Wir helfen Unternehmen, die Qualität zu verbessern, Reparaturen und Abfall zu reduzieren

Egicon, ein italienischer Elektronikhersteller, nutzte neue Datenanalysetools, um seine Produktion ab 2017 vollständig zu automatisieren. Dabei senkte es die Reparaturraten um 80 Prozent, eliminierte Ausschuss, verbesserte den Garantiesupport und verkürzte die Vorlaufzeit für Qualitätsberichte in Echtzeit ab einem Monat.

Egicon mit Sitz in der Region Modena in Italien produziert elektronische Steuereinheiten, Kombiinstrumente und Mensch-Maschine-Schnittstellen für die Automobil-, Landwirtschafts-, Biomedizin- und Luft- und Raumfahrtbranche.

Egicon hat die IoT-Software Valor und Opcenter Execution Electronics von Siemens in seine Produktions- und Qualitätssysteme integriert, was eine kontinuierliche Überwachung ermöglicht und Kunden bessere Garantieunterstützung und Rückverfolgbarkeitsdaten bieten kann.

„Wir konnten unsere Reparaturrate von 30 Teilen pro Million auf 6 reduzieren und erreichten 2019 eine Ausschussrate von null Prozent“, sagte Egicon-Produktionsleiter Michele Magri in einer veröffentlichten Fallstudie. „Jetzt kann ich sofortige Updates zu allen unseren Herstellungsprozessen erhalten, ohne meinen Schreibtisch zu verlassen. Ich kann meine Zeit mit Innovationen und Verbesserungen verbringen.“

Auch andere Softwarehersteller berichten von signifikanten Ergebnissen.

Die Proficy-Software von GE Digital hat Herstellern in zahlreichen Branchen dabei geholfen, eine Vielzahl von Vorteilen zu erzielen, darunter eine 90-prozentige Reduzierung des Abfalls, 5 Millionen US-Dollar an Einsparungen bei der Qualitätsverbesserung und eine 80-prozentige Verringerung der Ausfallzeiten, Cobus van Heerden, Senior Product Manager für Analyse- und Machine-Learning-Software für GE Digital, sagte. Ein Unternehmen gewann innerhalb weniger Stunden wichtige Erkenntnisse darüber, wie es seine Entwässerungschemikalien kontrollieren kann, um die beste Qualität zu erzielen.

FactoryTalk Innovation Suite, ein gemeinsames Angebot von Rockwell Automation und PTC, verhalf Rockwell laut einer veröffentlichten Fallstudie zu einer 33-prozentigen Steigerung der Arbeitseffizienz, einer 70-prozentigen Steigerung der Leistung und einer 50-prozentigen Reduzierung der Schulungszeit.

Diese und andere neue Datenanalyse-Tools überwinden die Einschränkungen und Barrieren ihrer Vorgänger.

Analysen zugänglicher machen

Ein wesentliches Hindernis in der Vergangenheit war, dass die Tools mit potenziellem Nutzen ungenutzt blieben, sagte Izik Avidan, Business Unit Manager, Digital Manufacturing Analytics, Siemens Digital Industry Software.

Mehr als 80 % der Advanced-Analytics-Projekte scheitern, sagte er, eine Aussage, die durch Untersuchungen von Gartner und anderen untermauert wird.

„Das Hauptproblem bei Datenanalyse-Tools der Vergangenheit – aus Sicht der Hersteller – war die Tatsache, dass sie Tools blieben“, sagte Avidan. „Viele Plattform- und Lösungsanbieter haben nicht erkannt, dass der durchschnittliche Hersteller nicht über alle notwendigen Fähigkeiten verfügt, um diese Tools vollständig zu nutzen. Das Tool lieferte die Funktion, für die es entwickelt wurde, aber das Gesamtprojekt ist wahrscheinlich gescheitert. Sie müssen in der Lage sein, eine Brücke zwischen der Fertigungssprache und all diesen neuen Technologien zu schlagen. Der produzierende Kunde verfügt nicht über diese Fähigkeiten.“

„In der Vergangenheit brauchte man wirklich einen Doktortitel in Mathematik oder Datenwissenschaft, um einen Mehrwert aus der Analytik zu ziehen“, sagte van Heerden. „Sie müssen die Analytik in die Hände ihrer bestehenden Betriebsmitarbeiter legen. Sie können nicht zum Fertigungskunden gehen und sagen:„Sie müssen Ihre Mitarbeiter umschulen oder neue Mitarbeiter einstellen, um von der Analytik zu profitieren.“ Der Schlüssel liegt darin, die Analytik für Verfahrensingenieure und Anlagenbediener zugänglich zu machen.“

„Tools wurden für Experten entwickelt, um ihnen eine schwierige Herausforderung zu erleichtern, anstatt ihre Arbeit zu vereinfachen“, sagte Ed Cuoco, VP of Strategy and Solutions bei PTC. Viele Tools erforderten auch einen Data Scientist vor Ort. Das Endergebnis:„Diese Tools waren nicht für große Hersteller geeignet, die normalerweise keine eigenen Data Scientists haben“, sagte Cuoco.

