Fertigungsanalytik: Definition, Schlüsselanwendungsfälle & messbare Vorteile

Mit dem Aufkommen von Industry 4.0 und dem Industrial Internet of Things (IIoT) findet derzeit eine digitale Transformation statt. Die Fertigungsindustrie beginnt, Analytik einzusetzen, die von Echtzeit-Produktionsdaten angetrieben wird, nicht nur, um bessere, schnellere Entscheidungen zu treffen, sondern auch, um Automatisierung im gesamten Unternehmen zu ermöglichen.

Equipment, das über Sensoren und Edge-Geräte verbunden ist, liefert massive Datenmengen an cloudbasierte Analyseplattformen, die Daten schneller analysieren und verstehen können als die menschliche Wahrnehmung. Diese Daten können dann verwendet werden, um Echtzeit-Entscheidungsfindung und signifikante Prozessverbesserung im gesamten Unternehmen voranzutreiben.

Dieser Artikel erklärt, was Fertigungsanalytik ist, und listet Anwendungsfälle zur Betrachtung auf. Er erläutert auch die Vorteile und Ziele von Fertigungsanalytik, angewendet in jedem Shopfloor oder jeder Fabrik.

Was ist Fertigungsanalytik?

Fertigungsanalytik ist die Nutzung von Maschinen-, Betriebs- und Systemdaten, um Produktion zu verwalten und zu optimieren, einschließlich Schlüsselfunktionen wie Wartung, Qualität und Planung. Mit präzisen Echtzeitdaten können Hersteller bessere, schnellere Entscheidungen treffen.

Hersteller nutzen seit vielen Jahren Daten, um Effizienz zu verbessern und ihren Marktanteil auszubauen. Die bedeutendste Änderung heute ist jedoch, wie Daten gesammelt werden. Viele Unternehmen nutzen immer noch fragmentierte, traditionelle Methoden für die Datenerfassung, bei denen Mitarbeiter manuell Faktoren prüfen und aufzeichnen, Formulare ausfüllen und Betriebs- und Wartungshistorien für die Maschinen auf dem Boden notieren. Leider sind diese Methoden aufgrund menschlicher Fehler hochgradig ungenau. Sie sind auch zeitaufwändig, anfällig für Bias und erzeugen nicht die Analysequalität, die für präzise Entscheidungsfindung erforderlich ist.

Mit der digitalen Transformation, die in der Fertigung im Gange ist, können vernetzte Geräte den Arbeitsaufwand reduzieren, der mit manueller Datenerfassung und Dokumentation verbunden ist. Und da diese Technologie und Software fortschrittliche Analytik und Algorithmen nutzen, sind die gewonnenen Erkenntnisse in Echtzeit und viel umsetzbarer.

Automatisierte Maschinendatenerfassung treibt die nächste Generation der Fertigungsanalytik an und erschließt eine Vielzahl fortgeschrittener Anwendungsfälle, die von einfacher Überwachung und Diagnose bis hin zu vorausschauender Wartung und Prozessautomatisierung reichen.

In der Fertigungsanalytik kann Datenerfassung, die Ereignisse aufzeichnet, genutzt werden, um Equipmentauslastung zu erhöhen, Kosten zu senken, Prozessverbesserung voranzutreiben, menschliche Fehler zu reduzieren und dies in einer Tiefe zu tun, die präzise Maschinenbedingungen und Trends in der Produktion offenbart.

 

Top-Anwendungsfälle für Fertigungsanalytik

Echtzeit-Produktionsdaten verändern die Fertigungsindustrie dramatisch. Betrachten wir mehrere Fertigungsanalytik-Anwendungsfälle, die Echtzeit-Maschinenkonnektivität in der Fertigung möglich gemacht hat:

Fehlervorhersage und präventive Wartung

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

Sie können mit hoher Genauigkeit die Wahrscheinlichkeit eines Ausfalls und den Zeitpunkt seines Auftretens vorhersagen. Dies reduziert Kosten, indem es Technikern ermöglicht, Reparaturen zum optimalen Zeitpunkt der Maschine durchzuführen und Ersatzteile bereitzustellen. Dies reduziert Gesamtttillstandzeiten und erhöht Produktivität.

Erfahren Sie mehr über vorausschauende Analytik in der Fertigung.

Nachfrageprognose und Bestandsmanagement

Nachfrageprognose ist kritisch für moderne Hersteller, und die vollständige Kontrolle der Lieferkette ermöglicht bessere Bestandsführung.

Aber Bedarfsplanung kann komplex sein. Mit der Hinzufügung von Data-Science-Methoden kann die End-to-End-Kontrolle der Lieferkette in Verbindung mit Echtzeit-Shopfloor-Daten genutzt werden, um Einkauf, Bestandsmanagement und Transport besser zu managen. Hochpräzise Bedarfspläne können erstellt werden, die Trends identifizieren, die sonst unbemerkt blieben.

