Daten-Kontextualisierung: Frontline Operations-Plattformen vs. traditionelle MES

Mit dem Aufkommen von programmlosen IIoT Plattformen und der digitale Transformation geht das Versprechen einher, Daten zu sammeln und zu erfassen und Echtzeittransparenz für umsetzbare Verbesserungen zu schaffen. Aber kann das nicht auch ein MES leisten?

Wie werden Ihre Daten durch das Hinzufügen von Kontext wertvoller, und warum schränken MES das Potenzial Ihrer Informationen ein? Frontline Operations Platforms mit No-Code, IIoT und nativer Analytik können Ihre Daten zum Leben erwecken und Ihnen eine Flexibilität bieten, die IT-gestützte MES bisher nicht erreichen konnten.

Manche halten Manufacturing Execution SystemsMES) für altbewährt. Sie wurden in den letzten Jahrzehnten entwickelt, um den Anforderungen des Betriebs gerecht zu werden. Sie sind die wichtigste Methode für Unternehmen, um die Produktion zu verfolgen, Daten zu erfassen und zu protokollieren und zu verstehen, wie ihr Betrieb funktioniert.

Datensätze sind für MES unerlässlich. Die Speicherung von Informationen in komplexen Datenstrukturen aus jedem Winkel eines Betriebs ist für einen kontinuierlicher Verbesserungsprozess sehr nützlich und für regulierte Branchen entscheidend. MES wurden mit diesem Ziel entwickelt. Sie können diese Informationen später für die Rückverfolgbarkeit von Materialien und die Genealogie heranziehen.

Einige der Probleme mit den in einem MES gespeicherten Daten liegen in der Art und Weise begründet, wie diese Systeme heute existieren: MES sind monolithisch und erfordern umfangreiche Unterstützung und Fachkenntnisse bei der Implementierung. IT-Support ist eine Notwendigkeit, und Routine-Updates erfordern oft das gleiche praktische Fachwissen von den Anbietern, was zu einer langen Time-to-Value und hohen Gesamtbetriebskosten führt. Dies führt zu Problemen wie:

• Siloisierte Daten
• Erfassungsmethoden "As-Built"
• Verspätete Datenanalyse
• Daten ohne Kontext

Je nachdem, wie sie implementiert werden, können MES die Bildung von "Datensilos" fördern. Eine veraltete Infrastruktur führt dazu, dass die Systeme nicht immer miteinander kommunizieren können und die Daten nach Abteilungen oder Funktionen gespeichert werden. Um Informationen für einen ganzheitlichen Überblick über die Fertigung zu erhalten, muss ein Team möglicherweise Informationen über mehrere Systeme, Computer, Datenbanken und Datensätze hinweg sammeln. Unzugängliche Datenbanken, die IT-Support erfordern, legen Ihre Daten in eine Art kalten Speicher, so dass es schwierig ist, spontan auf sie zuzugreifen.

Starrheit in MES schränkt die Möglichkeiten der Datenerfassung oft ein. Die Daten müssen korrekt in Ihr System eingegeben werden, so wie das MES konfiguriert ist. Wenn Ihr Prozess von dem des MESabweicht, kann es sehr kostspielig sein, die Software vom Anbieter ändern oder anpassen zu lassen. Die Änderung der Farbe einer Schaltfläche kann ein Prozess sein, der monatelangen IT-Support erfordert und enorme Ressourcen bindet. Das macht es schwierig, agil zu bleiben und sich kontinuierlich zu verbessern. Im Grunde genommen legt MES Ihre Prozesse fest und erfordert eine Einheitlichkeit Ihrer Informationen.

Wenn es an der Zeit ist, Daten zu analysieren, kommen die Schwächen eines MES zum Vorschein. Möglicherweise sind ausgewählte Analysefunktionen in das System integriert, und für alles Weitere müssen Sie Ihre Daten exportieren. Die Handhabung und Bearbeitung von Tausenden von Datensätzen in Microsoft Excel zur Erstellung von Grafiken und Diagrammen kann mühsam sein und erfordert Datenwissenschaftler, um sinnvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Außerdem sind die Daten ohne Echtzeit-Analysen nach der Arbeit, die für den Datenexport und die Erstellung von Dashboards erforderlich ist, bereits nicht mehr mit dem aktuellen Geschehen in Ihrem Betrieb synchronisiert. Die Dashboards auf dem neuesten Stand zu halten, bringt Ihren Teams keinen Mehrwert. Bei jeder Änderung Ihres Prozesses verlängert sich die Zeit, die für die tatsächliche Lösung eines Problems und die Umsetzung einer Änderung benötigt wird, durch die Erfassung neuer Daten über diesen veralteten Prozess.

Der Zusammenhang mit Daten ist wichtig. Die Verfolgung von Maschinenstillständen ist ein guter erster Schritt zur Verbesserung Ihrer Betriebsabläufe, aber der Wert ergibt sich aus der Möglichkeit, die Ursache von Stillständen und die Faktoren, die sie beeinflussen, zu erkennen. MES können diese Daten nicht immer liefern, weil sie einfach nicht über die Mittel verfügen, um sie zu erfassen. Ältere Systeme sind für die Aufnahme und Speicherung von Aufzeichnungen, wie z.B. Änderungen des Maschinenzustands, konzipiert, verfügen aber in der Regel nicht über eine Möglichkeit, die Erfahrungen und Eingaben der Bediener in Form von Notizen und Bildern zu speichern. Um Verbesserungen zu erzielen, ist die Kontextualisierung entscheidend. Unternehmen brauchen Daten, um Informationen in greifbare und umsetzbare Dinge zu verwandeln.

