ATS:Erweiterte Fertigungsdatenanalyse für betriebliche Einblicke

Forschung und Best Practices

Fertigungsdatenanalyse:Daten in betriebliche Erkenntnisse umwandeln

Jede Fertigungsanlage – von Maschinen und Systemen bis hin zu Sensoren und Software – generiert Daten. Jüngsten Untersuchungen zufolge erzeugen Industrieunternehmen weltweit bereits mehr als 1,9 ZB an Daten pro Jahr und sind auf dem besten Weg, bis 2030 4,4 ZB zu produzieren. 

Die Herausforderung besteht darin, Big Data umsetzbar zu machen. Wie aus einer Umfrage von Dun und Bradstreet hervorgeht, geben nur 36 % der Hersteller an, dass sie anhand ihrer vorhandenen Daten fundierte Geschäftsentscheidungen treffen können. 

Die Analyse von Fertigungsdaten hilft dabei, die Lücke zwischen Rohdaten und umsetzbaren Erkenntnissen zu schließen. Analyse-Frameworks können unmittelbare betriebliche Probleme erkennen, aufkommende Trends verfolgen und Empfehlungen zur Optimierung der Leistung der Produktionslinie geben. Analysen sind unerlässlich, um betriebliche Exzellenz zu liefern und in den sich entwickelnden Industriemärkten wettbewerbsfähig zu bleiben. 

Bei der Analyse von Produktionsdaten handelt es sich um die Praxis der Verwendung von Daten zur Bewertung, Vorhersage und Optimierung der Produktionsleistung. Analytics ist nicht auf Produktionsprozesse beschränkt. Dies gilt auch für die Bereiche Wartung, Qualitätskontrolle, Lieferkette und Technologiebetrieb. 

In der Praxis helfen Analysen Unternehmen dabei, ein tieferes Verständnis dafür zu erlangen, wie Vermögenswerte im gesamten Unternehmen agieren und interagieren. Stellen Sie sich einen Hersteller vor, der einen starken Anstieg fehlgeschlagener Qualitätskontrollen für ein hochspezialisiertes Bauteil verzeichnet. In den letzten sechs Monaten hat sich die Zahl der Komponenten, die die Qualitätsprüfungen nicht bestanden haben, verfünffacht. Eine oberflächliche Analyse des Problems zeigt keinen konsistenten Fehlerpunkt; Probleme erscheinen zufällig und unzusammenhängend. 

Eine eingehendere Datenanalyse legt jedoch nahe, dass ein zeitweiliger Fehler in den Fließbandsystemen die Ursache ist. Weitere Untersuchungen zeigen, dass dieser Fehler mit der Zeit immer schlimmer wird. Ausgestattet mit diesen Informationen können Teams gezielt Maßnahmen ergreifen, um das Problem zu lösen und den Bedarf an Nacharbeiten zu reduzieren.

Arten der Fertigungsdatenanalyse

Es gibt vier gängige Arten der Fertigungsdatenanalyse:deskriptiv, diagnostisch, prädiktiv und präskriptiv. Zusammengenommen helfen diese Analysetypen Unternehmen zu verstehen, was passiert, warum es passiert, was wahrscheinlich als nächstes passieren wird und welche Maßnahmen zu ergreifen sind. 

• Beschreibende Analyse :  Deskriptive Analysen helfen Unternehmen zu verstehen, was passiert. Sie sind eine Beschreibung aktueller oder historischer Ereignisse. Hier ist ein Beispiel. Bei einer Verpackungsmaschine kam es zu unerwarteten Ausfallzeiten. Deskriptive Analysen bewerten Vorgänge und liefern eine Beschreibung:Im Durchschnitt erhält die Maschine alle zwei Tage eine ungültige Eingabe, die dazu führt, dass sie ausfällt, bis sie von einem Techniker neu gestartet wird. Während die meisten Hersteller Zugriff auf deskriptive Analysen haben, hören viele hier auf. Dadurch fliegen sie effektiv im Blindflug. Sie wissen, was passiert, aber sie wissen nicht, warum, sie wissen nicht, was als nächstes kommt, und sie sind sich nicht sicher, wie sie das Problem lösen können. 

