Sensai enthüllt die wichtigsten Risiken des Pflanzenbodens

Sensai hat vor kurzem eine Liste der fünf größten Risiken im Werksgelände vorgestellt, die die Effizienz reduzieren, die Produktivität beeinträchtigen und sich negativ auf die Geschäftsergebnisse auswirken, wenn sie unbeaufsichtigt bleiben. Die Liste basiert auf der Expertise des Unternehmens sowie Erkenntnissen aus seinen Pilotprogrammen bei Organisationen in der Automobil-, Baustoff- und Konsumgüterindustrie.

„Industrie 4.0 macht den Produktionsbereich viel intelligenter als je zuvor, aber das heißt nicht, dass Automatisierung, Datenaustausch, IIoT und Cloud Computing sich selbst verwalten können“, sagte Porfirio Lima, CEO von Sensai. "Unternehmen müssen ihre Bemühungen darauf konzentrieren, Schwachstellen zu identifizieren und zu beheben und ihre Mitarbeiter in den Veränderungsprozess einzubeziehen, um ein Verständnis dafür zu entwickeln, was getan werden muss, um das volle Potenzial dieser innovativen Technologielösungen auszuschöpfen."

Laut Sensai sind die fünf wichtigsten Probleme, die sich heute auf den Fertigungsbetrieb auswirken, wie folgt:

1. Katastrophale Geräteausfälle

Wenn ein Unternehmen aufgrund alternder oder ausgefallener Maschinen den Betrieb verzögern oder schließen muss, kann dies schwerwiegende Auswirkungen auf die Sicherheit der Mitarbeiter und das Geschäftsergebnis haben. Um weiterhin mit dem vom Markt geforderten Tempo produzieren zu können, müssen Unternehmen möglicherweise Reparaturen und Produktionsvolumen auslagern, was extrem kostspielig sein kann.

2. Datensammlung und Mining

Damit Fabriken effektiv sind, müssen Informationen zu Bestand, Versorgung, Lieferungen, Qualität, Produktion, Kundenbetreuung, Verarbeitung und täglichem Management täglich analysiert, überwacht und aktualisiert werden. Wichtige Geschäftsentscheidungen müssen oft anhand einer umfassenden Palette von Daten aus der Produktion bis hin zu Tabellenkalkulationen und Zwischenablagen getroffen werden. Ohne ein effizientes System verschwenden Betriebsleiter und ihre Teams Zeit mit der Suche nach den notwendigen Informationen, die für diese wichtigen Entscheidungen unerlässlich sind.

3. Informationszuverlässigkeit

So wichtig es ist, Daten zu zentralisieren, noch wichtiger ist, dass die Daten korrekt sind. Wenn die Daten nicht zuverlässig sind, kann es sein, dass Unternehmen den Weg des stärksten Widerstands wählen, was zu verschwendeten oder missbrauchten Ressourcen und komplexen Betriebsabläufen führt. Die manuelle Dateneingabe ist anfällig für menschliche Fehler, die aufgrund irreführender Informationen zu falschen Geschäftsentscheidungen führen können. Bei sowohl robotergestützten als auch manuellen Einrichtungen muss der Betrieb die verwertbaren Daten beim Eintreffen immer noch genau beachten, was eine zusätzliche Komplexitätsebene bedeutet. Die Berechnung ungenauer Key Performance Indicator (KPI)-Daten beschäftigt viele Produktionsleiter auch heute noch. Mit der richtigen Technologie und genauen Daten können Entscheidungen effektiver und effizienter getroffen werden.

4. Langsames Onboarding und Wissensverlust

Wenn neue Mitarbeiter eingestellt werden, gibt es oft eine steile Lernkurve, die zahlreiche Stunden des Coachings, der Schulung und der Begleitung erfahrener Mitarbeiter erfordert. Viele Unternehmen verfügen jedoch nicht über die internen Ressourcen, um Personen ordnungsgemäß zu schulen und einzubinden, was die Wahrscheinlichkeit von Betriebsfehlern, nicht genehmigten Problemumgehungen und mehr erhöht. Wenn Unternehmen wiederum Top-Talente an einen Konkurrenten oder in den Ruhestand verlieren, gehen diese Jahre der Erfahrung mit ihnen nach draußen. Abhängig vom bestehenden Managementprotokoll können sich beide Faktoren auf die Effizienz und das Produktivitätsniveau eines gesamten Unternehmens auswirken.

5. Prozesskontrolle

Der komplexe Zusammenhang zwischen dem Maschinenzustand, den Prozessparametern und den Materialbedingungen hat einen enormen Einfluss auf das Endprodukt eines Herstellers. Wenn eines dieser Elemente nicht richtig funktioniert, kann dies die Produktivität beeinträchtigen. Der richtige Prozess zum Analysieren und Erstellen robuster Modelle bietet Bedienern eine Anleitung zur Optimierung von Leistung, Qualität und Betriebszeit. Maschinelles Lernen ermöglicht auch intelligente Prozesssteuerungen, sodass Korrekturen automatisch und sogar autonom unter Berücksichtigung aller kritischen und relevanten Variablen vorgenommen werden können.

Weitere Informationen finden Sie unter www.sensai.net.