Crosser-Case Study bei Rubble Master

Der Weg zum EaaS-Geschäft

Per Edge Analytics und Integrationssoftware können Maschinendaten für Unternehmen und deren Entscheidungsträger leichter zugänglich gemacht werden. Kann die Technologie den Maschinenherstellern dabei helfen, die versprochene Transformation hin zu IIoT und Industrie 4.0 umzusetzen? Rubble Master, ein Hersteller von mobilen Steinbrecher- und Siebanlagen, hat diese Frage auf den Prüfstand gestellt. Um Maschinendaten besser zu nutzen, wandte sich das oberösterreichische Unternehmen an den Edge-Analytics-Spezialisten Crosser.

(Bild: ©metamorworks/stock.adobe.com)

Mit Sitz in Österreich ist Rubble Master Hersteller von mobilen Maschinen für die mineralverarbeitende Industrie. Die Maschinen des Unternehmens kommen in Recyclinganwendungen und bei der Verarbeitung von Naturstein zum Einsatz. Nach vielen erfolgreichen Jahren unternahm Rubble Master im Jahr 2020 den Schritt, das eigene Geschäftsmodell umzustellen. Anstatt nur Maschinen zu verkaufen, will das Unternehmen ‘Equipment as a Service’ (EaaS) anbieten. Im Rahmen dieser Strategie sollen die Kunden die Maschinen von Rubble Master auf Abruf nutzen können, ohne sie zu erwerben. Die Kosten hängen dabei beispielsweise von Faktoren wie der Nutzungsdauer eines Gerätes und der Menge des von einem Gerät verarbeiteten Materials ab.

EaaS-Ansatz

‘Equipment as a Service’ wird im Industriemaschinensektor zunehmend beliebter, da es Kosten senken und langfristige Partnerschaften in der Lieferanten- und Kundenbeziehung fördern kann. Das Konzept wurde erstmalig von der Firma Rolls-Royce realisiert, die es Fluggesellschaften ermöglichte, ihre Triebwerke basierend auf der Anzahl abgewickelter Flugstunden zu bezahlen. In dieser Hinsicht unterscheidet sich EaaS von klassischen Mietmodellen, da Kunden nicht nur für die Nutzung der Maschinen, sondern den Anbieter für den Maschinenertrag vergüten.

Herausforderung Channel-Geschäft

Neben einem sich ändernden Geschäftsmodell steht Rubble Master einer weiteren Herausforderung gegenüber. Das Unternehmen betreibt ein Channel-Geschäft und vertreibt seine Maschinen über ein Partnernetzwerk. Eine solche Strategie optimiert zwar den Kundenservice, bedeutet aber gleichzeitig, dass der direkte Kundenkontakt verloren geht. Um dieser Herausforderung zu begegnen, Kundenfeedback zu erhalten und mehr darüber zu erfahren, wie Kunden die Maschinen einsetzen, setzt Rubble Master datengestützte Methoden ein. Das Unternehmen nutzt die Crosser-Plattform, um Maschinendaten zu lesen und mithilfe von intelligenten Workflows ergänzend an der Edge, also direkt an der Maschine, weiterzuverarbeiten. Dadurch kann das Unternehmen Innovationen und Verbesserungsmöglichkeiten ableiten.

“Bevor wir uns an Crosser wandten, hatten wir unsere eigenen Datenerfassungsfunktionen intern implementiert”, sagt Markus Gaggl. “Wir wollten diesen Ansatz jedoch effizienter gestalten und Analysen schneller und flexibler verfügbar machen.”

Die Crosser-Lösung ist sowohl in der Cloud, als auch in virtuellen Umgebungen sowie direkt auf Edge Gateways lauffähig. Dies bedeutet, dass Sensordaten von vielen unterschiedlichen Maschinen und Datenquellen vor Ort erfasst werden können. Anstatt Daten direkt in die Cloud zu übertragen, werden diese vorverarbeitet, um Komplexität und Kosten zu reduzieren. Einfach gesagt kann Edge Analytics Big Data ‘kleiner’ und einfacher machen. Seit 1991 hat Rubble Master mehr als 4.000 Maschinen weltweit verkauft. Diese erzeugen große Datenmengen, die gesammelt, verwaltet und ausgewertet werden müssen. Ein zentraler Punkt der Crosser-Lösungsarchitektur ist die Datenspeicherung an der Edge. Mit der Datenpersistenz wird bei fehlender oder fehlerhafter Kommunikationsverbindung sichergestellt, dass keine Daten verloren gehen. In regelmäßigen Abständen werden Daten zwischen der Maschine und dem zentralen Datenpool abgeglichen. Neben der Datenpersistenz spielt die Datenharmonisierung eine wichtige Rolle, weil es viele verschiedenen Maschinen mit unterschiedlichen Datentypen gibt. Auf Geräten unterschiedlichen Alters können verschiedene Softwareversionen verwendet werden, die wiederum unterschiedliche Ansätze zur Fehlerbehebung erfordern. Dazu existieren Maschinen mit unbekanntem Standort und Betriebsstatus.

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