• Diagnoseanalyse:  Diagnoseanalysen gehen tiefer, um herauszufinden, warum Ereignisse stattfinden. Im Fall unserer Verpackungsmaschine ergab die Diagnoseanalyse ein Problem mit den Anweisungen der speicherprogrammierbaren Steuerung (SPS), das unter bestimmten Umständen diesen Fehler auslöst. 

• Vorhersageanalyse :  Prädiktive Analysen bewerten potenzielle Ergebnisse und wie wahrscheinlich es ist, dass sie eintreten. Dazu ist der Zugriff auf aktuelle und historische Daten erforderlich, sodass Fertigungsanalysesoftware mehrere Faktoren gleichzeitig bewerten kann. Die Durchführung einer prädiktiven Analyse weist darauf hin, dass derselbe Fehlertyp bestehen bleibt und im Laufe der Zeit wahrscheinlich häufiger auftreten wird. Darüber hinaus wirkt sich das ständige Neustarten der Verpackungsmaschine negativ auf deren verbleibende Nutzungsdauer (RUL) aus. 

• Präskriptive Analyse:  Präskriptive Analysen helfen dabei, die zu ergreifenden Maßnahmen zu ermitteln. Sie verschreiben eine Behandlung, die das Problem lösen soll. Im obigen Beispiel handelt es sich möglicherweise um eine Neuprogrammierung der SPS oder um einen Ersatz, wenn das Gerät veraltet ist oder keinen Support mehr bietet. 

Wichtige Datenquellen in der Fertigungsanalyse

Effektive Analysen hängen von Daten aus mehreren Quellen über Geräte, Wartungs- und Produktionssysteme hinweg ab. Daten aus einer einzigen Quelle bieten zwar einen gewissen Einblick in den Maschinenbetrieb und die Systemleistung, bieten jedoch nur begrenzten Wert. Dies liegt daran, dass einzelne Datenquellen einen begrenzten Umfang haben:Die von einem elektrischen Subsystem gesammelten Daten können den Teams genau sagen, was mit Stromanschlüssen und Spannungsänderungen passiert, aber wenn die Ursache der Probleme außerhalb des Systems selbst liegt, bleibt die Spur verborgen. 

Durch die Nutzung mehrerer Quellen sind Hersteller besser in der Lage, wichtige Trends zu verfolgen, zu analysieren und zu verwalten. Zu den gängigen Quellen gehören: 

• Geräte- und Sensordaten:  Die Ausrüstung selbst ist eine Datenquelle. SPS, die mit computergestützten Wartungsmanagementsystemen (CMMS) und Enterprise-Asset-Management-Lösungen (EAM) verbunden sind, liefern nahezu in Echtzeit Aktualisierungen über Maschinenzustand und -leistung. Vernetzte IIoT-Sensoren, beispielsweise zur Messung von Temperatur, Vibration, Druck und Reibung, können Unternehmen dabei helfen, potenzielle Probleme zu erkennen, bevor sie auftreten. 

• Wartungs- und Zuverlässigkeitsdaten:  Historische Daten, wie Wartungsaufzeichnungen und Zuverlässigkeitsbewertungen, bieten Kontext für aktuelle Abläufe. Beispielsweise besteht bei Maschinen, die nicht regelmäßig gewartet werden, ein höheres Risiko, dass sie ohne Vorwarnung ausfallen. 

• Produktions- und Durchsatzdaten:  Workload-Daten bieten zusätzliche Einblicke. Wenn Geräte ohne geplante Reinigungs- oder Wartungspausen kontinuierlich laufen, steigt die Ausfallrate. Dies kann mit steigenden Produktionszielen oder Durchsatzerwartungen zusammenhängen, die dazu führen, dass Unternehmen bei der Störungsinstandhaltung einen reaktiveren Ansatz verfolgen. 

