Wie Datenprodukte die Effizienz in der Fertigung steigern können

Von Pablo Ríos, Business Manager für die Fertigungs- und Energieindustrie, Keepler Data Tech. 

Seit Jahren stehen die Hersteller unter dem Druck, Effizienzsteigerungen zu erzielen. Die Formel ist ziemlich konsistent geblieben: Ziele konzentrieren sich typischerweise auf Kostensenkung und Qualitätssteigerung, um Gewinnspannen zu verteidigen und in herausfordernden Märkten bestehen zu können.

Während dieser Ansatz das Markenzeichen vieler erfolgreicher Hersteller war, hat eine solche Strategie die Margen immer enger gedrückt, während traditionelle Methoden längst erschöpft sind. Da Grenzen erreicht wurden, mussten Unternehmen innovativer werden – zum Glück haben sie jetzt die Werkzeuge dafür.

Heute treiben Daten alles an, was wir tun – so sehr, dass Schätzungen zufolge bis 175 gewaltige 2025 Zettabyte an Daten in der globalen Datensphäre vorhanden sein werden.

Für Hersteller ergeben sich daraus Chancen. Tatsächlich haben Daten das Potenzial, einer der größten Vermögenswerte der Branche zu werden, der es erfolgreichen Unternehmen ermöglicht, in der heutigen schnelllebigen und wettbewerbsintensiven Fertigungsarena erfolgreich zu sein. 

Die Realisierung dieses Potenzials hängt jedoch in hohem Maße davon ab, dass Fertigungsunternehmen richtig mit Daten umgehen.

Datenprojekte versus Datenprodukte

Derzeit gehen Unternehmen aller Formen, Größen und Branchen – nicht nur Hersteller – projektorientiert an Daten heran. Jedes Mal, wenn eine Geschäftsfunktion ein Problem hat, das sie mithilfe von Daten lösen möchte, beginnt die Organisation bei Null – sie erfasst die Daten, bereinigt und bereitet sie auf und analysiert sie dann für diesen spezifischen Anwendungsfall.

Dies ist ein fehlerhafter Ansatz, der es Unternehmen nicht ermöglicht, ihre Dateninvestitionen so effizient und effektiv wie möglich zu nutzen. Es ist oft langsam, führt zu doppelter Arbeit und die Ergebnisse der einzelnen Projekte können normalerweise nicht für andere Anwendungsfälle wiederverwendet werden.

Stattdessen sollten Unternehmen versuchen, Daten wie ein Produkt zu verwalten, den Fokus von individuellen Herausforderungen auf die Entwicklung von Frameworks verlagern, die verwendet und wiederverwendet werden können, um die Nutzung von Daten zur Lösung wichtiger Herausforderungen auf wiederholter Basis zu ermöglichen. Mit anderen Worten, sie sollten einen produktzentrierten (nicht projektzentrierten) Ansatz für Daten verfolgen.

Tatsächlich haben Datenprodukte das Potenzial, die Fertigung zu revolutionieren, indem sie mehrere Möglichkeiten bieten, die Effizienz auf innovative Weise zu steigern.

Mit Datenprodukten können gebrauchsfertige Datenframeworks schnell genutzt werden, um in Echtzeit zu liefern, um beispielsweise Engpässe in Produktionsprozessen zu identifizieren, was Herstellern helfen kann, Probleme schnell zu erkennen und zu beheben, Ausfallzeiten zu reduzieren und die Produktivität zu steigern.

Als Beispiel haben wir Fälle gesehen, in denen Datenprodukte verwendet wurden, um eine Produktionsoptimierung für einen Flaschenhersteller zu liefern, was zu einer Reduzierung der Flaschenrückweisungen zwischen 5 % und 20 % führte.

Hier wurden maschinelle Lernmodelle erstellt, um aus Hunderten von Variablen die wichtigsten Qualitätskriterien im Flaschenherstellungsprozess zu bestimmen. Es wurde ein Entscheidungsbaum mit den Wertebereichen für Flaschenhalstemperatur, Ausblasdruck und weiteren Schlüsselkriterien erstellt. Infolgedessen wurde durch die Anwendung von Kombinationen dieser Anpassungen die Reduzierung der zurückgewiesenen Flaschen drastisch reduziert, während die Qualität erhalten blieb.

Durch die Analyse von Daten aus Geräten und Überwachungssystemen können Datenprodukte außerdem vorhersagen, wann eine Maschine wahrscheinlich ausfällt, sodass Hersteller Wartungsarbeiten planen können, bevor es zu einem Ausfall kommt. Dies trägt dazu bei, ungeplante Ausfallzeiten zu vermeiden und die Notwendigkeit teurer Reparaturen zu reduzieren.

