Operative Exzellenz durch ATS Fertigungsdatenanalysen freisetzen

Forschung & Best Practices

Fertigungsdatenanalysen: Daten in operative Einsichten verwandeln

Jedes Fertigungsasset – von Maschinen und Systemen bis zu Sensoren und Software – generiert Daten. Laut aktueller Forschung erzeugen Industrieunternehmen weltweit bereits mehr als 1,9 ZB Daten pro Jahr und sind auf Kurs, bis 2030 4,4 ZB zu produzieren.

Die Herausforderung besteht darin, Big Data umsetzbar zu machen. Wie eine Dun-&-Bradstreet-Umfrage zeigt, geben nur 36 % der Hersteller an, mit ihren vorhandenen Daten fundierte Geschäftsentscheidungen treffen zu können.

Fertigungsdatenanalysen helfen, die Lücke zwischen Rohdaten und umsetzbaren Erkenntnissen zu schließen. Analyse-Frameworks können unmittelbare operative Anliegen identifizieren, aufkommende Trends verfolgen und Empfehlungen zur Optimierung der Produktionslinienleistung geben. Analysen sind essenziell, um operative Exzellenz zu liefern und in sich wandelnden Industriemärkten wettbewerbsfähig zu bleiben.

Fertigungsdatenanalyse ist die Praxis, Daten zu nutzen, um Fertigungsleistung zu bewerten, vorherzusagen und zu optimieren. Analysen sind nicht auf Produktionsprozesse beschränkt; sie gelten auch für Wartung, Qualitätskontrolle, Lieferkette und Technologiebetrieb.

In der Praxis hilft Analytik Unternehmen, ein tieferes Verständnis dafür zu gewinnen, wie Assets über die Organisation hinweg agieren und interagieren. Stellen Sie sich einen Hersteller vor, der einen starken Anstieg fehlgeschlagener Qualitätskontrollen für eine hochspezialisierte Komponente sieht. In den letzten sechs Monaten ist die Zahl der Komponenten, die Qualitätsprüfungen nicht bestehen, fünfmal gestiegen. Eine oberflächliche Analyse zeigt keinen konsistenten Ausfallpunkt; Probleme erscheinen zufällig und unverbunden.

Tiefere Datenanalyse deutet jedoch darauf hin, dass ein intermittierender Fehler in Montagelinien-Systemen die Ursache ist. Weitere Untersuchung zeigt, dass sich dieser Fehler im Laufe der Zeit progressiv verschlechtert. Mit dieser Information können Teams gezielte Maßnahmen ergreifen, um das Problem zu lösen und die Notwendigkeit von Nacharbeit zu reduzieren.

Arten von Fertigungsdatenanalysen

Es gibt vier gängige Arten von Fertigungsdatenanalysen: deskriptiv, diagnostisch, prädiktiv und präskriptiv. Zusammen helfen sie Unternehmen zu verstehen, was passiert, warum es passiert, was wahrscheinlich als Nächstes passieren wird und welche Maßnahmen zu ergreifen sind.

• Deskriptive Analysen: Deskriptive Analysen helfen Unternehmen zu verstehen, was passiert; sie beschreiben aktuelle oder historische Ereignisse. Beispiel: Eine Verpackungsmaschine erlebt unerwartete Ausfallzeiten. Deskriptive Analytik bewertet den Betrieb und liefert eine Beschreibung: Im Durchschnitt alle zwei Tage erhält die Maschine eine ungültige Eingabe, die sie zum Ausfall bringt, bis ein Techniker sie neu startet. Während die meisten Hersteller Zugang zu deskriptiver Analytik haben, bleiben viele dort stehen. Dies lässt sie effektiv blind fliegen. Sie wissen, was passiert, aber nicht warum, nicht was als Nächstes kommt und nicht, wie sie das Problem lösen können.

• Diagnostische Analysen: Diagnostische Analysen graben tiefer, um zu enthüllen, warum Ereignisse eintreten. Im Fall unserer Verpackungsmaschine deckt die diagnostische Analyse ein Problem mit programmierbaren Logiksteuerungsanweisungen (PLC) auf, das diesen Fehler unter bestimmten Umständen auslöst.

• Prädiktive Analysen: Prädiktive Analysen bewerten potenzielle Ergebnisse und deren Wahrscheinlichkeit. Dies erfordert Zugriff auf aktuelle und historische Daten, was Fertigungsanalysesoftware ermöglicht, mehrere Faktoren gleichzeitig zu bewerten. Eine prädiktive Analyse zeigt, dass derselbe Fehlertyp bestehen bleibt und wahrscheinlich häufiger wird. Zudem wird das ständige Neustarten der Verpackungsmaschine ihre verbleibende Nutzungsdauer (RUL) negativ beeinflussen.

