Warum die Kontextualisierung von Daten im Zeitalter der digitalen Transformation von entscheidender Bedeutung ist

Eine der größten Herausforderungen für die Hersteller ist heutzutage die effektive Verwaltung und Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse aus der riesigen Menge an verfügbaren Daten. Hersteller erfassen Daten von verschiedenen Systemen, Plattformen und Personen, die jeweils ihr eigenes Datenformat, ihre eigene Struktur und Kompatibilität haben. Die Integration und Harmonisierung von Daten aus diesen unterschiedlichen Quellen kann komplex und zeitaufwändig sein. Datenprobleme entstehen oft aufgrund von Unterschieden in Datenmodellen, Schemata, Datensemantik und Namenskonventionen.

Daten sind die entscheidenden Faktoren für Veränderungen, aber selbst die hochwertigsten Daten können Veränderungen allein nicht hervorrufen. Es reicht nicht aus, einfach nur Daten zu sammeln und darauf zuzugreifen. Hersteller müssen sie im Kontext nutzen, um Entscheidungen zu treffen, die den Wert in Zeiten der digitalen Transformation steigern. Ohne den richtigen Kontext können Fertigungsdaten fehlinterpretiert oder missverstanden werden. Das Fehlen kontextbezogener Informationen kann zu ungenauen Analysen und damit zu fehlerhaften Entscheidungen führen, die sich negativ auf die Produktion, die Qualität und die allgemeinen Geschäftsergebnisse auswirken.

Durch die Nutzung innovativer digitaler Technologien, die heutzutage zur Kontextualisierung von Daten zur Verfügung stehen, können Hersteller ihre Informationen nutzen, um eine Vielzahl von aufschlussreichen Entscheidungen zu treffen - vom besseren Verständnis der Auswirkungen von Maschinen-Upgrades bis hin zur Entdeckung neuer Produktionsprozesse, die zur Optimierung des Durchsatzes beitragen.

In diesem Blogbeitrag werden wichtige Überlegungen für eine effektive Datenstrategie erörtert, es wird aufgezeigt, warum die Kontextualisierung von entscheidender Bedeutung ist, und wie ein intelligentes, agiles, datengesteuertes und bedarfsorientiertes Unternehmen aussieht.

Überlegungen zu einer effektiven Datenstrategie

Hersteller brauchen eine effektive Datenstrategie, da die Erfassung von Daten mehr als nur die einfache Eingabe von Daten ist. Unternehmen sollten sich von Anfang an darauf konzentrieren, Daten von verschiedenen Gerätetypen, Sensoren und Menschen in der Fabrikhalle zu erfassen. Die Verknüpfung von Maschinen-, Personal- und Prozessdaten mit dem CAD (Computer-Aided Design) und der Stückliste (BOM, Bill of Materials) gewährleistet Genauigkeit und Konsistenz im gesamten Fertigungsprozess.

Die ideale Datenstrategie stellt sicher, dass die erfassten Daten genaue Analysen zu den zuvor festgelegten und vereinbarten Zielen liefern. Durch die Erstellung von Berichten, die kontextbezogene Daten enthalten, können Hersteller beispielsweise Warnmeldungen zu ihren wichtigsten Überwachungskennzahlen erhalten, die Ursachen erkennen und vorbeugende Maßnahmen ergreifen.

Die Visualisierung von Schlüsseldaten in Balkendiagrammen, Dashboards oder anderen Anzeigefunktionen und statistischen Tools erleichtert den Datenaustausch im gesamten Unternehmen. Ein durchgängiger digitaler Faden kann beispielsweise Ingenieuren und Industriedesign-Teams aussagekräftiges Feedback liefern und sie können verstehen, was in der Produktionslinie passiert. Der digitaler Faden kann auch in andere Softwareanwendungen einfließen und ermöglicht so eine bessere Integration.

Die Kontextualisierung ist entscheidend

Ohne Kontextualisierung der Daten ist es sehr schwierig, die gesammelten Informationen sofort zu nutzen. Hersteller können jedoch Engpässe, Ineffizienzen oder Abweichungen vom optimalen Prozessablauf erkennen, indem sie Maschinen-, Personal- und Prozessdaten im Kontext des Designs und der Stückliste analysieren. Diese Informationen ermöglichen eine datengestützte Entscheidungsfindung zur Optimierung der Ressourcenzuweisung, zur Rationalisierung der Arbeitsabläufe und zur Verbesserung der Produktivität. Um dies zu veranschaulichen, lassen Sie uns eine Situation untersuchen, in der Daten ohne Kontext bedeutungslos sind.

Eine Fabrik erfasst eine Reihe von Rohdaten wie Temperatur-, Druck-, Vibrations- oder Feuchtigkeitsmesswerte von Sensoren, die in einer Maschine installiert sind. Es gibt jedoch keine zusätzlichen Informationen oder einen Kontext zu diesen Messungen. Folglich sind sie für sich genommen nicht aussagekräftig. Diese Überwachung der Maschinenleistung kann zwar Anomalien oder Abweichungen vom normalen Verhalten aufdecken, aber sie gibt keinen Aufschluss über den spezifischen Betrieb oder Prozess, an dem die Maschine beteiligt ist.

