Von der Inspiration zur Transformation: Wie Apator die Fabrik der Zukunft gestaltet

Gleichzeitig zwingen die zunehmende Komplexität der Produkte, steigende Kundenanforderungen und der kontinuierliche Druck, höchste Qualitätsstandards einzuhalten, die Hersteller dazu, ihre Produktionsabläufe neu zu überdenken. Dabei darf die Qualität keinesfalls beeinträchtigt werden. Im Gegenteil: Ziel ist es, sie weiter zu verbessern.

Es überrascht daher kaum, dass Hersteller neben anderen Formen der Automatisierung und Produktionsunterstützung zunehmend Lösungen auf Basis künstlicher Intelligenz untersuchen. Der interessanteste Aspekt ist dabei jedoch nicht unbedingt die Technologie selbst. Viel aufschlussreicher ist die Frage, wie Unternehmen überhaupt zu der Entscheidung gelangen, eine solche Lösung einzuführen.

Diskussionen über künstliche Intelligenz konzentrieren sich häufig auf die Kapitalrendite, Automatisierung und Kostensenkungen. Deutlich weniger Aufmerksamkeit erhält die Frage, wie die Einführung dieser Technologien in der Praxis tatsächlich aussieht. Was bewegt ein Unternehmen dazu, den ersten Schritt zu wagen? Welche Faktoren entscheiden über den Erfolg eines Projekts? Und ab welchem Zeitpunkt ist eine Technologie nicht mehr nur ein Experiment, sondern ein fester Bestandteil des täglichen Fabrikbetriebs?

Die Geschichte von Apator, einem polnischen Hersteller von Messgeräten und Messsystemen, dessen Ursprünge bis ins Jahr 1949 zurückreichen, zeigt, dass sich die Antworten auf diese Fragen bereits lange vor der eigentlichen Investition in eine neue Lösung abzeichnen.

In diesem Fall begann alles mit dem Besuch einer anderen Produktionsstätte.

Die tatsächlichen Anforderungen zu verstehen, ist entscheidend

Das Team von Apator besuchte den Standort eines weiteren bedeutenden polnischen Herstellers, Fideltronik, in Sucha Beskidzka, um sich anzusehen, wie das Unternehmen moderne Technologien zur Unterstützung der Elektronikfertigung einsetzt.

Dabei reisten die Vertreter von Apator weder mit einem zuvor festgelegten Anforderungskatalog noch mit einem bestimmten Lieferanten im Blick an. Vielmehr ging es zunächst darum, neue Anregungen zu sammeln und die eigenen Erfahrungen mit den Praktiken eines anderen erfolgreichen Herstellers zu vergleichen.

Wie Sławomir Migała, Operations Director bei Apator, im Gespräch mit Evertiq erklärt, gewinnt dieser Ansatz zunehmend an Bedeutung.     

„Wenn man neue Technologiebereiche erschließt, muss man erkennen, dass man innerhalb der eigenen Fabrik nicht alle Möglichkeiten sehen kann. Deshalb vergleichen wir uns mit anderen Unternehmen, betrachten bewährte Verfahren und prüfen, wie sich diese auf unsere eigenen Anforderungen übertragen lassen.“

Diese Aussage bringt eine Philosophie auf den Punkt, die sich durch unser gesamtes Gespräch zog. In einer Welt, in der sich Technologien schneller weiterentwickeln, als Lehrbücher über Produktionsmanagement Schritt halten können, liegt der Wettbewerbsvorteil zunehmend nicht bei denjenigen, die bereits alle Antworten kennen, sondern bei denen, die wissen, wie man die richtigen Fragen stellt.

Während des Besuchs bei Fideltronik wurde das Team von Apator auf eine Lösung aufmerksam, die von einem weiteren polnischen Unternehmen, AiRob, implementiert und kontinuierlich weiterentwickelt wurde. Dabei war es nicht allein die Tatsache, dass die Lösung künstliche Intelligenz einsetzte, eine Technologie, die inzwischen regelmäßig als unverzichtbarer Bestandteil moderner Fertigung dargestellt wird. Der eigentliche Grund für das Interesse war wesentlich praktischer.

