Beschleunigen Sie jetzt:Steigern Sie den schnellen und kontinuierlichen Wert durch einen Ökosystemansatz

Im Zuge der COVID-19-Pandemie erwacht die Fertigung wieder zum Leben und damit einhergehend ein erneuter Fokus auf Initiativen zur digitalen Transformation. Die Branche steht vor der Tür ihrer mit Spannung erwarteten Renaissance, und es ist klar, dass führende Unternehmen in der Fertigung Innovationen nicht nur annehmen, sondern beschleunigen müssen, während sie kritische Prozesse wie Kapazitätssteigerungen bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung der Produktqualität verwalten müssen. Effektive Zusammenarbeit wird der Schlüssel sein, um beides gut zu machen; aber es ist noch wichtiger, da die Belegschaften gegangen sind und immer noch weitgehend remote arbeiten.

Als der Virus über den Globus fegte, wurde schnell klar, dass es Gewinner und Verlierer geben würde. Viele Hersteller wurden sozusagen überrumpelt. Vor der oben erwähnten Bilanz der Fertigung war die Branche bereits berüchtigt für ihre langsame Übernahme der digitalen, datenzentrierten Denkweise, die andere Branchen verändert hat.

Dies wurde in vollem Umfang gezeigt, als die Branche ins Wanken geriet. Selbst diejenigen, die zuvor Multimillionen-Dollar-Initiativen für Industrie 4.0 oder IoT gestartet hatten, blieben ohne Ergebnisse, die sie für ihre Bemühungen vorweisen konnten. Wir haben Kunden, die vor der Zusammenarbeit mit MachineMetrics jahrelang versucht haben, ihre eigenen Lösungen zu entwickeln, und Millionen für kundenspezifische Entwicklung und Integration ausgegeben haben, bevor sie einen anfänglichen Wert erzielt haben. Als die Pandemie ausbrach, blieben die Ressourcen zur Aufrechterhaltung dieser Implementierungen leider auf der Strecke. Sie verfügten nicht nur nicht über die Daten, die sie im Moment zur Anpassung benötigten, sondern sie wurden auch vom Geist ihrer vergangenen IoT-Initiativen heimgesucht. Da viele Hersteller die intelligente Fertigung mit diesen größeren IoT-Unternehmensinitiativen in einen Topf werfen, ging der potenzielle Wert verloren.

Das soll jetzt nicht heißen, dass die Pandemie hier allein schuld ist. Die Wahrheit ist, dass IIoT-Implementierungen bereits vor der Pandemie mit übermäßig hohen Raten fehlgeschlagen sind (81 % McKinsey, 2020). Dies liegt an einer Reihe von Faktoren, vor allem aber an der zeitaufwändigen und unerschwinglich teuren Art der Implementierung und Bereitstellung. Das Ergebnis ist eine große, sperrige, schwer zu implementierende IoT-„Initiative“ ohne nennenswerte umsetzbare Anwendungsfälle. Diese Entwicklungen dauern nicht nur zu lange und kosten zu viel, sondern ein ständig wachsender Fachkräftemangel in der Fertigung bedeutet, dass die Mitarbeiter im gesamten Unternehmen wahrscheinlich nicht über das Wissen oder die Fähigkeiten auf IT- oder OT-Ebene verfügen, um die Komplexität der Herstellung zu bewältigen Arbeit.

Die Frage lautet heute:Warum in digitale Transformationsinitiativen auf Unternehmensebene investieren, wenn man noch keine nutzbaren Daten aus der Fabrik hat? Intelligente Fertigung erfordert keine ganze Organisation, die sich ihrem Erfolg verschrieben hat.

Für die meisten Hersteller sollte die digitale Transformation beginnen mit der Erfassung von Erkenntnissen aus dem Herzen der Fertigungsabläufe – das sind die Maschinenanlagen, die diese Produkte herstellen, und die Menschen, die sie betreiben. Diese Anlagen stellen wahrscheinlich die größten Kapitalausgaben für jedes Fertigungsunternehmen dar und produzieren jede Sekunde Tausende von Datenpunkten. Diese Daten werden jedoch nicht erfasst oder analysiert, um die Effizienz zu verbessern, wodurch eine kontinuierliche Verbesserung erstickt wird. Fabriken von heute werden immer noch von manuellen Prozessen beansprucht, die zu massiven Ineffizienzen führen, die sich auf alle Komponenten der Organisation auswirken. Dies geht aus dem Benchmarking-Bericht von MachineMetrics hervor, der besagt, dass die durchschnittliche Maschinennutzungsrate weniger als 30 % beträgt.