• Qualitätsprüfungs- und Testdaten:  Nur weil Maschinen nicht kaputt gehen, bedeutet das nicht, dass sie wie vorgesehen funktionieren. Produktqualität und Testdaten liefern wichtige Informationen über die Geräteleistung. Wenn beispielsweise regelmäßige Tests zeigen, dass Anlagen die Produktionsziele erfüllen, aber jedes zehnte Bauteil die Qualitätskontrollprüfungen nicht besteht, kann es sich lohnen, Maschinen für eine vollständige Inspektion vorübergehend außer Betrieb zu nehmen. 

• Bestands- und Lieferkettendaten:  Auch größere Trends spielen bei der Fertigungsanalyse eine Rolle. Wenn Probleme in der Lieferkette dazu führen, dass Unternehmen nicht über die notwendigen Materialien verfügen, werden selbst leistungsstarke Maschinen ihre Produktionsziele nicht erreichen. Und wenn die MRO-Asset-Management-Strategien begrenzt sind (oder nicht vorhanden sind), kann die Reparatur von Geräten zusätzliche Zeit für die Beschaffung, den Versand und den Empfang wesentlicher Komponenten erfordern.  

Wie Fertigungsanalysen die Betriebsleistung verbessern

Analytics hilft Unternehmen dabei, die Zusammenhänge zu erkennen:Wenn X auftritt, ist Y das wahrscheinliche Ergebnis, während Z möglich ist. Die Faktoren A, B und C beeinflussen die Wahrscheinlichkeit und Wiederholbarkeit des Ereignisses. Diese Mustererkennung bietet mehrere Vorteile, wie zum Beispiel: 

• Verbesserte Effizienz und Durchsatz 

• Reduzierte Ausfallzeiten und Variabilität 

• Bessere Ressourcennutzung und vorhersehbarere Abläufe 

• Schnellere und fundiertere Entscheidungsfindung 

Die Rolle der Datenanalyse bei Wartung und Zuverlässigkeit

Eine höhere Betriebszeit unterstützt direkt die Produktionsleistung. Reduzierte Ausfallzeiten bedeuten weniger Aufwand und weniger Ressourcen für die reaktive Wartung. Erweiterte Datenanalysen ermöglichen beides. Ausgestattet mit aktuellen und genauen Daten können Unternehmen: 

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

• Unterstützen Sie vorausschauende und zustandsbasierte Wartung:  Die Zustandsanalyse in Echtzeit ermöglicht eine zustandsorientierte Wartung. Wenn beispielsweise plötzliche Temperaturspitzen erkannt werden, können Teams Geräte proaktiv offline schalten, um das Problem zu beheben. Wenn schrittweise Änderungen festgestellt werden, können Teams einen vorausschauenden Wartungsplan erstellen, um das Problem im Rahmen regelmäßig geplanter Reparaturen zu beheben. 

• Wartungsaktivitäten priorisieren:  Daten helfen Teams dabei, Wartungsaktivitäten zu priorisieren. Kleinere Probleme können im Rahmen monatlicher oder vierteljährlicher Reparaturen behoben werden, während geschäftskritische Probleme gelöst werden können, sobald die erforderlichen Teile verfügbar sind. 

• Verbessern Sie das Asset-Lifecycle-Management:  Die RUL der Ausrüstung variiert je nach Arbeitsbelastung, Umgebungsbedingungen und Teilefehlern. Die Datenanalyse hilft dabei, mögliche Probleme zu identifizieren, die den RUL senken, und sie zu beheben, um die verbleibende Nutzungsdauer zu verlängern und so das Asset-Lifecycle-Management zu verbessern. 

• Reaktive Wartung reduzieren:  Reaktive Wartung ist teuer und zeitaufwändig. Warum? Weil es erst dann startet, wenn die Maschine stoppt. Wenn Fehler auftreten, beginnen die Teams mit der Ursachenanalyse (RCFA) und der Behebung. Dies kann Tage oder Wochen dauern, wodurch die Maschinen offline bleiben und die Produktionsleistung beeinträchtigt wird. 

