Komplexe Analysen von Prozessdaten in Echtzeit, Problemvorhersagen und die Vermeidung dieser ohne menschliches Eingreifen. Verbesserungen werden automatisch erkannt und vorgeschlagen. Durch eine eigene, modulare Lösung arbeitet Data Lighthouse mit seinen Kunden an der Verwirklichung der sich selbst optimierenden Fabrik. Das Hamburger Start-up agiert als Spezialberatung und Softwarehersteller für digitale Shopfloors in der Prozessindustrie.

CHEManager: Wie sind Sie auf die Idee gekommen, Data Lighthouse zu gründen und sich dieser Herausforderung zu stellen?

Alexander Ebbrecht: Meine Mitgründer und ich haben bereits während des Studiums in verschiedenen Unternehmen gearbeitet und dabei beobachtet, wie in unterschiedlichen Bereichen mit Daten verfahren wird. Im Kern haben wir dabei eines vermisst: Daten als strategische Assets zu betrachten. Zwar dreht sich mittlerweile vieles um Konnektivität und Datenschutz, doch gerade am Innovationsstandort Deutschland müssten wir viel weiter sein! Dazu wollen wir etwas beitragen.

Und wie sieht Ihr Beitrag aus?

A. Ebbrecht: Data Lighthouse konzen­triert sich auf den Shopfloor der Prozessindustrie. Wir liefern unseren Partnern die Werkzeuge, welche sie auf dem Weg zu einer sich selbstoptimierenden Produktion brauchen. Dabei legen wir unsere Lösung entlang des Industrie-4.0-Reifegradmodells aus und lehnen uns an die Standardisierungen der NAMUR an. Das bedeutet für unsere Kunden, dass alle Lösungskomponenten mit der Absicht geliefert werden, den fixen Aufwand zu reduzieren, eine universelle Lösung in Bezug auf Infrastruktur, Frameworks und Modelle darzustellen und die gesamte Datenintegration und -verwaltung – als Single Source of Truth – zu übernehmen. Zudem sind sie vollständig modular aufgebaut und so leicht individualisiert einsetzbar.

Dmitrij Direktor: Konkret fokussieren wir uns darauf, das Problem der Datenintegration zu lösen und einen schnellen Return on Data Integration/ Analytics zu erzielen. Je nachdem wie weit der Kunde bereits ist, sind wir beispielsweise in der Lage, in kürzester Zeit Advanced Analytics von Produktionsdaten durchzuführen. 

Welchen Mehrwert schaffen Advanced Analytics in der Chemie oder in ähnlichen Branchen?

D. Direktor: Es lässt sich festhalten, dass auf dem Weg zur sich selbst optimierenden Fabrik die Produkt- und Servicequalität gesteigert und der Ressourceneinsatz reduziert werden kann. So können einfache Analysen wie die Gesamtanlageneffektivität auf Knopfdruck die wirkliche Engpassanlage oder sogar neue Potentiale aufzeigen. Advanced Analytics sind gut geeignet, um bekannte Probleme oder neue Vermutungen auf Datenbasis zu belegen. Darauf abzielende Entscheidungen und Maßnahmen können genau geplant und berechnet werden. Lohnende Maßnahmen werden von „nur richtig erscheinenden“ klar trennbar.
Entscheidend ist, dass für jeden Analytics-Use Case dediziert der gewünschte Nutzen identifiziert und geprüft wird. Die große Digitalisierungsstrategie kann mit Advanced Analytics im Kleinen explizit verifiziert und getestet werden, um einen tatsächlichen Mehrwert zu schaffen.

Wieso sollten Unternehmen dieses Thema mit Data Lighthouse angehen?

D. Direktor: Die Eigenentwicklung unserer Lösung hat den Vorteil, nicht durch „alte“ IT-Strukturen und -Architekturen beschränkt und damit starr und teuer zu sein. Unser technischer Ansatz ist auf maximale Flexibilität ausgerichtet und adaptiert damit auch bestehende „Legacy-Systeme“. Gerade in der Prozessindustrie gibt es große Unterschiede, so werden teilweise innerhalb einzelner Anlagen unterschiedliche Technologien und Schnittstellen genutzt. Die Verwendung von adaptierbaren Konnektoren, die wir gepaart mit entwickelten Importvorlagen einsetzen, bilden die Grundlage, um effizient daten-basierte Erfahrungen zu sammeln. So können wir die finale Lösung perfekt auf die individuellen Bedürfnisse aber auch andere bestehende Lösungen und Digitalisierungsprojekte anpassen und einen maximalen ROI erzielen.

Und wie geht es für Sie weiter, gerade in Zeiten von Covid?

A. Ebbrecht: Natürlich ist Corona auch an uns nicht komplett spurlos vorbeigegangen. Doch alle unsere Partner und Kunden haben die Wichtigkeit unserer gemeinsamen Arbeit erkannt und treiben diese trotz, oder gerade aufgrund der aktuellen Situation weiter. Das ist eine dankenswerte und wunderbare Position und wir können unsere Wachstumsstrategie wie gehabt fortsetzen.