„Wir suchten nach Lösungen, die unsere Mitarbeiter dabei unterstützen, Qualität direkt am Arbeitsplatz in den Produktionsprozess zu integrieren“, erinnert sich Migała. „Wir wollten ein System, das schnell arbeitet, möglichst wenig Unterstützung durch unsere Ingenieure benötigt, die einfache Erstellung von Prüfplänen ermöglicht und gleichzeitig den Produktionsdurchsatz nicht beeinträchtigt. Als wir die Lösung im Einsatz sahen, erkannten wir, dass sie viele unserer Anforderungen erfüllte.“

Das war der Moment, in dem die Technologie aufhörte, ein abstraktes Konzept zu sein, und zu einer praktischen Antwort auf konkrete Herausforderungen in der Fertigung wurde.

Zuerst das Problem, dann die Technologie

Es liegt nahe anzunehmen, dass die Einführung künstlicher Intelligenz mit der Begeisterung für neue technologische Möglichkeiten beginnt, verstärkt durch den zunehmenden Druck auf Hersteller, KI einzusetzen. Unser Gespräch mit Apator zeigt jedoch genau das Gegenteil.

Für den polnischen Hersteller stand am Anfang nicht die künstliche Intelligenz selbst, sondern eine konkrete betriebliche Herausforderung. Bei bestimmten Produktionsprozessen benötigte Apator eine effektivere Möglichkeit, die Mitarbeiter bei der Qualitätskontrolle zu unterstützen. Gleichzeitig rechtfertigte nicht jeder Prozess die Kosten einer vollständigen Automatisierung oder umfangreicher Änderungen an bestehenden Produktionslinien. Dabei darf nicht vergessen werden, dass es sich um hochentwickelte und empfindliche Produkte handelt.

Apator suchte daher nach einer Möglichkeit, die Mitarbeiter während der Montage besser zu unterstützen, die Prozesssicherheit zu erhöhen und das Fehlerrisiko in Bereichen zu reduzieren, in denen eine vollständige Automatisierung wirtschaftlich nicht sinnvoll gewesen wäre.

„Wir suchten nach einer Lösung, die den Mitarbeitern hilft, die Qualität direkt am Arbeitsplatz in das Produkt zu integrieren. Wir wollten etwas, das sich einfach implementieren lässt, nur geringe Entwicklungsressourcen benötigt und gleichzeitig den Produktionsdurchsatz nicht beeinträchtigt.“

Eine der neuen Produktionslinien des Unternehmens liefert dafür ein besonders anschauliches Beispiel.

Angesichts der bestehenden Produktionsmengen wäre eine vollständige Automatisierung der Linie wirtschaftlich nicht rentabel gewesen. Der Kunde erwartete jedoch, dass jede einzelne Einheit innerhalb eines klar definierten Prüfumfangs automatisch auf das Vorhandensein aller erforderlichen Komponenten kontrolliert wird.

„Bei unseren aktuellen Produktionsmengen wäre eine vollständige Automatisierung der Linie wirtschaftlich einfach nicht sinnvoll. Während eines Audits stellte uns der Kunde jedoch eine sehr konkrete Frage: ,Wie können Sie garantieren, dass jedes Produkt vollständig ist?‘ Daraufhin entschieden wir uns, das System an jedem Arbeitsplatz zu installieren. So konnten wir eine hundertprozentige Prüfabdeckung erreichen, ohne eine größere Investition tätigen zu müssen“, erklärt Sławomir Migała.

Hier wird der Unterschied zwischen der Einführung einer Technologie und der Lösung eines Problems besonders deutlich. Das Team suchte nicht nach der fortschrittlichsten Lösung auf dem Markt, sondern nach einem Werkzeug, das sich in die bestehenden Produktionsprozesse integrieren ließ.

„Wir wollen keine isolierten Lösungen einführen. Unser Ziel ist es, ein umfassendes System zu schaffen, das die gesamte Produktion unterstützt. Wir arbeiten im Dreischichtbetrieb, häufig rund um die Uhr. Wir wissen, dass die Konzentrationsfähigkeit der Menschen im Tagesverlauf schwankt. Deshalb betrachten wir diese Art der Unterstützung als einen natürlichen Bestandteil des Produktionsprozesses.“

Diese Unterscheidung ist wichtig. Ziel war es nie, die Mitarbeiter zu ersetzen oder ihre Rolle zu verringern. Ganz im Gegenteil: Es ging darum, ein Arbeitsumfeld zu schaffen, das dabei hilft, dauerhaft hohe Qualitätsstandards einzuhalten, auch bei Prozessen, bei denen eine vollständige Automatisierung entweder unpraktisch oder wirtschaftlich nicht vertretbar ist.

