Wie Hersteller die Wettbewerbschancen von Daten maximieren können

Die Fertigungsindustrie ist führend unter den Datensammlern. Sensordaten, Bewegungsverfolgung von Mitarbeitern, Daten zu Ausfallzeiten, Daten zur vorausschauenden Wartung, Nachfrage – es gibt viele Möglichkeiten, Informationen innerhalb einer Produktionsstätte zu sammeln.

Auf der einen Seite klingt das nach einer tollen Sache. Mit all diesen Daten sollten Hersteller in der Lage sein, Produkte und Dienstleistungen durch eine immer engere Kundensegmentierung besser anzupassen, maschinelles Lernen zu nutzen, um Risiken zu reduzieren und die Entscheidungsfindung durch Analysen und Szenarienbildung zu leiten, und noch besser zu verstehen, welche Produkte und Dienstleistungen sie benötigen als nächstes anbieten. Richtig?

Leider ist dies nicht der Fall. Obwohl sie führende Datenaggregatoren sind, haben viele Hersteller Schwierigkeiten, die Daten wirklich effektiv zu nutzen. Warum fallen Hersteller bei so vielen Vorteilen der Nutzung der Daten hinter die Tech-Kurve zurück, und das auf so harte Weise?

Warum Fertigungsdaten ungenutzt bleiben

Um eine Lösung zu besprechen, beginnen wir mit dem Problem. Warum nutzen Hersteller die gesammelten Daten nicht effektiv? Was hält sie davon ab?

Im weitesten Sinne läuft es darauf hinaus, veraltet zu sein. Alles, von den Fähigkeiten der Mitarbeiter bis hin zur Architektur, hat Schwierigkeiten, sich mit moderner Technologie zu verbinden. Während viele Hersteller durch das Hinzufügen von IoT-Sensoren und ähnlichen Geräten einen dünnen Anstrich der digitalen Transformation hinzugefügt haben, ist die Wahrheit, dass der Kern der Fertigung oft völlig versagt hat, sinnvoll mitzuhalten. Es ist nicht unbedingt eine Frage des Festhaltens an alten Wegen aus der Bindung an traditionelle Methoden, sondern eher der Mangel an Energie und Voraussicht, die erforderlich sind, um die Art von Überholung durchzuführen, die den Fortbestand des Geschäfts garantiert.

Für einige Hersteller ist jedoch jetzt die Zeit für Make-or-Break-Entscheidungen gekommen, damit sie nicht von den Strömungen der Zeit weggefegt und von ihren technologisch versierteren Konkurrenten überwältigt werden.

Datensilos

Die von vielen Herstellern verwendeten Datenerfassungsgeräte brummen und sammeln die Informationen, die sie sein sollten, aber diese Daten werden direkt in Silos geleitet, und Datensilos funktionieren nicht, insbesondere bei riesigen Mengen eingehender Informationen. Dies bedeutet, dass einige Daten zur Verwaltung und Analyse an den Betrieb gesendet werden, andere Daten an die Beschaffung oder QA oder insgesamt an eine andere Abteilung gesendet werden. "Nun, wir können nicht einfach alles auf alle werfen!" schreit so mancher Hersteller auf.

Nun, um dem entgegenzuwirken, ja, das kannst du. Sie beide können und sollten. Silo-Daten sind chaotisch und unproduktiv – sie führen oft dazu, dass mehrere Teams separat an denselben Problemen arbeiten, Abteilungen über unterschiedliche und veraltete Daten verfügen und nur eine allgemeine Trennung von der Arbeit als eine kohärente Organisation stattfindet.

Alternde Belegschaft

Die unerschütterliche Wahrheit ist, dass die Fertigung voller alternder Mitarbeiter ist, die für eine völlig andere Ära in der Geschichte der Fertigung ausgebildet wurden, und ihr Einfluss spiegelt sich weiterhin in Richtlinien und Prioritäten wider. Die für den Betrieb einer intelligenten Fabrik erforderlichen IT-Fähigkeiten sind nicht Dinge, für die sie ausgebildet wurden, und der Gedanke, diese Art von Technologie zu implementieren, kann überwältigend und unbequem erscheinen (wenn auch weniger unbequem, als wenn das Unternehmen sein Geschäft aufgibt).