Zur Person
Alexander Ebbrecht hat an der Universität Kassel Wirtschaftsrecht (LL.B.) studiert und dabei die juristische Verantwortung autonomer Systeme untersucht. In dieser Zeit hat er als Projektmanager gearbeitet. Seit der Gründung von Data Lighthouse beschäftigt er sich als Geschäftsführer mit der Kunden- und Produktbetreuung und dem strategischen Vertrieb.

Dmitrij Direktor hat während seines Studiums des Umweltingenieurwesens (B.Sc.) in Kassel selbständig IT-Architekturen und -lösungen bei DAX-Unternehmen betreut, zuletzt auch im internationalen Ausland bei einem chinesischen Industrieausstatter. Bei Data Lighthouse befasst er sich mit den angewandten Softwarearchitekturen sowie der Hardwarekonnektivität.

BUSINESS IDEA

Prototype, Proof of Concept, SaaS
Als Spezialberatung und Softwarehersteller für digitale Shopfloors in der Prozessindus­trie möchte Data Lighthouse extrem flexibel sein. Daher setzt das Start-up auf eine eigens entwickelte Lösung, mit der es neueste Technologien wie cloud-native und AI auf die jeweilige Kundensituation anwendet. Alle Applikations- und Lösungsentwicklungen teilen sich eine moderne, kontinuierliche Bereitstellungs- und Integrationsinfrastruktur, welche es ermöglicht, schnell spezifische Applikationen zu entwickeln, live zu testen und anschließend effizient zu betreiben. Die Geschäftsidee basiert auf der iterativen, praxisnahen Herangehensweise an individuelle Anforderungen aus der bewährten Industrie, unterstützt und ermöglicht durch die intelligente Verwendung moderner Informationstechnologien.

Prototype
Damit der Kunde sich ein besseres Bild von seiner gewünschten Lösung machen kann, baut Data Lighthouse einen Prototypen. Dieser ist rudimentär, generiert schnell wertvolles Feedback und hilft, die Anforderungen zu konkretisieren. Der Kunde erhält eine genauere Vorstellung davon, wie die Lösung aussieht, und das Team kann sich besser auf Schlüsselherausforderungen einstellen.

Proof of Concept/ Rollout
Mit dem Prototypen als Grundlage wird ein Proof of Concept gestartet. Die Lösung geht in der schmalen Variante in den Betrieb, Erfahrungen und Daten werden gesammelt und Entwicklungspotenziale abgeleitet. Diese können häufig bereits im Proof of Concept umgesetzt werden. Diese Lösungsentwicklung ermöglicht eine effiziente und adaptive Skalierung auf die gesamte Anlage bzw. den gesamten Betrieb. 

Software-as-a-Service
Data Lighthouse kümmert sich im Betrieb um die Wartung und die stetige Weiterentwicklung der Lösung. So sind alle Komponenten insbesondere hinsichtlich Sicherheitsupdates immer auf dem neuesten Stand. 
Durch diesen Ansatz wird der Sunk-Cost Effect minimiert. Der Kunde kann einzelne Digitalisierungsthemen explorativ als auch strategisch angehen. 

Elevator Pitch

Historie, Projekte, Roadmap
Data Lighthouse wurde Ende 2018 von Alexander Ebbrecht, Pascal Hemberger, Dmitrij Direktor und Steffen Ramm gegründet. Bereits vor der offiziellen Gründung wurde viel Entwicklungsaufwand betrieben und wertvolle Erfahrungen im Industriebereich gewonnen. So konnten mit dem offiziellen Startschuss erste Erfolge vorgewiesen und Kunden gewonnen werden. Das junge Unternehmen ist auf der Hannover Messe 2019 als „innovatives Startup Made in Germany“ aufgetreten und wird auch von großen DAX-Konzernen als Partner wahrgenommen.

Referenzprojekte
Das Hamburger Start-up agiert als Spezialberatung und Softwarehersteller für digitale Shopfloors in der Prozessindustrie und stellt dies mit seiner Projektarbeit unter Beweis. Ein Kunde, der nach einer Alternative zu seinem aktuellen MES gesucht hat, erläuterte seine Problemstellung und die eigentlich benötigten Funktionen. Durch den offenen Austausch kam das Team zu dem Schluss, dass ein traditionelles MES nicht zu der Aufgabenstellung passt. Die Experten wollten das in Nutzung befindliche System nicht weiter zweckentfremden und entwickelten innerhalb von sechs Monaten gemeinsam mit dem Kunden eine auf ihn zugeschnittene Lösung, die getestet und ausgerollt wurde – zu einem Bruchteil der Kosten, die ein vollumfängliches MES mit anschließender Anpassung gekostet hätte. 

Roadmap
Aus den durchgeführten und laufenden Projekten werden stetig weitere Elemente für die Gesamtlösung abgeleitet. Diese werden in iterativen Verbesserungen auf bestehende Lösungen angepasst bzw. in diese integriert. Konkret wird aktuell die Datenmodellierung und -normalisierung standardisiert, um kritische Punkte wie Sicherheit und Datenschutz weiter zu vereinfachen. Das Ziel ist es, eine innerhalb von 6 Monaten implementierbare, nach höchsten Industrie- und IT-Standards aufgebaute Lösung für die sich selbst optimierende Produktion zu entwickeln.