Neun zusätzliche Barrieren aus der Vergangenheit

Weitere Hindernisse waren laut Avidan, Cuoco und van Heerden:

Versäumnis, die Schmerzpunkte der Hersteller zu verstehen und anzugehen.

Tools, bei denen Hersteller teure Altgeräte ersetzen mussten.

Mangelnder Zugriff auf die notwendigen Daten, die zum Gewinnen von Erkenntnissen erforderlich sind, häufig weil sich diese Daten in isolierten Systemen befanden, die manchmal als Dark Data bezeichnet werden. Zwischen 60 % (Forrester) und 97 % (Gartner) der gesammelten Daten bleiben ungenutzt.

Daten, die nicht einfach mit
anderen Daten kombiniert werden konnten.

Daten, die schwer zu bereinigen, zu formatieren und vorzubereiten waren.

Tools, die davon ausgingen, dass Daten einen hohen Qualitätsmaßstab erfüllten, erforderten in vielen Fällen einen Experten, um die Datenqualität zu verbessern.

Fehlende Analysetools, mit denen Manager
handeln können.

Analysetools, die für den durchschnittlichen Bediener zu schwierig zu verwenden waren.

Tools, die nicht über ein anfängliches Pilotprojekt oder eine Demonstration hinaus skaliert werden konnten.

Neuer Tag dämmert

Die heutigen Tools bieten eine schnelle Wertschöpfung, einfachere Bedienung und Skalierbarkeit. Anbieter von Fertigungssoftware verstehen zunehmend, dass ihre Kunden Plattformen benötigen, die mehrere Tools kombinieren und sich gut in die Fertigung integrieren lassen, so Avidan.

„Wir sehen jetzt mehr Erfolg bei Analysetools, die diese Barrieren überwinden“, sagte van Heerden. „Die von uns bereitgestellten Tools zeigen einen schnellen Wert.“

Softwarehersteller entwerfen Tools und Plattformen, die in Fabriken laufen, die Maschinen verwenden, die 40 Jahre oder zwei Jahre alt sind, sagte Cuoco. „Diese Tools müssen in einer realen Umgebung funktionieren“, sagte er. „Das ist der Schlüssel zur Anwendbarkeit in einer Fabrik. Das ermöglicht es einer Fabrik, Dinge in ihrer Macht zu nutzen, ohne sie zu bitten, in Dingen gut zu sein, die nicht in ihrem Steuerhaus sind.“

Neue Tools bieten die Möglichkeit, auf die Daten zuzugreifen, sie zu speichern und zu verarbeiten, die Verfügbarkeit eines Fachexperten vor Ort oder aus der Ferne verfügbar, mit niedrigen Betriebskosten, die nicht zu viele zusätzliche Server oder Cloud-Ressourcen erfordern, die einfach sind konfigurierbar, anpassbar und in der Lage, sofort einen Mehrwert zu bieten, sagte Avidan.

„Heutzutage verstehen die meisten Softwareunternehmen, dass es Ihre Qualitätsprobleme nicht lösen wird, wenn Sie einige Lösungen für maschinelles Lernen in die Produktion werfen“, sagte er. „Jetzt bieten sie komplette schlüsselfertige Lösungen an, was wahrscheinlich der Wendepunkt ist.“

„Mein Beruf lebt von dieser Spannung, indem ich versuche, eine sofort einsatzbereite Lösung bereitzustellen, und auch verstehe, dass die Lösung angepasst werden muss, diese Flexibilität, um die Lösung so anzupassen, dass sie die Anforderungen des Herstellers optimiert“, fügte Avidan hinzu. „In den letzten fünf Jahren haben wir immer mehr hybride Projekte gesehen, die sowohl Plattformen als auch Tools sind, kombiniert mit Software, die speziell auf die Art der Branche zugeschnitten ist.“

Die Branche sei noch nicht an dem Punkt angelangt, an dem Tools sofort einsatzbereit seien, ähnlich wie ein iPhone, sagte Cuoco.

