Die Fabrik der Zukunft: Datengesteuerte Strategien für Fertigungsunternehmen

Inmitten der industriellen Wiedergeburt des einundzwanzigsten Jahrhunderts vollzieht sich eine subtile Revolution. Die Fertigungsindustrie, die einst für ihr mechanisches Fachwissen geschätzt wurde, wandelt sich schnell zu einer daten- und analytikgetriebenen Branche. Das Konzept der „Fabrik der Zukunft“ geht über herkömmliche Produktionsparadigmen hinaus und führt in eine Welt, in der Daten ebenso wichtig sind wie jeder materielle Rohstoff.

Industrie 4.0 und intelligente Fabriken

Industrie 4.0, die auch als vierte industrielle Revolution bezeichnet wird, entwickelte sich seit den späten 2000er-Jahren zum Trend in der industriellen Fertigung. Mittlerweile ist oft schon von der Industrie 5.0, also der nächsten Phase der Industrialisierung, zu hören. Im Vergleich zur Industrie 4.0 befindet sich dieses Konzept noch im Anfangsstadium. Während bei der Industrie 5.0 der Fokus auf der Zusammenarbeit zwischen Menschen und Maschinen liegt, konzentriert sich Industrie 4.0 auf die digitale Transformation und Automatisierung, indem Maschinen mit dem Netz verbunden und Daten an einem zentralen Ort gesammelt werden. 

In der Industrie 4.0 steigert die Vernetzung von Geräten nicht nur die Effizienz und Produktivität, sondern definiert auch den Fertigungsprozess neu. Intelligente Fabriken sind heute nicht mehr nur Produktionsanlagen, sondern ausgeklügelte Technologie- und Datensammelstellen, die durch das Internet der Dinge (IoT), maschinelles Lernen, KI und die Cloud nahtlos integriert sind. 

Die Rolle von Big Data und Analytik in der Fertigung

Big Data, also die riesige Menge an Informationen, die aus verschiedenen Quellen in einem industriellen Umfeld generiert werden, ist der Eckpfeiler einer optimalen Fertigung. Datengesteuerte Organisationen sind effektiver und effizienter bei der Problemerkennung und -vermeidung. Durch die Echtzeit-Datenanalyse können Fertigungsbetriebe Fehler frühzeitig erkennen und darauf reagieren, bevor sie zu Problemen werden. Sei es bei der vorausschauenden Wartung, bei der Qualitätskontrolle oder beim Lieferketten- und Lagermanagement, datengesteuerte Strategien helfen den Herstellern bei der Optimierung ihrer Abläufe.

„In der Fertigung können Betriebsleiter mithilfe fortschrittlicher Analysen tief in historische Prozessdaten eintauchen, Muster und Beziehungen zwischen einzelnen Prozessschritten und Inputs erkennen und dann die Faktoren optimieren, die sich am stärksten auf den Ertrag auswirken. Viele globale Hersteller verschiedener Branchen und Regionen verfügen heute über eine Fülle von Echtzeit-Betriebsdaten und die Möglichkeit, solche anspruchsvollen statistischen Auswertungen durchzuführen.“

– Auschitzky Eric, Hammer Markus und Rajagopaul Agesan, McKinsey & Company, How big data can improve manufacturing

Leider geben laut einer Studie des Weltwirtschaftsforums aus dem Jahr 2021 nur 39 % der Führungskräfte in der Fertigungsindustrie an, dass sie datengesteuerte Anwendungsfälle ausserhalb des Produktionsprozesses eines bestimmten Produkts effektiv erweitert haben. Die Unternehmen sollten dem Beispiel grosser Firmen wie Nestlé, Roche und ABB folgen. Diese nutzen Daten und Analysen, um die Entscheidungsfindung zu verbessern und die Effizienz und Qualität zu steigern. Dieser Trend spiegelt eine allgemeine Verlagerung hin zu datengesteuerten Ansätzen in der Fertigung und im Geschäftsbetrieb wider. Im Folgenden erfahren Sie, welche Vorteile Big Data und Analytik in der Fertigung haben und wie Sie damit Ihre Fertigungsprozesse optimieren können.

Quellen für Big Data in der Fertigung

Derzeit wird Big Data in der Fertigung auf vielfältige Weise genutzt. Von der Überwachung der Produktqualität bis zur Überwachung der Leistung von Produktionslinien, Big Data hilft Herstellern, ihre Abläufe zu verbessern und bessere Entscheidungen zu treffen. 

Im Folgenden sind einige der häufigsten Verwendungszwecke von Big Data in der Fertigung aufgeführt:

Sensoren und IoT-Geräte

Viele Geräte moderner Industrieanlagen sind mit Sensoren ausgestattet, die unter anderem Daten über Temperatur, Druck, Vibration und Durchsatz erfassen. Diese Fähigkeit wird durch IoT-Geräte wie die Schnittstellen-Gateways von Moxa oder die industriellen Mobilfunk-Router von Teltonika, die verschiedene Systeme und Geräte miteinander verbinden, weiter verbessert. Die von Sensoren und IoT-Geräten gesammelten Echtzeitdaten helfen Herstellern, Probleme mit Maschinen zu erkennen, Produktionsprozesse zu optimieren und eine vorausschauende Wartung durchzuführen.