Von der Inspiration zum ersten Schritt

Nach dem Besuch begann Apator nicht sofort mit einer großflächigen Einführung. Stattdessen analysierte das Unternehmen zunächst, welche Prozesse tatsächlich am stärksten von der neuen Lösung profitieren könnten.

Das Team untersuchte außerdem, in welchen Bereichen die Technologie den größten Mehrwert bieten würde und welche Anwendungen beim ersten Pilotprojekt Priorität haben sollten. Ein spezialisiertes Team von AiRob arbeitete dabei eng mit Apator zusammen.

Wie Migała betont, spielte das Fachwissen des Partners eine wichtige Rolle. AiRob beschränkte sich nicht darauf, die Technologie bereitzustellen, sondern unterstützte Apator auch dabei, die Bereiche zu identifizieren, in denen eine Implementierung voraussichtlich konkrete Ergebnisse liefern würde.

Infolgedessen wurden die ersten Kameras an sieben Produktionsarbeitsplätzen installiert. Dies war jedoch erst der Beginn des Projekts. Die größere Herausforderung bestand darin, herauszufinden, ob die Technologie zu einem selbstverständlichen Bestandteil des täglichen Produktionsbetriebs werden konnte.

Die entscheidende Frage lautete nun nicht mehr nur, ob das System funktionierte. Vielmehr ging es darum, ob das Unternehmen lernen konnte, es effektiv einzusetzen.

Das Pilotprojekt

Die ersten Wochen nach der Inbetriebnahme des Systems brachten weder spektakuläre Ankündigungen noch Entscheidungen über eine sofortige Ausweitung des Projekts.

Bei Apator war dem Team bewusst, dass es Zeit brauchen würde, um belastbare Antworten zu erhalten. Statt die Lösung unmittelbar großflächig einzuführen, entschied sich das Unternehmen für ein Pilotprojekt.

Gemeinsam mit AiRob identifizierte das Team die Bereiche, in denen die Lösung den größten Nutzen bieten konnte, und richtete die ersten Arbeitsplätze mit einem bildbasierten Prüfsystem ein.

In den folgenden Monaten entwickelte sich das Projekt schrittweise weiter. Das Team beobachtete nicht nur die Leistungsfähigkeit des Systems, sondern auch, wie es in den unterschiedlichen Produktionsbereichen eingesetzt wurde.

Erst durch eine längerfristige Beobachtung ließ sich feststellen, ob die Lösung tatsächlich zu einem festen Bestandteil des Produktionsprozesses wurde oder lediglich ein weiteres Gerät am Arbeitsplatz blieb.

Nach etwa einem Jahr war es an der Zeit, die Ergebnisse zu bewerten.

Wie sich Sławomir Migała erinnert, begann das Team zu diesem Zeitpunkt, Erkenntnisse zu gewinnen, die sich aus kurzfristigen Tests niemals ergeben hätten.

„Wir hatten drei Hauptbereiche, in denen das System implementiert worden war, und jeder entwickelte sich etwas anders. Wir stellten fest, dass die einzelnen Teams die Lösung unterschiedlich nutzten und in unterschiedlichem Tempo arbeiteten. Das zeigte uns, dass wir Personen brauchten, die Verantwortung für die Standardisierung der Lösung im gesamten Unternehmen übernehmen.“

Auf den ersten Blick mag dies wie eine rein organisatorische Angelegenheit erscheinen. Tatsächlich markierte es jedoch den Beginn der nächsten Projektphase.

Die unterschiedlichen Erfahrungen der einzelnen Teams machten deutlich, dass die weitere Entwicklung gemeinsame Standards und klar definierte Verantwortlichkeiten erfordern würde.