„Out of the Box ist die Richtung“, sagte er. „Out of the Box ist das Ziel. Wir fangen an, in unseren Lösungen reif genug zu werden, um einen Punkt zu sehen, an dem dies der Fall sein wird.“

Diese Tools, manchmal in Kombination mit einem erfahrenen Fertigungsingenieur, können Herstellern helfen, die Leistung und vorausschauende Wartung zu verbessern und die Qualitätskontrolle in die Produktion zu integrieren, sagte Avidan.

Tools gehen auch „über Warnungen hinaus“, die es einem Menschen überlassen, zu handeln, um einen geschlosseneren Regelkreis zu werden – bei dem das Tool selbst in Echtzeit sichere Kontrollmaßnahmen ergreifen kann, die es einer Anlage ermöglichen, eine optimierte Produktivität zu erzielen oder aufrechtzuerhalten, sagte van Heerden.

Anstatt Analysen nur als Bestandteil eines Angebots anzubieten, bieten immer mehr Anbieter von Fertigungssoftware Analysen in Lösungen an, die auf bestimmte Anwendungsfälle ausgerichtet sind, sagte Cuoco.

„Wenn Sie einen erfahrenen Fertigungsingenieur mit Datenmustern in einem Datensatz oder einer Liste von Schlussfolgerungen bekannt machen, die er zuvor gesehen hat, kann er diese Daten problemlos in Maßnahmen umwandeln, die der Bediener, Linienmanager oder Eigentümer der Fabrik ergreifen kann und die Ergebnisse dramatisch verbessern“, sagte Avidan. „Mit dieser schlüsselfertigen Lösung können wir die meisten Herausforderungen innerhalb von Tagen oder sogar Stunden bewältigen.“

Noch besser wird eine Zeit sein, in der diesen Tools mehr Expertenwissen hinzugefügt werden kann, sagte Cuoco. „Immer mehr spezifisches Domänenwissen muss eingebettet werden“, sagte er. „Wie können wir den Experten und die Maschine zusammenbringen und beide das Problem verstehen lassen? Die Maschine muss sagen können:‚Ich kann Parameter berücksichtigen, die für diese Domäne spezifisch sind.‘“

Auch die Analytik verbessere sich, da sie in der gesamten Lieferkette von Rohstofflieferanten über Spediteure und Hersteller bis hin zu Endkunden angewendet werde, sagte van Heerden.

Einige Herausforderungen bleiben bestehen

Nach wie vor sind Verbesserungen erforderlich, die den Bau von Werkzeugen erleichtern, sowie Werkzeuge, die so konzipiert sind, dass Maschinen mehr Arbeit erledigen können, sagte Cuoco.

Die Kosten müssen definitiv weiter sinken, damit die Technologie kleinen und mittleren Herstellern zugänglich wird, die mit ähnlichen Problemen konfrontiert sind, sagte Avidan.

Es seien mehr Standards erforderlich, damit Hersteller Technologien von verschiedenen Anbietern einfacher integrieren können, sagte er.

„Wir müssen verstehen, dass es bereits viel Software in der Fertigung gibt“, sagte Avidan. „Jede Lösung, die Sie in dieses Ökosystem einführen möchten, müsste sich gut und nahtlos in diese IT-Lösungen integrieren lassen … sodass, wenn Sie eine Maßnahme haben, die von einem Engineering-System auf ein anderes übertragen werden muss, dies innerhalb eines einzigen Portfolios erfolgen kann . Das ist eines der wichtigsten Dinge, die Sie tun können.“

Je offener Standards und Schnittstellen werden, desto einfacher wird die Integration, sagte van Heerden.

Partner auswählen

Um erfolgreich zu sein, arbeiten Sie mit einem vertrauenswürdigen Industrieanbieter zusammen, der ein umfassendes Produkt anbietet, sagte van Heerden.

„Viele Analytics-Anbieter bieten Lösungen an, die einen Teil des Problems lösen können. Einige können Daten analysieren“, sagte er. „Manche können Vorhersagen machen. Einige können Simulationen ausführen. Ein anderer kann eine Einstellung optimieren. Arbeiten Sie mit vertrauenswürdigen Anbietern zusammen, die morgen nicht verschwinden werden und die all diese Funktionen in einem einzigen Produkt anbieten können.“

Hersteller, die nach sofortiger Perfektion und vollständiger Integration suchen, sollten die Erwartungen zugunsten eines schrittweisen Ansatzes zurückschrauben. „Verfolgen Sie keinen ‚Big Bang‘-Ansatz, um Technologie zu übernehmen, bis alle Systeme perfekt sind“, sagte er. „Ich empfehle einen schnellen, schrittweisen Ansatz. Statten Sie Betriebsmitarbeiter mit benutzerfreundlichen Tools aus, damit sie schnell einen Mehrwert erzielen können.“