Big Data in der Fertigung nutzen: Geschäftswert und Innovation freisetzen

Die Einführung von Big Data Analytics in der Fertigung

Der Begriff „Big Data“ bezeichnet zunehmend komplexe, massive Datenspeicher, die sich nicht mehr mit traditionellen Methoden effektiv verarbeiten lassen. In der Fertigung kann Big Data Informationen aus verschiedensten Quellen umfassen: Maschinensensordaten, Qualitätsdaten, Lieferantendaten, Produktionsoutput, Wartung, Finanzinformationen und im Grunde jeden anderen messbaren Prozess moderner Fertigung.

Es gibt einen Grund, warum Hersteller so riesige Datenmengen über alles und jedes sammeln. Big Data kann verarbeitet und veredelt werden zu Business Insights, die massives Finanzwachstum, Kundenbindung, Einsparungen bei Wartung, Lagerhaltung und ungeplanten Stillständen und mehr antreiben können.

Mit der Kraft von Big Data und Fertigungsanalytik können Hersteller leichter Effizienz und Produktivität in ihre Geschäfte bringen – mit dem Wissen, dass ihre Schritte kalkuliert und auf genauen Daten basieren. Das erhöht nicht nur die Erfolgswahrscheinlichkeit, sondern auch das Vertrauen in umgesetzte Ideen.

Warum wächst der Dateneinsatz in der Fertigungsindustrie?

Die Antwort ist zweifach. Um zunehmend komplexe Entscheidungen zu treffen und tiefere Einblicke zu gewinnen, verlassen sich Hersteller immer stärker auf Daten aus diversen Quellen. Je mehr Daten vom Shopfloor gesammelt und in nutzbare Reports transformiert werden, desto mehr datengetriebene Entscheidungen werden möglich, die zuvor schlicht unmöglich waren.

Ein weiterer Grund: Der Zugang zu Daten ist einfacher geworden. Die Einstiegshürde für IIoT-Geräte und Smart-Factory-Equipment ist auf einem historischen Tief. Hersteller können viele Aspekte ihres Geschäfts einfach und kostengünstig messen – sowohl bei Datenerfassung als auch bei Data Warehousing und Speicherung. Mit MachineMetrics können Hersteller Plug-and-Play-Lösungen einsetzen für sofortige Transparenz in die Shopfloor-Performance.

Zusätzlich drängen moderne Märkte Hersteller zum Big-Data-Einsatz, um flexibel, effizient und relevant für Zielkunden zu bleiben und wettbewerbsfähig zu sein. Daten öffnen den nächsten Schritt in der Continuous-Improvement-Reise der Hersteller.

Big Data Use Cases in der Fertigung

Big Data hat Platz in fast jedem Aspekt der Fertigungsführung. Einige der prominentesten Use Cases:

Maschinenauslastung

Wenn Maschinen unterausgelastet sind, verlieren Hersteller Zeit, Geld und Chancen. Durch Analyse von Daten darüber, wann Fabrikmaschinen genutzt werden, sehen Hersteller klar, welche Maschinen Flaschenhälse sind, welche unterausgelastet sind und welche an ihre Kapazitätsgrenzen stoßen.

Maschinenauslastungs-Report von MachineMetrics.

Produktdesign

Big Data kann genutzt werden, um Informationen und Inspiration für potenzielle neue Produkte zu sammeln, das Verständnis zu verbessern, wie ein Produkt tatsächlich von Kunden genutzt wird, um Änderungen und Verbesserungen zu entwickeln, die Nutzungsanforderungen besser entsprechen, sowie Produktlebensfähigkeit leichter und effektiver zu bestimmen.

Produktqualität

Big Data wurde mit großem Erfolg zusammen mit Machine Learning eingesetzt, um Sentiment in Kundenbewertungen und Support-Tickets zu verstehen und zu bestimmen, welche Ausfallpunkte für Verbraucher am häufigsten und frustrierendsten sind. Big Data kann auch für On-the-Line-Qualitätskontrolle und -sicherung genutzt werden, indem Technologie Maschinenzustandsdaten erfasst und berichtet.

