Klar im Vorteil

Endress+Hauser nutzt selbst Daten und Künstliche Intelligenz, um die eigenen Prozesse entlang der Wertschöpfungskette zu optimieren. Das sorgt für mehr Transparenz, Qualität und Effizienz – auch für Kunden. Fünf Beispiele.

Text: Christine Böhringer, Manuel Wittek

Grafik: 3st

Grafik von Paketen, Laptop, LKW und Bohrmaschinen

Digitalisierung

Lieferkette

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Grafik von einem Laptop und mehreren Paketen

LEICHTERE INTERAKTION

Einkaufen wie bei Amazon und Suchen wie bei Google: endress.com ist die Online-Plattform von Endress+Hauser zur Zusammenarbeit mit Kunden. „Um unsere Website immer weiter zu verbessern, sammeln wir Informationen aus dem Surf- und Kaufverhalten der Nutzer“, erklärt Vincent Dessus, Head of Digital Business Development bei Endress+Hauser. Mithilfe dieser Daten soll es für die Kunden einfacher werden, die richtigen Geräte zu finden, auszuwählen und zu bestellen. So erkennt ein Algorithmus anhand der ersten Eingaben in der Gerätekonfiguration und des Bestellorts, welches Produkt Kunden dort üblicherweise bestellen, und ergänzt die nächsten Felder automatisch. Auch wurde die Funktion „Angebot abrufen“ ergänzt. „Uns war aufgefallen, dass Online-Kunden zwar kein individuelles Angebot erwarten, aber doch ein offizielles Dokument benötigen“, berichtet Vincent Dessus. „Jetzt bekommen sie binnen Sekunden ein entsprechendes PDF.“

OPTIMALER VERSAND

Endress+Hauser Messgeräte liegen nicht auf Lager. Aufgrund der Vielzahl an Varianten ist fast jedes Instrument ein Einzelstück und wird nach Kundenauftrag produziert. Der Versand erfolgt in vielen Regionen aus einem zentralen Logistik-Hub. „In unseren Hubs in Nordamerika und Europa sorgt ein Algorithmus dafür, dass die Ware pünktlich beim Kunden ist. Die KI findet für jede Lieferung aufgrund historischer und aktueller Daten flexibel den besten Logistik-Dienstleister“, erklärt Oliver Blum, Corporate Director Supply Chain. Durch den Algorithmus ist die Lieferzuverlässigkeit auch in unruhigen Zeiten hoch: 2021 wurden 91,2 Prozent der Lieferungen in Europa termingerecht zugestellt.

Grafik von Regalen und Gabelstapler mit einem Laptop vorne dran

TRANSPARENTER EINKAUF

Die über 50 Vertriebsgesellschaften der Endress+Hauser Gruppe verkaufen nicht nur Produkte, sondern auch immer mehr Lösungen und Dienstleistungen. Dafür kaufen sie Material wie mechanisches Zubehör oder Know-how von Drittanbietern ein. „Um hier mehr Transparenz und Struktur zu schaffen, liest eine KI Texte aus allen SAP-Systemen aus und ordnet die Drittware Warengruppen zu. Menschen würden für das Auswerten dieser Tabellen Monate brauchen“, sagt Oliver Blum, Corporate Director Supply Chain. Die KI wurde von Mitarbeitenden trainiert; der Vertrieb erhöht gerade weiter die Datenqualität. „Dadurch können wir jetzt unsere Einkaufsaktivitäten bündeln und so auch die Qualität für die Kunden erhöhen“, sagt Oliver Blum.

SMARTE PRODUKTION

Künstliche Intelligenz unterstützt das Laser-Schweißen in der Fertigung von Drucktransmittern. „Der konventionelle Algorithmus erkennt die Schweißposition nicht zuverlässig. Das bedeutet, die Mitarbeitenden an den Schweiß- Stationen müssen diese jedes Mal prüfen und oft manuell korrigieren. Das ist eine monotone und ermüdende Arbeit“, sagt KI-Experte Dr. Jawad Tayyub von Endress+Hauser Level+Pressure. Mithilfe der Künstlichen Intelligenz steigt die korrekte Detektion auf Anhieb über 98 Prozent. Das vereinfacht die Arbeit und senkt den Ausschuss. „Wir nutzen dabei ein neuronales Netz aus dem medizinischen Bereich“, sagt Jawad Tayyub. Ein vergleichbares Netz unterstützt bei der Hautkrebserkennung. Die Ausgangsdaten sind in beiden Fällen ähnlich: Analysiert werden weitgehend einfarbige Bildbereiche in den Aufnahmen, die sich gut gegen die Umgebung abgrenzen lassen.

Grafik von Webanwendung mit vielen verschiedenen Diagrammen

PROAKTIVER SERVICE

Wie bewähren sich Messgeräte über lange Zeit im Feld? Antworten auf diese Frage gibt bei Endress+Hauser seit einigen Jahren eine spezielle Webanwendung. „Über Nacht erstellt eine Datenbank eine Übersicht aller Servicefälle weltweit in einer Grafik – und wir sehen mit einem Blick, ob bestimmte Dinge bei einem Gerät häufiger vorkommen“, erklärt Enrico De Stasio, Head of Lean Administration. Anhand der Berichte werden dann die relevanten Fälle identifiziert, denn manchmal ist der Service reine Routine. „So können die Geräte rechtzeitig gewartet oder zurückgerufen werden – noch bevor bei unseren Kunden eine Störung auftritt“, sagt der Experte. Auch helfen die Daten bei Neuentwicklungen und dem genauen Verständnis von Schadensursachen: „Oft spielt der Installationsort mit seinen speziellen Umgebungsbedingungen eine Rolle bei den Servicefällen“, erklärt Thomas Fricke, Leiter der Abteilung Marketing Services bei Endress+Hauser Temperature+System Products. Künftig soll die Anwendung daher durch KI und das Einbinden weiterer Datenquellen, etwa für das Wetter, weiter verbessert werden.

Veröffentlicht am 15.12.2022, zuletzt aktualisiert am 16.01.2023.

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