Fertigungserfolg beschleunigen: Kontinuierlicher Wert durch ein integriertes Ökosystem

Nach der COVID-19-Pandemie erlebt die Fertigung eine starke Erholung – und mit ihr ein erneuter Fokus auf Digitalisierungsinitiativen. Die Branche steht vor der lang ersehnten Renaissance, und es ist klar: Fertigungsführer müssen nicht nur Innovation umarmen, sondern beschleunigen, während sie kritische Prozesse wie Kapazitätserhöhung bei gleichzeitiger Qualitätserhaltung managen. Effektive Kollaboration wird der Schlüssel sein, beides gut zu tun; aber noch kritischer, da Belegschaften weitgehend remote geblieben sind.

Als der Virus die Welt erfasste, wurde schnell klar: Es wird Gewinner und Verlierer geben. Viele Hersteller wurden kalt erwischt. Schon vor diesem Umbruch war die Branche notorisch für ihre langsame Adoption der digitalen, datenzentrischen Denkweise, die andere Branchen transformiert hat.

Das zeigte sich deutlich, als die Branche taumelte. Selbst die, die zuvor multimillionenschwere Industrie-4.0- oder IoT-Initiativen gestartet hatten, standen ohne Ergebnisse da. Wir haben Kunden, die vor MachineMetrics Jahre damit verbrachten, eigene Lösungen zu bauen, Millionen in Custom Development und Integration investierten – bevor sie ersten Wert erzielten. Als die Pandemie zuschlug, wurden die Ressourcen für diese Implementierungen beiseitegeschoben. Nicht nur, dass sie die Daten nicht hatten, um im Moment zu adaptieren – sie wurden vom Geist ihrer vergangenen IoT-Initiativen verfolgt. Da viele Hersteller Smart Manufacturing mit diesen großen Corporate-IoT-Initiativen gleichsetzten, ging der potenzielle Wert verloren.

Das soll nicht heißen, die Pandemie sei ganz schuld. Die Wahrheit: Schon vor der Pandemie scheiterten IIoT-Implementierungen in inakzeptabel hohen Raten (81 % laut McKinsey, 2020). Gründe sind vielfältig, aber primär die zeitaufwändige und prohibitiv teure Natur von Implementierung und Deployment. Das Resultat: große, sperrige, schwer umzusetzende IoT-„Initiativen“ ohne actionable Use Cases. Nicht nur dauern diese Entwicklungen zu lange und kosten zu viel, sondern ein wachsender Fachkräftemangel in der Fertigung bedeutet, dass Mitarbeiter auf IT- wie OT-Ebene oft nicht das Wissen oder die Skills haben, die Komplexität zu managen.

Die Frage heute: Warum in Digitalisierungsinitiativen auf Corporate-Ebene investieren, wenn Sie noch keine nutzbaren Daten vom Shopfloor haben? Smart Manufacturing erfordert keine gesamte Organisation für seinen Erfolg.

Für die meisten Hersteller sollte Digitalisierung beginnen mit der Erfassung von Insights aus dem Herzstück der Fertigungsoperationen – den Maschinenassets, die diese Produkte herstellen, und den Menschen, die sie bedienen. Diese Assets stellen wahrscheinlich den größten Kapitaleinsatz jedes Fertigungsunternehmens dar und produzieren tausende Datenpunkte jede Sekunde. Doch diese Daten werden nicht erfasst oder analysiert, um Effizienz zu verbessern, was Continuous Improvement erstickt. Heutige Fabriken werden noch von manuellen Prozessen verzehrt, die massive Ineffizienzen erzeugen, die jede Komponente der Organisation betreffen. Das zeigt der MachineMetrics Benchmarking Report: Die durchschnittliche Maschinenauslastung liegt unter 30 %.

Die Daten und die daraus getriebenen Insights (und Aktionen) können das Fundament bilden, für Hersteller ihr Geschäft auszubauen und sich wettbewerbsfähig zu differenzieren. Tatsächlich ist es höchst wahrscheinlich, dass die Ineffizienzen auf Maschinenebene die niedrigst hängenden Früchte für massiven Business Impact sind – ganz zu schweigen vom Katalysator für viele zukünftige Automatisierungen.

Deshalb ist die Grundlage unseres Ansatzes die Bereitstellung einer einfach zu nutzenden Plattform, die Erfassung und Transformation – oder Kontextualisierung – von Maschinendaten automatisiert. Diese Fähigkeit liefert verwertbare Maschinendaten und Insights in Minuten. Ich kann nicht genug betonen, wie unglaublich schwierig diese Aufgabe in der Praxis für bestimmte Asset-Typen wie Werkzeugmaschinen tatsächlich ist. Es ist nicht so einfach, via OPC-UA oder MTConnect zu standardisieren, wie viele Anbieter suggerieren, da nur ein Bruchteil der Maschinen diese Protokolle unterstützt. MM hat Tausende Maschinen für Hunderte Kunden angebunden. Wie früher erwähnt, haben viele Hersteller, Berater und Systemintegratoren versucht, das Maschinendaten-Infrastruktur-Rad von Grund auf neu zu erfinden – mit variierendem Erfolg als Teil größerer IoT-Initiativen. Diese Entwicklungsbemühungen, selbst bei Nutzung horizontaler IIoT-Plattformen, können Monate bis Jahre dauern. Und einmal gebaut, muss der Mechanismus gewartet werden. Nicht nur sind die Unterhaltskosten prohibitiv, sondern der verlorene Opportunitätswert durch Fehlallokation von Ressourcen für etwas, das bereits existiert, resultiert in Wettbewerbsnachteil für den Hersteller.

