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Die Fertigungsindustrie befindet sich in einem massiven Wandel. Intelligente Technologien wie Robotik, Sensoren, IoT und digitale Zwillinge, die für Industrie 4.0 von zentraler Bedeutung sind, werden in Produktionsstätten, insbesondere in großen Unternehmen, eingesetzt, um datenorientierte Abläufe zu erreichen, die hocheffizient und nachhaltig sind und auf sich ändernde Marktanforderungen reagieren. Und während die Produktion wächst, generieren diese intelligenten Fabriken durch vernetzte digitale Systeme und Sensoren riesige Datenmengen. Diese Daten können von Werks- und Betriebsleitern genutzt werden, um den Fabrikbetrieb zu optimieren und Vorsichtsmaßnahmen zu ergreifen, um Fehlfunktionen wie Geräteausfälle oder Arbeitssicherheitsprobleme zu verhindern. Auch um die Kundenbindung zu erhöhen.
Trotz der offensichtlichen Vorteile zeigen Studien, dass US-Hersteller verlieren über 50 Milliarden US-Greenback professional Jahr aufgrund ungeplanter Ausfallzeiten. Und etwa 70 % der Geräteausfälle folgen vorhersehbaren Mustern, die erkannt und verhindert werden können. Dies zeigt, dass viele Hersteller weiterhin zeitbasierte Wartungsstrategien verwenden (vierteljährliche, halbjährliche oder jährliche Bewertungen). Zur Senkung der Betriebskosten ist diese Technik jedoch nicht praktikabel. Stattdessen bläht es sich auf.
Darüber hinaus sind die generierten Daten häufig unstrukturiert und fragmentiert über Altsysteme, Sensoren, MES-, SCADA- und ERP-Plattformen hinweg. Vielen Herstellern mangelt es an Umfang, Dateninfrastruktur und Fachwissen, um Rohinformationen in Erkenntnisse umzuwandeln. Hier kommen Information-Engineering-Dienste ins Spiel, die verstreute Informationen über Maschinen und Systeme in der Produktionslinie in aussagekräftige Erkenntnisse umwandeln, die Groups dabei helfen, Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit zu steigern, ohne die Gemeinkosten zu erhöhen.
Der Aufstieg der datengesteuerten Fertigung:
Durch die Einführung der industriellen Automatisierung wimmelt es in modernen Fertigungsanlagen von Daten. Unternehmen integrieren zunehmend IoT-Sensoren (Web of Issues), Roboter und numerisch gesteuerte Werkzeugmaschinen, um die Produktion zu beschleunigen. Deshalb ist die globalen Markt für industrielle Automatisierungdas im Jahr 2022 einen Wert von 205,86 Milliarden US-Greenback hatte, wird bis 2029 voraussichtlich 395,09 Milliarden US-Greenback erreichen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 9,8 % entspricht. Diese Instruments erzeugen zusammen mit den vorhandenen ERP-Plattformen und Qualitätsmanagement-Instruments umfangreiche Informationsströme, die genutzt werden können, um die Produktivität zu verbessern, Wartungskosten zu senken und den Umsatz zu steigern.
Aber wie? Hier ist Daten-Engineering-Dienstleistungen ins Spiel kommen. Dabei handelt es sich um die Praxis, Systeme zu entwerfen und zu bauen, um Daten in großem Maßstab zu aggregieren, zu speichern und zu analysieren. Es kann Hersteller in die Lage versetzen, in Echtzeit Erkenntnisse aus großen Datensätzen zu gewinnen und effektivere, fundiertere Entscheidungen zu treffen. Und es sind die Dateningenieure, die riesige Datenmengen in wertvolle strategische Erkenntnisse umwandeln.
Aufnahmeein in Chicago ansässiges Technologieunternehmen, nutzt datentechnische Techniken, um Geräteausfälle im Voraus zu analysieren und vorherzusagen. Dies hilft Herstellern, ihre Anlagenwartungsstrategie (nahtloser Übergang von zeitbasiert zu prädiktiver, zustandsbasiert) für maximale Effizienz zu optimieren.
Was sind Information-Engineering-Dienste?
