Masters of Data – Von der Simulation bis zu Machine Learning

Mathworks mit Sitz in Natick, USA, blickt auf eine 33-jährige Firmengeschichte zurück und beschäftigt heute knapp 4.000 Mitarbeiter. Im Automatisierungsbereich gilt das Unternehmen als Synonym für Matlab und Simulink. Das Softwareangebot und das Know-how für den Umgang mit Daten sind allerdings deutlich umfangreicher und weitreichender, wie Philipp Wallner, Industry Manager EMEA, im Interview ausführt.

Philipp Wallner ist Industry Manager EMEA bei der Mathworks GmbH in München (alle Bilder: Mathworks)

Herr Wallner, bitte geben Sie zunächst einen kurzen Überblick über das Mathworks-Gesamtportfolio, die Alleinstellungsmerkmale und die Einsatzgebiete.

P. Wallner: Die Matlab-Plattform mit ihrer matrixbasierten Matlab-Sprache wird weltweit für die Lösung von technischen und wissenschaftlichen Problemen eingesetzt. Sie ermöglicht dem Anwender eine natürliche Art, seine Algorithmen zu entwickeln, große Datenmengen auszuwerten und die Ergebnisse aussagekräftig zu visualisieren. Simulink ist eine grafische ­­Blockdiagramm-Umgebung für die Simulation unterschiedlicher Domänen, zum Beispiel Mechanik, Hydraulik, Elektronik usw., auf Systemebene.

Diese beiden Produkte sind nicht nur direkt miteinander verknüpft, sie bilden auch die Basis für mittlerweile mehr als 100 weitere Anwendungen, die in der Industrie und in der Forschung Anwendung finden. So beispielsweise für die automatische Code-Generierung, die aus Simulink-Modellen oder Matlab-Algorithmen auf Knopfdruck C, C++, IEC 61131 oder HDL-Code erzeugt. Ein weiteres Beispiel ist unser Produkt Stateflow, mit dessen Hilfe umfangreiche Zustandsautomaten in Simulink einfach implementiert und umfassend getestet werden.

Sie selbst sind seit 2013 mit der Position des Industry Manager betraut – mit welcher Zielsetzung, welchem Länder- und welchem Branchenfokus?

P. Wallner: Meine Aufgabe als Industry Manager ist es, durch die regelmäßige Interaktion mit unseren Schlüsselkunden sicherzustellen, dass wir Industrietrends früh genug erkennen und unsere Produkte sowie die damit verbundenen Workflows optimal für die Bedürfnisse unserer Kunden weiterentwickeln. Dazu stehe ich nicht nur mit den Teams in unseren lokalen Niederlassungen, sondern vor allem auch mit unserer Entwicklungsmannschaft in unserem Stammhaus nahe Boston in kontinuierlichem Austausch.

Mein Fokus liegt dabei auf Industriekunden in Europa, dem Mittleren Osten und Afrika (EMEA). Gemeinsam mit dem Team habe ich dabei allerdings immer auch die Regionen außerhalb von Europa im Blickfeld – was in Zeiten der Globalisierung unerlässlich ist.

Mit Ihrem Portfolio decken Sie wesentliche Aspekte rund um das Thema Industrie 4.0 ab. Inwieweit beflügelt das Hypethema Ihr Geschäft und eröffnet es Ihnen neue Kundenpotenziale (in welchen Bereichen)?

P. Wallner: Obwohl viele Themen nicht wirklich neu sind, bekommen sie durch die Diskussion rund um Industrie 4.0, Smart Industry und das Industrial Internet of Things einen ganz neuen Stellenwert in den Unternehmen.

Vor allem zwei Themen kristallisieren sich hier heraus: Zum einen die steigende Komplexität von Automatisierungskomponenten, Maschinen und Anlagen, die sich überwiegend im Bereich der (Embedded) Software abspielt. Und zum anderen die immer größeren Datenmengen, die dank günstiger sowie robuster Sensorik und Datenspeicher anfallen und entsprechend ausgewertet werden müssen, um die enthaltenen Informationen und damit den Mehrwert zu extrahieren.

