Daten werden in verschiedenen Formen erfasst und sind seit Jahrhunderten ein wesentlicher Bestandteil von Prozessen – von einfachen Zählmarkierungen und Notizen bis hin zu komplexen Tabellenkalkulationen und Cloud-Speichern. Heutzutage ist die Menge und das Volumen komplexer Daten oder Big Data, die erstellt und gespeichert werden, atemberaubend: Täglich werden schätzungsweise 2,5 Milliarden Gigabyte generiert.
In der Fertigung gibt es eine schnell wachsende Datenmenge, die mit intelligenteren und vernetzten Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen (ML) und Internet-of-Things-Geräten (IoT) erstellt und verteilt wird, die jetzt in Betriebssysteme integriert sind.
Ohne ein fundiertes Verständnis 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 stehen den Herstellern mehr Datenpunkte zur Verfügung Werkstatthalle als jemals zuvor. Um in Zukunft eine höhere Rendite aus ihren Technologieinvestitionen zu erzielen, kommt es für sie darauf an, über ausgefeilte Analysemodelle zu verfügen, die es ihnen ermöglichen, die Daten zu definieren, zu untersuchen und greifbare Schlussfolgerungen daraus zu ziehen, um die richtigen Entscheidungen für optimale Geschäftsergebnisse zu treffen. Durch den Einsatz der richtigen Analysehebel bleiben keine Daten auf dem Tisch liegen.
Wenn es bei der Automatisierung um Effizienz geht, geht es bei der Analyse um Intelligenz
Die Diskussionen über die moderne Fertigung drehen sich oft um Technologien, die darauf ausgelegt sind, Prozesse zu automatisieren, um betriebliche Effizienz in großem Maßstab zu ermöglichen. Mit dem Aufkommen von Industrie 4.0Wir haben miterlebt, wie die Geschwindigkeit der Einführung dieser Technologie zunimmt, und das Tempo der digitalen Transformation hat sich noch weiter beschleunigt, seit die COVID-19-Pandemie die Digitalisierung auf Hochtouren gebracht hat.
Viele Unternehmen unternehmen inzwischen den Versuch, mit Hilfe intelligenter Tools und Lösungen die Effizienz zu steigern. Es ist jedoch wichtig, zwischen effizient und intelligent zu unterscheiden.
Beispielsweise haben leistungsstarke IoT-Sensoren die Prozesseffizienz erhöht, indem sie die Möglichkeit zur Überwachung und Aufzeichnung von Produktionsanlagen in Echtzeit ermöglichen, z. B. die virtuelle Verfolgung des Standorts und Inhalts von Behältern in Produktionsanlagen und die Automatisierung der Lagerauffüllung bei Bedarf.
Der Einsatz leistungsstarker Analysen führt jedoch zu einem höheren Maß an Intelligenz, das die Optimierung erleichtert. Mithilfe der Datenanalyse kann der Hersteller Bereiche für weitere Effizienz und Kostensenkung identifizieren – sei es durch die Neuordnung der Produktionslinienabläufe, die Neukonfiguration des Produkts unter Verwendung von Teilen aus diesem Behälter oder durch den Vorschlag wirtschaftlicherer Komponenten.
Dank der Datenanalyse können Hersteller ihren Zielen für kontinuierliche Verbesserung und Prozessoptimierung nun einen Schritt näher kommen, was ein weiteres Schlüsselmerkmal intelligenter Fabriken darstellt. Daher ist es für produzierende Unternehmen von entscheidender Bedeutung, Daten effektiv zu nutzen und ihren Abläufen eine weitere Ebene an Intelligenz hinzuzufügen, die ihnen hilft, Lücken zu erkennen und zu schließen und gleichzeitig bestehende Prozesse zu verbessern. Auch wenn es für manche eine Herausforderung sein mag, kann dies durch die Implementierung von Benchmarking-Frameworks und -Tools wie dem erreicht werden Smart Industry Readiness Index (SIRI) So können Unternehmen die digitale Transformation vorantreiben und skalieren sowie ihre Abläufe und Prozesse noch weiter verbessern.
Von vollautomatischen Fabriken bis hin zu autonomen Fertigungsökosystemen
Das verarbeitende Gewerbe hat im Laufe der Jahre einige Veränderungen erlebt und sich mit jeder neuen Störungswelle erheblich weiterentwickelt. Der Wandel von Ad-hoc-Investitionen in neue Technologien hin zum Aufbau intelligenter Fabriken mit einem von Grund auf konkretisierten digitalen Transformationsplan ist bereits im Gange. Aber visionäre Branchenführer möchten wissen, was als nächstes kommt und welche Schritte erforderlich sind, um dorthin zu gelangen.
Da in den modernen Fabriken der Zukunft immer mehr Daten genutzt und analysiert werden, beginnen diese Fabriken auch zu lernen, Kontexte zu bewerten, sich an Einschränkungen anzupassen und Maßnahmen zu ergreifen, die den von der Organisation vordefinierten Ergebnissen möglichst nahe kommen – und das mit wenig bis gar keinem menschlichen Eingriff .
Im Laufe der Zeit kann die Leistungsfähigkeit der Datenanalyse und Automatisierung die nächste Generation intelligenter Fabriken antreiben und zu wirklich autonomen Fertigungsökosystemen führen, die den Höhepunkt 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 herausragende Rolle, die modernste Datenanalyse spielt, wird zum bestimmenden Merkmal dieser nächsten Ära in der Fertigung werden, in der die Produktion die Massenproduktion nahtlos mit der Nachfrage nach kundenspezifischen Anpassungen in Einklang bringen kann.
Datenanalyse: das Rückgrat der Fertigungstransformation
Die digitale Transformation und intelligente und vernetzte Technologien haben den Herstellern von heute größere Erfolge beschert als je zuvor. Während des gesamten Digitalisierungsprozesses haben fortschrittliche Maschinen und komplexe Systeme zusammen mit Big Data, KI, ML und IoT dazu beigetragen, Fabriken der nächsten Generation anzutreiben und ihre Fähigkeiten zu maximieren. Allerdings wären die in einer modernen Fabrik erzeugten Datenberge ohne das wichtige Rückgrat der Datenanalyse zur Interpretation und Extrapolation kritischer Informationen, auf die reagiert werden kann, nicht sinnvoll.
Mit Datenanalysen können die Fabriken der Zukunft und völlig autonome Ökosysteme im Rahmen einer fortgeschrittenen Stufe von Industrie 4.0 Realität werden. Damit die Hersteller jedoch in die nächste Phase gelangen können, müssen sie verstehen, wo ihre Defizite liegen und wie sie potenzielle Lücken schließen können. Mit SIRI, klar definierte branchenspezifische Benchmarks und klare Roadmaps werden den Weg für die von den Herstellern angestrebte Transformation ebnen.
Möchten Sie sich einer SIRI-Bewertung unterziehen, um zu sehen, wie Ihr Unternehmen im Vergleich zu Ihren Mitbewerbern abschneidet? Besuchen https://siri.incit.org/assessment/request-assessment oder kontaktieren Sie uns unter [email protected] um mehr zu lernen.