Daten stammen aus verschiedenen Quellen: soziale Medien, E-Mails, Kundendienstanrufe, Chat-Transkripte, IIoT-Sensoren, Manufacturing Execution Programs (MES) und ältere Instruments. Obwohl diese riesigen Datensätze sehr nützlich sind, wird ihr volles Potenzial nur selten ausgeschöpft. Sie sitzen in Silos oder in fragmentierten Systemen. Außerdem ist der zur Transformation und Analyse dieser Daten erforderliche Mechanismus entweder defekt oder fehlt. Und ohne umsetzbare Erkenntnisse in Echtzeit kann es sehr schwierig werden, in einer sich schnell entwickelnden Industrielandschaft wettbewerbsfähig zu bleiben. Genau darum geht es bei Information-Engineering-Companies. Es umfasst den Entwurf, die Entwicklung und die Verwaltung von Datenpipelines, Infrastruktur und Architektur, um Unternehmensdaten nutzbar zu machen.
Für Hersteller umfasst dies typischerweise Folgendes:
- Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen und Medien
- Bereinigen und Umwandeln von Rohdaten, inkonsistenten, unstrukturierten und halbstrukturierten Daten in standardisierte, lesbare Formate.
- Erstellen Sie skalierbare Datenpipelines, die sowohl Echtzeit-Streaming als auch Batch-Daten verarbeiten können.
- Implementierung von Information Lakes oder Warehouses für sichere Speicherung und effiziente Abfragen.
Damit Fertigungsteams verwertbare Daten zur Hand haben. Michael Hausenblasein Resolution Engineering Lead im AWS Open-Supply-Observability-Service-Staff, definiert seine Bedeutung:
„Information Engineering ist die Brücke, die umfassende Geschäftsziele mit detaillierter technischer Umsetzung verbindet.“
Datentechnik in Aktion:
Schritt 1: Datenaufnahme: Verschieben von Daten aus Quellen (Datenbanken, Dateien und Web sites) auf die Cloud-Speicherplattform, ein Information Warehouse/Information Lake. Bei diesem Vorgang kann es sich entweder um Echtzeit- oder einfache Stapelübertragungen handeln.
Information Warehouse vs. Information Lake:
Ein Information Lake speichert große Mengen an unstrukturierten Rohdaten (Bilder, Audio-, Video- und Besprechungsnotizen) sowie strukturierte Daten, während ein Information Warehouse nur strukturierte Daten für Enterprise Intelligence und Reporting speichert.
- Information-Warehouse-Plattformen: Amazon Redshift, Google BigQuery und Snowflake.
- Information-Lake-Plattformen: Amazon Lake Formation, Apache Iceberg Lakehouse und Azure Information Lake Storage.
Schritt 2: Datenspeicherung: Die erfassten Daten werden dann zur weiteren Verarbeitung und Bewertung in einer zentralen Datenbank gespeichert. Es ermöglicht Benutzern den Zugriff und die Verwaltung von Dateien von überall und auf jedem Gerät und nur mit einer Internetverbindung.
Schritt 3: Datenintegration: Um Datensilos aufzubrechen und eine konsistente, genaue und aktuelle Ansicht über verschiedene Systeme hinweg aufrechtzuerhalten – für eine umfassende, einheitliche Ansicht. Es bildet die Grundlage für Enterprise Intelligence und erweiterte Analysen und hilft Groups, fundiertere Entscheidungen zu treffen, die die Produktivität und Kundenbindung steigern können.
Schritt 4: Datenverarbeitung: Daten aus Lagerhäusern/Seen werden extrahiert, kategorisiert, bereinigt und formatiert, wodurch rohe, unstrukturierte Daten für die Analyse nutzbar gemacht werden.
Schritt 5: Datenvisualisierung: Präsentieren Sie komplexe Daten in optisch ansprechenden, leicht verständlichen Formaten, um fundiertere Entscheidungen zu treffen. Tableau, Microsoft Energy BI und Zoho sind einige der Datenvisualisierungstools, die auch über KI-Funktionen verfügen.
Diese Erkenntnisse können Herstellern dabei helfen, neue Möglichkeiten zu erkennen, Abläufe zu rationalisieren, die Rentabilität zu verbessern und neue Höhen zu erklimmen. Holen Sie sich mehr Einblicke hier.
Warum die Fertigung heute mehr denn je Datentechnik benötigt
Die Explosion industrieller IoT-Daten (IIoT).
