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Datennutzung in der Fertigungsindustrie – Vier Herausforderungen und Lösungen erklärt

In den letzten Jahren hat die Nutzung von Daten in der Fertigungsindustrie erheblich zugenommen, insbesondere wenn es um die Lösung von Herausforderungen im Zusammenhang mit Fertigungsprozessen und Technologie-Nachfolgefragen geht. Dennoch machen sich einige Manager vor Ort Sorgen, dass sie eine große Menge an Daten sammeln, ohne zu wissen, wie sie diese effizient nutzen können.
In diesem Blog werden wir die allgemeinen Herausforderungen erörtern, mit denen Fertigungsunternehmen konfrontiert sind, sowie Lösungen für diese Herausforderungen und die Vorteile der richtigen Datennutzung. Verstehen Sie, warum die Datennutzung zu Verbesserungen in der Fertigung führt und wie Sie die Datennutzung in Ihrem Unternehmen umsetzen können.

Was bedeutet Datennutzung in der Fertigungsindustrie?

In der Fertigungsindustrie bedeutet Datennutzung, dass die im Unternehmen erzeugten und angesammelten Daten zur Verbesserung von Produktivität und Qualität genutzt werden.
In den Fertigungsstätten werden Daten von verschiedenen Sensoren gesammelt, um den Betriebszustand der Anlagen zu visualisieren und die Produktqualität zu quantifizieren. Durch den Anschluss von Sensoren und Geräten an das Netzwerk können Unternehmen diese wichtigen Daten in Echtzeit analysieren.
Laut der Monodzukuri 2022 des Ministeriums für Wirtschaft, Handel und Industrie White Paper gaben 67,2 % der Unternehmen an, dass sie digitale Technologien in ihren Produktionsprozessen und -aktivitäten einsetzen.
Immer mehr Unternehmen gehen zu Produktionsaktivitäten über, die nicht auf Intuition und Erfahrung beruhen, sondern verschiedene Daten in Echtzeit sammeln und den Status von Produkten und Anlagen visualisieren.
Referenz: 2022 White Paper on Manufacturing | Ministerium für Wirtschaft, Handel und Industrie (PDF)

Warum die Datennutzung in der Fertigungsindustrie an Bedeutung gewinnt

Einer der Gründe, warum die Datennutzung in der Fertigungsindustrie an Bedeutung gewinnt, ist die Entwicklung digitaler Technologien wie IoT (Internet der Dinge) und KI (künstliche Intelligenz). Diese Entwicklung ermöglicht es den Unternehmen, wertvolle Informationen aus der großen Menge der verarbeiteten Daten zu gewinnen. Daten sind jetzt eine entscheidende Ressource für die Lösung von Herausforderungen.
Unternehmen, die digitale Technologien einsetzen, haben festgestellt:

  • Verbesserte Produktivität
  • Verringerung der Arbeitsbelastung und Verbesserung der Betriebsrate der Einrichtung
  • Verkürzung der Vorlaufzeit für Entwicklung, Fertigung usw.
  • Effiziente Bestandsverwaltung
  • Verbesserte Qualität
  • Stabiles Produktionssystem

Aus diesen Gründen wird die Datennutzung als wirksames Mittel zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz und Produktivität in der Fertigungsindustrie angesehen.

Vier Herausforderungen und Lösungen im Zusammenhang mit der Datennutzung

Laut der vom Ministerium für Wirtschaft, Handel und Industrie im März 2022 veröffentlichten “Umfrage zu Problemen in Japans verarbeitender Industrie und der Richtung der Antworten” gaben etwa 40 % der Unternehmen, die Daten sammeln, an: “Es gibt keine großen Fortschritte bei der Datennutzung. Nein.”
Warum gibt es keine Fortschritte bei der Datennutzung? Sehen wir uns vier häufige Herausforderungen und Lösungen bei der Nutzung von Daten in Produktionsstätten an.

1. die Kluft zwischen Management und Produktion

Es ist wichtig, die Datennutzung an den Produktionsstandorten einzuführen und die kleinen Verbesserungen zu messen. In vielen Fällen erwartet die Geschäftsleitung, dass sich sofort erhebliche Auswirkungen auf die Unternehmenstätigkeit ergeben, was nicht immer der Fall ist. Infolgedessen klafft eine Lücke zwischen den Erwartungen der Managementteams und den tatsächlichen Ergebnissen. Dies führt dazu, dass die Führungskräfte denken, dass die Einführung digitaler Technologie an den Produktionsstandorten keinen großen Beitrag zum Unternehmensergebnis leistet.
Damit das Management dies versteht, muss die Digitalisierung aus einer langfristigen Perspektive gefördert werden. Es ist auch wichtig zu betonen, dass die von der gesamten Produktionsstätte gesammelten Daten den Führungskräften helfen, Prozesse zu visualisieren, um zukünftige Entscheidungen zu erleichtern.

