Mit ihrem verstärkten Fokus auf Benutzerfreundlichkeit und Anwenderbedürfnisse richtet SKF ihre Forschung und Entwicklung neu aus. Mithilfe von künstlicher Intelligenz, automatisiertem maschinellen Lernen und praktischen Apps kann das Unternehmen die Anwender jetzt noch besser unterstützen und noch schneller mit neuen Lösungen auf Herausforderungen des Marktes reagieren.
„Wir befinden uns mitten in einer drastischen Umstellung – von einem Unternehmen, das Produkte verkauft, zu einem Funktionsdienstleister“, erklärt Victoria van Camp, CTO und President Innovation and Business Development bei SKF. „Wir möchten unseren Kunden genau das bieten, was sie wirklich brauchen. Und das sind nicht ganz viele Lager, sondern Maschinen, die immer funktionieren.“
Diese neue strategische Ausrichtung spiegelt einen großen Wandel in der Gesellschaft wider: Von der Musik- bis zur Mobilitätsbranche zeigt sich ein Trend hin zu Modellen, bei denen die Kunden ausschließlich für die von ihnen genutzten Dienstleistungen zahlen.
„Das führt dazu, dass jeder Geschäftsbereich des Unternehmens seine Arbeitsweise überdenkt. Dies gilt auch für unseren Kernbereich Forschung und Entwicklung (F&E)“, führt van Camp aus. „In Zukunft nicht mehr als Produkthersteller, sondern als Dienstleister aufzutreten, erfordert großes Umdenken. Wer über die gesamte Lebensdauer einer Maschine für deren Leistung verantwortlich ist, muss in viel größerem Maße nachvollziehen können, wie die eigenen Produkte dabei zum Einsatz kommen“, sagt sie. „Sind sie beispielsweise permanent heißen, aggressiven Chemikalien ausgesetzt oder Hammerschlägen bei der Montage?“
Benutzerfreundlichkeit hat Priorität
Damit legt SKF den Fokus auf Produkte, die zugänglicher und benutzerfreundlicher sind. „Werden diese häufig gemeinsam verwendet, kombinieren wir sie miteinander, um Kauf, Administration und Montage zu vereinfachen“, erklärt van Camp. „Dazu zählen beispielsweise Lagergehäuse und integrierte Dichtungen.“
Zu den Neuerungen gehört auch der SKF-Bearing-Assist: Die mobile App unterstützt die Nutzer beim Montieren neuer Lager. „Sie leitet den Benutzer nicht nur Schritt für Schritt durch den optimalen Ablauf, sie gibt auch einen Montagebericht aus“, erklärt die CTO. „Diesen kann der Anwender mit den Wartungsberichten des Unternehmens vergleichen oder in der SKF-Cloud abspeichern. Das vereinfacht zukünftige Wartungen und Austausche.“
SKF arbeitet momentan auch an neuen Produkten mit Fokus auf Benutzerfreundlichkeit, wie etwa Lagergehäuse, die melden, wenn sie korrekt ausgerichtet sind. „Schon kleine Schiefstellungen können die Lebensdauer eines Lagers drastisch verkürzen. Dabei sind diese oft an schwer zugänglichen Stellen oder unter schwierigen Bedingungen installiert, zum Beispiel bei Anwendungen im Bergbau“, führt van Camp aus. „Wir möchten es unseren Kunden erleichtern, ihre Arbeit richtig zu machen.“
Aus Daten lernen
SKF macht sich zudem die großen Mengen an Daten moderner Industrieprodukte zunutze. Lager lassen sich mit Sensoren ausstatten, die Temperatur und Schwingung messen. Vernetzte Komponenten und digitale Management-Tools können daraus detaillierte Protokolle über den Einsatz und die Wartung von Maschinen und Anlagen erstellen.
„Mit diesen Informationen fortlaufend funktionierende Maschinen zu realisieren, ist jedoch eine Herausforderung für sich“, weiß die CTO. Die Techniker von SKF sind zwar Experten für die Analyse von Leistungsdaten, doch bei Milliarden von Lagern, die SKF jedes Jahr herstellt, ist das eine große Herausforderung.
