Produktion Mehr Effizienz durch Datenanalyse

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Steigende Qualitätsanforderungen und zunehmender Kostendruck machen eine kontinuierliche Modernisierung und Optimierung von Produktionsprozessen unerlässlich. Ein besonders wirkungsvoller Ansatz zur Effizienzsteigerung ist der Einsatz von Datenanalysen.

Obwohl bereits zahlreiche Produktionsdaten erfasst werden, bleibt ihr volles Potenzial oft ungenutzt. Durch einen datengetriebenen Ansatz lassen sich wertvolle Erkenntnisse gewinnen, die zu einer besseren Entscheidungsfindung, optimierten Abläufen und letztlich zu einer nachhaltigeren und wirtschaftlicheren Produktion führen.

4 Typen der Datenanalyse und ihr Nutzen

Die beschreibende Analyse (Descriptive Analytics) beschäftigt sich damit, was in der Produktion passiert. Sie fasst historische Daten zusammen und stellt sie in übersichtlicher Form dar, um Muster, Trends oder Auffälligkeiten zu erkennen. Typische Methoden sind die Berechnung von Kennzahlen, die Erstellung von Berichten und die Visualisierung von Daten durch Diagramme oder Dashboards. In der Produktion könnte eine beschreibende Analyse beispielsweise zeigen, dass die Ausschussrate in den letzten drei Monaten angestiegen ist oder dass eine bestimmte Maschine ungewöhnlich oft Stillstandzeiten aufweist. Kurz: Was passiert in der Produktion?

Beispiel: Ein mittelständisches Unternehmen für Oberflächenveredelung nutzt Dashboards und Berichte, um seine Energiekosten zu analysieren. Durch Echtzeit-Monitoring erkennt es Verbrauchsspitzen und ineffiziente Prozesse. So kann es datenbasiert Optimierungspotenziale nutzen und die Produktion kosteneffizienter gestalten.

Während die beschreibende Analyse die Vergangenheit abbildet, geht die diagnostische Analyse (Diagnostic Analytics) einen Schritt weiter und fragt nach den Ursachen für bestimmte Entwicklungen. Durch statistische Verfahren wie Korrelationen, Hypothesentests oder Data Mining werden Zusammenhänge zwischen verschiedenen Variablen aufgedeckt. Die diagnostische Analyse kann zum Beispiel einen Zusammenhang zwischen der steigenden Ausschussrate und einem spezifischen Material feststellen. So können versteckte Muster in den Daten erkannt und mögliche Einflussfaktoren identifiziert werden. Kurz: Warum passiert etwas?

Beispiel: Eine Textilfirma nutzt diagnostische Datenanalyse, um Ursachen für vermehrte Stofffehler zu identifizieren. Die Analyse zeigt eine Korrelation zwischen Qualitätsmängeln und Feuchtigkeitsschwankungen in der Produktionsanlage. Diese Erkenntnis ermöglicht gezielte Maßnahmen zur Stabilisierung der Bedingungen und Reduzierung von Ausschuss.

Die vorausschauende Analyse (Predictive Analytics) nutzt historische Daten und statistische Modelle, um Vorhersagen über zukünftige Entwicklungen zu treffen. Mithilfe von Methoden wie maschinellem Lernen, Regressionsanalysen oder Zeitreihenmodellen lassen sich Trends aus Vergangenheitsdaten erkennen und Wahrscheinlichkeiten für bestimmte Ereignisse berechnen. In der Produktion könnte eine vorausschauende Analyse prognostizieren, dass eine Maschine mit hoher Wahrscheinlichkeit in den nächsten zwei Wochen ausfallen wird oder dass die Qualität eines Produkts unter bestimmten Prozessbedingungen schlechter sein wird. Predictive Maintenance ist ein klassisches Anwendungsfeld dieser Analyseform, da sie Unternehmen hilft, ungeplante Stillstände zu vermeiden und die Effizienz der Wartung zu verbessern. Kurz: Was wird wahrscheinlich passieren?

Beispiel: Ein Turbinenhersteller nutzt KI-Modelle zur vorausschauenden Analyse. Anhand von Vibrationsmustern und historischen Verschleißdaten werden ausfallgefährdete Motorkomponenten frühzeitig identifiziert. Dies ermöglicht gezielte Wartung, reduziert ungeplante Stillstände und optimiert die Betriebssicherheit.

Einen Schritt weiter geht die präskriptive Analyse (Prescriptive Analytics), da sie konkrete Handlungsempfehlungen liefert. Unternehmen können Vorhersagemodelle mit Optimierungsverfahren, Entscheidungsbäumen oder Simulationen kombinieren, um die besten Maßnahmen abzuleiten und Probleme zu vermeiden. Die präskriptive Analyse könnte beispielsweise vorschlagen, die Temperatur eines Produktionsprozesses anzupassen oder Wartungsintervalle zu optimieren, um eine höhere Produktqualität sicherzustellen. In modernen Industrieumgebungen kommen zunehmend KI-gestützte Systeme zum Einsatz, die in Echtzeit optimale Entscheidungen vorschlagen und damit die Effizienz und Wirtschaftlichkeit der Produktion steigern. Kurz: Was sollte getan werden?

Beispiel: Ein Chemieproduzent nutzt präskriptive Analyse durch intelligente Assistenzsysteme. Diese geben Mitarbeitern in Echtzeit Handlungsempfehlungen, um Prozessparameter frühzeitig anzupassen und die Produktqualität zu optimieren. So werden Fehler reduziert, Effizienz gesteigert und die gleichbleibend hohe Qualität gesichert.

Datensilos aufbrechen und vereinheitlichen

Die vier Arten der Datenanalyse bilden eine aufeinander aufbauende Kette. Unternehmen, die alle vier Analyseformen nutzen, können datengetriebene Entscheidungen treffen, ihre Prozesse optimieren und Wettbewerbsvorteile erzielen.

Eine solide Datengrundlage ist essenziell für die Analyse von Produktionsdaten. Oft liegen diese bei Neukunden in isolierten Silos vor, die aufgebrochen, integriert und vereinheitlicht werden müssen. Eine klare Datenstrategie und Data Governance sind entscheidend für eine datengetriebene Produktion. Megla schafft durch gezielte Datenakkumulation und -harmonisierung die Basis für effiziente Analysen und Optimierungen in der Fertigung.

Die Lösung für Datensilos und mangelnde Integration erfordert eine ganzheitliche Strategie. Interoperable Systeme führen fragmentierte Datenquellen zusammen. Anschließend werden Rohdaten aus ERP, MES oder Sensorik standardisiert und harmonisiert, um eine qualitätsgesicherte Datenbasis zu schaffen. Eine klare Data Governance stellt sicher, dass Regeln für Datenverwaltung, -qualität und -sicherheit etabliert sind. Moderne Plattformen wie Aveva Connect aggregieren und kontextualisieren Produktionsdaten. Megla bietet auf den Anwendungsfall zugeschnittene Lösungen, um Unternehmen bei der optimalen Integration und Nutzung ihrer Daten für eine effiziente Produktion zu unterstützen.

Datenanalysen bieten enorme Potenziale für die Optimierung von Produktionsprozessen. Unternehmen, die ihre Daten gezielt auswerten und nutzen, können nicht nur Effizienz steigern, sondern auch Qualität sichern, Kosten senken und nachhaltiger wirtschaften. Mit den richtigen Technologien und einer klaren Datenstrategie lassen sich isolierte Datenquellen aufbrechen und wertvolle Erkenntnisse gewinnen. 

Dr. Gregor Schweppe ist Leiter Competence Center Data Science bei Megla.