Manufacturing Analytics: Wieso dieser Baustein im MPDV-MES-Modell wichtiger wird

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Der Manufacturing-Execution-System-Anbieter der ersten Stunde, MPDV, entwickelt sein MES stetig weiter: Die Auswertung von Daten wird dabei wichtiger. Aber was ist Manufacturing Analytics, was geht heute schon und wie wird sich die Technik entwickeln?
Manufacturing AnalyticsQuelle: Panchenko Vladimir/Shutterstock

Manufacturing Analytics oder einfach Analytics im Allgemeinen ist ein wichtiger Baustein im Regelkreis des Modells „Smart Factory Elements“ von MPDV . Dieser Regelkreis sieht vor, dass auf Basis von Vorgaben unterschiedlicher Quellen die Fertigung geplant (Planning & Scheduling) und diese Planung dann umgesetzt beziehungsweise ausgeführt (Execution) wird.

Manufacturing Analytics: Vorhersagen ableiten

Die dabei erfassten Daten werden analysiert (Analytics), um daraus unter anderem Vorhersagen abzuleiten (Prediction), die zusammen mit anderen Erkenntnissen wiederum in die Planung einfließen können. Das Industrial Internet of Things unterstützt diesen Kreislauf durch die Erfassung und Bereitstellung von Daten.

Als Bestandteil im Modell „Smart Factory Elements“ beinhaltet Analytics ein breites Spektrum an Funktionen und Anwendungen zur Auswertung und Analyse von fertigungsnahen Abläufen.

Wie sich mit Analytics Optimierungen in der Fertigung freisetzen lassen

Um im Shopfloor erfasste Daten für Kennzahlen und Reports aufzubereiten, nutzen die Funktionen und Anwendungen des Elements „Analytics“ sowohl herkömmliche als auch neue Methoden. Neben klassischen Dashboards stellt beispielsweise das Manufacturing Execution System (MES) Hydra von MPDV auch umfangreiche Langzeitanalysen und Big-Data-Auswertungen sowie flexible Self-Service-Analytics-Anwendungen zur Verfügung.

Letztere kommen insbesondere dann zum Tragen, wenn viele Daten aus unterschiedlichen Quellen korreliert und nach verschiedenen Kriterien ausgewertet werden sollen. Darauf basierend können dann Optimierungsmaßnahmen im Shopfloor initiiert werden.

Zukunftsmusik: Mit Advanced Manufacturing Analytics zu mehr Qualität

Zukünftige Analytics-Anwendungen werden zunehmend auf Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) zurückgreifen. Insbesondere Machine Learning hat sich dabei als geeignete Technologie zur Erkennung von Anomalien im Fertigungsablauf herausgestellt. Ein erstes Beispiel für diese sogenannte Advanced Analytics ist Predictive Quality von MPDV.

Solche Lösungen können die Qualität eines Produkts auf Basis von erfassten Prozesswerten vorhersagen. Weiteren Einsatzszenarien sind die Analyse und Optimierung von Instandhaltungsprozessen (Predictive Maintenance) sowie die frühzeitige Erkennung von Abweichungen im Fertigungsalltag.

Viele Anfoderungen sind bereits heute erfüllt

Letztendlich erfüllt das MES Hydra bereits heute viele Anforderungen von Manufacturing Analytics, die das Modell „Smart Factory Elements“ an ein modernes IT-Tool für Manufacturing Analytics stellt. Die verstärkte Nutzung von Künstlicher Intelligenz wird sukzessive für neue Anwendungen sorgen.


Weiterlesen: Nicht nur MES eignen sich für die Produktionssteuerung und Analysen in der Fertigung. Für manche Fertigungsunternehmen passt ein ERP-System oder eine Kombination – Planat: Wie fertigende Automobilzulieferer die Umstellung auf alternative Antriebe meistern können

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