• Präskriptive Analysen: Präskriptive Analysen helfen, Maßnahmen zu identifizieren; sie verschreiben einen Behandlungsverlauf, der das Problem lösen sollte. Im obigen Beispiel könnte dies eine Neuprogrammierung der PLC oder ein Austausch sein, wenn das Gerät veraltet oder nicht mehr unterstützt wird.

Wichtige Datenquellen in der Fertigungsanalytik

Effektive Analytik hängt von Daten aus mehreren Quellen über Ausrüstung, Wartung und Produktionssysteme ab. Einzelquellen-Daten bieten zwar einige Einblicke in Maschinenbetrieb und Systemleistung, liefern aber begrenzten Wert. Dies liegt daran, dass einzelne Datenquellen einen engen Umfang haben: Daten aus einem elektrischen Teilsystem können Teams genau sagen, was mit Stromanschlüssen und Spannungsänderungen passiert, aber wenn die Ursache der Probleme außerhalb des Systems liegt, endet die Spur.

Durch Nutzung mehrerer Quellen sind Hersteller besser gerüstet, Schlüssentrends zu verfolgen, zu analysieren und zu managen. Gängige Quellen sind:

• Geräte- und Sensordaten: Die Ausrüstung selbst ist eine Datenquelle. PLCs, verbunden mit CMMS und Enterprise Asset Management (EAM) Lösungen, liefern Near-Real-Time-Updates zu Maschinenzustand und -leistung. Verbundene IIoT-Sensoren, wie solche für Temperatur, Vibration, Druck und Reibung, helfen Unternehmen, potenzielle Probleme zu erkennen, bevor sie auftreten.

• Wartungs- und Zuverlässigkeitsdaten: Historische Daten wie Wartungsaufzeichnungen und Zuverlässigkeitsbewertungen geben Kontext für aktuelle Abläufe. Beispielsweise sind Maschinen, die nicht regelmäßig gewartet werden, anfälliger für unerwartete Ausfälle.

• Produktions- und Durchsatzdaten: Arbeitslastdaten bieten zusätzlichen Einblick. Wenn Geräte kontinuierlich ohne geplante Pausen für Reinigung oder Wartung laufen, steigt ihre Ausfallrate. Dies kann mit steigenden Produktionszielen oder Durchsatzerwartungen zusammenhängen, die Unternehmen zu einem reaktiveren Ansatz bei Ausfallwartung führen.

• Qualitätsinspektions- und Testdaten: Nur weil Maschinen nicht ausfallen, heißt das nicht, dass sie wie vorgesehen funktionieren. Produktqualitäts- und Testdaten liefern wichtige Informationen über Geräteausgabe. Wenn regelmäßige Tests zeigen, dass Assets Produktionsziele erreichen, aber 1 von 10 Komponenten Qualitätskontrollen nicht besteht, lohnt es sich möglicherweise, Maschinen vorübergehend für eine vollständige Inspektion stillzulegen.

• Bestands- und Lieferkettendaten: Größere Trends spielen auch in der Fertigungsanalytik eine Rolle. Wenn Lieferkettenprobleme Unternehmen ohne notwendige Materialien lassen, erreichen auch leistungsstarke Maschinen keine Ausbringungsziele. Und wenn MRO-Asset-Management-Strategien begrenzt (oder nicht existent) sind, können Gerätereparaturen zusätzliche Zeit für die Beschaffung, den Versand und den Empfang wesentlicher Komponenten erfordern.

Wie Fertigungsanalytik die operative Leistung verbessert

Analytik hilft Unternehmen, die Punkte zu verbinden: Wenn X eintritt, ist Y das wahrscheinliche Ergebnis, während Z möglich ist. Faktoren A, B und C beeinflussen Wahrscheinlichkeit und Wiederholbarkeit des Ereignisses. Diese Mustererkennung bietet mehrere Vorteile:

• Verbesserte Effizienz und Durchsatz.

• Reduzierte Ausfallzeiten und Variabilität.

• Bessere Ressourcennutzung und vorhersehbarere Abläufe.

• Schnellere, fundiertere Entscheidungsfindung.

