Fach-Experten mit Data Science befähigen für smartere Fertigungs-Insights

Advanced Analytics und Künstliche Intelligenz formen die Fertigung neu, doch Rohdaten allein bieten begrenzten Wert. Mike Loughran, CTO für UK und Irland bei Rockwell Automation, betont, dass Kontext und Domänenexpertise essenziell sind, um Daten in umsetzbare Business-Insights zu transformieren.

Während Consumer-Märkte KI-getriebene Personalisierung gesehen haben – von gezielten Ads bis zu Standort-basierten Empfehlungen – kann Fertigung ähnliche Vorteile freisetzen. Analytics liefert zeitnahe, datengetriebene Entscheidungen, die kritische Insights dann an die Oberfläche bringen, wenn sie am meisten zählen.

Klare Vorteile

Digital Transformation, gestützt auf Analytics, kann Revenue um bis zu 10 % steigern, Betriebskosten um bis zu 12 % senken und Asset-Effizienz um bis zu 30 % boostern. Diese Zahlen reflektieren reale Gewinne von Organisationen, die datenzentrische Operationen angenommen haben.

Analytics in der Fertigung zu implementieren, präsentiert einzigartige Herausforderungen. Das vorherrschende „zentralisierte Cloud“-Modell scheitert oft, weil hohe Netzwerk-Bandbreitenkosten und Latenz Echtzeit-Entscheidungsfindung behindern. Modelle am Edge, nah an der Datenquelle, zu laufen, ist typischerweise effektiver.

Hohe Datenvolumen managen

Hersteller generieren massive Ströme von Echtzeit-Plant-Daten und Historian-Records. Doch nur ein kleiner Subset mag für einen spezifischen Use Case relevant sein. Heterogene Quellen zu integrieren – jedes mit eigenen Protokollen und Legacy-Technologien – erfordert sophisticated Data Aggregation und ein Unified Data Model, um Beziehungen zu klären.

Insights müssen den richtigen Stakeholder oder automatisierten System innerhalb eines kurzen Fensters erreichen, um actionable zu bleiben. Dies verlangt tiefes Wissen sowohl der zugrundeliegenden Prozesse als auch der Analytics-Techniken – eine seltene Kombination in einer Person.

Erfolgreiche Transformation hängt davon ab, mit Experten zu partner, die sowohl Fertigungsoperationen als auch Analytics verstehen. Solche Partner bringen Industrie-Heritage, Vertrautheit mit Process Hardware und Operation Technology und Alignment mit Ihren Business-Zielen.

Data Science in der Praxis vereinfachen

Tools, die Control- und Process-Engineers befähigen, Analytics durchzuführen – ohne ständige Abhängigkeit von Data Scientists – sind essenziell. Zwei Kernanforderungen kristallisierten sich aus unseren Digital-Transformation-Gesprächen: Digital Workers und Machine Learning Capabilities.

Unternehmen können Datenanalyse durch vier Schritte straffen:

1. Kritische operative Attribute identifizieren.
2. Logische Datenstrukturen definieren.
3. High-Velocity Data Capture Practices implementieren.
4. Modelle über den Information Layer wiederverwenden für Speed und Effizienz.

Dieser Ansatz beschleunigt Ergebnisse, indem er Engineers mit robusten Data-Science-Tools ausstattet.

Unsere ThingWorx Analytics Plattform strafft den Data-Science-Workflow für Automation- und Control-Engineers. Sie identifiziert die prädiktivsten Tags, wendet Auto-Machine-Learning an, um optimale Algorithmen zu selektieren, und evaluiert multiple Szenarien, um die beste Modellkombination zu bestimmen – alles ohne manuellen Eingriff.

Diese Vereinfachung befähigt Domänenexperten, latenten Wert aus gesammelten Daten zu extrahieren und läutet das Zeitalter des Citizen Data Scientist ein.

Der Autor ist Mike Loughran, CTO für UK und Irland bei Rockwell Automation.

Über den Autor

Mike Loughran dient Rockwell Automation seit über 14 Jahren, progredierte von Software Sales zur C-Suite, wo er Technologie-Strategie für UK und Irland leitet.