Daten werden in verschiedenen Formen erfasst und sind seit Jahrhunderten ein wesentlicher Bestandteil von Prozessen – von einfachen Strichlisten und Notizen bis hin zu komplexen Tabellenkalkulationen und Cloud-Speichern. Die Menge und das Volumen komplexer Daten (Big Data), die heute erstellt und gespeichert werden, sind enorm: Schätzungsweise 2,5 Milliarden Gigabyte werden täglich generiert.
In der Fertigung gibt es eine schnell wachsende Menge an Daten, die mithilfe intelligenterer und vernetzter Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen (ML) und Geräten des Internets der Dinge (IoT), die mittlerweile in Betriebssysteme integriert sind, erstellt und verteilt werden.
Ohne fundierte Kenntnisse in der 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 der Werkstatt als je zuvor. Um künftig höhere Renditen aus ihren Technologieinvestitionen zu erzielen, müssen sie über ausgefeilte Analysemodelle verfügen. Diese ermöglichen es ihnen, Daten zu definieren, zu analysieren und konkrete Schlussfolgerungen daraus zu ziehen, um die richtigen Entscheidungen für optimale Geschäftsergebnisse zu treffen. Mit den richtigen Analysemethoden bleiben keine Daten ungenutzt.
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 Prozesse automatisieren und so betriebliche Effizienz im großen Maßstab ermöglichen. Mit dem Aufkommen von Industrie 4.0Wir beobachten, wie sich die Geschwindigkeit der Einführung dieser Technologie erhöht, und die Geschwindigkeit der digitalen Transformation hat sich sogar noch weiter beschleunigt, seit die COVID-19-Pandemie die Digitalisierung auf einen höheren Gang geschaltet hat.
Viele Unternehmen bemühen sich mittlerweile, mithilfe intelligenter Tools und Lösungen ihre Effizienz zu steigern. Dabei ist die Unterscheidung zwischen effizient und intelligent entscheidend.
Beispielsweise haben leistungsstarke IoT-Sensoren die Prozesseffizienz erhöht, indem sie die Überwachung und Aufzeichnung von Produktionsanlagen in Echtzeit ermöglichen, etwa die virtuelle Verfolgung des Standorts und Inhalts von Behältern in Produktionsanlagen und die Automatisierung der Lagerauffüllung nach Bedarf.
Der Einsatz leistungsstarker Analyseverfahren ermöglicht jedoch ein höheres Maß an Intelligenz, das die Optimierung erleichtert. Mithilfe von Datenanalysen kann der Hersteller Bereiche identifizieren, in denen die Effizienz gesteigert und Kosten gesenkt werden können – sei es durch die Umstrukturierung von Produktionsabläufen, die Neukonfiguration des Produkts mit Teilen aus diesem Behälter oder die Empfehlung kostengünstigerer Komponenten.
Dank Datenanalyse können Hersteller ihren Zielen der kontinuierlichen Verbesserung und Prozessoptimierung nun einen Schritt näher kommen – ein weiteres wichtiges Merkmal intelligenter Fabriken. Daher ist es für Fertigungsunternehmen entscheidend, Daten effektiv zu nutzen und ihre Abläufe um eine zusätzliche Intelligenzebene zu erweitern, die ihnen hilft, Lücken zu identifizieren und zu schließen und gleichzeitig bestehende Prozesse zu verbessern. Auch wenn es für manche eine Herausforderung darstellt, kann dies durch die Implementierung von Benchmarking-Frameworks und -Tools wie dem erreicht werden. Smart Industry Readiness Index (SIRI) damit Unternehmen die digitale Transformation vorantreiben und skalieren und ihre Abläufe und Prozesse noch weiter verbessern können.
Von vollautomatisierten Fabriken bis hin zu autonomen Fertigungsökosystemen
Die Fertigungsindustrie hat im Laufe der Jahre erhebliche Veränderungen erlebt und sich mit jeder neuen Disruptionswelle deutlich weiterentwickelt. Der Wandel von Ad-hoc-Investitionen in neue Technologien hin zum Aufbau intelligenter Fabriken mit einem von Grund auf ausgearbeiteten Plan zur digitalen Transformation ist bereits im Gange. Visionäre Branchenführer wollen jedoch wissen, wie es weitergeht und welche Schritte nötig 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 das mit wenig bis gar keinem menschlichen Eingriff.
Mit der Zeit kann die Leistungsfähigkeit von Datenanalyse und Automatisierung die nächste Generation intelligenter Fabriken vorantreiben und zu wirklich autonomen Fertigungsökosystemen führen, die den Höhepunkt der frühen Industrie-4.0-Bemühungen darstellen. Obwohl Industrie 5.0 noch in weiter Ferne liegt, wäre der Beginn autonomer Fertigungsökosysteme ein deutlicher 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 der Digitalisierung haben moderne Maschinen und komplexe Systeme sowie Big Data, KI, ML und IoT dazu beigetragen, Fabriken der nächsten Generation zu betreiben und ihre Leistungsfähigkeit zu maximieren. Die in einer modernen Fabrik generierten Datenmengen wären jedoch ohne die wichtige Datenanalyse, die kritische Informationen interpretiert und extrahiert, um auf dieser Grundlage handeln zu können, nutzlos.
Mithilfe von Datenanalysen können die Fabriken der Zukunft und vollständig autonome Ökosysteme als Teil einer fortgeschrittenen Phase von Industrie 4.0 Realität werden. Um diese nächste Phase zu erreichen, müssen Hersteller jedoch verstehen, wo ihre Schwächen liegen und wie sie diese Lücken schließen können. Mit Smart Industry Readiness Index, gut definierte branchenspezifische Benchmarks und klare Roadmaps werden den Weg für die von den Herstellern angestrebte Transformation ebnen.
Möchten Sie eine Bewertung des Smart Industry Readiness Index durchführen, um zu sehen, wie Ihr Unternehmen im Vergleich zu Ihren Mitbewerbern abschneidet? Besuchen Sie https://siri.incit.org/assessment/request-assessment oder kontaktieren Sie uns unter contact@incit.org um mehr zu erfahren.
