Daten werden in unterschiedlichen Formen erfasst und sind seit Jahrhunderten ein wesentlicher Teil von Prozessen – von einfachen Strichlisten und Notizen bis hin zu komplexen Tabellenkalkulationen und Cloud-Speichern. Heute sind die Menge und das Volumen komplexer Daten (Big Data), die erstellt und gespeichert werden, atemberaubend: Täglich werden schätzungsweise 2,5 Milliarden Gigabyte generiert.
In der Fertigung gibt es eine schnell wachsende Menge an Daten, die mit intelligenteren und vernetzten Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen (ML) und Geräten des Internets der Dinge (IoT), die jetzt in Betriebssysteme integriert sind, erstellt und verteilt werden.
Ohne umfassende Kenntnisse zur Nutzung und Analyse von Big Data werden die Daten jedoch auf bloße Zahlen reduziert.
Durch den Einsatz dieser intelligenten Fertigungstechnologien und die Verwaltung traditioneller Datensätze verfügen Hersteller über mehr Datenpunkte auf dem Werkstatt als je zuvor. Um in Zukunft höhere Renditen aus ihren Technologieinvestitionen zu erzielen, müssen sie über ausgefeilte Analysemodelle verfügen, da sie damit die Daten definieren, untersuchen und konkrete Schlussfolgerungen daraus ziehen können, um die richtigen Entscheidungen für optimale Geschäftsergebnisse zu treffen. Durch den Einsatz der richtigen Analysehebel bleiben keine Daten auf der Strecke.
Wenn es bei der Automatisierung um Effizienz geht, dann geht es bei der Analytik um Intelligenz
Die Diskussionen um die moderne Fertigung drehen sich oft um Technologien, die darauf ausgelegt sind, Prozesse zu automatisieren, um betriebliche Effizienz im großen Maßstab zu ermöglichen. Mit dem Aufkommen von Industrie 4.0Wir sind Zeuge einer zunehmenden Geschwindigkeit der Einführung dieser Technologie geworden und das Tempo der digitalen Transformation hat sich sogar noch weiter beschleunigt, seit die COVID-19-Pandemie die Digitalisierung auf einen neuen Gang geschaltet hat.
Viele Unternehmen bemühen sich heute, mithilfe intelligenter Tools und Lösungen ihre Effizienz zu steigern. Dabei ist es jedoch wichtig, zwischen effizient und intelligent zu unterscheiden.
So haben etwa leistungsstarke IoT-Sensoren die Prozesseffizienz gesteigert, indem sie die Überwachung und Aufzeichnung von Fertigungsanlagen in Echtzeit ermöglichen, etwa die virtuelle Verfolgung des Standorts und des Inhalts von Behältern in Produktionsanlagen und die automatische Lagerauffüllung nach Bedarf.
Der Einsatz leistungsstarker Analysefunktionen führt jedoch zu einem höheren Maß an Intelligenz, das die Optimierung erleichtert. Mithilfe von Datenanalysen kann der Hersteller Bereiche identifizieren, in denen die Effizienz weiter gesteigert und Kosten gesenkt werden können – sei es durch die Neuordnung der Produktionsabläufe, die Neukonfiguration des Produkts mit Teilen aus diesem Behälter oder das Vorschlagen wirtschaftlicherer Komponenten.
Dank der Datenanalyse können Hersteller ihren Zielen zur kontinuierlichen Verbesserung und Prozessoptimierung nun einen Schritt näher kommen, was ein weiteres wichtiges Merkmal intelligenter Fabriken darstellt. Daher ist es für Fertigungsunternehmen von entscheidender Bedeutung, Daten effektiv zu nutzen und ihren Abläufen eine weitere Ebene der Intelligenz hinzuzufügen, die ihnen hilft, Lücken zu identifizieren und zu beheben und gleichzeitig bestehende Prozesse zu verbessern. Obwohl dies für einige eine Herausforderung sein kann, kann dies durch die Implementierung von Benchmarking-Frameworks und -Tools wie dem erreicht werden. Index der Bereitschaft für intelligente Industrien (SIRI) Damit Unternehmen die digitale Transformation vorantreiben und skalieren und ihre Betriebsabläufe und Prozesse noch weiter verbessern können.
Von vollautomatisierten Fabriken zu autonomen Fertigungsökosystemen
Die Fertigungsindustrie hat im Laufe der Jahre viele Veränderungen erlebt und sich mit jeder neuen Disruptionswelle deutlich weiterentwickelt. Der Wandel von der Ad-hoc-Investition in neue Technologien hin zum Aufbau intelligenter Fabriken mit einem von Grund auf ausgearbeiteten Plan zur digitalen Transformation ist bereits im Gange. Doch visionäre Branchenführer wollen wissen, was als Nächstes kommt und welche Schritte erforderlich sind, um dorthin zu gelangen.
Da die modernen Fabriken der Zukunft immer mehr Daten nutzen und analysieren, lernen diese Fabriken auch, Kontexte zu bewerten, sich an Einschränkungen anzupassen und Maßnahmen zu ergreifen, die den vom Unternehmen vordefinierten Ergebnissen am nächsten kommen – und zwar mit wenig bis gar keinem menschlichen Eingriff.
Mit der Zeit kann die Leistungsfähigkeit von Datenanalyse und Automatisierung die nächste Generation intelligenter Fabriken antreiben und zu wirklich autonomen Fertigungsökosystemen führen, die die Kulmination der frühen Industrie-4.0-Bemühungen darstellen. Während Industrie 5.0 noch in weiter Ferne liegt, wäre der Beginn autonomer Fertigungsökosysteme ein klarer Fortschritt gegenüber Industrie 4.0.
Die Hauptrolle modernster Datenanalyse wird zum bestimmenden Merkmal dieser nächsten Ära in der Fertigung, in der die Massenproduktion nahtlos mit der Nachfrage nach individueller Anpassung in Einklang gebracht werden kann.
Datenanalyse: das Rückgrat der Transformation der Fertigung
Die digitale Transformation sowie intelligente und vernetzte Technologien haben den Herstellern von heute mehr Erfolg beschert als je zuvor. Im Zuge des Digitalisierungsprozesses haben moderne Maschinen und komplexe Systeme zusammen mit Big Data, KI, ML und IoT dazu beigetragen, Fabriken der nächsten Generation anzutreiben und ihre Leistungsfähigkeit zu maximieren. Die Berge an Daten, die in einer modernen Fabrik generiert werden, wären jedoch ohne das wichtige Rückgrat der Datenanalyse zur Interpretation und Extrapolation kritischer Informationen, auf deren Grundlage gehandelt werden kann, nutzlos.
Mithilfe von Datenanalysen können die Fabriken der Zukunft und vollständig autonome Ökosysteme als Teil einer fortgeschrittenen Phase der Industrie 4.0 Realität werden. Damit Hersteller diese nächste Phase erreichen können, müssen sie jedoch verstehen, wo es ihnen an Wissen mangelt und wie sie potenzielle Lücken schließen können. Mit SIRI, gut definierte branchenspezifische Benchmarks und klare Roadmaps werden den Weg für die von den Herstellern angestrebte Transformation ebnen.
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