Die Rolle von Datenanalytik in Wartung und Zuverlässigkeit

Höhere Betriebszeit unterstützt direkt die Produktionsleistung. Reduzierte Ausfallzeiten bedeuten weniger Aufwand und weniger Ressourcen für reaktive Wartung. Fortgeschrittene Datenanalytik ermöglicht beides. Mit zeitnahen und genauen Daten können Unternehmen:

• Muster und Trends identifizieren: Muster und Trends bieten Einblick in das, was bereits passiert ist, und helfen, vorherzusagen, was als Nächstes passiert. Damit können Wartungsteams Maßnahmen ergreifen, um ungeplante Ausfallzeiten zu reduzieren.

• Vorausschauende und zustandsbasierte Wartung unterstützen: Echtzeit-Zustandsanalyse ermöglicht zustandsbasierte Wartung. Beispielsweise können Teams bei plötzlichen Temperaturspitzen Geräte proaktiv außer Betrieb nehmen, um das Problem zu lösen. Werden allmähliche Veränderungen erkannt, können Teams einen vorausschauenden Wartungsplan erstellen, um das Problem während planmäßiger Reparaturen anzugehen.

• Wartungsaktivitäten priorisieren: Daten helfen Teams, Wartungsaktivitäten zu priorisieren. Kleinere Probleme können bei monatlichen oder vierteljährlichen Reparaturen behoben werden, während geschäftskritische Anliegen so schnell wie möglich gelöst werden können, sobald notwendige Teile vorrätig sind.

• Asset-Lebenszyklusmanagement verbessern: Die RUL von Geräten variiert je nach Arbeitslast, Umgebungsbedingungen und Teileausfällen. Datenanalyse hilft, mögliche Probleme zu identifizieren, die RUL senken, und diese zu beheben, um die verbleibende Nutzungsdauer zu verlängern, was das Asset-Lebenszyklusmanagement verbessert.

• Reaktive Wartung reduzieren: Reaktive Wartung ist teuer und zeitaufwändig. Warum? Weil sie erst beginnt, wenn Maschinen stoppen. Treten Ausfälle auf, starten Teams den Prozess der Root Cause Failure Analysis (RCFA) und Sanierung, was Tage oder Wochen dauern kann, Maschinen offline hält und die Produktionsleistung tanken lässt.

Big-Data-Analytik hilft, häufige Ausfälle vorherzusagen und zu verhindern, um reaktive Wartung zu reduzieren. Einfach gesagt: Daten bilden die Grundlage proaktiver und präventiver Wartungsstrategien, die Unternehmen handeln lassen, bevor Probleme die Produktionsleistung beeinträchtigen. Diese Strategien sind essenziell, um Produktionslinien zu optimieren, reaktive Ausgaben zu reduzieren und Gerätelebensdauern zu verbessern.

Datenanalytik und Manufacturing 4.0

Datenanalytik spielt auch eine grundlegende Rolle in Manufacturing-4.0-Initiativen. Oft als fertigungsspezifische Beschreibung von Industry-4.0-Initiativen verwendet, verbindet Manufacturing 4.0 Assets, Prozesse und Systeme, um vernetzte und interoperable Produktionsframeworks zu schaffen, die digitale Transformation im großen Maßstab ermöglichen.

Diese digitale Transformation ist notwendig, damit Unternehmen sich entwickelnde Kundenanforderungen, sich ändernde Lieferkettenanforderungen und immer vernetzte Workflows effektiv managen können. Datenanalytik bildet die Basis dieser Transformation.

Erstens ermöglicht Datenanalytik Organisationen, IIoT-Sensoren mit anderen verbundenen Assets zu verbinden. Dies bietet einen ganzheitlichen Blick auf Abläufe, der Gerätebediener und Wartungsteams befähigt, Probleme schnell zu identifizieren und zu melden. In derselben Weise ermöglichen Analysen Echtzeit-Leistungsüberwachung. Diese Überwachung kann pro Gerät angepasst werden, sodass Teams spezifische Metriken oder KPIs wie mittlere Zeit zwischen Ausfällen (MTBF) oder mittlere Reparaturzeit (MTTR) verfolgen können.

Datenanalytik unterstützt auch die Bereitstellung von künstlicher Intelligenz (KI) und Machine-Learning-Anwendungen. Erstens können Unternehmen Datenanalyse nutzen, um KI-Ausgaben zu bewerten und zu verifizieren. Obwohl intelligente Tools hervorragend Muster erkennen, erfordern ihre Ausgaben immer noch Validierung gegen Betriebsdaten.

Analytik kann auch helfen, passende Funktionen für KI zu identifizieren. Die Natur intelligenter Tools macht es Herstellern leicht, zu viel für neue Programme und Plattformen auszugeben, die eine niedrige Einstiegshürde haben, aber begrenzten geschäftlichen Wert bieten. Mit Analytik können Teams potenzielle KI-Anwendungsfälle identifizieren und bewerten.