„Heute verfügen wir über eine eigene Struktur mit Mitarbeitern, die für die Weiterentwicklung und Standardisierung des Systems verantwortlich sind. Gleichzeitig sehen wir immer mehr neue Anforderungen und Ideen, wie die Lösung eingesetzt werden könnte. Wir wollen keine Reihe voneinander unabhängiger Implementierungen. Unser Ziel ist es, ein umfassendes System zu schaffen, das die gesamte Produktion unterstützt.“

Damit begann sich das Projekt über einzelne Anwendungen hinauszuentwickeln.

Das vielleicht deutlichste Zeichen für diesen Wandel war, dass neue Ideen nicht mehr ausschließlich von dem für das Projekt verantwortlichen Team kamen. Zunehmend ergriffen die Produktionsleiter selbst die Initiative und schlugen neue Einsatzmöglichkeiten für die Technologie vor.

Dies war wohl der eigentliche Wendepunkt und zeigte, dass das System begonnen hatte, das Vertrauen innerhalb des gesamten Unternehmens zu gewinnen.

„Heute kommen Produktionsleiter mit eigenen Ideen für weitere Implementierungen auf uns zu. Sie sehen die Daten, erkennen die Vorteile und wissen, welche Prozesse am stärksten von der Lösung profitieren könnten. Ich denke, das ist der beste Beweis dafür, dass das System zu einem natürlichen Bestandteil unserer Arbeitsweise geworden ist.“

In vielen Unternehmen gilt eine Transformation als abgeschlossen, sobald eine neue Technologie erfolgreich in Betrieb genommen wurde. Bei Apator war dies jedoch erst der Anfang.

Gute Technologie erschließt menschliches Potenzial

Obwohl das ursprüngliche Ziel der Implementierung darin bestand, die Qualitätsprüfung zu unterstützen, erkannte Apator im Laufe der Zeit, dass die Lösung deutlich umfassendere Auswirkungen hatte.

Bei bestimmten Prozessen hatte das Unternehmen das Risiko festgestellt, dass Produkte die Montage unvollständig verlassen könnten. Dieses Problem musste direkt am Arbeitsplatz angegangen werden.

Gleichzeitig wurde immer deutlicher, dass die Technologie auch veränderte, wie Mitarbeiter ihre Zeit und ihr Fachwissen einsetzen konnten.

Dieser Aspekt erhält in Diskussionen über künstliche Intelligenz vergleichsweise wenig Aufmerksamkeit, obwohl er zu den ursprünglichen Versprechen der Technologie gehört: Menschen dabei zu unterstützen, ihr volles Potenzial auszuschöpfen.

In vielen Fertigungsunternehmen werden Qualitätsprobleme durch zusätzliche Schulungen, neue Arbeitsanweisungen, Änderungen an der Arbeitsplatzgestaltung oder Anpassungen des Produktdesigns angegangen.

Jede dieser Maßnahmen erfordert Zeit, Ressourcen und die Beteiligung qualifizierter Fachkräfte.

Nach Ansicht von Sławomir Migała ermöglichen Fortschritte bei Technologien zur Unterstützung von Produktionsmitarbeitern inzwischen einen anderen Umgang mit diesen Herausforderungen.

„Früher haben wir bei jedem Qualitätsproblem überlegt, ob wir zusätzliche Mitarbeiterschulungen anbieten, die Arbeitsanweisungen überarbeiten oder das Produkt so umgestalten sollten, dass Fehler ausgeschlossen werden. All diese Maßnahmen benötigen jedoch Zeit und die Beteiligung von Spezialisten. Heute können wir einige dieser Probleme wesentlich schneller lösen.“

Indem die Technologie wiederkehrende Prüfaufgaben übernimmt, können Ingenieure und Qualitätsspezialisten ihr Fachwissen stärker dort einsetzen, wo es den größten Mehrwert schafft.

„Dadurch können wir mehr Zeit für Aufgaben aufwenden, die tatsächlich Wissen und Erfahrung erfordern. Statt uns auf wiederkehrende Probleme zu konzentrieren, können wir daran arbeiten, unsere Prozesse zu verbessern, Daten zu analysieren und weitere Optimierungen zu entwickeln.“

Dieser Ansatz entspricht der Philosophie der kontinuierlichen Prozessverbesserung.

Eine gleichbleibend hohe Qualitätssicherung ist dabei kein Selbstzweck. Vielmehr bildet sie die Grundlage, auf der ein Unternehmen seine weitere Entwicklung aufbauen kann.

