SIEMENS

Mitte 2010 erreichte unsere Zivilisation einen unsichtbaren, aber erstaunlichen Meilenstein: Die Gesamtheit des digitalen Wissens stieg über ein Zettabyte – eine Milliarde Terabyte. Und laut einer Studie des Marktforschungsunternehmens IDC ist das erst der Anfang: Bis 2020 soll demnach unser „digitales Universum 44-mal so groß sein wie 2009“.

Vieles in diesem expandierenden Universum ist sichtbar – in sozialen Netzwerken ebenso wie in E-Mails, Bildern, Videos und Dokumenten (siehe Artikel „Mensch und Maschine – gemeinsam sind sie intelligenter“, "Enterprise 2.0", und „Das Wissen von Millionen Menschen ernten"). Doch weitaus weniger offensichtlich ist das explosionsartige Wachstum der Daten, die von Maschinen erzeugt werden – getrieben durch die Messwerte unzähliger Sensoren und den Datenaustausch von Mikrochips, die immer kleiner und leistungsfähiger werden (siehe Artikel „Virtuelle Marktplätze" und „Verteiltes Wissen").

Viele dieser Bits und Bytes entstehen in Fabriken, bei der Herstellung und dem Transport von Produkten, in Gesundheits-, Verkehrs- und Gebäudemanagementsystemen, Energieanlagen oder Datenbanken der Finanzwelt. „All diese Systeme werden sehr schnell immer datenintensiver“, erklärt Mathaeus Dejori, Leiter des Leuchtturmprojekts für kollektive Intelligenz bei Siemens Corporate Technology (CT) in Princeton, New Jersey. „In fünf Jahren werden bereits mehr Daten von Maschinen erzeugt werden als von menschlichen Anwendern.“

Warum ist das wichtig für Siemens? „Weil hier ein grundlegender Paradigmenwechsel im Gange ist“, sagt Gerhard Kress. Er untersucht in einem strategischen Siemens-Projekt in München, welche Bedeutung Informations-, Kommunikations- und Software-Technologien für das Unternehmen heute und in Zukunft haben. „Hardware wird generisch. Den eigentlichen Mehrwert liefert die Software – ob eigenständig oder eingebettet wie in fast jedem Siemens-Produkt, vom Gebäudemanagementsystem bis zum medizinischen Scanner. Und das tiefe Verständnis der komplexen Anwendungen – von der Funktionsweise eines Kraftwerks oder eines Stahlwerks bis zu den Prozessen in einer Klinik – treibt die Entwicklung dieser Software voran und verschafft Siemens entscheidende Wettbewerbsvorteile.“

Mehr noch: Findet man Wege, wie sich die Tag für Tag erzeugten Daten aus all diesen Spezialbereichen intelligent auswerten lassen, so kann man eine fast unendliche Vielfalt von Dienstleistungen entwickeln, die den Kunden neue Vorteile bringen. Voraussetzung dafür: Die Daten dürfen nicht einfach nur verarbeitet werden, sondern man muss sie in nutzbares Wissen ummünzen – das ist der Kerngedanke der kollektiven Intelligenz.

Tausende Parameter. Ein Beispiel, wo dies schon funktioniert, sind fossil befeuerte Kraft - werke. Siemens hat weltweit etwa 9.000 Gasturbinen bei Kunden installiert; bei jeder davon können rund 2.500 Messparameter erfasst und analysiert werden (siehe Artikel „Gemeinsam stark")– ein unglaublicher Schatz an Daten. Damit lassen sich nicht nur die wichtigsten Betriebsparameter von Turbinen verfolgen, sondern ihr gesamter Lebenszyklus. Man verfügt über Daten aus der Konstruktion, Messwerte im Betrieb und bei der Wartung sowie über Informationen aus Vertrieb und Marketing. Daraus lässt sich wertvolles Wissen destillieren, das jedem Kunden auch bei noch so ungewöhnlichen Problemen hilft. „Auf diese Weise können wir Ereignisse schneller und präziser erkennen und darauf reagieren – oder sie sogar vorhersagen“, erklärt Dejori.

Dieses Wissen wächst so schnell, dass es oft sogar Experten überrascht. Etwa bei der 375- Megawatt-Gasturbine von Siemens im bayerischen Irsching. Dort wird 2011 das Kraftwerk durch die Kombination mit einer Dampfturbine einen Weltrekord-Wirkungsgrad von über 60 Prozent erreichen. Die ausgeklügelten Algorithmen, die helfen, diese Anlagenleistung zu erreichen, analysieren nicht nur Tausende von Parameter und ihre Wechselwirkungen pro Sekunde, sondern sie nutzen auch Modelle für die Abläufe zwischen den Messungen.

„Das ist eine Strategie, die bislang noch niemand eingesetzt hat“, sagt Prof. Dr. Thomas Runkler, Leiter des Forschungsfeldes Intelligent Systems and Control von CT in München. „Unsere Algorithmen simulieren dieses dynamische Verhalten und damit die gesamte Anlagendynamik.“ Das System entscheidet dann autonom, wie die Steuerung der Anlage optimiert werden kann. „Dabei lernt es, welche Lösungsansätze viel versprechend sind und entwickelt dann eine optimierte Steuerungsstrategie“, erklärt Runkler. „Ich kann mir gut vorstellen, dass das System dabei im Lauf der Zeit genug lernt, um die Effizienz der Turbine noch weiter zu steigern.“

Die daraus resultierenden Erkenntnisse können auch für andere Siemens-Turbinen verwendet werden. Dank einer gemeinsamen Plattform für die Fernwartung konnte Siemens sehr effiziente Prozesse zur Wissensgenerierung einrichten. Diese Plattform ermöglicht einen sehr sicheren Datenaustausch zwischen den Standorten der Kunden und den Fernwartungszentren von Siemens. „Heute ist jede wichtige Maschine von Siemens, von den Magnetresonanz-Tomographen bis zu Zügen und Turbinen, mit einem geschäftsspezifischen Segment dieses Systems verbunden“, erklärt Volker Ganz, Leiter des Forschungsfeldes für Product & Service Innovation bei CT und des strategischen Programms Leverage Service@ Siemens. „Die Fernwartungs-Plattform ist ein sehr wichtiges Differenzierungsmerkmal von Siemens und einer der wesentlichen Pfeiler für Geschäfte im gesamten Unternehmen. Sie verbindet über 135.000 Systeme mit einem gesamten Datenvolumen von über vier Terabyte im Monat“, berichtet Ganz. Auch für den Fertigungsbereich hat CT Technologien entwickelt, die helfen, die enormen Datenmengen zu bewältigen, die zwischen Lieferanten und Herstellern ausgetauscht werden – etwa in der Automobilbranche (siehe Artikel „Virtuelle Marktplätze") . Ziel ist es, so genannte Software-Agenten an virtuellen Märkten agieren, verhandeln und zusammenarbeiten zu lassen, um die gesamten Planungs-, Verwaltungs- und Lieferprozesse zu optimieren. Damit können dann letztlich individuellere, auf den Kunden abgestimmte Fahrzeugtypen noch schneller hergestellt werden.