Die Daten und die Erkenntnisse (und Maßnahmen), die sich aus diesen Daten ergeben, können Herstellern die Grundlage dafür bieten, ihr Geschäft auszubauen und sich im Wettbewerb zu differenzieren. Tatsächlich ist es sehr wahrscheinlich, dass die auf Maschinenebene vorhandenen Ineffizienzen die am wenigsten hängenden Früchte sind, um massive geschäftliche Auswirkungen zu erzielen, ganz zu schweigen von dem Katalysator für viele zukünftige Automatisierungen.

Aus diesem Grund war die Grundlage unseres Ansatzes die Bereitstellung einer benutzerfreundlichen Plattform, die die Erfassung und Transformation oder Kontextualisierung von Maschinendaten automatisiert. Diese Funktion ermöglicht innerhalb weniger Minuten verbrauchbare Maschinendaten und Einblicke. Ich kann nicht genug betonen, wie wahnsinnig schwierig diese Aufgabe in der Praxis für bestimmte Arten von Vermögenswerten wie Werkzeugmaschinen ist. Es ist nicht so einfach wie die Standardisierung über OPC-UA oder MTConnect, wie wir von vielen Anbietern hören, weil nur ein Bruchteil der Maschinen diese Protokolle unterstützen. MM hat Tausende von Maschinen für Hunderte von Kunden verbunden. Wie bereits erwähnt, haben viele Hersteller, Berater und Systemintegratoren im Rahmen größerer IoT-Initiativen mit unterschiedlichem Erfolg versucht, das Rad der Maschinendateninfrastruktur von Grund auf neu aufzubauen. Diese Entwicklungsanstrengungen können, selbst wenn eine horizontale IIoT-Plattform genutzt wird, Monate, wenn nicht Jahre dauern. Und sobald der Mechanismus zur Erfassung und Kontextualisierung von Maschinendaten aufgebaut ist, muss er gewartet werden. Die Kosten für die Aufrechterhaltung dieser Lösungen sind nicht nur unerschwinglich, sondern die verlorene Gelegenheit und der verlorene Wert, die mit der falschen Zuordnung von Ressourcen zur Entwicklung von etwas bereits Bestehendem verbunden sind, führen zu einem Wettbewerbsnachteil für den Hersteller.

Präzise Echtzeitdaten, die automatisch von Maschinenanlagen erfasst und transformiert werden, schaffen eine solide Grundlage, um den Endgewinn jetzt und kontinuierlich zu steigern. Wir haben festgestellt, dass in Kombination mit Transparenz und Handlungsfähigkeit durch Warnungen, Analysen und Automatisierung, die durch diese Daten ausgelöst werden, eine Verbesserung der Nutzungsleistung um 15 bis 20 % innerhalb weniger Monate erreicht werden kann.

Sobald dieses grundlegende Element vorhanden ist, kann die Wertschöpfung in verschiedene Richtungen beschleunigt werden, indem diese Daten in andere isolierte Daten integriert werden, die sich in Fabrik- und Organisationssystemen des Unternehmens aus dem Produktdesign befinden, in Produktion, Qualität, Wartung und Logistik (was wir als „Nutzung des digitalen Fadens der Maschinendaten“ bezeichnen), um endlose Automatisierungen und Möglichkeiten für einen bemerkenswerten Wert schneller als je zuvor voranzutreiben.

Dadurch kann ein Ökosystem von Herstellern und Partnern die Wertschöpfung beschleunigen und das Risiko eines Scheiterns der Initiative minimieren, indem die einzigartigen Fähigkeiten der an der spezifischen IIoT-Initiative teilnehmenden Einheiten optimal aufeinander abgestimmt werden .

