Wie IoT Lean Manufacturing verstärkt: Smarte, effiziente Fabriken bauen

Hersteller verfolgen seit langem schlanke Produktion, um Verschwendung zu eliminieren, Kosten zu senken und Kundennutzen zu steigern. Das Internet der Dinge (IoT) steht nun bereit, diese Gewinne zu verstärken, indem es Echtzeitdaten in jeden Asset auf dem Fabrikboden und in der Lieferkette einbettet.

Lean Manufacturing, ein systematischer Ansatz aus dem Toyota-Produktionssystem, fokussiert auf Identifikation und Beseitigung nicht-wertschöpfender Aktivitäten. Indem Verschwendung sichtbar gemacht und Prozesse kontinuierlich verbessert werden, ermöglicht Lean die Lieferung des richtigen Produkts zum richtigen Ort zur richtigen Zeit.

IoT verbindet physische Objekte – Geräte, Maschinen, Fahrzeuge, Gebäude und mehr – mit dem Internet, sodass sie Daten erfassen, übertragen und darauf reagieren können. Diese Konnektivität schafft eine nahtlose Brücke zwischen physischer und digitaler Welt und öffnet die Tür zu höherer Effizienz, schnellerer Produktentwicklung und überlegenem Kundenservice.

Gartner berichtete, dass es 2016 weltweit 6,4 Milliarden vernetzte Objekte gab – ein Anstieg von 30 % gegenüber 2015 – und dass täglich 5,5 Millionen neue Geräte hinzukamen. Die Prognose: 20,8 Milliarden vernetzte Dinge bis 2020.

Innerhalb von Unternehmen identifiziert Gartner zwei Kategorien vernetzter Geräte: branchenübergreifende Gadgets wie smarte Glühbirnen und Gebäudemanagementsysteme, sowie vertikalspezifische Equipment wie Medizingeräte und Containerschiff-Tracker. Zwar dominieren vertikalspezifische Geräte heute, doch der Trend zu generischen, wiederverwendbaren Geräten beschleunigt sich.

Lean Manufacturing auf die nächste Stufe heben

IoT-fähige Fertigungslösungen bieten reichlich Chancen: Produktleistungs-Monitoring nach dem Verkauf, Optimierung der Supply-Chain-Logistik und Straffung der Distribution. Echtzeit-Nutzungsdaten können in Design und Produktion zurückfließen und kontinuierliche Verbesserung ermöglichen – was viele als „Smart Factory“ bezeichnen.

Durch Kombination von konstantem Datenaustausch mit fortgeschrittener Automatisierung und Analytik können Hersteller den lang ersehnten Traum einer voll integrierten, prädiktiven Produktionsumgebung verwirklichen.

Deloitte stellt fest: „IoT und Analytics helfen Unternehmen, diverse Assets zu verbinden und Effizienzgewinne über den gesamten Fertigungsprozess zu liefern.“ Kernverbesserungsbereiche umfassen:

• Beschleunigte Planung und Pre-Manufacturing: Lieferanten können ausgewählt, Risiken bewertet und Materialkosten durch Echtzeitdaten optimiert werden.
• Predictive Maintenance und Prozessstraffung: Machine-Learning-Modelle erkennen und korrigieren potenzielle Probleme, bevor sie die Produktion beeinträchtigen, und verbessern Just-in-Time-Methoden wie Kaizen und Kanban.
• Verbesserte Post-Manufacturing-Unterstützung: Vernetzte Produkte erlauben Herstellern, Nutzung zu tracken, Service zu verbessern und Garantiewert zu verlängern.

Über interne Prozesse hinaus verbessert IoT auch die Zusammenarbeit mit Partnern durch präzise Nachfrage- und Nutzungsdaten, die Materialflüsse glätten und Lieferzeiten verkürzen. Plattformen wie Accelerite Concert können diese cross-organisatorischen Integrationen erleichtern.

Der kritische Bedarf an Analytics

Terence Burton, Präsident und CEO des Center for Excellence in Operations Inc., betont, dass Organisationen IoT mit Business Analytics, Mobile Technology und digitalen Dashboards koppeln müssen, um ein höheres Lean-Paradigma zu erschließen. „Ohne die Fähigkeit, die Datenflut zu interpretieren, riskieren Hersteller Ressourcenverschwendung und Margenerosion“, warnt Burton.

Fortgeschrittene Analytik und künstliche Intelligenz (KI) sind die Motoren, die rohe IoT-Daten in umsetzbare Insights transformieren. Cloudbasierte Big-Data-Plattformen, die strukturierte und unstrukturierte Daten – sowohl at rest als auch in motion – aufnehmen können, ermöglichen Herstellern, Muster zu erkennen, Anomalien vorherzusagen und kontinuierliche Optimierung zu treiben.

Next-Generation-Analytics-Tools wie Accelerite ShareInsights befähigen Werksleiter und Fachexperten, intuitive Dashboards ohne schwere Abhängigkeit von Data Scientists oder ETL-Spezialisten zu erstellen. Indem KI an die Spitze der Entscheidungsfindung gestellt wird, können Hersteller Verschwendung präventiv vermeiden, statt nur darauf zu reagieren.

Die Konvergenz von Lean-Methodik, IoT, Big-Data-Analytics und KI kündigt eine Zukunft an, in der Fabriken genau das produzieren, was der Kunde will – genau dann, wenn er es will – und dabei auf beispiellosen Effizienzniveaus operieren.

Dieser Artikel wurde in Partnerschaft mit Accelerite erstellt. Der Autor ist Senior Vice President und General Manager der Service Creation Business Unit bei Accelerite.