Predictive Analytics in der Fertigung nutzen: Bewährte Use Cases & messbare Vorteile

Seit Jahrzehnten nutzen Hersteller Daten, um Wettbewerbsvorteile zu erlangen. Vielleicht ist die größte Veränderung heute, wie Daten erfasst werden. Manche Unternehmen lassen Techniker durchs Werk laufen, Messgeräte ablesen, Formulare ausfüllen und Betriebs- und Wartungshistorien für Maschinen aufschreiben. Alles mühsam, fehleranfällig und ungenau – Methoden, um Daten zu sammeln und für Entscheidungen zu nutzen. Doch mit der Verbreitung von IoT-Geräten und Sensoren verändern vernetzte Anlagen und Abläufe, wie Hersteller Daten und Analysen nutzen.

Unternehmen haben begonnen, auf digitale Software und vernetzte Geräte umzusteigen, um den Arbeitsaufwand manueller Datenerfassung und -dokumentation zu reduzieren. Im Vergleich zu manuellen Methoden erhöhen diese Technologien auch die Genauigkeit, was die Macht der Analytik verstärkt und zu präziseren Modellen führt. Im Folgenden werden Vorteile und Use Cases für Predictive Analytics in der Fertigung vorgestellt.

Der Reifegrad der Analytik in der Fertigung

Auch bekannt als Manufacturing Analytics Journey, durchlaufen Hersteller mehrere Stufen, während sie auf predictive und prescriptive Strategien hinarbeiten.

Schritt 1: Daten

Datenerfassung für deskriptive Analytik schafft eine Baseline, um zu beantworten: Was ist passiert?

Schritt 2: Information

Verarbeitung dieser Daten in diagnostische Analytik, um zu beantworten, warum etwas passiert ist, wandelt Daten effektiv in Information um. Eine Manufacturing-Analytics-Lösung kann dies ermöglichen.

Schritt 3: Verständnis

Sobald genügend Information gesammelt ist, kann ein besseres Verständnis von Prozessen erreicht und statistische Modelle können vorhersagen, was in der Zukunft passieren könnte, indem Predictive Analytics genutzt wird.

Schritt 4: Wissen

Je präziser Modelle werden, desto mehr wandelt sich Daten in Wissen, und prescriptive Analytik beantwortet: Was sollte getan werden?

Obwohl es verlockend sein mag, alles zu verbinden und diese Schritte durchzulaufen, ist es wichtig, klare Ziele zu setzen und Baselines zu etablieren, um Leistungsverbesserungen zu monitoren. Wissen, welche Daten und wie viel Daten benötigt werden, um von deskriptiver zu prädiktiver Analytik zu gelangen. Beim Start dieser Reise ist es vorteilhaft, eine einzige Plattform für alle gesammelten Daten zu etablieren. Zudem sicherstellen, dass alle Stakeholder – ob Geräte, Menschen oder Anbieter – ordnungsgemäßen Zugriff auf diese Plattform haben.

Echtzeitdaten und Monitoring bieten hohe Genauigkeit, was hilft, Baselines zu etablieren, N-Werte zu erreichen und Stakeholder schneller über Änderungen zu informieren als manuelle oder nicht vernetzte Geräte. Diese Schritte brauchen Zeit, aber jeder Schritt bietet eigene Vorteile. Einer der größten Vorteile der Analytik-Nutzung ist die Fähigkeit, mit hoher Genauigkeit vorherzusagen, was passieren wird.

Vorteile und Use Cases von Predictive Analytics für Hersteller

Vernetzte Echtzeit-Geräte können mehr Datenpunkte sammeln. Dies hilft vorherzusagen, wie viel Zeit oder wie viele Teile produziert werden können, bevor ein Ausfall eintritt. Traditionelle Wartungspläne schlagen vor, wann Teile ersetzt oder Wartung durchgeführt werden soll – basierend auf Durchschnittsschätzungen, nicht unbedingt dann, wenn es nötig ist. Ausfälle mit Daten und Manufacturing Analytics vorherzusagen, reduziert ungeplante Stillstandzeiten und kann unnötige, teure Wartungseinsätze eliminieren.

Predictive Maintenance Analytics

Use Case: Stillstandzeiten, Werkzeugausfälle und Wartungsbedarf reduzieren

In diesem einen Begriff stecken viele Vorteile: Predictive Maintenance. Erstens: Datenerfassung hilft vorherzusagen, wann Wartung nötig ist, nicht nur angenommen. Das erhöht die Anlagenverfügbarkeit und gibt Managern die Chance, nötige Wartung zu planen oder Anpassungen vorzunehmen, bevor ein Ausfall eintritt.

Predictive Analytics wird zunehmend präziser, je mehr Daten gesammelt und Korrelationen hergestellt werden. In einem Beispiel trat Werkzeugausfall auf, wenn der Stromverbrauch der Anlage stieg. Stromverfolgung war schwierig, aber Spindellastdaten konnten durch Aktivieren einer Funktion im Software-Dashboard der Anlage bereitgestellt werden.

