Datenpotenziale in der smarten Fabrik für eine schnellere Produktion nutzen

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Ob von Konsumentenseite oder Industriekunden – die Erwartungen an die Verfügbarkeit, Liefergeschwindigkeit und Individualisierung von Produkten steigen. Neue, vollständig digitalisierte Wettbewerber treten in den Markt, wodurch der Innovationsdruck wächst. Daher werden von Fertigungsunternehmen eine schnellere Produktion, höhere Flexibilität und stärkere Personalisierung der Produkte erwartet. Von Mathias Golombek

Datenpotenziale sollten genutzt werden: Wo die Anforderungen steigen, liefert die Industrie 4.0 mit einer umfassenden Digitalisierung der industriellen Produktion eine Antwort. Schlüssel dazu sind Daten, die Unternehmen bereits fleißig erheben und speichern. Es mangelt allein an der Übersetzung der Daten in Erkenntnisse, die Geschäftsentscheidungen unterstützen. Was fehlt, ist die dafür notwendige, wertschöpfende Analyse.

Die Nutzung der Datenpotenziale macht den Unterschied

Um unter erschwerten Marktbedingungen zu bestehen, setzen Hersteller schon seit einigen Jahren auf Digitalisierung und Automatisierung. Und tatsächlich heben sich erfolgreiche Player durch Investitionen in zukunftsfähige, digitalisierte Infrastrukturen von Wettbewerbern ab. Durch eine immer stärkere Vernetzung und Auswertung der zur Verfügung stehenden Daten wird die Fertigungsindustrie den steigenden Anforderungen gerecht. Und diese Digitalisierung der Produktion gipfelt in der smarten Fabrik.

Die smarte Fabrik ist ein Netzwerk, in dem kontinuierlich Informationen über Sensoren, Prozessor- und Funktechnik erhoben und in Echtzeit ausgewertet werden. Durch die Datenanalyse werden Einblicke in die Geschwindigkeit der Produktionsprozesse, die Auslastung und auftretende Fehler ermöglicht. So können Entscheidungen über die künftige Produktionsplanung, die Anlagenwartung und Qualitätsoptimierung mit Fakten fundiert werden. Die Datenanalyse setzt hierzu auf komplexe automatisierte Rechnungen. Aus den großen Datensätzen können so neue Zusammenhänge und Muster identifiziert werden, die auch das viel zitierte Machine Learning ermöglichen. Hierbei lernen Systeme aus den Mustern, können so weitestgehend eigenständig Probleme lösen und Anpassungen in der Produktion vornehmen. Durch die Vernetzung der verschiedenen Systeme werden Routineaufgaben automatisiert.

Wie viel Potenzial steckt in der smarten Fabrik?

Die Kunst der Datenanalyse besteht darin, die Daten in Zusammenhänge zu bringen, die wichtige Erkenntnisse und Einblicke bieten. So können Optimierungspotenziale für das Produkt oder sogar neue Geschäftsmöglichkeiten aufgedeckt werden. Auch ein Blick in die Glaskugel erscheint dank stetig wachsender Datensammlungen zum Greifen möglich. In der Voraussage künftiger Ereignisse liegt ein besonders großes Potenzial in der Datenanalyse. Das macht sich auch die Fertigungsindustrie zunutze, um die Produktion frühzeitig an Kunden- und Marktanforderungen anzupassen oder Störungen in der Produktion frühzeitig zu erkennen und noch im Keim zu ersticken.

Fließen nicht nur Echtzeitdaten, sondern auch Daten vorangegangener Produktionsprozesse in die Analyse ein, können Fehler antizipiert werden. Ungeplante Ausfallzeiten und Fehlproduktionen werden so vermieden. Das ist beispielsweise für Predictive Maintenance, die vorausschauende Wartung von Maschinenteilen, wichtig, da so der optimale Zeitpunkt für einen Austausch errechnet werden kann. Das spart nicht nur Zeit und Kosten, sondern kann auch Produktionsstörungen um 30 bis 50 Prozent reduzieren.

Umfassende Vernetzung der gesamten Lieferkette

Auch die smarte Fabrik ist kein in sich geschlossenes System, sondern weit vernetzt – auch mit externen Partnern. Global immer komplexere Lieferketten werden in einem einzigen System verknüpft – das macht sie trotz stetig neuer Zulieferer überschaubar und legt auch Schwachstellen und Optimierungspotenziale in der Logistik offen. Diese Transparenz ermöglicht eine bessere Steuerung entlang der gesamten Lieferkette. Das ist auch notwendig, um bei Rückrufaktionen nachvollziehen zu können, welcher Zulieferer welche Komponente verbaut hat.