Big-Data-Analysen helfen dabei, häufige Ausfälle vorherzusagen und zu verhindern, um reaktive Wartungsarbeiten zu reduzieren. Vereinfacht gesagt bilden Daten die Grundlage für proaktive und vorbeugende Wartungsstrategien, die es Unternehmen ermöglichen, zu handeln, bevor Probleme die Produktionsleistung beeinträchtigen. Diese Strategien sind unerlässlich, um Produktionslinien zu optimieren, reaktive Ausgaben zu reduzieren und die Lebensdauer der Ausrüstung zu verbessern. 

Datenanalyse und Fertigung 4.0

Datenanalysen spielen auch eine grundlegende Rolle bei Initiativen zur Fertigung 4.0. Fertigung 4.0 wird oft als fertigungsspezifische Beschreibung von Industrie 4.0-Initiativen verwendet und verbindet Anlagen, Prozesse und Systeme, um miteinander verbundene und interoperable Produktionsrahmen zu schaffen, die eine digitale Transformation in großem Maßstab ermöglichen. 

Diese digitale Transformation ist für Unternehmen notwendig, um die sich ändernden Kundenerwartungen, sich ändernden Anforderungen an die Lieferkette und stets vernetzte Arbeitsabläufe effektiv zu bewältigen. Datenanalysen unterstützen diesen Wandel. 

Erstens ermöglicht die Datenanalyse Unternehmen, IIoT-Sensoren mit anderen verbundenen Anlagen zu verbinden. Dies bietet eine ganzheitliche Sicht auf den Betrieb, die es Anlagenbetreibern und Wartungsteams ermöglicht, Probleme schnell zu identifizieren und zu melden. In diesem Sinne ermöglichen Analysen eine Leistungsüberwachung in Echtzeit. Diese Überwachung kann für jedes Gerät individuell angepasst werden, sodass Teams bestimmte Metriken oder KPIs wie die mittlere Zeit zwischen Ausfällen (MTBF) oder die mittlere Reparaturzeit (MTTR) verfolgen können. 

Datenanalysen unterstützen auch den Einsatz von Anwendungen für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen. Erstens können Unternehmen die Datenanalyse nutzen, um KI-Ergebnisse zu bewerten und zu verifizieren. Obwohl intelligente Tools hervorragend darin sind, Muster zu erkennen, müssen ihre Ergebnisse dennoch anhand von Betriebsdaten validiert werden.  

Analytics kann Unternehmen auch dabei helfen, die am besten geeigneten Funktionen für KI zu identifizieren. Die Natur intelligenter Tools macht es Herstellern leicht, zu viel für neue Programme und Plattformen auszugeben, die eine niedrige Eintrittsschwelle haben, aber nur einen begrenzten Mehrwert für den Geschäftsbereich bieten. Mithilfe von Analysen können Teams potenzielle KI-Anwendungsfälle lokalisieren und bewerten. 

Schließlich schafft die Datenanalyse die Grundlage für eine Optimierung im geschlossenen Regelkreis und eine kontinuierliche Verbesserung. Viele Prozesse in der Fertigung sind von Natur aus geschlossene Kreisläufe. Während es beispielsweise wichtig ist, zu verstehen, wie Produktionslinienanlagen miteinander interagieren, beginnt eine verbesserte Leistung mit einer geschlossenen Analyse der Geräteeffizienz, -zuverlässigkeit und -genauigkeit. Analysen helfen Unternehmen dabei, sich einen Überblick über kleinere, geschlossene Prozesse zu verschaffen. 

Die Kombination von Daten aus mehreren Closed-Loop-Prozessen schafft die Grundlage für die Entwicklung von Roadmaps zur kontinuierlichen Verbesserung, die Echtzeitdaten mit einer langfristigen Strategie verbinden.

Erste Schritte mit der Fertigungsdatenanalyse

Für viele Unternehmen kann der Einstieg in die Analyse von Fertigungsdaten überwältigend sein. Bei so vielen Daten aus so vielen Assets kann sich die Suche nach umsetzbaren Erkenntnissen wie Zeit- und Geldverschwendung anfühlen.  