2) Datensilos für jeden Fertigungsprozess

In vielen Fällen gibt es Personen, die für die Verwaltung verschiedener Prozesse an einem Produktionsstandort zuständig sind. Infolgedessen sind die Datenerfassungsgeräte und -netze nur für jeden einzelnen Prozess optimiert, wodurch Silos entstehen, da die von den verschiedenen Prozessen erfassten Daten nicht miteinander verknüpft sind.
Um die Produktionslinie zu verbessern, ist es notwendig, die in jedem Prozess erfassten Fertigungsdaten zu organisieren und zu verknüpfen. Da die in den Produktionsanlagen verwendeten Geräte und Netzwerke jedoch unterschiedliche Kommunikationsstandards haben, ist es nicht realistisch, sie mit denselben Spezifikationen zu standardisieren.
Eine Lösung ist die Einführung eines Kommunikationssystems, das eine speicherprogrammierbare Steuerung (SPS), die eine speicherprogrammierbare Schaltung steuert, und einen Server verbindet. Durch den Anschluss von Geräten, die verschiedene Kommunikationsstandards unterstützen, an die SPS und durch die Verwendung von Software, die Verbindungseinstellungen ohne Code ermöglicht, kann eine zentralisierte Datenverwaltung leicht erreicht werden, ohne dass die Produktionsanlagen umgebaut werden müssen.

3. die Qualität der vom Controller ausgegebenen Daten

Obwohl die Steuergeräte eine lange Lebensdauer haben, können einige keine Verbindung zum Internet herstellen oder das Datenformat kann nicht unverändert verwendet werden. Daher ist es notwendig, ein Gerät zu installieren, das digitale Daten erfassen und diese Daten für die Verwendung mit IT-Technologie konvertieren kann.
Wenn Sie beispielsweise ein analoges Messgerät verwenden, können Sie es entweder durch ein digitales ersetzen oder das Messgerät mit einer Kamera abfotografieren und die Informationen – gelesen durch OCR (Optical Character Recognition) – als digitale Daten ausgeben.
Um digitale Daten zu erfassen, die in der IT verwendet werden können, benötigen Unternehmen ein Gerät, das als Zusatzgerät digitale Daten erfasst und ausgibt. Darüber hinaus ist eine Netzwerkverbindung erforderlich, um Daten in Echtzeit zu erfassen und zu analysieren.
Es besteht die Sorge, dass der Anschluss einer großen Anzahl von Geräten an das Netzwerk die Kommunikationsgeschwindigkeit verlangsamt. Aus diesem Grund Edge Computing als nützliche Methode zur Sammlung von Daten und zur Durchführung der primären Verarbeitung, um die Belastung des Netzes zu verringern.

4) Mangel an Personal, das die Daten nutzen kann

Laut White Paper on Manufacturing 2022 sind etwa 88 % der Unternehmen der Ansicht, dass ein Mangel an IT-Personal besteht. Angesichts der sinkenden Geburtenrate und der alternden Bevölkerung gibt es in jeder Branche einen Mangel an Humanressourcen, und es wird schwierig werden, hochqualifizierte IT-Mitarbeiter in der Fertigungsindustrie einzustellen. Daher ist es notwendig, dass Nicht-IT-Personal im Unternehmen IT-Kenntnisse erwirbt.
Derzeit gibt es Tools, die Geschäftsanwendungen ohne Code erstellen. Wenn Sie über Computerkenntnisse verfügen und den Wunsch haben, an der Verbesserung von Geschäftsabläufen zu arbeiten, können Sie ein System entwickeln, das Daten nutzt, nachdem Sie die entsprechenden Kenntnisse erworben haben. Eine Anwendung, die von einem Mitarbeiter geschrieben wird, der mit den internen Abläufen vertraut ist, ist mit größerer Wahrscheinlichkeit ein einsatzbereites System als ein externer Anbieter.
Selbst wenn No-Code-Tools an ihre Grenzen stoßen, haben wir Erfahrung mit dem Systementwicklungsprozess, so dass wir problemlos mit Anfragen an externe Auftragnehmer fortfahren können.

5 Vorteile der Datennutzung in der Fertigungsindustrie

Welche Vorteile bietet die Nutzung von Daten in der Fertigungsindustrie?

1. gesteigerte Produktivität

Die Nutzung von Daten verbessert die Produktivität von Produktionsstätten. Dies liegt daran, dass der Status der Anlagen, der bisher auf Intuition und Erfahrung beruhte, jetzt in Zahlen visualisiert werden kann, so dass die Abläufe auf der Grundlage datengestützter Entscheidungen erfolgen können. Wenn man die Produktionslinie anhand der Betriebsdaten der einzelnen Anlagen visualisieren kann, lässt sich anhand der Betriebsraten erkennen, welche Anlagen verbessert werden müssen.
Wenn sich Unternehmen auf Maßnahmen zur Produktivitätssteigerung konzentrieren, werden die Mitarbeiter die Auswirkungen sofort spüren, was auch zu einer Steigerung der Mitarbeitermotivation führt.

