Fortschrittliche Big-Data-Analysen sind für die Fertigungsindustrie ein heißes Thema. Hersteller generieren über ihre Systeme gewaltige Mengen an Daten, doch ist fraglich, ob sie diese zur Optimierung des Gesamtbetriebs nutzen.

Widmen wir uns zunächst einer grundlegenden Frage: Worin besteht der Mehrwert einer Datenanalyse? Es geht vor allem um die Offenlegung wichtiger Informationen, die intelligente Betriebsabläufe ermöglichen und das Unternehmen voranbringen. Unabhängig davon, ob es um Ihre Fertigung, Ihre Lieferkette oder Ihre Beschaffung geht, hilft Ihnen Advanced Analytics, Muster und Abhängigkeiten innerhalb Ihrer Systeme zu identifizieren. Auf diese Weise können Sie die richtigen Entscheidungen treffen und den gesamten Prozess optimieren. Folgendes sind typische Anwendungsfälle in der Fertigung:

  • Vorausschauende Wartung: Zu wissen, wann ein Teil ausfallen wird, reduziert Ausfallzeiten und Ausschuss. Durch die Analyse der Faktoren, die den Verschleiß Ihrer Geräte beeinflussen, gewinnen Sie Klarheit über die tatsächliche Lebensdauer Ihrer Produkte.
  • Automatische Qualitätstests: Die Automatisierung dieser Aufgabe spart Zeit und hilft, menschliches Versagen zu vermeiden. Anstatt manuelle Kontrollen durchzuführen, kann die Qualität anhand der Daten von speziellen Testgeräten, Röntgenaufnahmen oder Fotos überprüft werden.
  • Produktoptimierung: Zu verstehen, was die Qualität Ihrer Produktion ausmacht, vermindert Ausschuss und verbessert die Gesamtanlageneffektivität (GAE). Eine fortschrittliche Analyse identifiziert Parameter, die zu Abweichungen bei Qualität oder Effizienz führen.
  • Lieferkettenoptimierung: Die Vorwegnahme des richtigen Zeitpunkts für die Bearbeitung von Aufträgen oder die Planung von Versandterminen ermöglicht eine termingerechte Lieferung und löst Lagerprobleme. Die Analyse der Dauer einzelner Prozesse und der komplexen Zusammenhänge zwischen ihnen gibt Aufschluss über Transportzeiten und Störungsauswirkungen.

Es gibt noch viele weitere Anwendungsfälle. Wie Hersteller von der Datenanalyse profitieren, hängt in hohem Maße von ihren Fähigkeiten, den verfügbaren Daten und ihren Ideen ab.

 

Unternehmensweite Vorteile durch zentralen Datenzugriff

Die Daten aus separaten Prozessen haben ihren eigenen Wert, sind jedoch in der Kombination noch wertvoller. Hier ein deutliches Beispiel: Beim Einsatz vorausschauender Wartung wissen Sie im Voraus, wann ein Teil ausfällt, das hilft Ihnen bei der Verwaltung Ihrer Produktions- und Wartungslasten. Wenn Sie dieses Wissen mit Vorabinformationen aus Ihrer Lieferkette verbinden, können Sie den richtigen Zeitpunkt für die Bestellung von Ersatzteilen bestimmen. Sie müssen diese nicht für längere Zeit aufbewahren und riskieren auch keine Ausfallzeiten aufgrund verspäteter Lieferung. Herkömmlicherweise werden die für solche Vorgänge erforderlichen Daten in getrennten Geschäftsbereichen verwaltet. Um das volle Potenzial der Datenanalyse ausschöpfen zu können, ist es wichtig, organisatorische Grenzen zu überwinden und Daten zwischen unterschiedlichen Geschäftsbereichen mit zentralem Datenzugriff freizugeben.