Im Gegensatz dazu können Hersteller diese Daten kontextualisieren, indem sie sie mit anderen relevanten Informationen kombinieren, z. B. mit Produktionsplänen, Wartungsprotokollen, Aufzeichnungen zur Qualitätskontrolle, Bedienerfeedback usw. Auf diese Weise lassen sich Muster, Korrelationen oder kausale Zusammenhänge erkennen, die zur Optimierung des Fertigungsprozesses, zur Verringerung von Ausfallzeiten, zur Verbesserung der Qualität und zur Steigerung der Effizienz beitragen können.

Sobald kontextualisierte Daten gewonnen wurden, werden Analysen in umsetzbare Erkenntnisse umgewandelt. Kontextualisierte Daten bilden eine wichtige Grundlage für kontinuierliche Verbesserungen und Innovationen. Durch die Analyse historischer Daten, die mit den CAD- und Stücklistendateien verknüpft sind, können Hersteller Muster, Trends und verbesserungswürdige Bereiche erkennen. Diese Erkenntnisse können zu Verbesserungen im Produktdesign, in den Fertigungsprozessen und in der Qualitätskontrolle führen und so die Innovation fördern und einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt sichern.

Das intelligente, agile, datengesteuerte und bedarfsorientierte Unternehmen

Hersteller leben in einem Zustand des ständigen Wandels, und es ist für das Unternehmen unerlässlich, kontinuierlich Optimierungen und Verbesserungen vorzunehmen, die es ihm ermöglichen, die volle Ausschöpfung seines Potenzials zu erreichen - ein intelligentes, agiles, datengesteuertes und bedarfsorientiertes Unternehmen.

Mit dem Fokus auf die Digitalisierung kann das Unternehmen seine Bemühungen um die Nutzung von Daten zur Förderung von Veränderungen und Erfolg intensivieren. So kann es beispielsweise vorkommen, dass mitten in der Produktion eine plötzliche Änderung durch einen Ingenieur oder einen Kunden auftritt, etwa eine Konfiguration oder eine Zeitplanänderung aufgrund eines Eilauftrags. Es ist wichtig, dass das Unternehmen in der Lage ist, bei Bedarf umzuschwenken und mit einem agilen und flexiblen Fertigungsprozess auf Abweichungen zu reagieren. Daten sind ein entscheidender Erfolgsfaktor, um dies zu ermöglichen.

Darüber hinaus können die Hersteller durch Flexibilität mehr Aufträge gewinnen, da sie in der Lage sind, auf Kundenwünsche einzugehen. Auch wenn es Zeit kostet, neue Anlagen zu bauen oder mehr Maschinen aufzustellen, werden dadurch die bestehenden Anlagen verbessert und die Flexibilität im Betrieb erhöht. Indem sie die Anforderungen in der Produktionslinie erfüllen und übertreffen, können Hersteller Flexibilität im Falle ungeplanter Ausfallzeiten gewährleisten, Umrüstzeiten minimieren und kleine Produktionsläufe bewältigen. Mit anderen Worten: Sie können inmitten der heutigen hochqualitativen, stark personalisierten Kundenerwartungen erfolgreich sein.

Ausfallzeiten gewährleisten, Umrüstzeiten minimieren und kleine Produktionsläufe bewältigen. Mit anderen Worten: Sie können inmitten der heutigen hochqualitativen, stark personalisierten Kundenerwartungen erfolgreich sein.

Mit optimierten, flexiblen und automatisierten Systemen kann die "Lights-Out"-Fertigung - eine Produktionsmethode, die wenig menschliche Interaktion erfordert - ermöglicht werden. Angesichts der sich ständig ändernden Anforderungen ist es jedoch schwieriger geworden, ein System zu finden, das sich reibungslos anpassen kann.

Bringen Sie mit FactoryLogix von Aegis Kontext in den Mittelpunkt Ihrer Datenstrategie

Eine robuste Datenstrategie mit dem Schwerpunkt auf Kontextualisierung ist für die digitale Transformation von zentraler Bedeutung. Ohne eine gut definierte Datenstrategie ist es nahezu unmöglich, die Erkenntnisse zu gewinnen, die zur Erreichung der strategischen und funktionalen Ziele eines Unternehmens erforderlich sind. Eine Datenstrategie ist unabdingbar, um nicht nur die entsprechenden Daten aus dem gesamten Fertigungsprozess und der Lieferkette zu sammeln, sondern sie auch zu bereinigen und anschließend zu analysieren und zu verstehen.

Der Schlüssel zur Kontextualisierung liegt in der Auswahl des richtigen Industrie 4.0-fähigen MES, mit dem Sie den vollen Wert Ihrer Daten ausschöpfen können. FactoryLogix von Aegis ist die ideale Lösung, um den Wandel durch verbesserte Datenfunktionen zu erreichen. Es bietet alles, was für die Geschwindigkeit, Agilität, Transparenz und Kontrolle erforderlich ist, die in der komplexen Fertigungslandschaft von heute benötigt werden.

Die nahtlose Integration und Automatisierung von FactoryLogix verbindet geschäftskritische Systeme und ermöglicht Erkenntnisse aus unzähligen IIoT-Datenpunkten, die weit über die Datenerfassung und die Erstellung von Einblicken hinausgehen und das Maß an Anpassungsfähigkeit und Kontextualisierung bieten, das für eine Transformation erforderlich ist.

Sehen Sie sich das Webinar an und erfahren Sie mehr über eine bessere Datenstrategie zur Beschleunigung der Digitalisierung und Innovation im Zeitalter der digitalen Transformation.