Mit einem besseren Verständnis dafür, wie lange es dauert, Teile herzustellen, wie lange Auftragsläufe dauern werden und welche erwarteten Kosten und Gewinne ein gegebener Auftrag hat, können Hersteller ihren Materialbedarf besser schätzen, um die Planung zu verbessern.

Preisoptimierung

Zykluszeiten spielen eine große Rolle bei der Preisgestaltung. Und präzise Zeiten für die Teileherstellung und die damit verbundenen Kosten zu kennen, ermöglicht präzise Kostenmodelle und optimierte Preisstrategien. Zu niedrig angesetzt reduziert die Rentabilität, während zu hoch angesetzt die Nachfrage beeinträchtigen kann. Eine fortgeschrittene Analytikplattform für die Fertigung kann diese Daten nach vorne bringen, um sicherzustellen, dass Preise angemessen gesetzt werden. MachineMetrics kann Herstellern helfen, ihre Auftragsstandards zu optimieren, um präzise Zykluszeiten zu gewährleisten.

Garantieanalyse

Für viele Hersteller kann Garantiesupport eine Belastung sein. Oft bestehen Garantien aus einem "One-Size-Fits-All"-Ansatz, der allgemeiner ist. Dies lässt Unsicherheit und unerwartete Probleme in die Gleichung einfließen.

Durch die Anwendung von Data Science und das Erfassen von Informationen aus aktiven Garantien im Feld können Produkte verbessert oder geändert werden, um Ausfälle und damit Kosten zu reduzieren. Es kann auch zu informierteren Iterationen für neue Produktlinien führen, um Feldbeschwerden proaktiv zu vermeiden.

Robotisierung

Die Evolution von KI und fortschrittlichen Machine-Learning-Algorithmen hat den Aufstieg der Robotik fast unvermeidlich gemacht. Und während sich diese Roboter verbessern, werden die Daten, die sie bei der Ausführung ihrer Aufgaben liefern, zunehmen.

Indem diese Daten in eine leistungsstarke cloudbasierte Fertigungsanalytikplattform einbezogen werden, kann Qualität auf Mikroebene kontrolliert werden. Die Robotik-Evolution wird auch zu verbesserter Maschinenkonstruktion von OEM-Maschinenbauern führen.

Produktentwicklung

Ein kostspieliger Prozess in der Fertigung ist die Produktentwicklung. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Unternehmen für F&E bezahlen, um neue Produktlinien zu erstellen, bestehende Modelle zu verbessern und neue wertschöpfende Dienstleistungen zu entwickeln.

Bisher wurde dies durch übermäßige iterative Modellierung durchgeführt, um zum besten Produkt zu gelangen. Aber jetzt machen Data Science und fortgeschrittene Fertigungsanalytik es möglich, dass ein großer Teil dieses Prozesses simuliert werden kann. Durch den Einsatz von "Digital Twins" und anderen Modellierungsmethoden können reale Bedingungen virtuell generiert werden, um Leistung vorherzusagen und F&E-Kosten zu reduzieren.

Computer-Vision-Anwendungen

Automatisierte Qualitätskontrolle hat einen langen Weg zurückgelegt. Sie hat sich von Auslösesensoren, Drahtbrechern und anderen mechanischen Geräten zu einer hochentwickelten Sammlung fortschrittlicher optischer Geräte entwickelt. Indem diese Geräte in die Datenerfassung eingebunden werden, können Sensoren Daten über Optik, Temperatur und fortschrittliche Vision-Anwendungen wie thermische und Infrarotdetektion zum Stream hinzufügen, um Stops präzise zu kontrollieren. Dies ermöglicht auch höhere Geschwindigkeiten, geringeren Personalaufwand und den Heiligen Gral jeder Fabrik – "Lights-out"-Fertigung.

Lieferkettenrisiko managen

Wie die Daten, die von Produktionsmaschinen kommen, können Daten auch von Materialien im Transit erfasst und direkt von Lieferanten-Equipment an die Softwareplattform übertragen werden, um End-to-End-Transparenz in der Lieferkette zu bieten.

Mit Fertigungsanalytik können Unternehmen ihre Lieferketten in einem "Control-Tower"-Format managen, Ressourcen lenken und umleiten, um zu beschleunigen oder zu verlangsamen. Sie können auch Backup-Vorräte und Pufferbestände bestellen, wenn neue Nachfrage erkannt wird, und sekundäre Lieferanten auslösen, wenn Störungen auftreten.

Vorteile von Fertigungsanalytik

Kontextuelles Bewusstsein ist kritisch für fortschrittliche Fertigungssysteme. Fertigungsanalytik bietet dieses Bewusstsein in Echtzeit. Dies macht Unternehmen wettbewerbsfähiger, da Kosten, Qualität, Produktentwicklung und Kundenzufriedenheit optimiert werden. Fertigungsanalytik befähigt Unternehmen, Produktivität und Rentabilität zu verbessern, indem sie den massiven Datenstrom nutzen, der von ihren Produktionsanlagen generiert wird. Mit intuitiven Visualisierungstools, Dashboards, Machine-Learning-Algorithmen und fortgeschrittener Analytik stehen umsetzbare Einblicke Managern und Entscheidungsträgern im gesamten Unternehmen zur Verfügung.

