Wie Big Data in der Fertigung genutzt werden kann

Big Data bezieht sich auf riesige Datensätze, die von vernetzten Geräten gesammelt und analysiert werden, um datengesteuerte Erkenntnisse zu generieren. Branchenführer nutzen Big Data, um Muster und Verbraucherverhalten zu identifizieren, historische Trends zu analysieren, um die betriebliche Effizienz zu optimieren und Geschäftspraktiken zu verbessern.

Teils statistische Analyse und teils Verbraucherforschung, Big Data ist der Schlüssel zur Steigerung des Wertes. Insbesondere im Fertigungssektor kann die Nutzung umsetzbarer Erkenntnisse aus Big Data der Schlüssel zu höheren Zeit- und Kosteneinsparungen sein. Eine gemeinsame Studie von Honeywell und KRC ergab, dass durch die effektive Nutzung von Big-Data-Analysen Ausfälle um bis zu 26 % und ungeplante Ausfallzeiten um fast ein Viertel reduziert werden können.

Die Big-Data-Branche insgesamt wird bis 2023 voraussichtlich 77 Milliarden US-Dollar wert sein, und 44 % der Branchenführer glauben, dass Big-Data-Analysen neue Wege für Innovation und Disruption schaffen. Das Sammeln und Analysieren von Daten ermöglicht es Unternehmen, ihre Abläufe, Kunden und Schwachstellen besser zu verstehen, und ermöglicht neue, innovative Ansätze zur Verbesserung von Abläufen und Leistung. Hier finden Sie eine Aufschlüsselung der Funktionen von Big Data in der Fertigung sowie wichtige Überlegungen für Branchenakteure.

Big Data und Fertigung heute

Laut derselben Honeywell-KRC-Studie haben 67 % der Führungskräfte in der Fertigungsindustrie Pläne, in Big Data zu investieren, obwohl sie einem erhöhten Kostendruck ausgesetzt sind. Die meisten globalen Hersteller verfügen bereits über Echtzeit-Fertigungsdaten für statistische Auswertungen – es geht also nur darum, diese Daten effektiv zu aggregieren und zu analysieren. Wenn Hersteller Big Data zu ihrem Vorteil nutzen, erhalten sie einen Schub in drei Schlüsselbereichen:

Verbesserte Betriebseffizienz

Hersteller verlassen sich stark darauf, den Wert ihrer Werkzeuge zu maximieren, um die Produktivität zu steigern, Ineffizienzen zu reduzieren und Ausfälle abzuwehren. IoT-verbundene Maschinen können Echtzeitdaten messen, aufzeichnen und übertragen, sodass Hersteller Erkenntnisse gewinnen können, die die Leistung verbessern können.

Optimierte Lieferkette und Produktionsprozesse

Da Lieferketten immer komplexer werden, kann es für Hersteller schwierig werden, ihre Lieferketten ohne die richtigen Datenstrukturen zu verfolgen und zu messen. Ohne robuste Nachverfolgung und Datenerfassung haben Unternehmen Schwierigkeiten, Ineffizienzen und Schwachstellen in der Lieferkette zu identifizieren oder zu messen. Big Data ermöglicht Herstellern einen besseren Einblick in jeden Schritt ihrer Lieferketten. Mit diesem Einblick können sie spezifische Möglichkeiten zur Rationalisierung und Optimierung von Prozessen aufzeigen, indem sie Redundanzen eliminieren, wo immer möglich automatisieren, die Anbieterauswahl optimieren und vieles mehr. Datengesteuerte Einblicke in die Lieferkette können auch Abhängigkeiten innerhalb der Kette aufdecken, sodass Hersteller Backup-Pläne erstellen und sich auf die Zukunft vorbereiten können.

