Umwandlung von Fertigungsdaten in Geschäftswert mit Kontextualisierung

In der heutigen zunehmend digitalen Fertigungslandschaft ist die Fülle an Daten für Unternehmen sowohl ein Segen als auch ein Fluch. Das Phänomen, datenreich, aber informationsarm zu sein - gemeinhin als DRIP bezeichnet - ist eine erhebliche Hürde, die Hersteller überwinden müssen, um die von digitale Transformation versprochenen Vorteile zu erreichen. Während Fertigungsbetriebe in der Regel täglich riesige Datenmengen während des Produktionsprozesses erzeugen, bleibt die Fähigkeit, diese Daten in aussagekräftige Erkenntnisse umzuwandeln, oft schwer fassbar. Diese Diskrepanz zwischen Datenerfassung und Datennutzung behindert die Entscheidungsfindung und führt dazu, dass Möglichkeiten zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz verloren gehen.

DRIP in der verarbeitenden Industrie hat mehrere Hauptursachen. In den meisten Fällen sind die Daten in verschiedenen Abteilungen und Systemen isoliert, was zu einem Mangel an ganzheitlicher Sichtbarkeit für das Unternehmen führt. Darüber hinaus sind die Hersteller oft mit der Menge an Daten überfordert, die aus verschiedenen Quellen stammen - von Maschinensensoren bis hin zu Bedienereingaben. Diese Daten werden aufgrund mangelnder Integration und Kontextualisierung oft nicht ausreichend genutzt, so dass es für die Hersteller schwierig ist, verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen, die zu sinnvollen Veränderungen und Verbesserungen in ihrem Betrieb führen.

Bei der Bewältigung von DRIP und der Umwandlung von Daten in Erkenntnisse geht es nicht nur darum, mehr Daten zu sammeln, sondern vielmehr darum, die bereits gesammelten Daten besser zu nutzen. Die Hersteller müssen sich darauf konzentrieren, die Daten effektiv zu integrieren, zu kontextualisieren und zu analysieren, um die Entscheidungsfindung zu verbessern, die Prozesse effizienter zu gestalten und letztendlich ihren Wettbewerbsvorteil zu stärken.

Bei der Bewältigung dieser Herausforderungen erweist sich die DIKW-Hierarchie (Data, Information, Knowledge, Wisdom) als hilfreicher Rahmen, um die Notwendigkeit der Kontextualisierung zu verstehen. Diese Hierarchie veranschaulicht den Prozess der Umwandlung von Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse, ein Grundpfeiler von digitale Transformation. Betrachten Sie zum Beispiel den Prozess der Überwachung einer Maschine in der Werkstatt.

• Daten: 100 Einheiten/Stunde - Dies sind die rohen Produktionsdaten einer Maschine, die die Produktionsgeschwindigkeit angeben.

• Informationen: 100 Einheiten/Stunde auf Maschine X - Wenn Sie den Rohdaten einen Kontext hinzufügen, indem Sie sie mit einer bestimmten Maschine in Verbindung bringen, werden sie zu Informationen.

• Wissen: 100 Einheiten/Stunde auf Maschine X mit einem Ziel von 120 Einheiten/Stunde - Mit zusätzlichem Kontext, in diesem Fall aus der Zeitplanung, verstehen wir jetzt, dass Maschine X unterdurchschnittlich arbeitet, was uns Wissen über die Effizienz der Maschine gibt.

• Weisheit: Maschine X muss optimiert werden, um das Ziel von 120 Einheiten/Stunde zu erreichen - Wenn wir die Auswirkungen des Wissens verstehen, erkennen wir, dass eine Wartung oder ein anderer Eingriff der Maschine X helfen könnte, ihr Produktionsziel zu erreichen.

Wie das Beispiel zeigt, können Sensoren an einer Maschine allein nur Daten über ihre Leistung sammeln. Wenn sie jedoch mit kontextbezogenen Informationen wie Produktionsplänen von MES oder der Wartungshistorie Ihrer Bediener integriert werden, können Sie beginnen, potenzielle Ausfälle oder Engpässe proaktiv anzugehen. Diese prädiktive Fähigkeit ist ein großer Fortschritt gegenüber den traditionellen reaktiven Ansätzen und ermöglicht es Herstellern, Probleme präventiv anzugehen, bevor sie zu kostspieligen Ausfallzeiten eskalieren.

Das Konzept der vernetzten Systeme zur Kontextualisierung von Daten geht weit über Maschinenüberwachung hinaus. Durch das Aufbrechen von Silos und die Integration von Daten über verschiedene Geschäftssysteme hinweg - von Ihrem ERP bis hin zu SCADA- und Qualitätssystemen - sind Hersteller in der Lage, einen umfassenden Überblick über ihre Abläufe in Echtzeit zu erhalten. Die Fähigkeit, von Rohdaten zu tiefgreifenden Erkenntnissen zu gelangen, die eine vorausschauende Entscheidungsfindung und strategische Planung in großem Umfang ermöglichen, ist für digitale Transformation von grundlegender Bedeutung. Und der Schlüssel zum Erreichen dieses Niveaus der fundierten Entscheidungsfindung ist die Kontextualisierung.

