Excel Spreadsheets in der Fertigung

Die Fertigungsindustrie erzeugt mehr Daten als jede andere Branche.

Menge der von den Herstellern gespeicherten Daten
Bei so vielen neuen Daten, die jedes Jahr gespeichert werden, benötigt die Fertigung die besten Tools für die Datenanalyse, um datengesteuerte Entscheidungen treffen zu können.

Mit der zunehmenden Erschwinglichkeit von Industriesensoren, Cloud- und anderen konnektivitätsorientierten Technologien haben Hersteller mehr Möglichkeiten denn je, ihre Betriebsdaten in einen Wettbewerbsvorteil zu verwandeln. Aber in vielen Betrieben stimmt die Realität nicht mit dem Potenzial überein.

Viele Unternehmen erfassen Daten immer noch auf Whiteboards und Klemmbrettern. Sie verarbeiten ihre Daten immer noch in Microsoft Office.

Wir haben über die historischen und branchenspezifischen Hindernisse geschrieben, die zu einer langsamen technologischen Einführung beitragen. Aber die Frage bleibt: Warum verwenden Unternehmen immer noch Excel?

Hier zeigen wir Ihnen, dass es einen besseren Weg gibt.

Warum Hersteller Excel verwenden

Viele Unternehmen verwenden immer noch Excel, weil es sozusagen die Universalsprache der Datenanalyse ist.

Excel ist bereits auf der überwiegenden Mehrheit der Geschäftscomputer installiert. Seine zellenbasierte Oberfläche ist leicht zu erlernen, einfach zu bedienen und macht die Visualisierung von Mustern in Daten einfach. Von einfachen arithmetischen Berechnungen bis hin zu leistungsfähigeren Formeln oder Makros - Excel kann eine ganze Menge. Die Benutzeroberfläche von Excel ist intuitiv und einfach zu verstehen.

Es wäre unaufrichtig, Excel anzugreifen. Es gibt einen Grund, warum es in allen Branchen auf der ganzen Welt verwendet wird.

Aber wenn es um die Verarbeitung von Betriebsdaten geht, ist Excel alles andere als ideal.

Rückverfolgung der Datenkette

Zum einen kann Excel keine Echtzeit-Einsichten liefern.

Überlegen Sie, wie die Informationen über einen Vorgang in Excel eingehen.

Zunächst muss ein Ingenieur die Daten aufzeichnen. Oft geschieht dies mit einer Mischung aus manuellen Methoden. Genauso häufig sind Klemmbretter oder Whiteboards der erste Schritt. Ein Ingenieur geht über den Boden oder sitzt an einer Arbeitszelle von Interesse und zeichnet die Daten von Hand auf.

Dann müssen die Informationen in Excel eingegeben werden. Wenn die Dinge wirklich gut organisiert sind, können Sie eine CSV-Datei hochladen, sie ein wenig bereinigen und schon sind Sie startklar. Meistens bedeutet dies jedoch eine manuelle Dateneingabe. Die manuelle Dateneingabe ist alles andere als eine optimale Nutzung der wertvollen Zeit und zudem fehleranfällig.

Sobald die Daten eingegeben sind, können Sie vielleicht schon Erkenntnisse gewinnen. Könnte.

Die Chancen stehen jedoch gut, dass die Abläufe zu variabel und die Daten zu unvollständig sind, um zu Erkenntnissen zu gelangen, die auf die eigentlichen Ursachen und die wahre Leistung schließen lassen. Wie können Sie Prozesse berücksichtigen, die eine individuelle Anpassung erfordern? Oder für Produkte und Prozesse, die mehrere Varianten haben?

Wenn Sie versuchen, die Leistung verschiedener Abteilungen oder Maschinen zu vergleichen, müssen Sie wahrscheinlich Informationen aus verschiedenen Silos sammeln, wodurch mehr Zeit zwischen Ihnen und den Erkenntnissen liegt, die Ihnen wichtig sind.

Letztendlich muss die Datenerfassung schnell, fehlerfrei und flexibel genug sein, um mit den Schwankungen der Fertigungsprozesse umzugehen.

So sehen Echtzeitdaten aus

Mit den richtigen Tools können Hersteller die Datenkette unterbrechen, um die Ausführung von Prozessen in nützliche Informationen umzuwandeln.

Tulip liefert Unternehmen Echtzeitdaten an der Quelle.

Screenshot der Leistung dashboard App, die mit Tulip
TulipDie Frontline Operations Plattform ermöglicht es Herstellern, Daten an der Quelle zu sammeln und in Echtzeit zu nutzen.

Mit der Tulip's Frontline Operations Plattform können Sie Routineprozesse in Daten umwandeln. Während die Mitarbeiter die Prozesse durchlaufen, erfasst die Plattform automatisch Leistungsinformationen. Mit Edge Computing und Maschinenüberwachung werden die von Maschinen erzeugten Daten auf natürliche Weise und automatisch in wertvolle Informationen umgewandelt.

Und da die Plattform automatisch Leistungsdaten sammelt, ist sie flexibel genug, um Schwankungen und Anpassungen zu berücksichtigen.

Anstatt also Daten zu sammeln und einzugeben, können Ingenieure ihre Zeit damit verbringen, Verbesserungen vorzunehmen, die einen echten Nutzen bringen.

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