Production as a Service Gaia-X-Projekt „smartMA-X” startet in Kaiserslautern

Redakteur: Simone Käfer

Das europäische Netzwerk Gaia-X soll künftig eine sichere Dateninfrastruktur bieten, um eine Shared Production zu realisieren.

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Viel zu tun, aber keine Kapazitäten auf den Maschinen mehr frei? Oder eine teure Maschine gekauft, die nur selten gebraucht wird? Das Projekt „smartMA-X” arbeitet an einer europaweiten Lösung.
Viel zu tun, aber keine Kapazitäten auf den Maschinen mehr frei? Oder eine teure Maschine gekauft, die nur selten gebraucht wird? Das Projekt „smartMA-X” arbeitet an einer europaweiten Lösung.
(Bild: geralt_gemeinfrei / Pixabay )

Das Gaia-X-Projekt „smartMA-X” soll eine Shared Production beziehungsweise Production as a Service (PaaS) realisieren. Dabei ist die Grundidee, dass in Gaia-X Fertigungsfähigkeiten (Skills) angeboten werden, die europaweit frei auf dem Markt zur Verfügung stehen und genutzt werden können, also Production-as-a-Service. „Manche Maschinen sind nur wenige Tage im Monat in Betrieb, vor allem bei Mittelständlern. Da setzen wir an“, erklärt Prof. Martin Ruskowski, Vorstandsvorsitzender der Smart Factory Kaiserslautern, Leiter des DFKI Forschungsbereichs Innovative Fabriksysteme und des Lehrstuhls Werkzeugmaschinen und Steuerungen an der TU Kaiserslautern. „Es wäre viel sinnvoller, wenn eine stillstehende Maschine von jemand anderem genutzt werden könnte. Diese ‚Fremdnutzer‘ zahlen dann für den Gebrauch. So haben Maschinenbesitzer und ‚Fremdnutzer‘ etwas davon.“ Als Nachbarschaftshilfe ist die Idee vorstellbar. Aber darüber hinaus?

Gaia-X greift diesen Gedanken der geteilten Produktion auf. Shared Production oder Production as a Service (PaaS) soll europaweit möglich sein. In der Vision sind im Gaia-X-Netzwerk Maschinenmodule mit bestimmten Skills (Fertigungsfähigkeiten), beispielsweise „Werkstück zuschneiden” oder „Metall fräsen”, europaweit verbunden und können miteinander kommunizieren. Die Skills werden angeboten und können abgerufen werden. „Ein Produkt kennt demnach sich selbst und kommuniziert mit den angebotenen Skills und ruft diese zu seiner eigenen Fertigung ab. Im Prinzip spielt es dabei keine Rolle, ob das in einer Fabrikhalle geschieht oder europaweit“, so Ruskowski. Dafür muss Gaia-X eine sichere Dateninfrastruktur bieten. „Deshalb wird im Unterschied zu bisher existierenden Clouds europäischer Datenschutz für Gaia-X gelten“, versichert Ruskowski. So soll Datensouveränität sichergestellt sein, damit jedes Unternehmen immer Herr über seine Daten bleibt. Aber auch die Datendurchgängigkeit entlang der Lieferkette haben die Wissenschaftler im Blick.

Die Komplexität der Aufgabe

„Zuerst müssen wir unseren Demonstrator praktisch an das Gaia-X Netzwerk andocken“, sagt Keran Sivalingam, Projektleiter von smartMA-X, wie das Teilprojekt der SmartFactory-KL heisst. „Das, was wir in den nächsten Jahren entwickeln, wird dann zum Vorbild für alle anderen. Wir möchten definieren, wie Maschinen mit ihren Skills überhaupt Teil des Gaia-X-Netzwerkes werden können.“ Doch das ist erst der Anfang. Ein Blick in die Details zeigt die Komplexität der Aufgabe: Eine Fähigkeit (ein Skill) besteht aus vielen kleinen Teilen, den Atomic Skills. Der Skill selbst ist also die Summe kleiner oder untergeordneter Skills, weshalb er wissenschaftlich korrekt Compound Skill genannt wird. So setzt sich etwa der Compound Skill „Loch bohren” aus vielen Atomic Skills zusammen: Drehzahl, Bewegung zum Produkt, Bohrdruck, Bohrwinkel, etc.. „Wir müssen nun erforschen und ausprobieren, welcher Grad an Abstraktion eines Skills notwendig und sinnvoll ist, um ihn im Gaia-X-Netzwerk anzubieten. Sind Compound Skills zielführender oder Atomic Skills?“, erläutert Sivalingam. „Vor allem müssen wir aber auch testen, was technisch überhaupt möglich und sinnvoll ist. Dazu gibt es bisher kaum Wissen.“

Neue Geschäftsmodelle mit Maschinendaten erwartet

Eine weitere Aufgabe von smartMA-X ist die Arbeit mit Maschinendaten, die mit zunehmender Digitalisierung überall in grossem Umfang generiert werden. „Bisher arbeitet kaum jemand damit“, sagt Projektleiter Sivalingam. „Viele deutsche Mittelständler sitzen auf Daten, ohne zu wissen, welche praktischen Anwendungsmöglichkeiten es dafür gibt.“ Schon 2014 hiess es: Daten sind das Gold des 21. Jahrhunderts. Dabei ging es allerdings um Personendaten. Aber die Aussage trifft auch auf Maschinendaten zu. „Erst seit wir auf echte Maschinendaten zurückgreifen können, können wir überhaupt vernünftig im Bereich industrieller KI-Anwendungen forschen“, so Sivalingam. „Deshalb bin ich sehr gespannt, welche Anwendungen oder Geschäftsmodelle wir in den nächsten Jahren unter Verwendung der maschinellen Daten aus unseren Forschungsarbeiten entwickeln.“

Trotz Blick in die Zukunft plant Ruskowski den nächsten konkreten Schritt für 2021: „Im Moment fokussieren wir uns auf Smart Maintenance“, sagt Ruskowski. „Das setzen wir gerade in unserem Demonstrator mit unserem Partnerkreis um. Die Headline ist resiliente Produktion. Wie kann ich Module aus einem System herausnehmen, ohne dass die Produktion stoppt. Darauf zahlt auch Gaia-X ein, denn denkbar wäre, dass der ausfallende Skill irgendwo in Europa übernommen werden kann.“ Der Partnerkreis der SmartFactory-KL plant in diesem Sinne 2021 einen fassbaren Smart Maintenance Use-Case zu präsentieren.

Dieser Beitrag stammt von unserem Partnerportal blechnet.com

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