Transformierende Analysen für ein Industrie 4.0-fähiges Unternehmen

Fertigungsintelligenz ist heutzutage einer der wichtigsten Schwerpunkte im industriellen Sektor überhaupt. Fertigungsunternehmen implementieren weitreichendere Analysefunktionen als jemals zuvor, um Erkenntnisse aus ihren Maschinen, Mitarbeitern und Prozessen zu nutzen, um positive Ergebnisse zu erzielen, die letztendlich den Umsatz steigern. Leider reicht es nicht aus, Maschinen einfach miteinander zu verbinden, Daten zu extrahieren und dann auf das Beste zu hoffen.

Aus einer aktuellen Studie von LNS Research geht hervor, dass der Anteil der Industrieunternehmen mit einem formalen Analyseprogramm um 52% gestiegen ist, die diagnostischen Fähigkeiten um 102% und die vorausschauenden Fähigkeiten um 66%. Allerdings werden überhaupt nur 36% häufiger vorausschauende Analysen durchgeführt. Dies ist nicht überraschend, wenn man bedenkt, welche Herausforderungen die Daten darstellen, die dem Erreichen von Erkenntnissen im Wege stehen.

Inkonsistente Daten, separate Datensilos, fehlende Standardisierung und mangelhafte Kontextualisierung sorgen in der Fabrik für weitreichende digitale Probleme. Diese Probleme bergen hohe Risiken, führen zu immensen Kosten und Ineffizienz und sorgen letztendlich dafür, dass Kunden abgeschreckt werden. Um diese Probleme lösen zu können, benötigen Hersteller eine effektive Plattform mit einer dynamischen Analyse-Engine, mit der schnell auf intelligente, kontextualisierte Informationen zugegriffen, diese analysiert und darauf reagiert werden kann.

In diesem Blogpost stellen wir die wichtigsten Erfolgsfaktoren vor, mit denen Ihr Analyseansatz gelingt und bestimmen umsetzbare Schritte, die Ihrem Unternehmen analytischen Erfolg bringen.

Kritische Erfolgsfaktoren für aussagekräftige Analysen

Individuelle Metriken allein sind nicht mehr ausreichend. Für die Fabriken der Zukunft sind robuste, kontextualisierte Analysen unerlässlich, mit denen datengesteuerte Entscheidungen getroffen werden können. Folgende Schlüsseleigenschaften ermöglichen kontextualisierte Analysen:

• Hohe Datenqualität: Um kontextualisierte Analysen durchführen zu können, muss die Qualität der Daten zuverlässig sein. Dafür müssen Sie ein Datenbewusstsein möglichst nah an der Quelle schaffen. Stellen Sie außerdem sicher, dass die Dateneigentümer ihre Daten regelmäßig nutzen. Dies kann erreicht werden, indem Sie Analysen für jeden, der sie benötigt, leicht zugänglich und konfigurierbar machen.

• Nativer Edge-Ansatz: Ein nativer Edge-Ansatz, der Daten einfach über Produkte, Prozesse und Maschinen hinweg standardisiert und kontextualisiert ist der beste Weg für alle Hersteller, die alle Vorteile von Industrie 4.0 nutzen und ihr Unternehmen fit für die Zukunft machen möchten. Dafür sollten Maschinen in den Produktionshallen leicht austauschbar sein, ohne dass kundenspezifische Anpassungen nötig sind, um sofortige Erkenntnisse aus den neuen Maschinen ziehen zu können.

• Fachwissen: Das wichtigste Element für eine echte Kontextualisierung ist der Grad an Fachwissen über den Fertigungsbereich, der in das ontologische Schema der Analyseplattform integriert ist. Das Schema ist stark abhängig von der Kenntnis des Marktsegments, des Kontexts dieser Daten und der Nutzungsmodelle. Um zu verstehen, wo, was und wann wichtige Datenelemente zusammengeführt werden sollen, ist ein tiefes Verständnis der Anwendung, des Marktes und der Art und Weise, wie diese Daten genutzt werden können und sollen, erforderlich. Heute haben viele Lösungen auf dem Markt noch nicht einmal ein ontologisches Schema in ihre Datenmodelle eingebaut.

• Ein skalierbares Datenmodell: : Wenn konsistent definierte und harmonisierte Datenmodelle fehlen, können große Datenmengen über einfache Dashboard-Berichte hinaus nicht kontextualisiert werden. Stattdessen wird ein intuitives Datenmodell benötigt, das modelliert, simuliert und skaliert werden kann.

