Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige

Big Data

Viele Informationen bringen viele Möglichkeiten

Beitrag drucken

Wartungszyklen verkürzen

Ein wichtiges Einsatzfeld ist auch die prädiktive Analyse. Die Big Data-Analyse von Maschinendaten schafft die Voraussetzung, um Wartungszyklen zu optimieren und Materialausschuss sowie Ausfälle im Produktionsprozess zu vermeiden. Zum Beispiel können Auffälligkeiten in den Betriebsdaten einer Produktionsanlage, die durch Near real time-Analyse zutage treten, frühzeitig auf bevorstehende technische Schwierigkeiten hinweisen. Lösungen wie Predictive Asset Maintenance des Softwareanbieters ermöglichen durch die Analyse von Ausfallursachen und der Definition von Frühwarnindikatoren eine vorbeugende Maschinenwartung. Ein Beispiel aus der Industrie, wo die Analyse von Maschinendaten zu einer wesentlichen Verbesserung von Prozessen führte, liefert der Fertiger Posco: Der südkoreanische Stahlkonzern hatte einen zu hohen Ausschuss bei warmgewalzten Stahlbändern.

Herkömmliche statistische Verfahren konnten die Ursache dafür nicht identifizieren. Die Analyse der physikalischen Prozesse mithilfe der Software führte zu einer Senkung des Ausschusses von 15 Prozent auf 1,5 Prozent. An anderer Stelle konnte die analytische Software den Auslöser für Profitabilitätsunterschiede zwischen verschiedenen Produktionsanlagen aufdecken, Ausgangspunkt für Optimierungsmaßnahmen, die jährlich 1,2 Millionen US-Dollar einbringen. Und auch die Lagerhaltung ließ sich mithilfe von Analytics entlasten. Nach entsprechenden Optimierungsmaßnahmen ist es dem Stahlkonzern möglich, mit einem um 60 Prozent reduzierten Lagerbestand den Kundenbedarf in gewohntem Maß zu decken.

Keine mediale Luftblase

Diese Beispiele zeigen: Industrie 4.0 ist alles andere als eine mediale Luftblase. Auch einem großen Teil der Fertigungsunternehmen in der DACH-Region ist die Bedeutung von Analytics für die Steuerung und Optimierung von Produktion, Betrieb und Wartung deutlich bewusst, wie unter anderem die Studie ‚Wettbewerbsfaktor Analytics‘ zeigt, die die Universität Potsdam durchgeführt hat. Bisher allerdings werten laut der Umfrage erst 37 Prozent der Fertigungsunternehmen tatsächlich Daten aus Maschinen und Sensoren aus. Das Erfassen und Weiterverarbeiten von Daten aus der Fertigung ist für die Realisierung von Industrie 4.0 jedoch entscheidend.

Und hier hat die deutsche Industrie immer noch Nachholbedarf. Produkt- und Produktionsdaten können heute bereits exzellent ausgewertet, miteinander in Beziehung gesetzt und für den M2M-Dialog aufbereitet werden. Konkrete 4.0-Einsatzszenarien belegen, dass analytische Software hier signifikante Optimierungen in Service und Produktion ermöglicht. Um den Herausforderungen von Big Data adäquat begegnen zu können, sind allerdings leistungsfähige Analyselösungen erforderlich. Die technologische Machbarkeit ist mit Big Data Analytics gegeben; mit Blick auf die Wettbewerbsvorteile kann es sich jetzt lohnen, die Initiative zu ergreifen.

Big Data Analytics im Kundenmanagement

Der Einsatz von Big Data Analytics reicht über Produktionssteuerung, Qualitäts- und Servicemanagement weit hinaus. So ist es unter anderem möglich, die aus der Maschinendatenanalyse gewonnenen Ergebnisse in Service- und Vertriebsprozesse zu integrieren. Big Data Analytics verschafft Herstellern von Maschinen beispielsweise Einblicke, wie Kunden diese Maschinen einsetzen – und eröffnet ihnen dadurch ganz neue Möglichkeiten für den Vertrieb und das Kundenmanagement. Mit Big Data Analytics-Funktionen ausgestattete Geräte senden ihre Betriebsdaten laufend an den Hersteller.