Wie Migała in unserem Gespräch betont, wurde das Projekt genau aus diesem Grund von Anfang an als langfristige Investition betrachtet.

„Wir wollen nicht für jedes einzelne Problem eine separate Lösung entwickeln. Unser Ziel ist es, eine Umgebung aufzubauen, die unsere Fertigungsprozesse unterstützt, unabhängig davon, wie sich diese künftig verändern.“

Ein digitales zweites Augenpaar

Eine der interessantesten Erkenntnisse aus der Implementierung war der Einfluss des Systems auf die tägliche Arbeit der Produktionsmitarbeiter.

Diskussionen über künstliche Intelligenz drehen sich heute häufig um die Frage, ob neue Technologien menschliche Arbeitskräfte ersetzen werden und welchen finanziellen Mehrwert sie schaffen können.

Bei Apator entwickelte sich die Diskussion jedoch von Anfang an in eine andere Richtung. Im Mittelpunkt stand die Frage, wie Technologie Menschen dabei helfen kann, ihre Aufgaben sicherer, mit weniger Stress und einer geringeren Arbeitsbelastung zu erledigen.

In diesem Zusammenhang beschreibt Migała das System als ein „digitales zweites Augenpaar“.

„Niemand kann während einer achtstündigen Schicht durchgehend das gleiche Konzentrationsniveau aufrechterhalten. Das ist völlig normal. Deshalb betrachten wir dieses System als ein zusätzliches Augenpaar, das die Mitarbeiter unterstützt und ihnen hilft, mögliche Fehler zu erkennen, bevor ein Produkt den Arbeitsplatz verlässt.“

Dieser Ansatz verändert auch die Wahrnehmung der Qualitätsprüfung.

Traditionell werden Fehler häufig erst am Ende des Produktionsprozesses erkannt. Ihre Behebung bedeutet dann zusätzliche Arbeit, Verzögerungen oder die Nachbearbeitung eines bereits fertiggestellten Produkts.

Bei diesem Ansatz können Korrekturmaßnahmen dagegen unmittelbar erfolgen. Die Mitarbeiter erhalten genau in dem Moment eine Rückmeldung, in dem sie die jeweilige Tätigkeit ausführen.

Wie Piotr Owczarek, CEO von AiRob, erklärt, ist genau diese unmittelbare Rückmeldung der entscheidende Unterschied zwischen der Lösung und einer herkömmlichen Qualitätsprüfung.

„Wenn das System eine fehlende Komponente oder eine andere Abweichung erkennt, kann der Mitarbeiter den Fehler sofort korrigieren. Es ist nicht notwendig, auf die abschließende Qualitätskontrolle zu warten oder eine Kundenreklamation zu untersuchen. Das Problem wird direkt dort behoben, wo es entsteht“, erklärt Owczarek.

Im Laufe der Zeit begann sich dies nicht nur auf die Prozessqualität auszuwirken, sondern auch auf das Arbeitsumfeld und die Atmosphäre in der Produktion.

„Besonders wichtig war für mich, dass die Mitarbeiter die Qualitätskontrolle nicht mehr als Bewertung ihrer eigenen Leistung wahrnahmen. Es steht kein Prüfer oder Auditor hinter ihnen und schaut ihnen über die Schulter. Stattdessen haben sie ein Werkzeug, das ihnen hilft, ihre Arbeit richtig zu erledigen. Das verändert die Einstellung zur Qualität grundlegend.“

AiRob hat bei anderen Implementierungen ähnliche Auswirkungen beobachtet.

„Mehrfach haben uns Mitarbeiter berichtet, dass die Lösung ihre Arbeit einfach weniger stressig macht. Sie wissen, dass das System sie sofort darauf aufmerksam macht, wenn sie etwas übersehen. Das gibt ihnen ein echtes Gefühl der Sicherheit.“

Dies ist einer jener Vorteile, die sich nur schwer in einer Tabelle erfassen lassen, die jedoch sowohl die Unternehmenskultur als auch die Arbeitsqualität eines gesamten Teams erheblich beeinflussen können.

Eine Lösung, die sich mit dem Unternehmen weiterentwickelt

Bei vielen Projekten gilt die Implementierung praktisch als abgeschlossen, sobald ein System erfolgreich in Betrieb genommen wurde. Der Kunde erhält ein einsatzbereites Werkzeug, und die anschließende Weiterentwicklung erfolgt weitgehend unabhängig von dem Produktionsstandort, an dem es eingesetzt wird.

Im Fall von Apator und AiRob sind die Erfahrungen aus der Fertigung jedoch zu einer treibenden Kraft für die kontinuierliche Weiterentwicklung der Lösung selbst geworden.

Wie Piotr Owczarek betont, bringt jeder Produktionsstandort seine eigenen Anforderungen und Besonderheiten mit.

„Jeder Kunde arbeitet etwas anders, und jeder Fertigungsbetrieb hat seine eigenen spezifischen Anforderungen. Natürlich bringen wir eine bestehende Lösung mit, aber es wird schnell deutlich, dass bestimmte Prozesse neue Funktionen oder einen anderen Ansatz erfordern. Genau dann beginnt der interessanteste Teil unserer Arbeit.“

Ein gutes Beispiel dafür sind verschiedene Funktionen, die heute wie selbstverständliche Bestandteile des Systems erscheinen, tatsächlich aber erst aufgrund von Anforderungen entwickelt wurden, die während aufeinanderfolgender Implementierungen festgestellt wurden.

„Anfangs konnte das System weder QR-Codes noch Texte lesen. Erst unsere Kunden haben uns gezeigt, dass diese Funktionen für ihre Prozesse benötigt werden. Mit jeder neuen Implementierung hat sich das System schrittweise weiterentwickelt.“

Sławomir Migała betrachtet die Zusammenarbeit aus einer ähnlichen Perspektive. Wenn er über AiRob spricht, hebt er insbesondere die Bereitschaft des Teams hervor, die Produktionsprozesse von Apator zu verstehen und gemeinsam nach Lösungen zu suchen.

„Was für mich wirklich zählt, ist, dass wir mit Menschen zusammenarbeiten, die unsere Fertigungsabläufe tatsächlich verstehen wollen. Sie kommen nicht mit der Annahme zu uns, bereits alle Antworten zu kennen. Sie hören zunächst zu, schlagen anschließend Lösungen vor und arbeiten gemeinsam mit uns daran, zu prüfen, wie diese Lösungen in der Praxis funktionieren.“

Bei diesem Modell müssen sich die Produktionsprozesse nicht an die Einschränkungen einer standardisierten Lösung anpassen. Stattdessen bilden neue Anforderungen aus der Fertigung den Ausgangspunkt für die weitere Entwicklung des Systems.

Produktionsdaten gezielt nutzen

Ursprünglich sollte das System vor allem die Mitarbeiter unterstützen und bei der Qualitätsprüfung helfen. Im Laufe der Zeit entwickelte sich seine Rolle jedoch weit über die reine Kontrolle der Montagegenauigkeit hinaus.

Zunehmend gewannen nicht nur die Prüfergebnisse an Bedeutung, sondern auch die vom System erfassten Daten.

Jedes Produkt, jeder ausgeführte Arbeitsschritt, jede vorgenommene Korrektur und jede erfolgreich abgeschlossene Prüfung liefern für sich genommen nur begrenzte Erkenntnisse. Zusammengenommen ergeben diese Aufzeichnungen jedoch ein detailliertes Bild des gesamten Produktionsprozesses.

„Heute betrachten wir diese Lösung aus einer wesentlich breiteren Perspektive. Es handelt sich nicht mehr nur um ein Qualitätsprüfsystem. Sie ist zu einer weiteren wertvollen Informationsquelle über unsere Prozesse geworden. Je mehr wir darüber wissen, was in der Produktion geschieht, desto einfacher wird es, fundierte Entscheidungen über zukünftige Verbesserungen zu treffen“, sagt Sławomir Migała.

Für Piotr Owczarek stellt dies eine der natürlichsten Entwicklungsrichtungen solcher Technologien dar.

„Jeder Arbeitsschritt hinterlässt eine Spur. Wir können zu einem Produkt zurückkehren, das vor mehreren Monaten hergestellt wurde, und seinen gesamten Montageprozess rekonstruieren. Wir können nachvollziehen, wer die einzelnen Arbeitsschritte durchgeführt hat, wo Abweichungen aufgetreten sind und wie diese behoben wurden. Das eröffnet völlig neue Möglichkeiten für die Prozessanalyse.“

Für Apator bedeutet dies, Entscheidungen auf Grundlage tatsächlicher Produktionsdaten treffen zu können, anstatt sich ausschließlich auf Beobachtungen oder einzelne Vorfälle zu verlassen.