In der schnelllebigen Fertigungsumgebung hängt eine effektive Geschäftsanalyse von drei wesentlichen Dingen ab: leistungsstark unterstützt von oben genannten Attributen. Erstens brauchen Bediener und andere Entscheidungsträger Zugang zu einer Vielzahl an Daten, die ihnen ein Verständnis über das Unternehmen geben. Zweitens müssen diese Informationen so rechtzeitig zur Verfügung stehen, dass auf ihrer Grundlage anstehende Entscheidungen getroffen werden können. Und drittens müssen aus den Erkenntnissen Maßnahmen eingeleitet werden können, die in Zukunft effizienteres Arbeiten ermöglichen. Ohne einen Kontext sind Daten bedeutungslos. Und aus einem Haufen bedeutungsloser Daten können keine Erkenntnisse abgeleitet werden.

Der Ausgangspunkt für die Zukunft Ihres Unternehmens

Was sollte also unbedingt auf der To-do-Liste jedes Herstellers stehen, der sein Unternehmen fit für die Zukunft machen möchte? Die folgenden Schritte unterstützen Ihr Unternehmen dabei mit Analysen langfristige Erfolge zu erzielen:

• Definieren und implementieren Sie eine Data-Governance-Strategie. Stellen Sie sicher, dass diejenigen, die Zugriff auf die Daten benötigen, diesen auch erhalten, und dass diejenigen, die über die Daten verfügen, die erforderlichen Werkzeuge erhalten, um sie zu verwalten. Data Governance transformiert Ihr Unternehmen, da es über bloße “Werkzeuge” hinausgeht.

• Nutzen Sie ein kontextualisiertes Datenmodell. Diese Initiative kann auf einer IIoT-basierten Lösung basieren, welche kontextualisierte Analysen unterstützt und die Standardisierung und Qualität der Daten sicherstellt. Entscheiden Sie, was adressiert werden soll, sowohl aus Sicht der Daten als auch architektonisch.

• Implementieren Sie für den Anfang einige Analysen. Beziehen Sie Führungskräfte auf allen Ebenen des Unternehmens mit ein, damit diese lernen den Analysen zu vertrauen und deren Wert für das Unternehmen zu erkennen. Erhöhen Sie sowohl präskriptive als auch die prognostische Analysen für eine datenzentrierte und lernorientierte Organisation.

• Gehen Sie echte Szenarien an, um die Reife der Analysen zu verbessern. Wenden Sie Analysen an, mit deren Hilfe Führungskräfte die Leistung ihres Teams verbessern und besser unterstützen können. Brechen Sie Datensilos auf, indem Sie ein industrielles Datenmodell anwenden, um wichtige Erkenntnisse für Entscheidungsträger zu gewinnen. Implementieren Sie Analysen, die Ihnen bei der Entwicklung Ihrer Governance-Strategie und Ihres Datenmodells helfen und gleichzeitig das Vertrauen in Analysen stärken.

Ziel ist es, dass Analysen über eine einzelne Anlage hinausgehen und das gesamte Unternehmen einbeziehen. Die Möglichkeiten zur gemeinsamen Nutzung von Daten und Analyseanwendungen über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg sind schier grenzenlos. Neue Technologien wie maschinelles Lernen (ML) oder künstliche Intelligenz (KI) gepaart mit einer zuverlässigen Belegschaft und optimierten Prozessen, wird es Ihnen ermöglichen, das Beste aus Ihren Analysen herauszuholen.

Schlussfolgerung: Analysen in den Mittelpunkt rücken

Analysen sind das Herzstück eines jeden Programms zur industriellen Transformation/Industrie 4.0. Es ist nahezu unmöglich die Fabrik zukunftsfähig zu machen, ohne dass Daten ordnungsgemäß erfasst, bereinigt, berechnet und kontextualisiert werden können. Unternehmen, die in Bezug auf Analysen zu Branchenführern avancieren möchten, müssen diese daher in den Mittelpunkt ihrer Programme zur Transformation rücken und sich für Lösungen entscheiden, die Innovationen und Effizienz fördern.

Eine IIoT- und Industrie 4.0-fähige Plattform für Fertigungsbetriebe, wie FactoryLogix von Aegis ermöglicht Herstellern transformative Transparenz und Kontrolle über alle Fertigungsabläufe in Echtzeit. Die Plattform für Fertigungsintelligenz von Aegis bringt ein einzigartiges ontologisches, kontextualisiertes Datenmodell, das mit branchenspezifischem Fachwissen und Expertise entwickelt wurde. FactoryLogix ermöglicht nahtloses arbeiten und verknüpft alle Bereiche der Fabrik. Daher können Hersteller anhand der kontextbezogenen Erkenntnisse und Analysen intelligente erkenntnisbasierte Entscheidungen schneller als jemals zuvor treffen.

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