Wie Data Science die Fertigungsproduktion revolutioniert

Von Paul von Bünau Vor 5 MonatenKeine Kommentare
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Industrie 4.0 und die Smart Factory – die Fertigungsindustrie der Zukunft hat viele Schlagwörter, die sich auf die intelligente Nutzung von Maschinendaten zur Verbesserung und Steigerung der operativen Leistung beziehen. Neue Technologien helfen, Produktionsprozesse zu analysieren und zu formen, um Ausfallzeiten dauerhaft zu reduzieren. Gleichzeitig werden Produktionspaletten so optimiert, dass diese zuverlässiger und in der Lage sind, eine hohe Produktvielfalt selbst bei höchster Maschinenauslastung zu bewältigen.

Produktionsbetriebe an deutschen oder internationalen Standorten sind bereits heute stark optimiert und arbeiten datenbasiert. Die Verfügbarkeit der Daten ist nur selten ein Thema und vor allem ist das Ziel klar definiert: Größtmöglichen Ertrag bei minimalen Kosten zu erwirtschaften.
Aber das ist natürlich nicht das Ende der Geschichte. Denn Data Science, die Wissenschaft, Wissen aus Daten zu generieren, eröffnet ganz neue Möglichkeiten der Wertschöpfung, die weit über die traditionelle Produktionsoptimierung hinausgehen.Durch die intelligente Nutzung von strukturierten und unstrukturierten Daten, können Produktionsunternehmen neue Verbindungen erkennen, die über die eigene Produktionskette hinausgehen und Daten aus verschiedenen Gebieten integrieren, um so neue, übergreifende und intelligente Erkenntnisse zu gewinnen.

Vorausschauende Instandhaltung und neue Geschäftsmodelle

Seit geraumer Zeit beschäftigen sich Führungskräfte aus der Produktion mit dem Thema „Intelligent Predictive Maintenance“, also der vorausschauenden Instandhaltung, die helfen soll, die Ausfallzeiten von Maschinen zu verringern. Doch diese Technologien bieten noch weit größeres Potenzial: Sensoren und die drahtlose Kommunikation zwischen einzelnen Geräten sind heute ein wesentlicher Bestandteil von Maschinen und Anlagen und können helfen, Prozesse weit über die Grenzen der Unternehmensorganisation hinaus zu optimieren.

Gerade für Unternehmen, die Großmaschinen und andere Investitionsgüter herstellen, werden Dienstleistungen als zusätzliche Einnahmequelle immer wichtiger: Hierzu gehören beispielsweise Inspektionsteams, die Kunden bereits präventiv aufsuchen und nicht erst dann, wenn eine Reparatur ansteht. Dies hilft nicht nur die Zahl der tatsächlichen Maschinenausfälle zu verringern, sondern verbessert auch die vom Kunden wahrgenommene Servicequalität. Grundlage dieser hohen Servicequalität sind Data Science und personalisierte Algorithmen, die helfen, Maschinendaten auszuwerten und daraus Prognosen abzuleiten, die an die jeweiligen Rahmenbedingungen und Bedürfnisse der Kunden angepasst sind. Neben der Verbesserung der Servicequalität kann Data Science auch die Grundlage für neue pay-per-use Geschäftsfelder, wie etwa einer zeitlich begrenzten Vermietung von technischer Ausstattung und Geräten sein. Indem Data Science es Unternehmen ermöglicht, die Umsatzströme der einzelnen Kunden verlässlich vorherzusagen, bildet die Technologie die Basis für neue, innovative Geschäftsmodelle.

Ganzheitliche, integrierte Geschäftsmodelle und Produktionssteuerung

Die Steigerung der Leistungsfähigkeit einer Produktionsstätte ist kein von anderen Prozessen abgegrenztes Ziel mehr. Der Schlüssel zu einer nachhaltigen Produktionssteigerung ist die Kombination von Kennzahlen aus der Produktion mit anderen geschäftsrelevanten Daten. Denn Data Science und maschinelles Lernen können helfen, neue Kausalzusammenhänge schnell herzustellen, zu überprüfen und darauf aufbauend neue Strategien zu entwickeln. Das Potenzial ist dabei besonders groß, wenn Daten aus verschiedenen Bereichen zusammengefügt und überprüft werden. Führungskräfte im produzierenden Gewerbe sind ständig darum bemüht, ihr eigenes Unternehmen besser zu verstehen, zu optimieren und Neuerungen voranzutreiben. Data Science kann dabei helfen und die Qualitätskontrolle, Geschäftssteuerung und Geschäftsperformance verbessern.

Beseitigung von Gemeinkosten

Während die Prozessoptimierung üblicherweise die Reduzierung der Gemeinkosten zum Ziel hat, müssen Produktionsprozesse auch stets im Hinblick auf den technologischen Fortschritt bewertet werden. Eine neue Kultur der schlanken Organisation soll mit Data Science etabliert und sukzessive in Produktionsbetrieben eingeführt werden.

Beispielsweise können Unternehmen Serviceprozesse rationalisieren, indem sie Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung auf bereits existierende Dokumente anwenden. So können Serviceprozesse abgebildet und einzelne Komponenten automatisiert werden. Außendienstmitarbeiter könnten dann automatisch auf für sie relevante Dokumente zugreifen, um potenziellen Kunden weitere Leistungen anzubieten und ihren Geschäftserfolg zu steigern. Eine kontinuierliche positive Haltung zu Veränderungen, die Teil einer Kultur der schlanken Produktion ist, sollte proaktiv eingeführt und auf alle anderen Bereiche des Unternehmens ausgeweitet werden. Eine solche Kultur zu fördern, könnte weitere Gemeinkosten reduzieren, insofern Data-Science-Möglichkeiten aktiv nachgefragt und implementiert werden.

Der Beitrag ist zuerst veröffentlicht worden auf dem Blog der idalab GmbH.

 

Bild: © idalab GmbH

Kategorie:
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Paul von Bünau ist Managing Director bei der idalab GmbH. Kontakt: paul.buenau@idalab.de 030 814 513-14

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