Untersuchung des Zusammenspiels zwischen intelligenter Fertigung und Big Data

In letzter Zeit ist die traditionelle Fertigung, bei der Rohstoffe in einem mehrphasigen Produktentstehungsprozess zusammengefügt werden, gegenüber der intelligenten Fertigung in den Hintergrund getreten. Smart Manufacturing baut auf der historischen Konzeption der Fertigung als prozess- und werkstoffgesteuerte Konstruktion auf und fügt Informationstechnologie, Flexibilität und Computersteuerung hinzu.

In diesem Artikel wird das aufstrebende Feld der intelligenten Fertigung und insbesondere die zunehmend relevante Rolle von Big Data diskutiert, um Produktentwicklungsteams in allen Branchen dabei zu helfen, Prozesse zu verbessern, Kosten zu kontrollieren, Produkte zu entwickeln und das Produktionsangebot an der Verbrauchernachfrage auszurichten. Dieser Artikel untersucht das Zusammenspiel zwischen Smart Manufacturing und Big Data Analytics, beschreibt die aktuelle Smart Manufacturing- und Big Data-Umgebung, untersucht zukünftige Entwicklungen und identifiziert die Grenzen von Big Data in der Smart Manufacturing.

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Unternehmen nutzen zunehmend Technologien, um Daten über ihre Produkte zu erfassen. Lieferkettenlogistik, Verfolgung von Kundendetails, Erkennung von Produktfehlern mithilfe optischer Sensoren, Lkw-Kraftstoffverbrauch und -Geschwindigkeit – all dies sind Bereiche, in denen Fertigungsunternehmen gesammelte Daten in wertvolle Geschäftserkenntnisse umwandeln.

Allerdings sind Daten in unzusammenhängenden Datenbanken oft schlecht organisiert, wodurch Zeit und Ressourcen verschwendet werden. Die derzeitige Beziehung zwischen Smart Manufacturing und Big Data Analytics leidet unter einem Mangel an qualifiziertem Personal, unzureichenden Investitionen der Industrie und der Regierung, Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Praktikabilität der Langzeitspeicherung hochwertiger Daten. Die prädiktive Modellierung befindet sich derzeit noch in einem aufstrebenden Stadium, wird jedoch zu oft durch „reaktive“ Modellierung ersetzt; das heißt, Daten zu bereits ausgeführten Prozessen zu sammeln, anstatt Vorhersagen zu treffen, um das erneute Auftreten unerwünschter Ergebnisse zu vermeiden. Zukünftige Entwicklungen in der intelligenten Fertigung in Bezug auf Big-Data-Analysen müssen diese Schwächen beheben, und Unternehmen müssen feststellen, ob diese Partnerschaft neu entstehender Technologien in ihren eigenen Unternehmen sinnvoll eingesetzt werden kann.

Bei der Beschreibung des aktuellen Stands der intelligenten Fertigung und ihrer Schnittmenge mit Big Data Analytics können wir Rückschlüsse auf mögliche zukünftige Entwicklungen ziehen. Zunächst müssen Unternehmen lernen, ihre Daten effektiver zu organisieren. Vereinheitlichte Datenbankverwaltungssysteme können Zeit wiederherstellen, die mit der Suche nach Informationen in irrelevanten Quellen verschwendet wurde. Darüber hinaus müssen Unternehmen sicherstellen, dass sie das bestqualifizierte technische Personal für den Umgang mit Daten einstellen. Vielen betriebswirtschaftlichen Bachelor-Abschlüssen mangelt es stark an einer marktrelevanten Analytik- und Data-Science-Ausbildung, die entweder auf einen rein theoretischen Ansatz zurückgreift oder Konzepte auf beruflich nutzlose Weise in die Praxis umsetzt.

Darüber hinaus deutet einiges darauf hin, dass Smart Manufacturing und Big-Data-Analysen am effektivsten zusammenwirken und als Beispiel für zukünftige Entwicklungen dienen können, wenn sie so umgesetzt werden müssen, dass sie dem öffentlichen Interesse dienen, um staatliche Investitionen anzuziehen. Gesundheitsversorgung, Sicherheit/Cybersicherheit und erneuerbare Energien verdienen besondere Aufmerksamkeit:Sie alle sind von entscheidender Bedeutung für die soziale und wirtschaftliche Entwicklung, sind jedoch sowohl in Bezug auf Kosten als auch Leistung ineffizient.