Alte Fabriken

Einige Fabriken, die heute in Betrieb sind, sind im Vergleich zu modernen „intelligenten“ Optionen praktisch heruntergekommen, und sie haben wenig Unterstützung für eine Umstellung auf neuere Ausrüstung. Die Maschinen sind alt, genauso wie die Architektur und Infrastruktur dieser Fabriken alt ist. Die Logistik für den Betrieb einer vollständig vernetzten Fertigungshalle kann unerreichbar erscheinen, insbesondere wenn Entscheidungsträger nur frühere Formen der Automatisierung und Datenerfassung kennen, wie z.

Alte Prozesse

Während Fabrikhallen eng und veraltet sind, beginnen die Prozesse für den Betrieb und die Datenerfassung unter dem Gewicht der gesammelten Daten zu bröckeln. Einige Hersteller verwenden hier einen Ad-hoc-Prozess und dort eine schnelle Lösung, aber dieses Flickenteppich von Lösungen schafft nur ein größeres Problem, wenn die datengesteuerte Wirtschaft wächst. Fertigungsprozesse, die im vergangenen Industriezeitalter gegründet wurden, müssen transformiert werden, um den Anforderungen einer intelligenten Einrichtung gerecht zu werden, aber Veränderungen können sowohl unbequem als auch einschüchternd sein. Diese Prozesse dienen dazu, Hersteller davon abzuhalten, die von ihnen gesammelten Daten zu verwenden.

Fehlende DataOps

In einem Bericht von ReThink Data wird deutlich, dass es vielen Herstellern stark an Datenstrategie und -umsetzung mangelt. Ein wichtiger Faktor in diesem Kampf ist das Fehlen von DataOps. Nur 10 % der Unternehmen gaben an, über vollständige DataOps zu verfügen, und zwei Drittel der Hersteller hatten überhaupt keine DataOps. Ohne diese Initiative, die Sammlung, Daten und Tools strategisch zu planen und zusammenzuführen, um aus all dem Aufwand einen Sinn zu ziehen, bleiben die Trennungen bestehen und der Datenalptraum geht weiter.

Wie man Fertigungsdaten für Wettbewerbsvorteile maximiert

Für Hersteller, die bereits mit der Implementierung intelligenter Technologien wie IoT und Edge-Computing-Geräten begonnen haben, besteht der erste Schritt darin, Mitarbeiter für DataOps einzustellen . Diese Personen verbinden die Daten mit den Personen und ihren Entscheidungen. Sie sind die Grundlage dafür, die von Ihnen gesammelten Daten tatsächlich zu nutzen und sie gut zu nutzen. Dies sind Ihre Ansprechpartner für KI, maschinelles Lernen, Edge-Computing und Cloud-basiertes Datenmanagement.

Geben Sie diesem DataOps-Team als Nächstes die Informationen, die es benötigt. Reißen Sie Ihre Datensilos auf und sehen Sie die Verbindungen und Muster und Erkenntnisse, die extrapoliert werden können, wenn die Algorithmen das Gesamtbild sehen können, und wie viel Zeit Abteilungen zurückgewinnen, indem sie zusammenarbeiten, anstatt redundant hinter verschlossenen Türen zu arbeiten.

Bei all diesen Daten brauchen Sie eine Möglichkeit, sie zu verwalten und so zu speichern, dass sie leicht zugänglich sind wenn es Zeit ist, es zu benutzen. Laut dem oben erwähnten ReThink Data-Bericht gehört dies zu den fünf größten Hindernissen für die Datennutzung. Sie müssen auch einen Weg finden, alles sicher aufzubewahren, da Fertigungsdaten oft geschützte Informationen enthalten. MachineMetrics bietet Lösungen an dieser Front, einschließlich einer automatisierten Datentransformations-Engine, die Datenstrukturen für konsistente Berichte und Analysen standardisiert. Wir bieten auch Edge-Computing-Geräte und eine bequeme, skalierbare, sofortige Übertragung in die Cloud zur Speicherung und Analyse, wobei nur die besten und aktuellsten Sicherheitsprotokolle und verschlüsselte Datenübertragungen verwendet werden.

Nicht zuletzt ist es wichtig, eine Arbeitsplatzkultur zu entwickeln, die positiv und einladend zur Datennutzung ist . Mit MachineMetrics können Werksmitarbeiter beispielsweise Daten auf Tablet-Geräten direkt an der Maschine eingeben, um den gesammelten Daten Ebenen menschlichen Kontexts hinzuzufügen. Diese Art von Interaktivität sowie Echtzeitberichte, weniger Ausfallzeiten und weniger kaputte Werkzeuge und Ausschussteile führen dazu, dass Mitarbeiter bereitwillig eine datengesteuerte Kultur annehmen.

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