Nachfrageprognose

Big Data gibt Herstellern einen Blick in die Zukunft dessen, was Kunden wann wollen. Durch Nachfrageprognose realisieren Hersteller Einsparungen bei Lagerkosten, verschwendeten Materialien und Produktionszeit, die anderswo besser investiert werden könnte.

Kundenerlebnis

Kunden fühlen sich gehört, wenn ihre Anliegen adressiert werden. Big Data bietet die Einsicht, nicht nur aufkommende Anliegen zu adressieren, sondern zukünftige zu erkennen und zu verhindern. Zudem führt Big Data meist zu höherwertigen Produkten bei niedrigeren Kosten und schnellerer Lieferung.

Supply Chain Optimierung

Durch Analyse von Lieferkettendaten können Hersteller Kosten senken – durch günstigere Lieferanten und Bündelung verwandter Produkte bei Einzelzulieferern, Qualitätssteigerung, Erkennen und Lösen von Logistikproblemen wie Schneestürmen und Naturkatastrophen, um den Betrieb ohne Unterbrechung fortzuführen.

Vorteile von Big Data in der Fertigung

Hersteller, die Big Data effektiv nutzen, sehen bemerkenswerte Geschäftsvorteile aus vielfältigen Winkeln. Da Daten breit anwendbar sind, können sowohl Use Cases als auch Vorteile grenzenlos sein und basieren auf der „Data-Maturity“ des Herstellers an Komplexität und inkrementellem Wert. Einige der Top-Vorteile, die meist zuerst Datenerfassung und -analyse anstoßen:

Wettbewerbsvorteil

Zugang zu präzisen Echtzeit-Produktionsdaten ermöglicht beispiellose geschäftliche Flexibilität und Agilität, die sogar mit Kundenerwartungen harmonieren kann. Mit Shopfloor-Einblick können bessere Entscheidungen leichter getroffen werden – ein starker Vorteil gegenüber weniger datenversierten Wettbewerbern.

Innovation

Trends vorhersagen und schneller auf Produktdesign iterieren führt datengetriebene Hersteller zu besserer Innovation. Ebenso bedeuten Zeit- und Geldeinsparungen bei Material und Produktion durch obige Use Cases, dass Hersteller mehr Ressourcen und Flexibilität für Innovation haben, während sie weiterhin Erfolg sehen.

Niedrigere Kosten

Keine Überbestellung von Material, Optimierung von Lagerraum, Finden der kosteneffektivsten Qualitätslieferanten, Umgehen logistischer Hürden – all das führt zu Kosteneinsparungen. Weiterhin reduziert Wartung, die Anlagen reibungslos am Laufen hält, Stillstände und katastrophale (und kostspielige) Geräteausfälle.

Verbesserter Kundenservice

Die Fähigkeit, Kundendaten in jeder Phase ihrer Journey – von Marketing über Sales bis zu Social-Media-Bewertungen – zu analysieren, bedeutet, dass Kunden erstklassigen, datengetriebenen Service erhalten, der ihre echten Wünsche, Bedürfnisse und Anliegen adressiert.

Beispiele für Big Data in der Fertigung

Einer unserer Kunden, BC Machining, nutzt Daten, um zu verstehen, wann ihre Bearbeitungswerkzeuge brechen. Über unseren High Frequency Data Adapter extrahiert BC Machining Hochfrequenzdaten direkt aus der Maschinensteuerung. Nach Algorithmus-Entwicklung können wir Maschinenwerkzeugausfälle vorhersagen und verhindern, indem wir bestimmte Schwellenwerte überwachen.

Dieser fortgeschrittene Big-Data-Use-Case konnte fast 100 % der Ausschussteile eliminieren. Zudem sparte er Bedienerzeit, da BC Machining Ausschussteile nicht mehr sortieren muss – sowohl sie als auch die Maschinen können sich auf gute Teile und Umsatzgenerierung konzentrieren. Ergebnis: 72.000 $ jährliche Einsparungen pro Maschine.

Andere Hersteller nutzen Big Data, um Shopfloor-Mitarbeiter via sichtbarer Echtzeit-Statistiken auf Kurs zu halten. Damit verstehen Arbeiter, wo sie im Verhältnis zu Produktionszielen stehen, und reagieren schnell auf Probleme wie Stillstandsereignisse.