Dieser kann mit den überlieferten Informationen zum Beispiel erstmals nachvollziehen, in welchem Maße das Produkt beim Kunden ausgelastet ist, und ob es an Kapazitätsgrenzen stößt. Solche Erkenntnisse bieten eine ganz neue Chance für den Vertrieb: Wenn der Kunde mit einem Apparat ständig am Limit arbeitet, hat der Vertriebler die besten Trümpfe in der Hand, um ihm das größere, leistungsfähigere Modell anzubieten – und idealerweise gleich vorzurechnen, wie schnell sich diese Investition amortisiert.


Das könnte Sie auch interessieren:

Der Aufbau einer kabelgebundenen Ortungsinfrastruktur auf großen Flächen wie Lagerhallen, Baustellen oder in der Prozessindustrie ist kostspielig und zeitaufwendig.‣ weiterlesen

KI-getriebene Convolutional Neuronal Networks in selbstfahrenden Autos sollen andere Verkehrsteilnehmer erkennen. Dabei gilt: Je selbstständiger das Auto, desto komplexer der Algorithmus und undurchschaubarer dessen Weg zur getroffenen Entscheidung. Ein Validierungs-Tool soll helfen, diesen besser zu verstehen.‣ weiterlesen

Erfolgreiche KI-Projekte kombinieren das Domänenwissen von Prozessbeteiligten mit der Expertise von Datenanalysten und IT-Spezialistinnen. Da nicht jedes Maschinenbauunternehmen über diese drei wichtigen Kompetenzfelder verfügt, sind Kooperationen wichtige Bestandteile von KI-Projekten.‣ weiterlesen

Extreme Networks hat die Verfügbarkeit des Wi-Fi 6E Access Point bekanntgegeben. Als Wireless-Plattform erweitert der Zugangspunkt den Einsatzbereich auf das 6GHz-Frequenzband. Das Gerät wurde für Umgebungen mit hohen Anforderungen an Bandbreite und Nutzerdichte entwickelt und zeichnet sich Anbieterangaben zufolge durch seine Perfomance, Funktionalität und Sicherheit aus.‣ weiterlesen

Die Ersatzteilversorgung in der Automobilindustrie besitzt einen sehr kurzfristigen Charakter. Anwendungen zum Abbilden solcher Prozesse sind S/4Hana Supply Chain Management sowie S/4Hana-Automotive-Ersatzteilmanagement. Die wichtigen Zielgrößen für die Versorgungsqualität sind Lieferservicegrad und Time-to-Delivery.‣ weiterlesen

Im Cloud-Projekt Gaia-X entstehen Infrastruktur-Angebote, mit denen Hersteller digitale und vernetzte Produkte entwickeln können, ohne in Abhängigkeit zu Technologiekonzernen zu geraten. Die Strukturen dafür sind bereits etabliert. Jetzt ist es an den Produzenten, durch ihre Mitwirkung aus dem Projekt eine europäische Erfolgsgeschichte zu machen.‣ weiterlesen

Werma bietet ein neues Ruf- und Meldesystem zur Prozessoptimierung in Fertigung, Logistik und an manuellen Arbeitsplätzen an. Mit dem Andon WirelessSet lassen sich Probleme bei der Produktion per Knopfdruck melden, um die Behebung zu beschleunigen.‣ weiterlesen

Alle Werte einer Lieferkette im Blick zu behalten, ist eine Mammutaufgabe - können diese doch schnell in die Millionen gehen. Behälter mit benötigten Materialien müssen nicht mal verschwinden, schon der falsche Lagerplatz im Werk kann die Produktion ausbremsen. Tracker können dafür sorgen, dass nichts Wichtiges aus dem Blick gerät.‣ weiterlesen

Siemens und Zscaler arbeiten zusammen, um Kunden den sicheren Zugriff vom Arbeitsplatz im Büro oder mobil auf Operational-Technology(OT)-Systeme und -Anwendungen im Produktionsnetzwerk zu ermöglichen.‣ weiterlesen

Der österreichische Ableger von Bechtle hat Open Networks erworben. Die neuen Spezialisten bringen insbesondere Erfahrung in den Bereichen Application Services, Datacenter, Security und Netzwerk mit. Die Firma betreut rund 250 Kunden im Alpenstaat.‣ weiterlesen

Viele Konzepte etwa für Modern Workplaces und Digitalisierung hinterfragen Unternehmenskonzepte, die auf traditionelle Strukturen und Hierarchien setzen. Robert Lindner, Senior Regional Director & Country Manager Germany bei Red Hat, hat vier zentrale Grundsätze herausgearbeitet, wie sich Innovation befördern lässt, insbesondere als ein Unternehmen im Open-Sorce-Softwaremarkt.‣ weiterlesen

Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige