Wie wir unseren Kaffeegenuss über die Cloud und das Internet of Things sichern können

03.01.2022

Könnt ihr euch etwas schlimmeres vorstellen, als Montagmorgens ins Büro zu kommen und keinen frischen und leckeren Kaffee zu genießen, weil die Kaffeemaschine mal wieder kaputt ist? Wir auch nicht.

Denn der Kaffee ist für Softwareentwickler:innen genauso wichtig, wie das Wasser für den Fisch zum Überleben. Zugegeben klingt das jetzt ein wenig überspitzt, aber der Prozess, eine defekte Kaffeemaschine zur Reparatur einzusenden, ist einfach sehr langwierig und nervig. Wie das vermieden werden kann, soll in diesem Beitrag dargestellt werden. Zunächst müssen wir uns dafür aber den aktuellen (IST)-Prozess bei doubleSlash anschauen: Was passiert, wenn unsere Kaffeemaschine mal wieder streikt?

Abbildung 1: Prozess des Einsendens einer Kaffeemaschine zur Reparatur; Bildquelle: eigene Darstellung

 

 

Die obige Animation stellt den Prozess des Einsendens einer Kaffeemaschine zur Reparatur dar. Dafür muss zuerst „manuell“ von jemandem erkannt werden, dass mit der Kaffeemaschine etwas nicht stimmt. Hier liegt bereits das erste Problem: Der Defekt wird reaktiv festgestellt.

Dann geht ein Anruf an den Kundenservice raus und die Maschine wird losgeschickt – zuerst zu unserem Standort in Friedrichshafen, dann zum Servicecenter, wo sie schließlich repariert wird, und am Ende wieder über Friedrichshafen zurück zu uns nach München. Insgesamt vergehen dabei bis zu zwei Wochen, die wir ohne unsere Kaffeemaschine überleben müssen. Solch eine zweiwöchige Downtime sorgt logischerweise für Unzufriedenheit – nicht nur bei uns, sondern auch bei jedem anderen potenziellen Kunden oder Kundin. Side Fact: Würden wir die Maschine direkt hier in München reparieren lassen, würde der ganze Prozess übrigens noch länger dauern (weswegen wir das auch nicht tun).

Das Problem bei diesem Prozess ist, dass er nicht nur sehr (zeit-)aufwändig ist, sondern auch teuer.

Ist-Prozess:

Abbildung 2: Prozess „Kaffeemaschine geht kaputt“; Bildquelle: Eigene Darstellung

 

Geht das auch anders? Ein Best-Case-Szenario mit Predictive Maintenance:

Was wäre, wenn wir eine intelligente mit dem Internet vernetzte – also „connected“- Kaffeemaschine hätten, die den Eintritt eines Defekts nicht nur erkennen, sondern auch vorhersagen kann und in einem solchen Fall automatisch eine Benachrichtigung (Alert) an eine zuständige Person sendet, die sich dann darum kümmert?

Mit dem Internet of Things (IoT) ist das problemlos möglich. Eine solche Maschine sendet nämlich rund um die Uhr Daten über sich selbst an den/die Hersteller:in, wie zum Beispiel:

  • Standort (Geoposition)
  • Status der Maschine (on / off)
  • Produktivität (Anzahl der produzierten Kaffees über eine definierte Zeiteinheit)
  • Durchlaufzeiten der Komponenten
  • etc.

Diese Daten werden mithilfe von in der Maschine verbauten Sensoren gesammelt und in einer Cloud gespeichert. Sobald bzw. schon bevor ein Defekt überhaupt eintritt, sendet die Maschine einen Alert an eine/n verfügbare/n Servicemitarbeiter:in des Herstellerunternehmens, der alle relevanten Informationen über den Defekt beinhaltet. Somit weiß die Person im Service sofort Bescheid, was zu tun ist und welches Werkzeug gebraucht wird. Es kann direkt ein Termin zur Reparatur bzw. Wartung festgelegt werden.

 

 

Kaffeemaschine sendet Defekt proaktiv an den Service
Abbildung 3: Kaffeemaschine sendet Defekt proaktiv an den Service, Bildquelle: eigene Darstellung

 

Der große Vorteil ist hier, dass dadurch Ausfallzeiten (Downtimes) minimiert bzw. komplett verhindert werden können, sodass im Büro auch keiner mehr ohne Kaffee auskommen muss. Man spricht hier auch von Predictive Maintenance. Die Zeit zwischen dem Auftreten und dem Erkennen des Schadens wird durch die automatischen Alerts deutlich verkürzt. Auch die Zeit, die für das Herausfinden der Schadensursache anfallen würde, fällt komplett weg. Weniger Downtime bedeutet, dass sich die Lebensdauer der Maschine verlängert. Der Nutzen von solch einer vernetzten Kaffeemaschine kann aber noch deutlich weiter gehen: Beispielsweise könnte man die Maschine so einrichten, dass sie selbstständig erkennt, wenn nicht mehr ausreichend Kaffeebohnen im Vorrat sind und diese dann automatisch nachbestellt. Verbindet man das Gerät dann zusätzlich noch mit einem Smartphone, kann es auch noch aus der Ferne bedient und gesteuert werden.

Soll-Prozess:

Abbildung 4: Prozess mit vernetzter Kaffeemaschine – das Paradies für Kaffeetrinker:innen, Bildquelle: eigene Darstellung

Predictive Maintenance – abseits von Kaffee auch für Industrie, Logistik und Automobilbranche ein zukunftsträchtiges Feld

Nicht nur für Kund:innen, sondern auch für den/die Hersteller:in bringt eine vernetzte Kaffeemaschine Vorteile. Durch das Sammeln von Daten kann z.B. das Angebot optimiert werden (Personalisierung) oder auch der Service-Personalaufwand deutlich besser eingeplant werden. Connected Things und Software Defined Products erweisen sich aber auch in anderen Bereichen als sehr nützlich: In der Industrie können beispielsweise jegliche Produktionsanlagen/-Maschinen und Komponenten dadurch mühelos überwacht und verwaltet werden. Dasselbe gilt z.B. auch für Logistikunternehmen, welche den Standort ihrer Fahrzeuge bequem nachverfolgen können. Auch die Automobilbranche profitiert und entwickelt sich, basierend auf IoT, kontinuierlich weiter.

 

Fazit:

Fazit ist also, dass durch Connected Things bzw. Predictive Maintenance nicht nur Zeit und Kosten, sondern vor allem auch Nerven gespart und geschont werden können. Gerade am Beispiel der Kaffeemaschine wird deutlich, wie sehr uns IoT den Alltag erleichtern kann. Das Spannende ist, dass das Potenzial von IoT noch lange nicht ausgeschöpft ist. Ganz im Gegenteil: wir befinden uns gerade am Anfang. Darauf erstmal einen Kaffee!

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