Herkömmlicherweise wurden Methoden wie Montagelinien, Gießen und Bearbeiten verwendet, und Bediener und Vorgesetzte erfassten Daten über manuelle Protokolle, SCADA-Systeme (Supervisory Management and Information Acquisition), ERP-Systeme, Qualitätskontrollsysteme und Geräteaufzeichnungen in einer Produktionsanlage. Die Wartung erfolgte zeitbasiert und nicht proaktiv oder zustandsbasiert.
Aus diesem Grund kam es häufig zu Geräteausfällen und Fabrikschließungen.
Das Aufkommen intelligenter Fabriken, die vernetzte Systeme, Maschinen und Geräte nutzen, um Daten in Echtzeit zu sammeln, zu teilen und zu analysieren, hat die Fertigungsprozesse wirklich verändert. Eine einzelne Produktionslinie kann täglich Terabytes an Daten generieren, wie z. B. Temperaturmesswerte, Vibrationsmetriken und Fehlerzahlen. Um diese Informationsflut zu bewältigen und Wartungsprozesse zu optimieren, ist eine robuste Datenarchitektur erforderlich. Information-Engineering-Groups erstellen Pipelines, die Fabrikmaschinen, Sensoren und Produktionssysteme verbinden, um Echtzeitdaten von der Produktionslinie zu sammeln, die Produktqualität zu überwachen und Lieferkettendaten zu verfolgen, was eine vorausschauende Wartung und sofortige Warnungen bei auftretenden Problemen ermöglicht. Wussten Sie, dass laut der US-EnergieministeriumKönnen durch vorbeugende Wartung im Vergleich zur reaktiven Wartung bis zu 18 % Kosteneinsparungen erzielt werden?
Überbrückung von Legacy-Systemen und modernen Plattformen:
Legacy-Systeme lassen sich nicht einfach in moderne Cloud- oder KI-Plattformen integrieren. Doch sie zu verwerfen oder die historische Architektur einer Anlage zu ersetzen, kann zeitaufwändig und kostspielig sein. Information-Engineering-Companies ermöglichen eine nahtlose Integration durch APIs und ETL-Instruments und verbinden bestehende und neue Systeme. Außerdem können KI-Agenten als Beiwagen oder Adapter verwendet werden, um den Groups Echtzeiteinblicke zu liefern. Diese Interoperabilität ist für die durchgängige Betriebstransparenz von entscheidender Bedeutung.
Optimierung der Lieferkette und des Bestandsmanagements:
Beschaffung. Logistik. Produktion. Eine Lieferkette kann sehr komplex sein. Information Engineering hilft bei der Integration dieser Daten, um eine einheitliche Ansicht bereitzustellen, die Lagerbestände optimieren, Verzögerungen und Engpässe vorhersehen und eine agile Entscheidungsfindung ermöglichen kann. Wenn der Werksleiter beispielsweise in Echtzeit auf seinem Monitor erkennt, dass sich die Produktion nächste Woche aufgrund einer logistischen Herausforderung verzögern könnte. Dann kann das Staff proaktive Maßnahmen ergreifen, um das Downside anzugehen, damit die Kundenbeziehung (Käufer) nicht belastet wird.
Abschluss
Von der Optimierung von Produktionsprozessen (Sammeln, Integrieren und Analysieren von Daten aus mehreren Quellen) über die Verbesserung des Produktdesigns (Sammeln und Verarbeiten von Suggestions von Kunden, Lieferanten und Partnern), der Ermöglichung einer vorausschauenden Wartung bis hin zur Unterstützung bei der Entwicklung neuer Geschäftsmodelle eröffnen Information-Engineering-Companies ungenutzte Möglichkeiten für Fertigungsunternehmen. Da immer mehr Unternehmen ihren Übergang zur intelligenten Fertigung fortsetzen, indem sie fortschrittliche, hochintegrierte Technologien in der Produktion einsetzen, wird sich der Bedarf an Datentechnik weiterentwickeln. Es kann eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung der digitalen Zukunft und dem Erhalt der Wettbewerbsfähigkeit spielen.
Durch die Umwandlung von Rohdaten in umsetzbare Informationen ermöglichen diese Dienste Herstellern, betriebliche Ausfallzeiten zu reduzieren, die Produktion zu optimieren und sich in einer zunehmend vernetzten Welt einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Sie haben die Wahl: Sind Sie bereit, das Beste aus Ihrer ungenutzten Datengoldmine herauszuholen?