Maschinen und Ausrüstung

Neben den Sensoren sind auch die modernen Fertigungsmaschinen selbst eine reichhaltige Datenquelle. Sie sind häufig mit Computern und digitalen Schnittstellen ausgestattet, um Informationen über Produktivität, Wartungsprotokolle und Betriebsdaten zu sammeln. Das hilft bei der Analyse der Maschineneffizienz, der Prognose von Ausfallzeiten und der Verbesserung von Wartungsplänen.

Produktionslinien

Die von der Produktionslinie gesammelten Daten können zur Optimierung des gesamten Produktionsprozesses verwendet werden, von den Start- und Stoppzeiten über die Produktionsraten bis zu den Qualitätskontrollen, wodurch die Produktivität maximiert und der Ausschuss minimiert wird.

Qualitätskontrollsysteme

Automatisierte Qualitätskontrollsysteme erfassen Daten über die Qualität der Produkte und ihre Merkmale, wie Form, Abmessungen, Gewicht und visuelle Mängel, um die Produktqualität bestimmen zu können, Mängel zu minimieren und Qualitätsstandards einhalten zu können.

Lieferkette und Logistik

Zu den Daten aus der Lieferkette gehören Informationen über Lagerbestände, Auftragsabwicklungszeiten, Versandtermine, Lieferpläne und Lieferantenleistungen. Die Analyse solcher Daten hilft bei der besseren Planung von Lagerbeständen, Vertrieb und Materialbeschaffung durch Kostensenkung und Verbesserung der Lieferzeiten. Wenn Sie wissen möchten, wie Sie Lieferkettenprobleme mit RND bewältigen und die Kosten reduzieren können, lesen Sie diesen Artikel. 

HMI-Systeme

Mensch-Maschine-Schnittstelle (HMI) sind in der Industrie und in Fertigungssystemen häufig von Vorteil, da sie Informationen über den Fortschritt und die mechanische Leistung liefern und die Bediener bei der Steuerung der Maschinen und der Maximierung der Effizienz unterstützen. Mehr über HMIs und wie Sie die Richtige für Ihr Projekt auswählen, erfahren Sie hier.

Vorteile der datengesteuerten Fertigung

Im Zeitalter der Industrie 4.0 sind Big Data und Analytik für die Steigerung von Effizienz, Innovation und Produktivität entscheidend. Die datengesteuerte Fertigung bietet viele Vorteile, die Unternehmen helfen, auf dem heutigen schnelllebigen und dynamischen Markt wettbewerbsfähig zu bleiben. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile aufgelistet:

• Gesteigerte Effizienz: Optimierte Produktionsprozesse für mehr Leistung und bessere Ressourcennutzung.
• Qualitätskontrolle: Die frühzeitige Erkennung von Mängeln ermöglicht ein rechtzeitiges Eingreifen und minimiert den Abfall.
• Vorausschauende Wartung: Durch die frühzeitige Erkennung von Geräteausfällen können Ausfallzeiten und Wartungskosten reduziert werden.
• Kosteneinsparungen: Unternehmen können Ineffizienzen und Möglichkeiten zur Senkung von Energie-, Material- und Arbeitskosten leichter ermitteln. 
• Optimierung der Lieferkette: Durch eine bessere Lagerverwaltung und Logistik wird die Lieferkette effizienter.
• Anpassung und Marktreaktion: Unternehmen können sich schnell an Marktveränderungen, Kundennachfragen und die Entwicklung neuer Produkte anpassen.
• Informierte Entscheidungsfindung: Durch Echtzeitanalysen und -berichte können Unternehmen fundiertere und genauere Entscheidungen treffen.
• Erhöhte Sicherheit: Sicherheitsrisiken können im Voraus erkannt und angegangen werden, um die Zahl der Unfälle zu verringern und die Auswirkungen auf den Betrieb zu minimieren.
• Nachhaltigkeit: Durch optimierte Ressourcennutzung unterstützt die datengesteuerte Fertigung umweltfreundliche Praktiken und hilft Unternehmen, ihre Nachhaltigkeitsziele zu erreichen.
• Wettbewerbsvorteil: Hersteller können ihrer Konkurrenz einen Schritt voraus sein, indem sie datengesteuerte Erkenntnisse und neue Technologien nutzen.
• Kundenzufriedenheit: Die Kunden werden es zu schätzen wissen, dass ihre Bedürfnisse schneller erfüllt werden, dass die Qualität der Produkte höher ist und sie ihre Einkäufe individuell gestalten können. 
• Strategische Geschäftseinblicke: Durch langfristige Datenerfassung und -analyse können Unternehmen ihre Kunden besser verstehen und effektivere und effizientere Strategien planen.