Schließlich bereitet Datenanalytik den Weg für Closed-Loop-Optimierung und kontinuierliche Verbesserung. Viele Fertigungsprozesse sind natürlich geschlossene Schleifen. Zum Beispiel lohnt es sich zu verstehen, wie Produktionslinien-Assets miteinander interagieren, aber verbesserte Leistung beginnt mit Closed-Loop-Analyse von Geräteeffizienz, Zuverlässigkeit und Genauigkeit. Analytik hilft Unternehmen, das große Ganze kleinerer Closed-Loop-Prozesse zu sehen.

Die Kombination von Daten aus mehreren Closed-Loop-Prozessen bereitet die Bühne für die Entwicklung von Continuous-Improvement-Roadmaps, die Echtzeitdaten mit langfristiger Strategie verbinden.

Einstieg in die Fertigungsdatenanalyse

Für viele Unternehmen kann der Einstieg in die Fertigungsdatenanalyse überwältigend wirken. Mit so vielen Daten von so vielen Assets kann die Suche nach umsetzbaren Erkenntnissen wie Zeit- und Geldverschwendung erscheinen.

Fünf Best Practices können den Prozess straffen.

1. Mit klaren Geschäftsanfragen beginnen: Erst fragen, dann implementieren. Identifizieren Sie kritische Ausrüstung mit hohen Ausfallraten und erstellen Sie dann klare Fragen, die datengetriebene Antworten benötigen, wie „Warum tritt X-Ausfall auf?“, „Wann begann Y-Problem?“ oder „Was ist der beste Handlungsweg, um Z zu lösen?“

2. Fokus auf hochwirksame Use Cases: Nicht alle Maschinen sind für die Produktion gleich wichtig. Während ein Ausfall an einer Backup-Verpackungsmaschine den Durchsatz senken mag, bringt er den Betrieb nicht zum Erliegen. Plötzliche Stopps von Schlüsselmontagegeräten hingegen erzeugen sowohl unmittelbare Auswirkungen als auch nachgelagerte Engpässe. Durch Fokus auf hochwirksame Use Cases können Unternehmen das Risiko teurer Ausfallzeiten reduzieren.

3. Pilotprojekte nutzen, um Wert zu beweisen: Klein anfangen, um Wert zu beweisen. Wählen Sie eine kritische Maschine zur Analyse, identifizieren Sie Schlüsseldatenquellen. Führen Sie die Zahlen durch, implementieren Sie die Vorschläge und verfolgen Sie die Ergebnisse. Wenn erfolgreich, skalieren Sie hoch. Wenn nicht, versuchen Sie es erneut.

4. Fähigkeiten inkrementell aufbauen: Da Fertigungsprozesse natürlich interdependent sind, kann der Versuch, zu viel zu schnell zu tun, Komplexität erzeugen und die Datentransparenz verringern. Statt breit zu gehen, denken Sie tief; bauen Sie Fähigkeiten inkrementell auf, indem Sie sich auf Schlüsselgeräte konzentrieren und einen maßvollen Ansatz für die Expansion über Produktionslinien verfolgen.

5. Analyse an operative Ziele ausrichten: Datenanalytik bietet den meisten Wert, wenn sie an operative Ziele angepasst ist. Wenn hochwertige Ausgaben Ihre oberste Priorität sind, konzentrieren Sie sich nicht auf Geschwindigkeit. Stattdessen bewerten Sie Daten durch die Linse der Qualitätskontrolle und gewichten Sie qualitätsbezogene KPIs höher als ihre Geschwindigkeits- oder Kostenpendants.

Information in einen Fertigungsvorteil verwandeln

Datenanalyse von Fertigungsabläufen, Leistung, Effizienz und Konnektivität ist eine strategische Fähigkeit, die Echtzeit-Entscheidungsfindung ermöglicht, Geräteresilienz verbessert und den Weg für neue Lösungen wie KI und Automatisierung ebnet. Fazit? Datenanalytik treibt moderne Fertigungsbranchen-Exzellenz an.

ATS hilft Herstellern, Datenanalyse anzuwenden, um intelligentere Entscheidungen zu treffen und digitale Transformation zu unterstützen. Lassen Sie uns sprechen.

Referenzen

ABI Research. (Q3 2024). Data generation by manufacturing industry. https://www.abiresearch.com/news-resources/chart-data/manufacturing-industry-amount-of-data-generated

Dun & Bradstreet. (2025). Manufacturing's Data Confidence Crisis. https://www.dnb.co.uk/blog/supplier-risk/manufacturing-data-quality-ai-failure-gap.html

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