den Austausch qualitätsrelevanter Daten sowie deren Auswertung können bei der Entscheidung qualitätsrelevanter Fragestellungen unterstützen und damit helfen, eine hohe Qualität auch in komplexen Wertschöpfungsnetzwerken sicherzustellen.
Zur Realisierung dieser Technologien entwickelt das Projekt „Digitale Services zur Gestaltung agiler Supply Chains (SaSCh)“ in den aufgezeigten Handlungsfeldern Konzepte und Lösungen für eine durchgängige Erfassung und Nutzung qualitätsrelevanter Daten zur Gestaltung robuster und agiler Supply Chains. Insbesondere durch die angestrebte Weiterentwicklung des EPCIS-Standards werden durch die beteiligten Partner die Voraussetzungen geschaffen, um sich aufbauend auf den zugänglich gemachten Daten sowohl als Anbieter als auch als Nutzer digitaler Services positionieren zu können.
Das hierfür im Rahmen des Forschungsprojekts angestrebte technische Konzept ist in Bild 4 zusammenfassend dargestellt. Das entwickelte Konzept wird anhand eines empfindlichen Bauteils in einem definierten Szenario prototypisch evaluiert, um Potenziale zur Absicherung kritischer Supply Chains aufzuzeigen. Die Projektergebnisse werden im Projektverlauf zudem einer breiten Öffentlichkeit zugänglich gemacht, um im Sinne eines Leuchtturmprojekts eine große Breitenwirksamkeit in der Automobilindustrie sowie weiteren Branchen mit ähnlichen Herausforderungen zu erzielen. Die Ergebnisse des Forschungsprojekts werden zudem durch das BIBA mit wissenschaftlichen Methoden zu abstrahierten Leitfäden aggregiert. Diese Leitfäden können zukünftig insbesondere kleine und mittlere Unternehmen unterstützen, um Geschäftsmodelle und Potenziale für Prozessverbesserungen durch den Einsatz von Sensoren und einen EPCIS-basierten Datenaustausch zu identifizieren. Weiterhin können die Leitfäden die Realisierung und Implementierung der hierfür benötigten Systemkomponenten unterstützen. Durch die Aktivitäten zur Verbreitung der Projektergebnisse eröffnen sich zudem für die deutsche Industrie neue Perspektiven für die Erschließung neuer Geschäftsfelder.

Dieser Beitrag entstand im Rahmen des Projekts „SaSCh – Digitale Services zur Gestaltung agiler Supply Chains“, das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) unter dem Kennzeichen 01MA16004B gefördert wird.

Schlüsselwörter:

Supply Chain Management, Logistik, Sensorik, EPCIS, Logistische Assistenzsysteme

Literatur:

[1] Belis-Bergouignan, M.-C. u. a.: Global Strategies in the Automotive Industry. In: Regional Studies 34 (2000) 1, S. 41-53.
[2] Baumgärtel, H. u. a.: Automotive SCM in einem vollständigem Build-to-Order-System. In: Supply Chain Management 6 (2006) 1, S. 7-15.
[3] Koch, S.: Einführung in das Management von Geschäftsprozessen. Six Sigma, Kaizen und TQM, 2. Auflage. Berlin Heidelberg 2015.
[4] Hellingrath, B.; Kuhn, A.: Supply Chain Management. Optimierte Zusammenarbeit in der Wertschöpfungskette. Berlin 2002.
[5] GS1: EPC Information Services (EPCIS). Release 1.2. URL: http://www.gs1. org / s i te s / d e f a u l t / f i l e s / doc s /epc / EPCI S - S t a n - dard-1.2-r-2016-09-29.pdf, Abrufdatum 07.12.2016.
[6] Hegmanns, T. u. a.: Standardisierter, dezentraler Informationsaustausch. Verbesserte Informations- transparenz und Steuerbarkeit in Lieferketten der Automobilindustrie. In: Productivity Management 18 (2013) 3, S. 15-18.
[7] Werthmann, D.; Brandwein, D.; Ruthenbeck, C.; Scholz-Reiter, B.: Standardized information exchange in automotive distribution processes. In: IFAC Proceedings Volumes 7 (2013) 1, S. 670-675.