Manufacturing Analytics:Was es ist, Top-Anwendungsfälle und Vorteile

Mit dem Einzug von Industrie 4.0 und dem Industrial Internet of Things (IIoT) findet derzeit eine digitale Transformation statt. Die Fertigungsindustrie beginnt, auf Echtzeit-Produktionsdaten basierende Analysen zu verwenden, um nicht nur bessere und schnellere Entscheidungen zu treffen, sondern auch um die Automatisierung im gesamten Unternehmen zu ermöglichen.

Geräte, die über Sensoren und Edge-Geräte verbunden sind, speisen riesige Datenmengen in Cloud-basierte Analyseplattformen ein, die Daten schneller analysieren und verstehen können als die menschliche Wahrnehmung. Diese Daten können dann verwendet werden, um Entscheidungen in Echtzeit zu treffen und signifikante Prozessverbesserungen im gesamten Unternehmen zu erzielen.

Dieser Artikel erklärt, was Manufacturing Analytics ist, und listet Anwendungsfälle auf, die berücksichtigt werden sollten. Außerdem werden die Vorteile und Ziele der Fertigungsanalyse erläutert, die in jeder Werkstatt oder Fabrik angewendet wird.

Was ist Fertigungsanalyse?

Manufacturing Analytics ist die Verwendung von Maschinen-, Betriebs- und Systemdaten zur Verwaltung und Optimierung der Produktion, einschließlich Schlüsselfunktionen wie Wartung, Qualität und Planung. Mit genauen Echtzeitdaten können Hersteller bessere und schnellere Entscheidungen treffen.

Hersteller nutzen Daten seit vielen Jahren, um die Effizienz zu verbessern und ihren Marktanteil auszubauen. Aber die bedeutendste Änderung heute ist die Art und Weise, wie Daten gesammelt werden. Viele Unternehmen verwenden immer noch fragmentierte, traditionelle Methoden zur Datenerfassung, bei denen Mitarbeiter Faktoren manuell überprüfen und aufzeichnen, Formulare ausfüllen und Betriebs- und Wartungshistorien für die Maschinen auf dem Boden aufschreiben. Leider sind diese Methoden aufgrund menschlicher Fehler sehr ungenau. Sie sind außerdem zeitaufwändig, anfällig für Voreingenommenheit und erzeugen nicht die Analysequalität, die für eine genaue Entscheidungsfindung erforderlich ist.

Da die digitale Transformation in der gesamten Fertigung im Gange ist, können vernetzte Geräte den mit der manuellen Datenerfassung und -dokumentation verbundenen Arbeitsaufwand reduzieren. Und da diese Technologie und Software fortschrittliche Analysen und Algorithmen verwenden, sind die gewonnenen Erkenntnisse in Echtzeit und viel besser umsetzbar.

Die automatisierte Erfassung von Maschinendaten treibt die nächste Generation der Fertigungsanalyse voran und erschließt eine Vielzahl fortschrittlicher Anwendungsfälle, die von einfacher Überwachung und Diagnose bis hin zu vorausschauender Wartung und Prozessautomatisierung reichen.

In der Fertigungsanalyse kann die Datenerfassung, die Ereignisse aufzeichnet, genutzt werden, um die Geräteauslastung zu erhöhen, Kosten zu senken, Prozessverbesserungen voranzutreiben, menschliche Fehler zu reduzieren und dies in einer Tiefe, die genaue Maschinenbedingungen und Trends in der Produktion aufzeigt.

Top-Anwendungsfälle für Manufacturing Analytics

Echtzeit-Produktionsdaten verändern die Fertigungsindustrie dramatisch. Betrachten wir einige Anwendungsfälle für Fertigungsanalysen, die durch Echtzeit-Maschinenkonnektivität in der Fertigung ermöglicht wurden:

Fehlervorhersage und vorbeugende Wartung

Programme zur vorbeugenden Wartung gibt es seit Jahrzehnten in der Fertigung. Die Idee ist, dass durch nutzungsbasierte oder zeitbasierte Programme ungeplante Ausfälle weniger wahrscheinlich sind. Durch die Anwendung von Analysen können Echtzeitdaten genutzt werden, um mehr zu tun, als Ausfälle zu verhindern.

