Smarte Daten

Der Hamburger Hafen ist Europas zweitgrößter Containerhafen. Inzwischen werden dort mehr als 40.000 Lkw täglich be- und entladen. Um auch weiterhin wachsen zu können, setzt der Betreiber Hamburg Port Authority (HPA) schon seit Jahren massiv auf die Macht der Daten. Im Rahmen eines digitalen Steuerungssystems namens Smartport, das die HPA gemeinsam mit SAP entwickelt hat, werden sämtliche Verkehrsströme miteinander vernetzt. Die gesammelten Informationen ermöglichen es Lo­gis­ti­kern, Spe­di­teu­ren und Agen­ten, den je­weils ef­fi­zi­en­tes­ten Ver­kehrs­trä­ger für den Trans­port zu wäh­len. Elek­tro­ni­sche Kar­ten, Schiffs­po­si­tio­nen, Pe­gel­da­ten, Lie­ge­plät­ze, ak­tu­el­le Bau­stel­len, ge­plan­te Tauch­gän­ge oder Brü­cken­hö­hen und -brei­ten wer­den zen­tral ge­sam­melt und kön­nen mo­bil ab­ge­ru­fen wer­den. Die Effizienzsteigerungen sind immens. Schon in seinem Pilotbetrieb von 2013 bis 2015 konnten die teilnehmenden Speditionen ihre Produktivität durch die deutliche Reduzierung von Wartezeiten um mehr als zwölf Prozent steigern.

Der Hamburger „Smartport“ ist ein gutes Beispiel für den erfolgreichen Einsatz einer Technologie, die unter dem Namen Big Data inzwischen zum Grundvokabular unternehmerischer Digitalisierungsstrategien gehören dürfte. Wobei der Begriff „smart“ hier noch eine ganz spezielle Rolle spielt. Man sollte sich nämlich, wie der IT-Journalist Thomas Ramge es ausdrückt, nicht vom „Big“ in Big Data täuschen lassen. „Es reicht nicht aus, wie ein gigantischer Staubsauger nur einfach Daten zu sammeln und daraus Muster abzulesen. Viel wichtiger als die Masse ist die Relevanz der Daten für die jeweilige Fragestellung.“ Big Data, so Ramge, ist eigentlich nur dann erfolgreich, wenn es sich um Smart Data handelt. In der Praxis bedeutet dies, eine möglichst hohe und zuverlässige Datenqualität bereitzustellen und sie an einen spezifischen Zweck zu binden. Diese Strukturierung wiederum ist der Schlüssel zum Erfolg.

So wird Smart Data auch für das Wartungs- und Störungsmanagement im mittelständischen Maschinenbau eingesetzt. Predictive Maintenance ist das Stichwort. Über Sensoren, wie auch die Prozess- und Datenanalyse, kann der genaue Zeitraum für eine Wartung oder den Ausfall der Maschine ermittelt werden. Auch bei Störungen von Maschinen oder deren Komponenten ist die Ausfallzeit prognostizierbar. Hierzu werden spezielle Parameter ausgewertet, die Rückschlüsse auf Wartung oder Störungen geben. Durch diese Maßnahmen wird die Wartung optimiert, der Ausfall der Maschine kann zeitlich besser eingeschätzt und der Produktionsprozess darauf abgestimmt werden.

Ein weiteres Feld für die Anwendung von Smart Data findet sich im Bereich Verkehr. Hier sind inzwischen Telematiksysteme im Einsatz, die die An- und Abfahrten von Baustellenfahrzeugen dokumentieren, sodass die Abläufe auf der Baustelle optimiert werden können. Der Vorteil: Die Auslastung der Baustellenfahrzeuge und Maschinen kann so verbessert und damit auch das Bauen beschleunigt werden. Ein weiterer Effekt ist die Reduzierung von Standzeiten bei der Anlieferung. Auch kann der Verkehr mit anderen Maschinen auf der Baustelle besser koordiniert werden. Bislang kommen diese Telematiksysteme allerdings nur auf Großbaustellen zum Einsatz.