Das passt perfekt in unsere beiden Schwerpunkte – mit Matlab und den entsprechenden Erweiterungen wie der Statistics & Machine Learning Toolbox geben wir dem Anwender ein mächtiges Werkzeug an die Hand, mit dem er seine Daten auswerten kann; Simulink und die automatische Code-Generierung bieten Workflows für die frühzeitige Verifikation und die Erstellung von umfangreichen Softwareprojekten auf Knopfdruck.

Schematische Darstellung des Data Analytics Workflow

 

Bitte erläutern Sie anhand von zwei konkreten Applikationsbeispielen, wie Maschinen- und Anlagenbauer sowie Endanwender von Ihrem Gesamtportfolio profitiert haben.

P. Wallner: Zwei Anwendungen, die gerade im Zusammenhang mit Industrie 4.0 höchst relevant sind, sind die vorausschauende Wartung oder Predictive Maintenance auf Basis von Datenauswertung mit Matlab sowie die virtuelle Inbetriebnahme von Maschinen und Anlagen mithilfe von Simulink.

So setzt etwa die Firma Mondi in Deutschland als Maschinenbetreiber die Statistics & Machine Learning Toolbox sehr erfolgreich ein, um die Wartungsintervalle ihrer Anlagen für die Fo­lienproduktion zu optimieren und Produktionsausfälle zu minimieren. Dazu werden umfangreiche Messdaten von der Anlage in Matlab eingelesen und mittels Machine Learning statistisch ausgewertet. Die Ergebnisse werden für den Operator anhand eines ebenfalls in Matlab entwickelten HMI angezeigt.

Ein Beispiel für die virtuelle Inbetriebnahme ist Metso in Finnland. Das Unternehmen baut Maschinen für die Papierherstellung und setzt Simulation in Simulink und automatische Codegenerierung für seine Industriesteuerungen (SPS) ein. Damit konnte die Inbetriebnahmedauer an der Maschine beim Kunden von mehreren Wochen auf wenige Tage reduziert werden.

Für den Entwurf von Industrie-4.0-Lösungen wird Matlab für das Einlesen und Auswerten der Daten sowie die Entwicklung der Algorithmen verwendet; Simulink und automatische Codegenerierung kommen für das Design von Edge Nodes auf Embedded-Systemen zum Einsatz

 

Ende Juni fand die Matlab Expo in München statt. Bitte geben Sie einen kurzen Einblick in die Highlights.

P. Wallner: Die Matlab Expo ist an sich schon ein Highlight. Mehr als 750 Teilnehmer aus Deutschland und Österreich sowie aus unterschiedlichen Industrien haben den Tag mit uns in München verbracht und dabei nicht nur mit Mathworks-Experten gesprochen, sondern auch ihre Projekte vorgestellt.

Der Schwerpunkt der diesjährigen Veranstaltung lag auf der Auswertung großer Datenmengen. Der Begriff „Big Data“ wird heute inflationär gebraucht. Für uns ist die Definition klar – sobald die Daten nicht mehr zur Gänze in den Hauptspeicher des Computers oder Servers passen, sprechen wir von Big Data. Diesen Fall sehen wir bei unseren Kunden immer öfter, so zum Beispiel in der Windkraft, wo mehrere Terabyte Daten pro Tag in Windparks keine Seltenheit sind. Für diese Anwendungen haben wir speziell optimierte Algorithmen entwickelt, die es Ingenieuren erlauben, Big Data in Matlab ebenso einfach zu handhaben wie herkömmliche Datenmengen.
Für den Bereich Industrieautomation und Maschinenbau – also meinen Bereich – hatten wir in diesem Jahr ein weiteres Highlight. Zusätzlich zu den technischen Kunden- und Mathworks-Vorträgen haben wir uns mit 20 Entscheidungsträgern aus dem Maschinen- und Anlagenbau in einer separaten Konferenz im Rahmen der Matlab Expo getroffen, um die wirtschaftlichen Aspekte der Digitalisierung zu diskutieren.

Mit welchem Ergebnis?