Es kann mit hoher Genauigkeit die Wahrscheinlichkeit einer Panne und den Zeitpunkt ihres Eintretens vorhersagen. Dies reduziert die Kosten, da Techniker Reparaturen zum optimalen Zeitpunkt der Maschine durchführen und Teile bereitstellen können. Dies reduziert die Gesamtausfallzeit und erhöht die Produktivität.

Erfahren Sie mehr über Predictive Analytics in der Fertigung.

Bedarfsprognose und Bestandsverwaltung

Bedarfsprognosen sind für moderne Hersteller von entscheidender Bedeutung, und die vollständige Kontrolle über die Lieferkette ermöglicht eine bessere Bestandskontrolle.

Die Bedarfsplanung kann jedoch komplex sein. Durch die Hinzufügung von Data-Science-Methoden kann eine End-to-End-Steuerung der Lieferkette in Verbindung mit Echtzeit-Fertigungsdaten verwendet werden, um den Einkauf, die Bestandskontrolle und den Transport besser zu verwalten. Es können hochpräzise Bedarfspläne erstellt werden, die Trends erkennen, die andernfalls unbemerkt bleiben würden.

Mit einem besseren Verständnis dafür, wie lange die Herstellung von Teilen dauert, wie lange Auftragsdurchläufe dauern werden und welche Kosten und Gewinne ein bestimmter Auftrag erwartet, können Hersteller ihren Materialbedarf besser einschätzen, um die Planung zu verbessern.

Preisoptimierung

Zykluszeiten spielen eine große Rolle bei der Preisgestaltung. Und die Kenntnis der genauen Zeiten für die Teileerstellung und die damit verbundenen Kosten ermöglicht genaue Kostenmodelle und optimierte Preisstrategien. Eine zu niedrige Einstellung verringert die Rentabilität, während eine zu hohe Einstellung die Nachfrage beeinträchtigen kann. Eine fortschrittliche Analyseplattform für die Fertigung kann diese Daten weiterleiten, um sicherzustellen, dass die Preise angemessen festgelegt werden. MachineMetrics kann Herstellern helfen, ihre Arbeitsstandards zu optimieren, um genaue Zykluszeiten zu gewährleisten.

Garantieanalyse

Für viele Hersteller kann der Garantiesupport eine Belastung sein. Häufig bestehen Garantien aus einem allgemeineren „One-size-fits-all“-Ansatz. Dies lässt Unsicherheiten und unerwartete Probleme in die Gleichung einfließen.

Durch die Anwendung von Data Science und die Erfassung von Informationen aus aktiven Garantien vor Ort können Produkte verbessert oder geändert werden, um Fehler und damit Kosten zu reduzieren. Es kann auch zu fundierteren Iterationen für neue Produktlinien führen, um Reklamationen vor Ort proaktiv zu vermeiden.

Robotisierung

Die Entwicklung von KI und fortschrittlichen Algorithmen für maschinelles Lernen haben den Aufstieg der Robotik so gut wie unvermeidlich gemacht. Und je besser diese Roboter werden, desto mehr Daten liefern sie bei der Ausführung ihrer Aufgaben.

Durch die Einbeziehung dieser Daten in eine leistungsstarke Cloud-basierte Fertigungsanalyseplattform kann die Qualität auf Mikroebene kontrolliert werden. Die Evolution der Robotik wird auch zu einer verbesserten Maschinenkonstruktion von OEM-Maschinenbauern führen.

Produktentwicklung

Ein kostspieliger Prozess in der Fertigung ist die Produktentwicklung. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Unternehmen für Forschung und Entwicklung bezahlen, um neue Produktlinien zu entwickeln, bestehende Modelle zu verbessern und neue Mehrwertdienste zu entwickeln.