Forscher konnten beweisen, dass eine Korrelation von über 80 % zwischen erhöhter Spindellast und Wandlerstrom bestand. Durch Überwachung der leichter und kosteneffektiver erfassbaren Spindellast war es möglich, vorherzusagen, wie viele Teile vom Zeitpunkt der erhöhten Last bis zum Werkzeugausfall gefertigt werden konnten. In diesem Beispiel lag der Teile-bis-Ausfall-Bereich bei 1 bis 68. Je nach Höhe der Laststeigerung könnte dieser Bereich weiter reduziert werden. Daten korrelieren und Muster bemerken erweitert, was durch Analytik in Qualität und Entscheidungsfindung möglich ist.

Spindeldrehzahl messen, um drohenden Werkzeugausfall zu identifizieren. Mit solchen Daten lassen sich Algorithmen bauen, die Ausfall automatisch erkennen und die Möglichkeit geben, ihn zu verhindern.

Quality Analytics

Use Case: Alerts bei Qualitätsproblemen, Ausschuss minimieren

Durch Leistungsverfolgung ist es möglich, benachrichtigt zu werden, wenn Prozesse aus der Toleranz laufen oder Qualitätsbedenken aufkommen. Einen Prozess früher zu stoppen oder anzupassen, kann Materialverschwendung oder Nacharbeit stark reduzieren oder eliminieren. In einem Beispiel driftete ein Pneumatikzylinder über die Zeit. Bis Arbeiter es bemerkten und justierten, waren etwa 1.000 Einheiten gefertigt und Stunden Produktion verschrottet. Predictive Maintenance und Qualitätsprobleme früher vorherzusagen, kann Anwendungen mit instabilen Materialpreisen oder Marktschwankungen Wert hinzufügen.

Predicting Demand Analytics

Use Case: KPI und ERP identifizieren und nutzen

Individuelle Prozesse und Gesamtdurchlaufzeiten zu tracken, bietet Einblick in Material- und Produktionsbedarfe. Mit wachsenden Vernetzungsfähigkeiten werden KPIs identifiziert, die die Fähigkeit, den Wert und die Genauigkeit von Softwaretools wie ERP erhöhen. Zudem können in Anwendungen, wo Materialpreise stark von Politik, Naturkatastrophen etc. beeinflusst werden, Daten zur Vorhersage von Verbrauchsraten und Versand große Vorteile bei der Straffung des Supply Chain Managements bieten. Volumen, Zeitpläne und Marktnachfrage vorherzusagen hilft, Ökonomie und Kosten für neue Anlagen, Produkte oder Prozesse zu managen.

Workforce Analytics

Use Case: Bildungs- und Personalbedarf vorhersagen

In schwankenden Märkten kann Predictive Demand Analytics sogar genutzt werden, um Arbeit und Talentakquise effektiver zu managen. Eines der größten Probleme ist der Skills Gap in der Fertigung. Daten vom Prozess über die Anlage bis zum Planeten zu erweitern, ermöglicht Herstellern vorherzusagen, welche Skills und Arbeitskräfte in Zukunft gebraucht werden. So können Unternehmen effektiver mit Bildungseinrichtungen zusammenarbeiten, Stellen früher ausschreiben oder die aktuelle Belegschaft upskillen/reskillen, um Personalbedarf zu decken.

Die Zukunft von Predictive Analytics in der Fertigungsindustrie

Zukünftiger Use Case: Remote-Wartung von Werkzeugen

Technologie und Analytik wandeln Daten in Wissen. Mit wachsender Konnektivität gibt es einen Trend zu vermehrtem Remote- und Mobile-Asset-Tracking und -Monitoring. Die Fähigkeit, High-Fidelity-Daten zu liefern, wird Remote- und Mobile-Diagnostik-Analytik erhöhen. Dieser Trend reduziert den Bedarf an Field-Technikern. Mit hochvertrauenswürdiger Remote-Diagnostik könnte es auch möglich sein, Wartungsempfehlungen oder Informationen an vor-Ort-Bediener zu geben, um den Bedarf an Field-Technikern weiter zu reduzieren.

Zukünftiger Use Case: Risiko- und Versicherungsbewertungen

Mit verbesserter Fähigkeit, Ausrüstung zu tracken und zu monitoren, können Analytiken Abonnements, Versicherungspolicen oder Garantien beeinflussen. Vernetzte Geräte können zu flexiblerer Ausrüstung führen. Beispiel: Abonnements geben OEMs die Möglichkeit, Features, Datentracking und Software remote hinzuzufügen oder zu entfernen. Mit sich ändernder Nachfrage können sich auch Abonnement und Features ändern.

Zudem könnte diagnostische Analytik verändern, wie weit oder was Versicherungspolicen und Garantien abdecken. Manufacturing Analytics und vernetzte Technologie können Bediener-, Ausrüstungs- oder Designfehler beweisen oder widerlegen. Mathematik war ein effektiver Weg, zu erklären, zu verstehen und zu konkurrieren. Zukünftige Erfolge in der Fertigung könnten denen gehören, die das präziseste und umfangreichste Wissen über digitale Modelle und Analytik haben.

Predictive Strategien mit der MachineMetrics IoT-Plattform vorantreiben

Plattform erkunden