Präzise Echtzeitdaten, automatisch erfasst und transformiert von Maschinenassets, schaffen eine solide Basis für Bottom-Line-Wert – sofort und kontinuierlich. Wir haben festgestellt, dass, kombiniert mit Transparenz und Actionability durch Alerts, Analytics und Automation, getriggert durch diese Daten, eine 15- bis 20-prozentige Verbesserung der Auslastungsleistung in wenigen Monaten realisierbar ist.

Sobald dieses Fundament steht, kann Wertschöpfung in diverse Richtungen beschleunigt werden, indem diese Daten in andere isolierte Daten auf Enterprise-Factory- und Organisationssystemen integriert werden – von Produktdesign über Produktion, Qualität, Wartung bis Logistik (was wir „Maschinendaten-Digital-Thread nutzen“ nennen) – um endlose Automatisierungen und Chancen für bemerkenswerten Wert schneller als je zuvor zu treiben.

Damit wird ein Ökosystem aus Herstellern und Partnern befähigt, Werterreichung zu beschleunigen und das Risiko von Initiativscheitern zu minimieren, indem die einzigartigen Skills der an der spezifischen IIoT-Initiative beteiligten Entitäten optimal ausgerichtet werden.

Das heutige IIoT-Ökosystem besteht aus Herstellern, Maschinenbauern, Maschinenbau-Vertrieblern, Serviceprovidern, Technologie- und Lösungsanbietern, Systemintegratoren, Beratern und Softwareanbietern. Jeder Teilnehmer hat einzigartige Fähigkeiten, Expertise oder IP, die für ein erfolgreiches IIoT-Projekt genutzt werden können. Wenn diese Ressourcen fehlausgerichtet oder suboptimal genutzt werden, bleiben IIoT-Initiativen oft hinter dem versprochenen Wertversprechen zurück oder scheitern ganz – wie die Statistiken zeigen.

Worauf sollte sich der Hersteller fokussieren? Wir glauben: auf Bereiche, die ihre tiefe Domänenexpertise nutzen. Die Schönheit der MM-Plattform ist, dass sie den Hersteller – und damit sein Partner-Ökosystem – befähigt, Schlüsselprozesse zu optimieren und innovative neue Prozesse im gesamten Betrieb zu schaffen. Analytics, inklusive ML- und KI-Algorithmen, können sowohl am Edge als auch in der Cloud entwickelt und angewendet werden, mit MM und/oder anderen Analysetechnologien. Diese Ausrichtung von Skills und Technologien schafft die optimale Formel für schnelle und kontinuierliche Wertschöpfung für den Hersteller.

Wie während der Pandemie gezeigt: Hersteller können es sich nicht leisten, nicht in Digitalisierung zu investieren, aber wissen nicht, wo sie den Fokus setzen sollen. Ein suboptimales Modell, bei dem Unternehmen versuchen, sich auf etwas außerhalb ihrer Kernkompetenz zu fokussieren oder es nachzubauen, resultiert mindestens in verschwendeter Zeit und Ressourcen. Wahrscheinlicher: Scheitern und Rückstand im Rennen um Differenzierung und inkrementellen Wert.

Um dieses Problem zu lösen und die digitale Fabrik skalierbar zu machen, muss es simpler werden. Erfolgreiche IIoT-Initiativen erfordern Auswahl der richtigen Technologien plus richtige Ausrichtung der verschiedenen Entitäten im Ökosystem, die an der Initiative teilnehmen. Um schnelle Werterreichung zu optimieren und Risiko zu reduzieren, sollte diese Ausrichtung die einzigartige Technologie, IP und Domänenexpertise jedes Teilnehmers nutzen. Der Fokus sollte auf sofortiger Datentransformation, Out-of-the-Box-Applikationen, Automatisierungen und Integrationen in andere Best-of-Breed-Factory-Systeme liegen.

Ich bemerkte früher, dass viele Hersteller in diesen schwierigen Zeiten litten, und vieles lag außerhalb ihrer Kontrolle. Ich würde versäumen, nicht zu sagen: Wir alle erlitten große Verluste im vergangenen Jahr, manche mehr als andere. Aber wer hatte Erfolg? Wer waren die Gewinner? Unternehmen, die pivoten, reagierten, adaptieren konnten. Und es war kein Glück – sie konnten es, weil sie mit Daten, Tools und Mindset vorbereitet waren, zu gewinnen.

Unser Ziel bei MachineMetrics ist nicht, die aktuellen Bemühungen eines Herstellers zu bremsen oder zu replizieren, sondern sie zu beschleunigen und zu optimieren, um sie vorzubereiten und agil zu halten – damit sie auch Gewinner sein können. Für Hersteller, die in große, sperrige, schwer umzusetzende IoT-Initiativen investiert haben: Jetzt ist ein guter Zeitpunkt, auf die Bremse zu treten zugunsten vertikaler Lösungen, die sofort helfen können.

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