Früher geschah dies durch exzessive iterative Modellierung, um zum besten Produkt zu gelangen. Aber jetzt machen es Data Science und fortschrittliche Fertigungsanalysen möglich, einen Großteil dieses Prozesses zu simulieren. Mithilfe von „digitalen Zwillingen“ und anderen Modellierungsmethoden können reale Bedingungen virtuell generiert werden, um die Leistung vorherzusagen und die F&E-Kosten zu senken.

Computer-Vision-Anwendungen

Die automatisierte Qualitätskontrolle hat einen langen Weg zurückgelegt. Es hat sich von Auslösesensoren, Dropwires und anderen mechanischen Geräten zu einer hochentwickelten Sammlung fortschrittlicher optischer Geräte entwickelt. Durch die Einbindung dieser Geräte in die Datenerfassung können Sensoren dem Stream Daten durch optische, Temperatur- und fortschrittliche Bildverarbeitungsanwendungen wie Wärme- und Infraroterkennung hinzufügen, um Stopps genau zu steuern. Dies ermöglicht auch höhere Geschwindigkeiten, geringeren Arbeitsaufwand und den heiligen Gral jeder Fabrik – „Lights Out“-Fertigung.

Management von Lieferkettenrisiken

Wie die Daten von Produktionsmaschinen können auch Daten von unterwegs befindlichen Materialien erfasst und direkt von der Ausrüstung des Anbieters an die Softwareplattform übertragen werden, um eine durchgängige Transparenz in der Lieferkette zu gewährleisten.

Mithilfe von Fertigungsanalysen können Unternehmen ihre Lieferketten in einem „Kontrollturm“-Format verwalten und Ressourcen lenken und umleiten, um sie zu beschleunigen oder zu verlangsamen. Sie können auch Ersatzlieferungen und Pufferbestände bestellen, wenn eine neue Nachfrage festgestellt wird, und bei Störungen sekundäre Anbieter ansprechen.

Vorteile der Fertigungsanalyse

Kontextbewusstsein ist für fortschrittliche Fertigungssysteme von entscheidender Bedeutung. Fertigungsanalysen liefern dieses Bewusstsein in Echtzeit. Dies macht Unternehmen wettbewerbsfähiger, da Kosten, Qualität, Produktentwicklung und Kundenzufriedenheit optimiert werden. Manufacturing Analytics versetzt Unternehmen in die Lage, Produktivität und Rentabilität zu verbessern, indem sie den massiven Datenstrom nutzen, der von ihren Produktionsanlagen generiert wird. Mit intuitiven Visualisierungstools, Dashboards, maschinellen Lernalgorithmen und erweiterten Analysen stehen Managern und Entscheidungsträgern im gesamten Unternehmen umsetzbare Erkenntnisse zur Verfügung.

Wir glauben, dass die Vorteile der Fertigungsanalyse in drei verschiedene Kategorien fallen:

Reduzierte Kosten

Da Prozesse mit den Erkenntnissen aus Analysen optimiert werden können, können die Kosten erheblich gesenkt werden. Und das Wachstum der Robotik sowie die autonome oder halbautonome Entscheidungsfindung durch Maschinen reduzieren den Arbeitsaufwand. Das Gleiche gilt für vorausschauende und vorgeschriebene Wartungsprogramme, die nachweislich Kosten senken und die Produktivität steigern, indem Ausfallzeiten verringert und Ersatzteilbestände besser verwaltet werden.

Höherer Umsatz

Mit Echtzeiteinblicken in Produktion, Bestandsverwaltung sowie Bedarfs- und Angebotsplanung können Hersteller schnell auf Nachfrageänderungen reagieren. Angenommen, die Daten sagen ihnen, dass sie sich der maximalen Kapazität nähern. In diesem Fall können sie Überstunden hinzufügen, Kapazitäten hinzufügen, Prozesse ändern oder andere Aspekte der Produktion anpassen, um zu reagieren und Lieferzeiten einzuhalten.