Das heutige IIoT-Ökosystem besteht aus Herstellern, Maschinenbauern, Händlern von Maschinenbauern, Serviceanbietern, Technologie- und Lösungsanbietern, Systemintegratoren, Beratern und Softwareanbietern. Jeder Teilnehmer verfügt über seine eigenen einzigartigen Fähigkeiten, Fachkenntnisse oder geistiges Eigentum, die genutzt werden können, um eine erfolgreiche IIoT-Initiative voranzutreiben. Wenn diese Ressourcen falsch ausgerichtet oder suboptimiert sind, erfüllen IIoT-Initiativen oft nicht das versprochene Wertversprechen oder scheitern ganz, wie die Statistiken zeigen.

Worauf sollte sich der Hersteller konzentrieren? Wir glauben, dass dies in Bereichen der Fall ist, die von ihrer umfassenden Fachkompetenz profitieren. Das Schöne an der MM-Plattform ist, dass sie es dem Hersteller und damit auch seinem Partner-Ökosystem ermöglicht, Schlüsselprozesse zu optimieren und innovative neue Prozesse im gesamten Betrieb zu schaffen. Analysen, einschließlich ML- und KI-Algorithmen, können mithilfe von MM und/oder anderen Analysetechnologien sowohl am Rand als auch in der Cloud entwickelt und angewendet werden. Diese Ausrichtung von Fähigkeiten und Technologien schafft die optimale Formel für eine schnelle und kontinuierliche Wertschöpfung für den Hersteller.

Wie sich während der Pandemie gezeigt hat, können es sich Hersteller nicht leisten, nicht in die digitale Transformation zu investieren, sind sich aber nicht sicher, worauf sie ihre Bemühungen konzentrieren sollen. Ein suboptimales Modell, bei dem Unternehmen versuchen, sich auf etwas außerhalb ihrer Kernkompetenz zu konzentrieren oder neu zu erstellen, führt zu einem Minimum an Zeit- und Ressourcenverschwendung. Das Ergebnis ist eher ein Scheitern und ein Zurückbleiben gegenüber der Konkurrenz im Rennen um Differenzierung und Steigerung des Mehrwerts.

Um dieses Problem anzugehen und die digitale Fabrik skalieren zu lassen, muss dies einfacher werden. Erfolgreiche IIoT-Initiativen erfordern die Auswahl der richtigen Technologien sowie die richtige Ausrichtung der verschiedenen Einheiten im Ökosystem, die an der Initiative teilnehmen. Um die schnelle Wertschöpfung zu optimieren und das Risiko zu reduzieren, sollte diese Ausrichtung die einzigartige Technologie, das geistige Eigentum und die Fachkenntnisse jedes Teilnehmers nutzen. Der Schwerpunkt sollte auf sofortiger Datentransformation, sofort einsatzbereiten Anwendungen, Automatisierungen und Integrationen in andere Best-of-Breed-Fabriksysteme liegen.

Ich habe weiter oben in diesem Artikel angemerkt, dass viele Hersteller in diesen schwierigen Zeiten gelitten haben und dass ein Großteil dieses Leidens zweifellos nicht in ihren Händen lag. Ich möchte an dieser Stelle nicht sagen, dass wir alle im vergangenen Jahr große Verluste erlitten haben, manche mehr als andere. Aber wer waren die Erfolgreichen? Wer waren die Gewinner? Die Unternehmen, die in der Lage waren, sich zu drehen, zu reagieren, sich anzupassen. Und es war kein Glück; Sie konnten dies tun, weil sie mit den Daten, den Tools und der Einstellung zum Sieg vorbereitet waren.

Unser Ziel bei MachineMetrics ist es nicht, die aktuellen Bemühungen eines Herstellers zu verlangsamen oder zu wiederholen, sondern sie zu beschleunigen und zu optimieren, ihnen dabei zu helfen, sich vorzubereiten und agil zu bleiben, damit sie auch Gewinner sein können. Für Hersteller, die in große, sperrige und schwer zu implementierende IoT-Initiativen investiert haben:Jetzt ist ein guter Zeitpunkt, die Pausen zugunsten vertikaler Lösungen zu pumpen, die sofort helfen können.

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