Genau diese Datengrundlage ermöglicht die nächsten Schritte der digitalen Transformation.

Eine echte Partnerschaft

Einer der auffälligsten Aspekte unseres Gesprächs war die Art und Weise, wie beide Unternehmen über ihre Zusammenarbeit sprachen.

Von einer klassischen Lieferanten-Kunden-Beziehung war wenig zu spüren. Stattdessen beschrieben sie einen gemeinsamen Entwicklungsprozess, bei dem sich sowohl die Technologie als auch das Unternehmen, das sie einsetzt, kontinuierlich weiterentwickeln.

Dieser Ansatz zeigte sich bereits zu Beginn des Projekts.

Bevor sich Apator für eine umfassendere Einführung entschied, erhielt das Unternehmen die Möglichkeit, die Technologie unter realen Produktionsbedingungen zu testen.

Dies entspricht dem grundsätzlichen Ansatz von AiRob bei der Zusammenarbeit mit Kunden. Anstatt sich auf Verkaufspräsentationen oder Demonstrationen unter kontrollierten Laborbedingungen zu verlassen, zieht es das Unternehmen vor, seine Technologie direkt in der Fertigung auf die Probe zu stellen.

Für beide Seiten war entscheidend, ob die Lösung den Anforderungen konkreter Prozesse gerecht werden und tatsächliche Herausforderungen in der Fertigung bewältigen konnte.

„Wir wollen Kunden nicht allein mit Präsentationen oder Broschüren überzeugen. Wir zeigen unsere Lösungen lieber in der Umgebung, in der sie später tatsächlich eingesetzt werden. Nur so lässt sich richtig beurteilen, ob sie die erwarteten Ergebnisse liefern“, erklärt Piotr Owczarek.

Für AiRob ist ein Pilotprojekt nicht nur eine Gelegenheit, ein bestehendes Produkt in einer bestimmten Produktionsumgebung zu bewerten. Es bietet zugleich die Möglichkeit, die Technologie selbst weiterzuentwickeln.

„Jede Implementierung bringt uns neue Erkenntnisse. Kunden machen uns mit Prozessen vertraut, denen wir zuvor noch nicht begegnet sind. Und häufig entstehen gerade während dieser Projekte Ideen für neue Funktionen oder Verbesserungen des Systems.“

Ein gutes Beispiel dafür sind Funktionen, die heute selbstverständlich erscheinen mögen, in den ersten Versionen der Lösung jedoch noch nicht vorhanden waren.

„Anfangs konnte unser System weder QR-Codes noch Texte lesen. Erst unsere Kunden haben uns gezeigt, dass diese Funktionen für ihre Prozesse erforderlich sind. Auf diese Weise haben wir zusätzliche Module für das System entwickelt.“

In der Praxis bedeutet dies, dass die Weiterentwicklung der Lösung nicht mit ihrer Implementierung endet.

Ganz im Gegenteil: Die Einführung markiert den Beginn einer neuen Phase, die dazu beiträgt, die Richtung der zukünftigen Entwicklung zu bestimmen.

Genau diese Art der Partnerschaft schätzt Apator besonders.

„Was für mich wirklich zählt, ist, Menschen auf der anderen Seite zu haben, die gemeinsam mit uns Probleme lösen wollen. Sie kommen nicht mit einer fertigen Antwort auf jede Frage. Stattdessen nehmen sie sich zunächst die Zeit, den Prozess zu verstehen, und schlagen erst danach die passende Lösung vor“, betont Sławomir Migała.

Dieser Ansatz spiegelt die Philosophie hinter dem gesamten Projekt wider.

Das Ziel bestand nie darin, einfach ein weiteres Werkzeug einzuführen, sondern eine Lösung aufzubauen, die sich gemeinsam mit dem Unternehmen weiterentwickeln kann.

Und ist es nicht genau das, was eine echte Partnerschaft in der modernen Fertigung ausmachen sollte?