Verschiedene Vorteile

Mit der Zunahme der Möglichkeiten, die die Fertigungsanalyse bietet, gibt es auch verschiedene Vorteile. Dazu gehören ein reduzierter Energieverbrauch, sicherere Umweltprotokolle, weniger Compliance-Fehler und eine höhere Kundenzufriedenheit.

Ziele der Fertigungsanalyse

Die herkömmliche Datenerfassung innerhalb der Fertigung war fragmentiert und fehleranfällig. Es war auch eine Herausforderung, Daten in sinnvolle Maßnahmen und Entscheidungen umzusetzen. Entweder waren die Informationen verspätet, unvollständig oder enthielten unbeabsichtigte menschliche Vorurteile (z. B. Rundung von Stückzahlen oder Ausfallzeiten). Die Fertigungsanalyse versucht, Daten aufzulösen, in Echtzeit zu analysieren und sie zu verwenden, um bessere und schnellere Entscheidungen im gesamten Unternehmen zu ermöglichen oder diese Entscheidungen sogar vollständig zu automatisieren.

Indem Probleme erkannt werden, bevor sie auftreten, können Produktionsprozesse optimiert und die Gesamtanlagenauslastung erheblich verbessert werden. Es hilft auch, Lieferketten zu rationalisieren und Transparenz in ihnen zu schaffen. Da Fertigungsanalysen fortschrittliche Algorithmen für maschinelles Lernen verwenden, können sie dabei helfen, Chancen zu erkennen und Prozesse zu optimieren.

Wie in den obigen Anwendungsfällen der Fertigungsanalyse gezeigt, kann die Produktnutzung in die Neuentwicklung von Produkten einbezogen werden. Und neben der digitalen Zwillingstechnologie und eingehenden Garantieinformationen kann sie neue, bessere Produkte mit reduzierten Ausfallraten und niedrigeren Produktionskosten vorantreiben. Dieselben Anwendungsbeispiele können den Durchsatz steigern, indem sie Probleme auf Maschinenebene schnell erkennen und Mitarbeiter darauf aufmerksam machen. Dies reduziert Ausfallzeiten und Ausschussraten.

Auswahl der richtigen Lösung

Der Bereich der Fertigung erfährt aufgrund der Entwicklung von Technologien, die Produktionsdaten erfassen und nutzen können, um täglich bessere Entscheidungen zu treffen, erhebliche Veränderungen.

Bei der Entscheidung für die richtige Lösung zur Ermöglichung von Analysen in der Fertigung sollten Hersteller jedoch einige Schlüsselwerte berücksichtigen. Hier sind einige Fragen, die Sie sich stellen sollten, wenn Sie eine Lösung in Erwägung ziehen:

• Kann die Lösung Produktionsdaten in Echtzeit erfassen?
• Was ist die Quelle der Produktionsdaten? Ausrüstung, Menschen oder Systeme? Alle oben genannten?
• Sind die Daten in einem Modell standardisiert, das problemlos in sofort einsatzbereiten Berichten weitergegeben und von anderen Managementsystemen (MES, ERP, CMMS) verwendet werden kann?
• Wie schnell können Sie mit der Software einen Wert erzielen? Welche Probleme werden dadurch gelöst?

Wir möchten Ihnen die MachineMetrics Manufacturing Analytics Software vorstellen. Unsere Plattform ermöglicht die autonome Erfassung von Maschinendaten in Echtzeit für genaue Produktionsberichte. Beteiligte auf verschiedenen Ebenen des Betriebs können auf einfache Weise sofort einsatzbereite Berichte und Visualisierungen verwenden, um Ausfallzeiten zu reduzieren, Produktionsengpässe zu identifizieren, die Kapazität zu erhöhen, Ihre wichtigsten KPIs zu verfolgen und eine vollständige Transparenz und Kontrolle über den Fertigungsbereich zu ermöglichen. P>

Erfahren Sie mehr über unsere Lösung, indem Sie noch heute eine Demo bei unserem Team buchen.