Fünf Best Practices können dabei helfen, den Prozess zu optimieren. 

1. Beginnen Sie mit klaren Geschäftsfragen:  Erst fragen, dann umsetzen. Identifizieren Sie kritische Geräte mit hohen Ausfallraten und erstellen Sie dann klare Fragen, die datengesteuerte Antworten benötigen, z. B. „Warum tritt ein X-Fehler auf?“ oder „Wann trat das Y-Problem auf?“ oder „Was ist die beste Vorgehensweise, um Z zu lösen?“ 

2. Konzentrieren Sie sich auf Anwendungsfälle mit großer Wirkung:  Nicht alle Maschinen sind für die Produktion gleich wichtig. Ein Ausfall einer Backup-Packmaschine kann zwar zu einer Verringerung des Durchsatzvolumens führen, beeinträchtigt jedoch nicht den Betrieb. Plötzliche Ausfälle wichtiger Montageanlagen führen hingegen sowohl zu unmittelbaren Auswirkungen als auch zu nachgelagerten Engpässen. Durch die Konzentration auf Anwendungsfälle mit großer Auswirkung können Unternehmen das Risiko teurer Ausfallzeiten reduzieren.

3. Nutzen Sie Pilotprojekte, um den Wert zu beweisen:  Fangen Sie klein an, um den Wert zu beweisen. Wählen Sie eine kritische Maschine zur Analyse aus und identifizieren Sie dann wichtige Datenquellen. Berechnen Sie die Zahlen, setzen Sie die Vorschläge um und verfolgen Sie die Ergebnisse. Bei Erfolg vergrößern. Wenn nicht, versuchen Sie es erneut. 

4. Funktionen schrittweise aufbauen:  Da Fertigungsprozesse von Natur aus voneinander abhängig sind, kann der Versuch, zu viel und zu schnell zu erledigen, zu Komplexität und einer geringeren Datentransparenz führen. Anstatt zu weit zu gehen, denken Sie gründlich nach. Bauen Sie Fähigkeiten schrittweise auf, indem Sie sich zunächst auf die Schlüsselausrüstung konzentrieren und bei der Erweiterung über Produktionslinien hinweg einen maßvollen Ansatz verfolgen. 

5. Richten Sie die Analyse an den operativen Zielen aus:  Datenanalysen bieten den größten Nutzen, wenn sie an den operativen Zielen ausgerichtet sind. Wenn qualitativ hochwertige Ergebnisse für Sie oberste Priorität haben, sollten Sie sich nicht auf die Geschwindigkeit konzentrieren. Bewerten Sie Daten stattdessen unter dem Gesichtspunkt der Qualitätskontrolle und gewichten Sie qualitätsbezogene KPIs höher als ihre Gegenstücke zu Geschwindigkeit oder Kosten. 

Verwandeln Sie Informationen in einen Produktionsvorteil

Die Datenanalyse von Fertigungsabläufen, Leistung, Effizienz und Konnektivität ist eine strategische Fähigkeit, die eine Entscheidungsfindung in Echtzeit ermöglicht, die Ausfallsicherheit von Anlagen verbessert und den Weg für neue Lösungen wie KI und Automatisierung ebnet. Fazit? Datenanalysen fördern die Exzellenz der modernen Fertigungsindustrie.  

ATS hilft Herstellern, Datenanalysen anzuwenden, um intelligentere Entscheidungen zu treffen und die digitale Transformation zu unterstützen. Lass uns reden. 

Referenzen

ABI-Forschung. (Q3 2024). Datengenerierung durch die verarbeitende Industrie. https://www.abiresearch.com/news-resources/chart-data/manufacturing-industry-amount-of-data-generated 

Dun &Bradstreet. (2025). Datenvertrauenskrise in der Fertigung. https://www.dnb.co.uk/blog/supplier-risk/manufacturing-data-quality-ai-failure-gap.html  

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