Oliver Néron hat diese Probleme 25 Jahre lang in der Biowissenschaftsbranche beobachtet: "Wenn die Daten nicht extrahiert oder kontextualisiert werden können, sind selbst Terabytes an Daten nutzlos. 21 CFR Part 11 mag in der Vergangenheit zu geschlossenen Systemen geführt haben, in denen die Daten in der Regel unter Verschluss gehalten wurden, aber die neuen offenen Systeme können den Wert der Daten durch Analysen und KI steigern."

Wie kann ein System diese Herausforderungen meistern und gleichzeitig flexibel sein und den Kontext bieten, den Ihr Unternehmen benötigt? Durch die Integration von No-Code Applications , die IIoT unterstützen.

Die Tulip wurde entwickelt, um einige der Herausforderungen zu überwinden, die mit der Handhabung von Daten in einem monolithischen MES verbunden sind. Die Möglichkeit, Daten in den Kontext des gesamten Betriebs einzubinden und auf Echtzeit-Analysen in der Cloud zuzugreifen, macht es einfach, Ihre Daten optimal zu nutzen und auszuschöpfen.

Die Cloud-basierte Natur der Frontline Operations Platforms bietet einen unglaublichen Vorteil, wenn es um die Speicherung, den Zugriff und die Bearbeitung von Daten geht. Mit Tulip ist es einfach, Daten aus Quellen außerhalb von Anwendungen wie:

• ERP wie SAP und Netsuite, SQL-Datenbanken und HTTP-APIs
• Vernetzte und ältere Maschinen
• IIoT Geräte und Sensoren
• Computervision Erkennung
• Menschliche Dateneingaben

Es ist einfach, eine neue Datenquelle in Ihre Anwendungen einzufügen, und die Konnektoren in der Tulip Bibliothek machen es leicht, in wenigen Minuten einsatzbereit zu sein. Auch Maschinen können schnell angeschlossen und aktualisiert werden, ohne dass umfangreicher eigener Code erforderlich ist.

Die Möglichkeit, Analysen und Dashboards anzuzeigen und zu erstellen, macht es einfach, den Echtzeitstatus Ihres Betriebs zu sehen und Verbesserungen genau zu beobachten.

Die Zentralisierung von Daten über Anwendungen und Tabellen hinweg in einer gemeinsamen Struktur ermöglicht es Ihnen, wichtige Informationen vor- oder nachgelagert abzurufen und Muster und Trends schnell zu erkennen. Der No-Code-Vorteil zeigt sich in den integrierten Analysen, die eine komplizierte, zusätzliche Business Intelligence-Software überflüssig machen.

Bediener an der Frontlinie arbeiten jeden Tag eng mit den Maschinen zusammen und erhalten oft wertvolles Wissen aus erster Hand. Durch die Integration von IIoT in eine no-code App-Plattform können Sie Informationen aus den Handlungen des Bedieners aufzeichnen, um besser zu verstehen, was in Ihrem Betrieb vor sich geht. Intelligente Tools und Sensoren können den Kontext zu Maschinenstillständen und Ineffizienz im Betrieb liefern.

Der Mensch steht im Mittelpunkt Ihres Betriebs. Während MESs für Systeme und Maschinen konzipiert sind, können Lösungen, die auf No-Code-Plattformen basieren, auch für Menschen konzipiert werden. Mit Tulip können Sie visuelle Arbeitsanweisungen für die Bediener erstellen und standardisierte Datenerfassung über Eingabeaufforderungen integrieren, z. B. Gründe für Ausfallzeiten und Maschinenstatus. Nutzen Sie diese menschlichen Daten, um die von den Maschinen erfassten Daten zu ergänzen.

Rationalisieren Sie die Inline-Erfassung vonQualitätsdaten und schaffen Sie Platz für Qualitätsprüfungen im bestehenden Arbeitsablauf des Bedieners. Mit geführten Workflow-Apps ist es für die Bediener einfach, Notizen und Bilder hinzuzufügen, die einem Ingenieur helfen können, die Ursache eines Engpasses schnell zu identifizieren.

Der Kontext kann Ingenieuren helfen, Muster, Trends und Korrelationen zu erkennen. Anstatt maschinenbezogene Metriken zu verfolgen, wird es einfach, Ihren gesamten Prozess zu überwachen und eine wirklich vernetzte Einrichtung zu schaffen.

Während MES für den Erfolg eines Betriebs äußerst wertvoll sind, bieten Frontline Operations Platforms durch die Kontextualisierung von Daten einen größeren Wert. Wenn Sie in der Lage sind, das wahre Potenzial Ihrer Daten zu erschließen, beschleunigen Sie Innovationen in Ihren Prozessen und können ergänzende Anwendungsfälle in jedem Teil Ihrer Fertigung auf eine Weise erschließen, die mit einem MES nicht möglich ist.