Datenanalyse in der Fertigung

Wir sind zweifellos Zeugen einer wahren technischen Revolution. Ganz gleich, ob es sich dabei um Industrie 4.0, Internet der Dinge (IoT), Big Data oder künstliche Intelligenz (KI) handelt – die Entwicklung von Industrie-4.0-Lösungen ist unaufhaltsam. In der Mitte dieser rasanten Veränderung steht immer ein wichtiges Gut – die Daten.

Nach der Erstellung und Speicherung der riesigen Datenmengen stellt sich die Frage, wie man sie nutzen kann. Mit Advanced Analytics werden sogenannte Data Lakes, bestehend aus strukturierten und unstrukturierten Daten, aus unterschiedlichen Datenquellen – wie etwa Sensoren, MES und ERP – in Informationen über aktuelle Entwicklungen umgewandelt.

Informationen aus Daten ableiten

Die Verknüpfung von IT- und OT-Daten ist für die Analyse und Auswertung entscheidend. Einheitliche und konsistente Produktionsdaten sind eine wichtige Voraussetzung für die angestrebte Agilität und den geschäftlichen Nutzen. Dabei gibt es jedoch einige Einschränkungen:

Die Herausforderung
  • OT-Daten lassen sich nur schwer in IT-Datensätze integrieren
  • IT- und OT-Daten lassen sich nur schwer gemeinsam analysieren
  • IT- und OT-Systeme enthalten widersprüchliche Daten
  • Fehlender Kontext für Daten, die zur kontinuierlichen Verbesserung benötigt werden
  • Unsicherheit darüber, welche Daten gesammelt und gespeichert werden sollen
  • Es ist nicht klar, welche Daten in einem Kontext dargestellt werden sollen
Die Lösung
  • Erfassung von Daten aus vielen verteilten Quellen in unterschiedlichen Formaten
  • Bereinigung von Daten, um Fehler zu beseitigen
  • Normalisierung von Daten, um ein einheitliches und kohärentes Ergebnis zu erzielen
  • Speicherung von Daten, die bei der Entscheidungsfindung im Hinblick auf Verbesserungen am nützlichsten sind
  • Kontextualisierung von Daten – meist anhand von Daten aus anderen Datenströmen
  • Auswertung von Daten für sofortige Maßnahmen im Betrieb und Offline

Dieser gesamte Prozess ist die Voraussetzung für Programme zur kontinuierlichen Verbesserung (Continuous Improvement) wie Lean und Six Sigma.

Kommerzielle Lösungen, die notwendigerweise für typische Anwendungsfälle entwickelt wurden, verursachen oft hohe Gesamtbetriebskosten und führen dennoch nicht zum gewünschten Ergebnis. Kundenspezifische Lösungen, die auf zuverlässigen und funktionsstarken Plattformen von Unternehmen mit nachweislicher Erfahrung in diesem Bereich aufgebaut sind, sind im Gegenteil dazu oft der beste Ansatz.

Critical Manufacturing konnte bereits mehrere Referenzprojekte in den Bereichen Data Analytics und Manufacturing Business Intelligence vorweisen und bietet seinen Kunden Lösungen, die ihre funktionalen Anforderungen erfüllen und zugleich die größten Herausforderungen in diesem Bereich erfolgreich bewältigen.

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