Informationen über den Abverkauf von Produkten geben Hinweise darauf, wie hoch der künftige Bedarf und damit die Produktionsauslastung ausfallen. Der Blick auf Mitbewerber und Kunden mit ihrem Nutzungsverhalten sowie den gesamten Markt kann die Einschätzung noch präzisieren. Kurzum: Umso mehr Parameter berücksichtigt werden, desto effizienter wird die gesamte Lieferkette, von der Produktionsplanung bis hin zur Warenlieferung - und desto näher ist die Produktentwicklung am Kunden oder Endkonsumenten.

Vorteile liegen auf der Hand – wo liegt der Haken?

Klare Wettbewerbsvorteile dank effizienterer Prozesse, schnellere Produktionszeiten und Kostenersparnisse bei gleichzeitiger Qualitätssteigerung – klingt fast zu schön, um wahr zu sein? Tatsächlich hapert es an der Umsetzung durch Produzenten und der Nutzung der Datenpotenziale. Die Schwierigkeit liegt weniger in der Erhebung entsprechend notwendiger Daten, sondern vielmehr in der erkenntnisbringenden Analyse.

Viele Hersteller werden im Prozess der Digitalisierung zu Jägern und Sammlern – und sind schließlich mit unüberschaubaren Datenbergen konfrontiert. Entlang der gesamten Lebensphase eines Produktes werden Daten gesammelt: Von der Idee über die Entwicklung und Fertigung bis hin zu Logistik, Verkauf und Recycling. Werden nun an jeder Stelle des Geschäftsprozesses Daten generiert, stellt dies enorme Anforderungen an die IT-Infrastruktur.

Datenpotenziale sind die Geheimwaffe der smarten Fabrik

Die jeweilige Analysesoftware muss große Datenmengen aus verschiedensten Quellen und oftmals inhomogenen, veralteten Systemen auf eine Plattform integrieren und schließlich verarbeiten können. Dazu gehören zum Beispiel Softwarelösungen zur Ressourcenplanung sowie zur Steuerung von Produktmanagementprozessen. Diese wurden nicht dafür entwickelt, in ein System integriert zu werden und können daher nur eingeschränkt Daten austauschen. Dabei ist genau diese Vernetzung von Informationen die Geheimwaffe der smarten Fabrik. Eine Softwarelösung, die flexibel zunächst die Daten der verschiedenen Systeme integrieren kann, ermöglicht ein einheitliches Datenmodell, das die Daten in Beziehung setzen kann.

Auch die Datenanalysesoftware muss den allerorts gesammelten Datenbergen mit ausgesprochen hoher Leistungsfähigkeit trotzen, um in Echtzeit Auswertungen fahren zu können. Viele Fabriken setzen daher auf die sogenannte In-Memory-Technologie. Dabei werden die Daten im Arbeitsspeicher (RAM) analysiert. Stetig sinkende Kosten für Arbeitsspeicher und verkürzte Reaktionszeiten ermöglichen äußerst schnelle Analysen auch bei sehr großen Datenmengen. Aktuell ist die Datenanalysesoftware von Exasol sozusagen der Sprintweltmeister unter den Anbietern. Mit ihr liegen alle Informationen genau dann vor, wenn sie für erfolgsrelevante Entscheidungen benötigt werden. Die Analytics-Datenbank bietet eine hohe Performance, unabhängig von der vorhandenen Infrastruktur – in der Cloud, On-Premises oder Hybrid-Cloud-Umgebungen.

Mit der richtigen Software lassen sich Datenpotenziale kostengünstig nutzen

Um auch an dieser Stelle mit einem weit verbreiteten Mythos aufzuräumen: Sicherlich erlauben Cloud-Lösungen die zentrale Speicherung der gesammelten Daten und erleichtern, gegenüber der lokalen Speicherung, die Auffindbarkeit. Zudem sind diese Systeme gerade bei großen Datenmengen kostengünstig. Aber Vorsicht: Die Cloud ist keine pauschal empfehlenswerte Lösung. Die Entscheidung zwischen lokalen Speicherlösungen, privaten oder öffentlichen Clouds muss individuell getroffen werden. Idealerweise wird eine Software genutzt, die hybride Mischformen zwischen den Speichersystemen ermöglicht. So können Anwender auch in Zukunft flexibel Anpassungen vornehmen.

Mathias Golombek ist CTO von Exasol.

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