Ebenso kann das Echtzeitelement von Datenprodukten Herstellern helfen, ihre Lieferkette zu optimieren, indem sie Einblick in Lagerbestände und Lieferzeiten geben. Auf diese Weise können sie fundierte Entscheidungen darüber treffen, wann sie Materialien und Komponenten bestellen, wodurch das Risiko von Fehlbeständen und Überbeständen verringert wird.

Wertvolle Einblicke in das Kundenverhalten und die Vorlieben sind ebenfalls von entscheidender Bedeutung. Durch die Analyse von Daten aus Vertrieb, Marketing und Kundenservice können Hersteller Trends erkennen und fundierte Entscheidungen über Produktentwicklung und Marketingstrategien treffen.

Erkennen einer sich ständig verbessernden Gelegenheit

Über diese verschiedenen Anwendungen hinweg können Datenprodukte Herstellern erhebliche Vorteile bieten, von verbesserter Entscheidungsfindung und gesteigerter betrieblicher Effizienz bis hin zu reduzierten Kosten und verringerten Maschinenausfallzeiten.

Dennoch bleiben Datenprodukte im Fertigungsbereich relativ neu. Warum? Denn alte Gewohnheiten lassen sich nur schwer ablegen: Wo Hersteller traditionell Lösungen gesucht und/oder entwickelt haben, die bestimmte Anwendungsfälle adressieren (unter Verwendung eines Datenprojektansatzes), ist dies nach wie vor der Weg, den viele einschlagen. Es ist ein Paradebeispiel für das Sprichwort: „Wenn es nicht kaputt ist, repariere es nicht“.

Entscheidend ist jedoch, dass die kundenspezifischen Datenprojekte die Vorteile reduzieren, die Hersteller im Vergleich zu personalisierten Datenlösungen (Datenprodukten) erzielen können. Aus diesem Grund ist es wichtig, dass Fertigungsunternehmen ihre Denkweise ändern und Lösungen annehmen, die durch Datenprodukte implementiert werden können, die einen klareren Prozess und einen verbesserten ROI bieten.

In Zukunft werden wahrscheinlich viele Hersteller in diese Richtung gehen, da die Kosten für Datenspeicherung und -verarbeitung weiter sinken.

Da sich die von Hyperscalern angebotenen Economy-of-Scale-Modelle weiter verbessern, haben Hersteller eine hervorragende Gelegenheit, Datenprodukte von ganzem Herzen leichter und kostengünstiger zu nutzen.

Dies, kombiniert mit der Fähigkeit von Unternehmen, mit Partnern zusammenzuarbeiten, die über einen hohen Spezialisierungsgrad in der Nutzung nativer Cloud-Dienste verfügen, ermöglicht es, die Betriebskosten von Datenprodukten drastisch zu reduzieren und sie noch attraktiver zu machen.

Kultur ist entscheidend

Natürlich sind diese Aspekte nur ein Teil des Puzzles. Während ein verbesserter ROI und reduzierte Betriebskosten dazu beitragen werden, wichtige Entscheidungsträger an Bord zu holen, ist ein breiterer kultureller Wandel erforderlich, um sicherzustellen, dass Datenprodukte in einer Fertigungsumgebung problemlos implementiert und genutzt werden können.

Um diesen Denkwandel herbeizuführen, ist es wichtig, dass Unternehmen ihre Datenpraktiken auf dem neuesten Stand halten. Das bedeutet die Implementierung und/oder Verbesserung von Schlüsselprozessen zur Verbesserung der Datenqualität und zur Beseitigung von Fehlern, um sicherzustellen, dass robustere und zuverlässigere Modelle entwickelt werden.

Um dies zu erreichen, sollten sich Hersteller zunächst darauf konzentrieren, die richtigen Fähigkeiten, Technologiestrategien und Partnerschaften zu sichern und zu nutzen, die sie in einem relativ neuen oder unbekannten Umfeld voranbringen können. Ebenso sollten sie an der Verbesserung des internen Verständnisses und der Fähigkeiten arbeiten, die sowohl von der Bereitschaft des Einzelnen, zu lernen und neue Fähigkeiten anzunehmen, als auch von den Investitionen der Unternehmen in die Ausbildung selbst angetrieben werden.

Durch die Verlagerung dieser kritischen Bausteine ​​sind Hersteller gut gerüstet, um mit der Entwicklung und Bereitstellung von Datenprodukten zu beginnen, die eine Vielzahl von transformativen Vorteilen bieten können. In der Tat werden diejenigen, die dies proaktiv tun, die Führung in der Branche übernehmen und dadurch wichtige Vorreitervorteile erschließen.

• SEO-gestützte Content- und PR-Distribution. Holen Sie sich noch heute Verstärkung.
• Platoblockkette. Web3-Metaverse-Intelligenz. Wissen verstärkt. Hier zugreifen.
• Quelle: https://www.logisticsit.com/articles/2023/02/08/how-data-products-can-drive-efficiency-in-manufacturing