2. die Verbalisierung von Know-how

Durch die umfassende Nutzung der digitalen Technologie können Unternehmen das Know-how von Experten standardisieren. Einige Unternehmen erreichen sogar eine Automatisierung.
Mit der Entwicklung von Sensoren und IoT ist es jetzt möglich, Echtzeitdaten über die Sinne der Handwerker und die Umgebung in den Anlagen zu erfassen. Durch die Verknüpfung einer Vielzahl von erfassten Daten mit der Qualität der fertigen Produkte ist es möglich, das Know-how von Experten im Detail zu verbalisieren.
Selbst wenn ein Facharbeiter in den Ruhestand geht, kann das Unternehmen seine Wettbewerbsfähigkeit aufrechterhalten, da es hohe technische Fähigkeiten auf der Grundlage von Daten reproduzieren kann.

3. die Reduzierung der Verluste

Ein weiterer Vorteil der Datennutzung ist die Möglichkeit, Verluste in der Produktion zu reduzieren.
Durch die Überwachung und Visualisierung von Verlusten in der Produktionslinie in Echtzeit können Hersteller Anomalien in der Ausrüstung schnell erkennen. Selbst kleine Anomalien, die oft übersehen werden, können dank der aggregierten Daten frühzeitig erkannt werden. Die Anlagen können auch dann noch laufen, wenn eine Anomalie auftritt, was die Produktverluste verringert.
Durch die Analyse der Daten können die Benutzer auch die Ursache für fehlerhafte Produkte ermitteln.

4. die Verbesserung der Qualität der Produktionslinie

Durch die Verknüpfung der Daten jedes Prozesses verstärken die Hersteller die Rückverfolgbarkeit – vom Eingang der Rohstoffe bis zum Inspektionsprozess – und verbessern so die Qualität der Produktionslinie.
Wenn Unternehmen die Herstellungsbedingungen aller Teile verknüpfen, können die Hersteller dann die Daten von fehlerhaften Produkten, die im Inspektionsprozess gefunden wurden, mit denen von normalen Produkten vergleichen und so die Fehlerursache ermitteln.
Durch die Analyse der Beziehung zwischen den Verarbeitungsbedingungen und der Qualität und das Auffinden von Trends und Mustern können die Hersteller der Konstruktionsabteilung außerdem genau mitteilen, was sie an ihren Produkten verbessern wollen. Die Datennutzung kann auch zur Verbesserung der Qualität von Produktionslinien genutzt werden.

5. die Wertschöpfung erhöhen

Durch die Analyse von Betriebsdaten nach dem Verkauf des Produkts und die Umsetzung positiver Änderungen im Produkt- und Prozessdesign können Hersteller den Mehrwert verbessern.
Einige Unternehmen analysieren beispielsweise den Betriebsstatus und die Nutzungsumgebung des Kunden aus der Ferne und machen dann Vorschläge für einen optimalen Betrieb, um einen Mehrwert in Form von Energieeinsparungen zu erzielen.
Durch die Nutzung der Daten, die von den am Produkt angebrachten Sensoren gewonnen werden, und die Bereitstellung eines noch nie dagewesenen Maßes an Kundenerfahrung wird der Wert der Produkte des Unternehmens verbessert.

Nutzung von Edge Computing zur Nutzung von Daten des Produktionsstandorts

Immer mehr Unternehmen nutzen kritische Standortdaten, um die Produktivität und Qualität der Fertigungsprozesse zu verbessern.
Um die zur Lösung des Problems erforderlichen Daten zu generieren, sind Anstrengungen wie die Installation neuer Sensoren und die Digitalisierung analoger Daten erforderlich. Darüber hinaus ist es für die Nutzung von Daten zur Verbesserung der Abläufe entscheidend, Daten von Sensoren und Geräten zu sammeln und zu analysieren, die über die gesamte Produktionslinie verteilt sind.
Die Übertragung dieser riesigen Datenmengen von der Produktionslinie an den Server cloud zur Verarbeitung stellt jedoch eine große Belastung für das Netzwerk dar. Aus diesem Grund ist die Einführung von Edge Computingdie die primäre Verarbeitung näher am Ort der Datenerzeugung durchführt, in den letzten Jahren immer mehr Aufmerksamkeit auf sich gezogen.
Edge Computing Die für solche Produktionsstandorte wichtigen Plattformen sind leistungsstark, zuverlässig und sicher. Sie müssen einfach zu warten sein, damit auch IT-unkundige Personen sie problemlos bedienen können.
In diesem Artikel finden Sie weitere Informationen über Edge Computing für die Datennutzung an Produktionsstandorten.
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