Daten werden in verschiedenen Formen erfasst und sind seit Jahrhunderten ein wesentlicher Bestandteil von Prozessen \u2013 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: Sch\u00e4tzungsweise 2,5 Milliarden Gigabyte werden t\u00e4glich generiert.<\/p>\n
In der Fertigung gibt es eine schnell wachsende Menge an Daten, die mithilfe intelligenterer und vernetzter Technologien wie k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen (ML) und Ger\u00e4ten des Internets der Dinge (IoT), die mittlerweile in Betriebssysteme integriert sind, erstellt und verteilt werden.<\/p>\n
Ohne fundierte Kenntnisse in der Nutzung und Analyse von Big Data werden die Daten jedoch auf blo\u00dfe Zahlen reduziert.<\/p>\n
Durch den Einsatz dieser intelligenten Fertigungstechnologien und die Verwaltung traditioneller Datens\u00e4tze verf\u00fcgen Hersteller \u00fcber mehr Datenpunkte auf der Werkstatt<\/a> als je zuvor. Um k\u00fcnftig h\u00f6here Renditen aus ihren Technologieinvestitionen zu erzielen, m\u00fcssen sie \u00fcber ausgefeilte Analysemodelle verf\u00fcgen. Diese erm\u00f6glichen es ihnen, Daten zu definieren, zu analysieren und konkrete Schlussfolgerungen daraus zu ziehen, um die richtigen Entscheidungen f\u00fcr optimale Gesch\u00e4ftsergebnisse zu treffen. Mit den richtigen Analysemethoden bleiben keine Daten ungenutzt.<\/p>\n Die Diskussionen um die moderne Fertigung drehen sich oft um Technologien, die Prozesse automatisieren und so betriebliche Effizienz im gro\u00dfen Ma\u00dfstab erm\u00f6glichen. Mit dem Aufkommen von Industrie 4.0<\/a>Wir beobachten, wie sich die Geschwindigkeit der Einf\u00fchrung dieser Technologie erh\u00f6ht, und die Geschwindigkeit der digitalen Transformation hat sich sogar noch weiter beschleunigt, seit die COVID-19-Pandemie die Digitalisierung auf einen h\u00f6heren Gang geschaltet hat.<\/p>\n Viele Unternehmen bem\u00fchen sich mittlerweile, mithilfe intelligenter Tools und L\u00f6sungen ihre Effizienz zu steigern. Dabei ist die Unterscheidung zwischen effizient und intelligent entscheidend.<\/p>\n Beispielsweise haben leistungsstarke IoT-Sensoren die Prozesseffizienz erh\u00f6ht, indem sie die \u00dcberwachung und Aufzeichnung von Produktionsanlagen in Echtzeit erm\u00f6glichen, etwa die virtuelle Verfolgung des Standorts und Inhalts von Beh\u00e4ltern in Produktionsanlagen und die Automatisierung der Lagerauff\u00fcllung nach Bedarf.<\/p>\n Der Einsatz leistungsstarker Analyseverfahren erm\u00f6glicht jedoch ein h\u00f6heres Ma\u00df an Intelligenz, das die Optimierung erleichtert. Mithilfe von Datenanalysen kann der Hersteller Bereiche identifizieren, in denen die Effizienz gesteigert und Kosten gesenkt werden k\u00f6nnen \u2013 sei es durch die Umstrukturierung von Produktionsabl\u00e4ufen, die Neukonfiguration des Produkts mit Teilen aus diesem Beh\u00e4lter oder die Empfehlung kosteng\u00fcnstigerer Komponenten.<\/p>\n Dank Datenanalyse k\u00f6nnen Hersteller ihren Zielen der kontinuierlichen Verbesserung und Prozessoptimierung nun einen Schritt n\u00e4her kommen \u2013 ein weiteres wichtiges Merkmal intelligenter Fabriken. Daher ist es f\u00fcr Fertigungsunternehmen entscheidend, Daten effektiv zu nutzen und ihre Abl\u00e4ufe um eine zus\u00e4tzliche Intelligenzebene zu erweitern, die ihnen hilft, L\u00fccken zu identifizieren und zu schlie\u00dfen und gleichzeitig bestehende Prozesse zu verbessern. Auch wenn es f\u00fcr manche eine Herausforderung darstellt, kann dies durch die Implementierung von Benchmarking-Frameworks und -Tools wie dem erreicht werden. Smart Industry Readiness Index (SIRI)<\/a> damit Unternehmen die digitale Transformation vorantreiben und skalieren und ihre Abl\u00e4ufe und Prozesse noch weiter verbessern k\u00f6nnen.