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Mittels flexibler Digitalisierungsplattformen und modernen Werkzeugen können sich Unternehmen insgesamt effizienter und widerstandsfähiger für Krisenzeiten aufstellen.

Bild: iStock, Traitov

Mit Datenintegration Silos aufbrechen Von der traditionellen Produktion zu Smart Factory

03.02.2022

Kapazitätsengpässe und Unterbrechungen der Lieferkette sind zentrale Herausforderungen, mit denen Produktionsunternehmen unverändert konfrontiert sind. Zwar lassen sich diese Probleme nicht von heute auf morgen lösen, aber für Hersteller gibt es technologische Möglichkeiten, sich mit flexiblen Digitalisierungsplattformen und modernen Werkzeugen insgesamt effizienter und widerstandsfähiger für Krisenzeiten aufzustellen.

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Unternehmen investieren zunehmend in digitale Werkzeuge und neue Technologien wie fortschrittliche Robotik, Internet der Dinge (IoT), künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen. Das ultimative Ziel hinter all diesen neuen Technologien ist der Übergang von traditionellen Fabriken zur Smart Factory.

Dabei spielen Daten die neue Hauptrolle, jeder Aspekt der Produktionsleistung lässt sich zukünftig in Echtzeit messen und überprüfen. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist eine verbesserte Kommunikation und ein Informationsaustausch der Produktionsmitarbeiter mit Kollegen aus anderen Bereichen wie der Logistik- und Finanzabteilung. Hersteller verlassen sich seit vielen Jahren auf Daten zur Leistungsüberwachung.

Eine der großen Herausforderungen ist jedoch die Frage, wie sich das explodierende Datenvolumen mit immer neuen Datenquellen wie Maschinensensoren zukünftig sinnvoll weiterverarbeiten und analysieren lassen? Eine vollständige Datenintegration nimmt dabei eine zentrale Rolle ein.

Datenmanagement ohne Excel-Tabellen

Vor Einzug der Digitalisierung standen dem Datenmanagement einige Hürden im Weg: Daten wurden in Papierform oder Excel-Tabellen an verschiedenen Orten gesammelt und waren für andere Fachabteilungen oftmals nur schwer zugänglich, beispielsweise die Trennung von Betriebs- und Produktionsdaten sowie Daten, die von Logistik- oder Finanzsystemen erzeugt werden.

Diese eingeschränkte Datenverfügbarkeit ermöglichte Entscheidern bestenfalls ein Teilbild des Unternehmens. Eine fundierte, datenbasierte und gesamtheitliche Betrachtung des Unternehmens anhand von Kennziffern (KPIs) und Prozessanalysen war nicht möglich.

Autarke IT-Systeme beschleunigen Datensilos

Systeme wie ERP, MES, SPS, MED, QM, MM, PLM, SCM und CRM wurden mit unterschiedlichen Zielsetzungen zu unterschiedlichen Zeiten eingeführt und funktionieren weitgehend unabhängig voneinander. Mit steigenden Anforderungen sind viele dieser Systeme ohne gegenseitiger Synchronisation gewachsen, was zu weiteren autarken Datensilos und aufwändigen Prozessen führte. Echtzeit-Analysen sind nicht möglich.

Datenengpässe und Insellösungen erschweren die Überprüfung von Informationen und Prozessen. Das gesamte Datenmanagement ist unvollständig und verfügt nicht über die Geschwindigkeit, die für die Neugewinnung verwertbarer Erkenntnisse notwendig ist. Immer neu entstehende Datenmengen von Maschinen, Geräten und Produktionssystemen müssen gesammelt, gemeinsam genutzt und verarbeitet werden.

Die Modernisierung und Umstellung in Richtung Smart Factory erfordert eine exakte Analyse und Vorbereitung. Es gilt eine zentrale, agile und übergreifende Plattform zu finden, um Big Data in der Fertigungsindustrie in Zukunft dauerhaft effizient zu nutzen.

Datenintegration und ihre Vorteile

Verschiedene Lösungen konzentrieren sich darauf, dass Daten entweder von Betriebs- und Produktionssystemen oder von Logistik- und Finanzsystemen erfasst werden, wobei diese beiden Geschäftsbereiche weitgehend voneinander getrennt bleiben. Eine echte Datenintegration verbindet diese beiden Welten und ermöglicht eine bidirektionale Kommunikation. Unternehmen können Produktionseffizienz, Flexibilität und Entscheidungsfindung deutlich beschleunigen. Sie erhalten:

  • Genauere, zeitnahe Daten

  • Verbesserte interne Kommunikation im gesamten Unternehmen

  • Geringere Ausgaben und weniger Zeitaufwand für Aufgaben

  • Effektivere Bestandsverwaltung und Vorausplanung

  • Vereinfachte Maschinenreparaturen

  • Fokussierung der gesamten Organisation auf eine klar definierte, abgestimmte Reihe von KPIs

  • Verbesserte Gesamtanlageneffektivität (OEE)

Eine erfolgreiche und konsequente Umsetzung erfordert auf Herstellerseite klar formulierte Ziele und eine klare Vorstellung über die Datenintegrationsstrategie. Mit der Erarbeitung modernisierter End-to-End-Prozesse und geeigneten Industrie-4.0-Lösungen lassen sich alle Datensilos erfolgreich aufbrechen und die Daten für exakte Data Analytics in ein zentrales Dashboard einspeisen.

Mit der Einführung weiterer Tools lässt sich das Datenmanagement weiter optimieren. So greifen Hersteller mit installierten Sensoren an Maschinen auf Echtzeitdaten zu, die wichtige Informationen über Maschinenleistung, Wartungsbedarf und die Frage, ob das Produktionsniveau mit den KPIs übereinstimmt, abdecken.

Die gewonnenen Daten lassen sich über die zentrale Digitalisierungsplattform automatisch mit anderen Systemen wie MES integrieren und weiterverarbeiten, der Anfang von Smart Factory ist damit getan.

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