 

Wichtige Schritte zur Implementierung der Datenanalyse

Datenanalyse, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) in der Fertigung sind nicht nur ein Hype. Wenn sie richtig angegangen werden, können sie Kosteneinsparungen und eine Prozessoptimierung ermöglichen. Ihr Einsatz erfordert eine professionelle Herangehensweise. Viele Analyseprojekte scheitern daran, dass die Beteiligten den Grad der Komplexität unterschätzen. Um eine derartige Situation zu vermeiden, sollten Fertigungsunternehmen folgende Bereiche angehen:

  • Eine Analysestrategie: Sie bildet die DNA Ihres Systems und den wichtigsten Orientierungspunkt für die folgenden Bereiche. Eine klare, allgemeine Roadmap dazu, wo Sie mit all Ihren unterschiedlichen Bemühungen gerade stehen, hilft Ihnen, Ihre Ziele festzulegen und alle erforderlichen Schritte zu steuern.
  • Ein gradueller, agiler Ansatz: Die folgenden beiden Bereiche gehen Hand in Hand. Führen Sie sie in mehreren, schrittweisen Zyklen auf der Grundlage eines agilen MVP-Ansatzes (Minimum Viable Product) durch. Graduelle Investitionen führen so zu spürbaren Resultaten und zur langsamen Überwindung größerer Hindernisse:
    • Hilfsprogramme und Pipelines: Die Infrastruktur ist von zentraler Bedeutung. Sie benötigen die Plattform und die Hardware zur Verarbeitung der Daten sowie intelligente Pipelines zur zentralen Sammlung und Speicherung der Daten.
    • KI-Experimente: Eine schnelle Prototypenerstellung und agile KI-Experimente liefern Erkenntnisse und bestimmen den richtigen Ansatz zur Optimierung Ihres Systems und Ihrer Betriebsabläufe. Viele Unternehmen erwarten, dass es fertige Lösungen für ihre Bedürfnisse gibt, aber Plug-and-Play-Lösungen sind für die meisten Branchen selten und angewandte KI-Lösungen und -Anwendungen werden noch intensiv erforscht. Darum ist Experimentierfreudigkeit so wichtig. In der experimentellen Phase geht es vor allem darum, schnell den effektivsten Analyseansatz für Ihr Unternehmen zu finden, unabhängig davon, ob es sich um eine bereits vorhandene Lösung, ein vollständig selbst erstelltes System oder um etwas dazwischen handelt.
  • Operationalisierte KI: Anschließend müssen Sie die erfolgreichen Experimente operationalisieren. Die gesamte Arbeitslast muss von einem Experiment in eine stabile, gewartete und unternehmensweite Lösung übertragen werden. Dies kann die Integration in eine Geschäftsanwendung bedeuten oder die Ausführung als Microservice in einer modernen Architektur.

Europäische Hersteller: Erste Schritte

Obwohl sich viele europäische Hersteller der wichtigsten Vorteile der Datenanalyse bewusst sind, zögern sie, entsprechende Maßnahmen zu ergreifen. Einige Hersteller fühlen sich nicht bereit für Advanced Analytics, weil ihnen die richtige Infrastruktur fehlt. Systeme können veraltet und für die Datenerfassung und -analyse ungeeignet sein. Bevor es an größere Investitionen geht, können solche Hindernisse nach und nach durch die Anwendung eines MVP-Ansatzes überwunden werden.

Ein weiterer Faktor, der die Einführung von Datenanalysen behindern kann, besteht darin, dass wichtige Mitarbeiter in einigen Werken möglicherweise zu sehr mit Routinetätigkeiten beschäftigt sind. In solchen Fällen können externe Fachleute dazu beitragen, den internen Arbeitsaufwand drastisch zu reduzieren, die Infrastruktur zu modernisieren und die Nutzung von Datenanalysen zu unterstützen.

Fortschrittliche Analysen können große Vorteile bringen, und es ist höchste Zeit, dass Hersteller einen ersten Schritt machen, um geschäftliche Verbesserungen zu erzielen. Legen Sie die Strategie fest, experimentieren Sie nach und nach, um die Infrastruktur zu modernisieren, und machen Sie die Daten zu Ihrem neuen Verbündeten.

Beginnen Sie noch heute mit Ihrer Datenanalyse-Reise und erfahren Sie mehr darüber, wie Sie eine wirksame KI und Datenstrategie entwickeln können.