<\/p>\n Die Fertigungsindustrie hat im Laufe der Jahre erhebliche Ver\u00e4nderungen 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. Vision\u00e4re Branchenf\u00fchrer wollen jedoch wissen, wie es weitergeht und welche Schritte n\u00f6tig sind, um dorthin zu gelangen.<\/p>\n Da die modernen Fabriken der Zukunft immer mehr Daten nutzen und analysieren, lernen diese Fabriken auch, Kontexte zu bewerten, sich an Einschr\u00e4nkungen anzupassen und Ma\u00dfnahmen zu ergreifen, die den vom Unternehmen vordefinierten Ergebnissen am n\u00e4chsten kommen \u2013 und das mit wenig bis gar keinem menschlichen Eingriff.<\/p>\n Mit der Zeit kann die Leistungsf\u00e4higkeit von Datenanalyse und Automatisierung die n\u00e4chste Generation intelligenter Fabriken vorantreiben und zu wirklich autonomen Fertigungs\u00f6kosystemen f\u00fchren, die den H\u00f6hepunkt der fr\u00fchen Industrie-4.0-Bem\u00fchungen darstellen. Obwohl Industrie 5.0 noch in weiter Ferne liegt, w\u00e4re der Beginn autonomer Fertigungs\u00f6kosysteme ein deutlicher Fortschritt gegen\u00fcber Industrie 4.0.<\/p>\n Die Hauptrolle modernster Datenanalyse wird zum bestimmenden Merkmal dieser n\u00e4chsten \u00c4ra in der Fertigung, in der die Massenproduktion nahtlos mit der Nachfrage nach individueller Anpassung in Einklang gebracht werden kann.<\/p>\n 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 n\u00e4chsten Generation zu betreiben und ihre Leistungsf\u00e4higkeit zu maximieren. Die in einer modernen Fabrik generierten Datenmengen w\u00e4ren jedoch ohne die wichtige Datenanalyse, die kritische Informationen interpretiert und extrahiert, um auf dieser Grundlage handeln zu k\u00f6nnen, nutzlos.<\/p>\n Mithilfe von Datenanalysen k\u00f6nnen die Fabriken der Zukunft und vollst\u00e4ndig autonome \u00d6kosysteme als Teil einer fortgeschrittenen Phase von Industrie 4.0 Realit\u00e4t werden. Um diese n\u00e4chste Phase zu erreichen, m\u00fcssen Hersteller jedoch verstehen, wo ihre Schw\u00e4chen liegen und wie sie diese L\u00fccken schlie\u00dfen k\u00f6nnen. Mit Smart Industry Readiness Index<\/a>, gut definierte branchenspezifische Benchmarks und klare Roadmaps werden den Weg f\u00fcr die von den Herstellern angestrebte Transformation ebnen.<\/p>\n M\u00f6chten Sie eine Bewertung des Smart Industry Readiness Index durchf\u00fchren, um zu sehen, wie Ihr Unternehmen im Vergleich zu Ihren Mitbewerbern abschneidet? Besuchen Sie https:\/\/siri.incit.org\/assessment\/request-assessment<\/a> oder kontaktieren Sie uns unter contact@incit.org<\/a> um mehr zu erfahren.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Data has been captured in various forms and has been an essential part of processes for centuries \u2013 from simple tallying markers and notes to complex spreadsheets and cloud storage. 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Von vollautomatisierten Fabriken bis hin zu autonomen Fertigungs\u00f6kosystemen<\/h2>\n
Datenanalyse: das R\u00fcckgrat der Transformation der Fertigung<\/h2>\n