Risikoidentifikation und -minderung

Big Data ist auch nützlich, um potenzielle Schwachstellen in den Betrieben eines Herstellers zu lokalisieren. Durch die Analyse von Daten über Geräteverschleiß und frühere Ausfälle können Hersteller beispielsweise den Lebenszyklus ihrer Maschinen genauer vorhersagen und die Wartung entsprechend planen. Laut einem Bericht von PWC und Mainnovation senkt Big Data-gestützte vorausschauende Wartung die Kosten um 12 %, verlängert die Lebensdauer der Geräte um 20 %, verbessert die Betriebszeit um 9 % und hilft Herstellern, im Falle eines unerwarteten Ausfalls einen Wiederherstellungsplan zu erstellen.

Vorbereitung auf die Zukunft von Big Data in der Fertigung

Viele Hersteller verwenden Big Data, um interne Abläufe zu optimieren, aber Hersteller können ihre Big Data-Fähigkeiten weiter ausbauen, indem sie eine größere Vielfalt von Anwendungsfällen untersuchen.

Traditionell haben sich Hersteller mehr auf die Beherrschung der Produktion in großem Maßstab als auf die Produktanpassung konzentriert – es schien am klügsten, dies zu tun. Jetzt kann die Qualität des Verbrauchererlebnisses eines Unternehmens über seinen zukünftigen Erfolg entscheiden – und 90 % der Verbraucher sind bereit, ihre persönlichen Daten preiszugeben, wenn dies bedeutet, ein personalisierteres Erlebnis zu ermöglichen. Big Data kann Herstellern dabei helfen, kleinste Veränderungen im Verbraucherverhalten zu erkennen, was ihnen wiederum dabei hilft, den Kunden die gewünschten personalisierten Erfahrungen und maßgeschneiderten Produkte zu bieten. Ein Big-Data-Cache, der in Echtzeit aktualisiert werden kann, ermöglicht es Herstellern, kundenspezifische Produkte im Voraus mit der gleichen Effizienz wie bei einer normalen Großproduktion zu erstellen.

Darüber hinaus kann Big Data Fertigungsunternehmen helfen, größere Fortschritte in Richtung sicherer Arbeitsumgebungen zu machen. Die weit verbreitete vorausschauende Wartung, die auf Big Data basiert, kann die Gesundheits- und Sicherheitsrisiken für Arbeitnehmer um 14 % reduzieren. Darüber hinaus kann die Nutzung datengesteuerter Kontrollprozesse die Qualitätskosten senken und die Leistung verbessern.

Big-Data-Analysen können auch genutzt werden, um die Energieeffizienz und Nachhaltigkeit in der Fertigung zu verbessern. Als ein bekanntes europäisches Metallverarbeitungsunternehmen Big-Data-Techniken einsetzte und feststellte, dass Schwankungen im Kohlendioxidfluss seine Gesamtausbeute verringerten, reduzierte es den Rohstoffabfall um 20 % und die Energiekosten um 15 %. Wenn mehr produzierende Unternehmen Big Data in ihre täglichen Abläufe integrieren, um die Energieeffizienz zu steigern, könnte der CO2-Fußabdruck der Branche erheblich schrumpfen.

Gehen Sie groß raus mit Big Data

Fertigungsunternehmen können Big Data nutzen, um effizienter zu arbeiten, bessere Produkte herzustellen, Abfall zu reduzieren und Energie zu sparen. Dennoch sollten sich Interessenvertreter der Branche davor hüten, auf den Big-Data-Zug aufzuspringen, ohne ihrer Due Diligence durch Recherche und Tests nachzukommen. Wenden Sie Big-Data-Analysen zunächst auf ein kleines Projekt an, messen Sie die Ergebnisse und führen Sie dann größere Projekte in Phasen ein.

Bei Fast Radius suchen wir immer nach neuen Wegen, um die Fertigung schneller, besser und dynamischer zu gestalten. Wenn Sie sich in Industrie 4.0 einarbeiten und lernen möchten, wie Sie Big Data zu Ihrem Vorteil nutzen können, kann unser Expertenteam Sie durch jeden Schritt des Prozesses führen. Kontaktieren Sie uns noch heute.

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