„Als wir erstmals darüber nachdachten, diese Analysemethoden auf unser komplettes Portfolio anzuwenden, wurde uns schnell bewusst, dass nicht einmal ein ganzes Heer an Analysten diese Aufgabe bewältigen könnte. Die einzige Lösung bietet hier die künstliche Intelligenz“, sagt van Camp. „Diese erste Erkenntnis führte schnell zu einer weiteren: In unserer Organisation beschäftigen sich bereits Mitarbeiter mit KI-Systemen. Jedoch wäre ein Aufbau der von uns benötigten Kapazitäten im notwendigen Tempo ohne externes Know-how nicht möglich.“
Diese Zusammenarbeit bei F&E stellte für das 113 Jahre alte, für unabhängige Forschung bekannte Unternehmen eine große Umstellung dar. SKF profitierte jedoch schon sehr bald von der Öffnung nach außen: Die Gruppe SKF AI wandte sich an das israelische Start-up Presenso, das sich mit maschinellem Lernen im Bereich industrieller Zuverlässigkeit beschäftigt.
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„Es war von Anfang an klar, dass wir bei den Dienstleistern genau das finden würden, was wir suchten“, sagt van Camp. „Ihr Produkt war großartig, und sie hatten ein tiefes Verständnis für unsere Märkte. Einer der Firmengründer ist Mathematiker und Statistiker, der andere ein auf Zuverlässigkeit spezialisierter Maschinenbauingenieur.“ Die Zusammenarbeit funktionierte sogar so gut, dass SKF das israelische Unternehmen im Oktober 2019 übernahm.
Schon jetzt profitieren die Kunden direkt davon: Die Technologie von Presenso durchsucht die in einem Werk generierten Daten automatisch und erkennt Probleme und Optimierungsmöglichkeiten. Für van Camp liegt das wahre Potenzial dieses KI-orientierten Ansatzes allerdings in seiner Anwendung auf die gesamte Menge an Daten, die SKF an den Kundenstandorten sammelt: „Unsere Experten verbringen eine Menge Zeit mit der Untersuchung von Produkten, die später in der Praxis versagen. Der Großteil unserer Lösungen besteht den Praxistest jedoch und hält länger als die Maschinen, in denen sie eingebaut sind.“
Durch die Analyse zahlreicher Lager im Feld ist die KI-Technologie in der Lage, die mit höheren Ausfallraten verbundenen spezifischen Probleme zu erkennen. Diese Technologie kann SKF bei der Feinabstimmung ihrer Forschung unterstützen, wodurch wiederum die Maschinen der Anwender besser laufen.
In einem Papierwerk etwa können hunderte von Lagern in Rollen und Förderern installiert und dort einer heißen, feuchten Umgebung mit aggressiven Chemikalien ausgesetzt sein. Für sie stellt Korrosion ein potenzielles Problem dar. SKF hat deshalb viel Zeit in die Entwicklung von Spezialbeschichtungen und -barrieren gesteckt, um die Lebensdauer der Produkte zu verlängern. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen und KI lassen sich die Abläufe in solchen Fabriken viel eingehender untersuchen. „Wir erkennen so, an welchem Einsatzort eine stärker spezialisierte Lösung erforderlich ist“, sagt van Camp.
Die Krise als Chance für Innovation
Auch wenn SKF ihre neue Strategie schon vor der Corona-Pandemie auf den Weg gebracht hat, erwies sich die Krise als Katalysator für den weiteren Wandel. „Lockdowns sind für viele unserer Kunden eine sehr große Herausforderung“, berichtet van Camp. „Trotz personeller Engpässe und Zugangsbeschränkungen müssen sie ihren Betrieb am Laufen halten.“ Um die Anwender besser zu unterstützen, zog SKF die Einführung neuer Produkte und Dienstleistungen vor, darunter die App Bearing Assist. „Damit können selbst unerfahrenere Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter Expertenaufgaben professionell erledigen“, freut sich van Camp.
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Der Erfolg von Bearing Assist und weiteren Projekten in der Corona-Krise hat auch die Umstellung auf ein flexibleres Konzept für Forschung und Produktentwicklung beschleunigt. „Früher hatten wir festgelegte Strategiepläne für die kommenden fünf Jahre“, erklärt die CTO. „Jetzt legen die F&E-Teams ihren Fokus viel stärker auf die dringlichsten Herausforderungen bei unseren Kunden und streben die Einführung neuer Lösungen innerhalb von Wochen oder Monaten an.“ (bec)
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