5 Schritte zur Optimierung Ihres Fertigungsprozesses mithilfe von Daten

Um Ihre Anlage in eine intelligente Fabrik zu verwandeln und die Fertigungsprozesse zu optimieren, müssen Sie Daten nutzen. Ein systematischer Umgang mit Daten kann die Effizienz steigern, die Kosten senken und die Produktqualität verbessern. Werfen Sie einen Blick auf diese beispielhaften Schritte, die Ihnen helfen können, erfolgreich Daten zu sammeln und Ihre Fertigungsprozesse zu optimieren:

1. Datenerhebung und Integration

Zielsetzung: Sammeln umfassender Daten aus allen relevanten Quellen.

Massnahmen:

• Installieren Sie Sensoren und IoT-Geräte an den Geräten in Ihrer Anlage, um Betriebsdaten in Echtzeit zu erfassen.
• Zur Integration von Geschäfts- und Kundendaten können Systeme wie CRM (Customer Relationship Management) und ERP (Enterprise Resource Planning) eingesetzt werden.
• Stellen Sie sicher, dass die Daten aus der Lieferkette, dem Lagerbestand und der Logistik zugänglich und leicht zu verknüpfen sind. 

Ergebnis: eine ganzheitliche Sicht auf die Fertigungsprozesse mit einem integrierten Datensatz.

2. Datenanalyse und Erkenntnisgewinnung 

Zielsetzung: Umwandlung von Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse.

Massnahmen: 

• Verwenden Sie fortschrittliche Datenanalysetools für die Datenverarbeitung und -analyse.
• Wenden Sie statistische Methoden und Algorithmen für maschinelles Lernen an, um Muster, Trends und Anomalien zu erkennen.
• Arbeiten Sie mit Fachexperten zusammen, um die Datenerkenntnisse in den richtigen Kontext zu setzen.

Das Ergebnis: Identifizierung von verbesserungswürdigen Bereichen wie Qualitätsproblemen, Ineffizienzen und Produktionsengpässen.

3. Prozessoptimierung und Automatisierung

Zielsetzung: Umsetzung von Änderungen zur Verbesserung der Effizienz und Qualität der Produktion.

Massnahmen: 

• Durch die Änderung von Maschineneinstellungen, die Optimierung von Arbeitsabläufen oder die Neuzuweisung von Ressourcen können Sie Erkenntnisse zur Verbesserung der Produktionsabläufe nutzen.
• Automatisieren Sie, soweit möglich, repetitive Aufgaben und Prozesse.
• Überprüfen Sie regelmässig Ihre wichtigsten Leistungsindikatoren (KPIs), um die Auswirkungen von Änderungen zu bewerten.

Ergebnis: Verbesserte Produktqualität, weniger Abfall und höhere betriebliche Effizienz.

4. Vorausschauende Wartung und proaktives Management

Zielsetzung: Verlängerung der Lebensdauer der Geräte und Vermeidung von Ausfallzeiten.

Massnahmen: 

• Nutzen Sie Algorithmen zur vorausschauenden Wartung, um Geräteausfälle frühzeitig zu erkennen und zu verhindern.
• Anstatt feste Intervalle für Wartungsaufgaben festzulegen, sollten Sie Ihren Zeitplan auf datengestützte Prognosen stützen.
• Schulen Sie Ihre Mitarbeitenden, damit sie proaktiv auf Warnungen und Hinweise auf der Grundlage von Daten reagieren können.

Ergebnis: Geringere Wartungskosten, längere Lebensdauer der Geräte und weniger ungeplante Ausfallzeiten.

5. Kontinuierliche Verbesserung und Anpassung

Zielsetzung: Schaffung einer stets optimierten und angepassten Umgebung.

Massnahmen: 

• Fördern Sie eine Feedback-Schleife, in der Betreiber und Manager Erkenntnisse und Vorschläge auf der Grundlage von Daten einbringen können.
• Überprüfen und aktualisieren Sie regelmässig die Prozesse als Reaktion auf neue Daten und veränderte Marktbedingungen.
• Investieren Sie in Schulungen und Weiterbildungen, um die Datenkompetenz und analytischen Fähigkeiten der Mitarbeiter zu verbessern.

Ergebnis: Ein robuster und flexibler Fertigungsprozess, der sich an sich ändernden Anforderungen und Möglichkeiten anpasst.

Effizienzsteigerung in der Ära der datengesteuerten intelligenten Fertigung

Die Einführung ausgefeilter Datenstrategien ist für Hersteller, die im Zeitalter der datengesteuerten, intelligenten Fertigung ihre Abläufe verbessern und sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen wollen, von entscheidender Bedeutung. Durch die Einbeziehung dieser Strategien in jeden Aspekt der Unternehmensabläufe, vom Lieferkettenmanagement bis hin zur vorausschauenden Wartung, können Unternehmen ihre Produktivität und Innovationskraft steigern und sich gleichzeitig für den Erfolg auf einem sich schnell verändernden globalen Markt positionieren. Dieser Wandel, der für die Industrie 4.0 unabdingbar ist und auch in der Industrie 5.0 voranschreiten wird, geht über einfache technologische Fortschritte hinaus und beinhaltet ein Umdenken in der strategischen Nutzung von Daten in den Produktionsprozessen.