Wir glauben, die Vorteile von Fertigungsanalytik fallen in drei eindeutige Kategorien:

Reduzierte Kosten

Da Prozesse mit den in der Analytik offenbarten Erkenntnissen optimiert werden können, können Kosten signifikant reduziert werden. Und das Wachstum von Robotik sowie autonomen oder halbautonomen Maschinenentscheidungen reduziert Personal. Dasselbe gilt für vorausschauende und präskriptive Wartungsprogramme, die sich als kostensenkend und produktivitätssteigernd erwiesen haben, indem sie Stillstandzeiten senken und Ersatzteillager besser verwalten.

Erhöhter Umsatz

Mit Echtzeiteinblicken in Produktion, Bestandsmanagement und Bedarfs- und Lieferplanung 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, Kapazität erhöhen, Prozesse ändern oder andere Aspekte der Produktion anpassen, um zu reagieren und Lieferzeiten einzuhalten.

Verschiedene Vorteile

Mit dem Anstieg der durch Fertigungsanalytik bereitgestellten Fähigkeiten gibt es auch verschiedene Vorteile. Dazu gehören reduzierter Energieverbrauch, sicherere Umweltprotokolle, reduzierte Compliance-Fehler und erhöhte Kundenzufriedenheit.

Ziele der Fertigungsanalytik

Traditionelle Datenerfassung in der Fertigung war fragmentiert und fehleranfällig. Es war auch schwierig, Daten in sinnvolle Aktionen und Entscheidungsfindung zu übersetzen. Entweder waren die Informationen verzögert, unvollständig oder sie enthielten unbeabsichtigten menschlichen Bias (wie das Runden von Stückzahlen oder Stillstandzeiten). Fertigungsanalytik zielt darauf ab, Daten zu entsilen, sie in Echtzeit zu analysieren und sie zu nutzen, um bessere, schnellere Entscheidungen im gesamten Unternehmen zu ermöglichen, oder diese Entscheidungen sogar ganz zu automatisieren.

Durch das Erkennen von Problemen, bevor sie auftreten, können Produktionsprozesse optimiert und die Gesamtanlagennutzung signifikant verbessert werden. Es hilft auch, Lieferketten zu straffen und Transparenz in ihnen zu schaffen. Da Fertigungsanalytik fortschrittliche Machine-Learning-Algorithmen nutzt, kann sie helfen, Chancen zu identifizieren und Prozesse zu optimieren.

Wie in den Fertigungsanalytik-Anwendungsfällen oben gesehen, kann Produktnutzung in die neue Entwicklung von Produkten einbezogen werden. Und neben Digital-Twin-Technologie und eingehenden Garantieinformationen kann es neue, bessere Produkte mit reduzierten Ausfallraten und niedrigeren Produktionskosten antreiben. Diese gleichen Anwendungsfallbeispiele können erhöhten Durchsatz antreiben, indem sie Probleme auf Maschinenebene schnell erkennen und Personal alarmieren. Dies reduziert Stillstandzeiten und Ausschussraten.

Die richtige Lösung auswählen

Der Bereich der Fertigung unterliegt erheblichen Veränderungen aufgrund der Entwicklung von Technologien, die Produktionsdaten sammeln und nutzen können, um täglich bessere Entscheidungen zu treffen.

Bei der Entscheidung für die richtige Lösung, um Analytik auf dem Shopfloor zu ermöglichen, sollten Hersteller jedoch einige Schlüsselwertversprechen berücksichtigen. Hier sind einige Fragen, die man stellen sollte, wenn man eine Lösung in Betracht zieht:

• Kann die Lösung Produktionsdaten in Echtzeit erfassen?
• Was ist die Quelle der Produktionsdaten? Equipment, Menschen oder Systeme? Alles davon?
• Werden die Daten in ein Modell standardisiert, das einfach in Out-of-the-Box-Berichte propagiert und von anderen Managementsystemen (MES, ERP, CMMS) konsumiert werden kann?
• Wie schnell kann die Software Sie zum Wert bringen? Welche Probleme wird sie lösen?

Wir möchten Ihnen die MachineMetrics Fertigungsanalytik-Software vorstellen. Unsere Plattform ermöglicht die Echtzeit-autonome Erfassung von Maschinendaten für präzise Produktionsberichterstattung. Stakeholder auf verschiedenen Ebenen des Betriebs können Out-of-the-Box-Berichte und Visualisierungen leicht konsumieren, um Stillstandzeiten zu reduzieren, Produktionsengpässe zu identifizieren, Kapazität zu erhöhen, Ihre wichtigsten KPIs zu verfolgen und vollständige Transparenz und Kontrolle des Shopfloors zu ermöglichen.

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