In unserem kürzlich durchgeführten Webinar"Kontextualisierung von Daten in der Fertigung" haben wir die Lehren aus der Praxis gezogen:Eine Roadmap zum Erfolg", finden Sie hier drei Best Practices, die Sie anwenden können, um Daten effektiv zu kontextualisieren und sie zur Verbesserung Ihrer Abläufe zu nutzen.

Anstatt zu versuchen, Daten aus verschiedenen Quellen im Nachhinein zusammenzufügen, wird der wahre Wert von Daten erst dann erschlossen, wenn sie zum Zeitpunkt der Aufzeichnung mit dem relevanten Kontext verknüpft werden. So sollten beispielsweise die von einer Maschine erfassten Daten mit Identifikatoren wie der Maschinen-ID, dem Betriebsstatus und Zeitstempeln verknüpft werden. Durch die Integration dieser Daten mit Arbeitsauftrag oder Planungsdaten, z.B. von MES, erhalten Sie einen noch umfassenderen Überblick über die Abläufe in Ihrem Unternehmen. DataOps-Lösungen und Frontline-Operations-Plattformen können bei diesem Prozess eine wichtige Rolle spielen, indem sie die Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen erleichtern und so kontextbezogene Informationen hinzufügen.

Ihre Produktionsdaten sollte nicht nur mit Daten aus Ihren anderen Geschäftssystemen kontextualisiert werden, sondern auch mit denen Ihrer Mitarbeiter in der Produktion. Traditionell erfassen sie die Daten manuell und notieren sie auf einem Whiteboard oder einer Zwischenablage, um sie dann in regelmäßigen Abständen zur Analyse in eine Kalkulationstabelle einzugeben. Mit digitalen Tools kann diese Datenerfassung automatisiert werden, so dass Fehler vermieden werden und Ihre Mitarbeiter nicht mehr mit unbedeutenden Dateneingaben beschäftigt sind. Diese Mitarbeiter sind mit dem Produktionsprozess bestens vertraut. Indem Sie ihnen digitale Schnittstellen zur Verfügung stellen, über die sie Daten erfassen und in Echtzeit in der Werkstatt mit Kontext versehen können, erschließen Sie ein ganz neues Spektrum an Einblicken in Ihre Abläufe.

In der Vergangenheit haben Hersteller den Ansatz verfolgt, Daten als statische, isolierte und oft papierbasierte Aufzeichnungen oder Dokumente zu behandeln und zu betrachten. Diese Denkweise ist gekennzeichnet durch die Abhängigkeit von manuellen Prozessen für die Dateneingabe und -analyse und die Tendenz, Daten in festen Formaten wie PDFs oder gedruckten Berichten zu konsolidieren, die regelmäßig überprüft und archiviert werden.

Dieser Ansatz hat eine Reihe von Nachteilen. Dokumente sind in der Regel statische Momentaufnahmen von Daten, denen es an Echtzeitrelevanz mangelt und die in einer schnelllebigen Produktionsumgebung oft schnell veraltet sind. Das manuelle Erstellen, Aktualisieren und Verwalten solcher Dokumente ist zeitaufwändig und fehleranfällig. Außerdem befinden sich die Dokumente oft an bestimmten Orten oder in bestimmten Systemen, was die gemeinsame Nutzung und den Zugriff auf Informationen im gesamten Unternehmen erschwert und eine Entscheidungsfindung in Echtzeit erschwert.

Indem Sie Daten direkt an der Quelle kontextualisieren und das Fachwissen Ihrer Mitarbeiter nutzen, können Hersteller die Herausforderungen des DRIP-Syndroms überwinden. Diese Strategie ebnet den Weg für eine datengesteuerte Entscheidungsfindung und strategische Planung, so dass Sie die von digitale Transformation versprochenen exponentiellen Verbesserungen realisieren können.

Die Umwandlung von Fertigungsdaten in verwertbare Erkenntnisse, die einen echten Mehrwert bieten, ist für moderne Hersteller, die mit der Herausforderung zu kämpfen haben, datenreich, aber informationsarm zu sein, von zentraler Bedeutung. Durch die systemübergreifende Integration von Daten, die Ermöglichung von Echtzeit-Kontext in der Fertigung und die Abkehr von der statischen "Dokument"-Mentalität können Hersteller Probleme proaktiv angehen und neue Produktivitätsniveaus erreichen.

Diese Strategien stellen nicht nur inkrementelle Verbesserungen dar, sondern sind für die Erhaltung eines Wettbewerbsvorteils in der sich schnell entwickelnden Fertigungslandschaft unerlässlich. Die Zukunft der Industrie hängt von diesem Wandel ab, bei dem Daten zu einem unschätzbaren Vermögenswert werden, um kontinuierlicher Verbesserungsprozess und Innovation zu erreichen.