P. Wallner: Sowohl aus den Vorträgen von Michael Ebeling (Geschäftsführer der Kostwein Maschinenbau GmbH), Markus Engel (Head of Development Control & Protection der Siemens AG), Dr. Hubertus Schauerte (Head of Innovation and Systems Electrics/Automation der SMS Group GmbH) und Dr. Rainer Stetter (Geschäftsführer der ITQ GmbH) als auch aus der Diskussion haben sich zwei Dinge ganz klar herausgestellt: Erstens, Industrie 4.0 und Digitalisierung sind nicht nur „technologische Spielereien“, sondern sie zahlen sich auch wirtschaftlich aus. Zweitens, zahlreiche innovative Unternehmen in Deutschland und Österreich haben ihre Industrie-4.0-Projekte längst gestartet und stecken mitten in der Umsetzung – mit bereits beachtlichen Erfolgen, was die Produktqualität und die Beschleunigung der Entwicklungsprozesse angeht.

Ihr Geschäft lebt von der Digitalisierung der Daten. Wie beurteilen Sie den aktuellen Digitalisierungsstand in Unternehmen und was raten Sie „Zögerern“?

P. Wallner: Aus meinen zahlreichen Gesprächen mit Unternehmen in Europa und außerhalb kann ich Ihnen sagen, dass gerade die Innovationsführer hier schon sehr weit sind. Wir arbeiten mit einer großen Anzahl an Industrieunternehmen sehr eng zusammen, um sie bei der Auswertung ihrer Daten und der Umsetzung von Lösungen, etwa für die vorausschauende Wartung, zu unterstützen. Unsere Consulting-Abteilung ist hier in vielen Fällen aktiv involviert und gerade zum Thema Predictive Maintenance haben wir Anfang des Jahres auch ein spezielles Paket, das die benötigten Mathworks-Produkte und Consultingunterstützung enthält, auf den Markt gebracht.

All jenen, die jetzt noch zögern, kann ich nur raten, dass sie sich besser heute als morgen intensiv mit dem Thema Digitalisierung auseinandersetzen und entsprechende Lösungen für ihren Markt in Angriff nehmen sollten, wenn sie in den kommenden Jahren nicht auf der Strecke bleiben wollen.

Wie wird die weitere Umsetzung der Themen IoT, IIoT und Industrie 4.0 Ihr Portfolio sowie Ihr Leistungs- und Serviceangebot mit Blick auf die nächsten fünf Jahre verändern?

P. Wallner: Fünf Jahre sind ein langer Zeitraum für ein sich so schnell weiterentwickelndes Thema. Dennoch kann ich an dieser Stelle sagen, dass wir vor allem in zwei Bereichen verstärkt in die Weiterentwicklung unseres Angebots investieren: Zum einen in die noch effizientere Auswertung von großen Datenmengen für den Einsatz von Machine Learning und Deep Learning und zum anderen in noch integriertere Workflows für die Entwicklung und das automatisierte Testen von umfangreichen Softwareprojekten. An beiden Themen arbeiten bereits heute große Entwicklungsteams bei uns im Haus.

Was sind aus Ihrer Sicht die größten Herausforderungen, denen sich fertigende Unternehmen in den nächsten fünf Jahren stellen müssen?

P. Wallner: Die größte Herausforderung, die ich sehe, ist flexibel und empfänglich zu bleiben was neue Entwicklungsmethoden angeht. Wer der Meinung ist, dass „Software schon immer manuell entwickelt und getestet wurde und das auch so bleiben sollte“, oder wer Machine Learning und Deep Learning für einen irrelevanten Hype hält, wird es zukünftig schwer haben, wettbewerbsfähig zu bleiben.

In diesem Sinne ist es auch wichtig, dass sich die Industrieunternehmen aktiv in die Förderung des Ingenieurnachwuchses einbringen. Nur so kann sichergestellt werden, dass wir in Europa auch zukünftig jene Ingenieure im Maschinen- und Anlagenbau haben, die wir benötigen. So hat etwa die Firma ITQ in München erst kürzlich einen Deep Learning Workshop auf Basis von Matlab für Studenten aus ganz Europa veranstaltet und dabei eng mit uns zusammengearbeitet.

de.mathworks.com

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