Home / Allgemein / Fertiger verbessern Produktionsqualität
und -steuerung mit Predictive Analytics

Fertiger verbessern Produktionsqualität
und -steuerung mit Predictive Analytics

Einer aktuellen Studie von Pierre Audoin Consultants (PAC) zufolge  setzen bereits mehr als 40 % der deutschen Unternehmen Predictive-Analytics-Lösungen ein. Von den über 100 befragten Unternehmen plant nahezu jedes dritte in den kommenden zwei Jahren weitere Investitionen in Predictive-Analytics-Lösungen. Zurzeit werden diese Vorhersage-Tools am häufigsten in den Bereichen Qualitätssicherung in den Produktionsabläufen, Steuerung der Produktionsanlagen sowie in der Wartung und Produktionsplanung eingesetzt.  

Diese Lösungen erlauben zum Beispiel, Maschinenauslastungen besser zu planen oder Ausfallzeiten aufgrund von aktuellen Belastungsdaten und Sensorinformationen genauer vorherzusagen.  Dies bestätigen über 60 Prozent der von PAC befragten Unternehmen, deren Produktionsverantwortliche der Meinung sind, dass Predictive Analytics zur Steigerung der Termintreue beiträgt und unter anderem eine bessere Ursachenforschung bei Ausfällen und Störungen ermöglicht.

 

Laut PAC-Studie unterstützen Fertiger zurzeit am öftesten die Qualitätssicherung in den Produktionsabläufen und die Produktionsplanung mit Predictive-Analytics-Lösungen

Laut PAC-Studie unterstützen Fertiger zurzeit am öftesten die Qualitätssicherung in den Produktionsabläufen und die Produktionsplanung mit Predictive-Analytics-Lösungen

Demnach ist es auch nicht überraschend, dass in rund jedem dritten Unternehmen Predictive-Analytics-Lösungen heute schon als Schlüsseltechnologien angesehen werden und von strategisch wichtiger Bedeutung sind. Allerdings glaubt PAC, dass „vor allem größere Unternehmen“ einen umfassenden Mehrwert aus den entsprechenden Lösungen ziehen könnnen, da, wie es in der Studie weiter heißt, „sich Einsparpotenziale im Wartungsumfeld und in der Bestückung von Maschinen entsprechend des Fertigungsumfangs potenzieren“. 

Trotz der relativ hohen Durchdringung planen 28% der befragten Unternehmen laut PAC weitere Investitionen in das Thema. 38% dagegen erteilen Aufwändungen für Predictive Analytics eine klare Absage. Die künftigen Ausgaben fließen dabei sowohl in Erstausstattungen  als auch in Erweiterungen und Anpassungen von Soft- und Hardware, die eine gezielte Analyse der Fertigungsdaten ermöglichen.

IT nur selten in der Verantwortung

Obwohl es sich bei Predictive Analytics technisch um IT-Lösungen handelt werden die Investitionen nicht auf Initiative der IT getätigt. Haupttreiber sind mit 47 % die Geschäftsführungen gefolgt von den Fertigungsbereichen selbst (30%).

Eine wesentliche Hürde für die weitere Verbreitung dieser Vorhersage-Lösungen sehen die Befragten in erster Linie in dem hohen Implementierungsaufwand, den 65% als sehr großes oder großes Hindernis begreifen. 51% sehen den schwer nachweisbaren ROI als Hindernis und die hohe Komplexität gilt immerhin noch 46% als relativ hohe Hürde.

Entsprechend nachdrücklich fordern die Befragten von den Systemen leichte Bedienbarkeit auch durch Nichtexperten und Ergebnispräsentationen, an denen sich konkreter Handlungsbedarf ablesen lässt. An dritter Stelle in den Sytemanforderungen steht die leichte Erweiterbarkeit bzw. Anpassbarkeit an neue Anforderungen.

Die von IBM, Blue Yonder und SAS unterstützte Studie steht hier zum kostenlosen Download bereit.

Fazit des Analysten

Philipp Schalla, Senior Consultant – Software Markets bei PAC Deutschland und Autor der Studie zieht folgendes Fazit: „Produktionsverantwortliche haben erkannt, dass ihnen innovative Technologien zur Auswertung und Interpretation betrieblicher Fertigungsdaten helfen können, die eigenen Prozesse effizienter zu gestalten und den täglichen Produktionsbetrieb noch flexibler auf die Bedarfe der Kunden auszurichten. (…) Das Thema hat dabei längst seine Nischenrolle aufgegeben und zeigt eine starke Präsenz am Markt. Getrieben wird es vor allem durch die konstant anwachsende Datenflut in Unternehmen (Big Data) und die damit einhergehende Notwendigkeit, diese Daten gewinnbringend auszuwerten. Denn obwohl Fertigungsunternehmen bereits über einen hohen Erfahrungswert in der Auswertung von Produktionsdaten verfügen, beispielsweise im Umfeld der Qualitätssicherung, bedarf es weiterer Investitionen in moderne Analysesoftware und Hardware, um eine lückenlose und aufschlussreiche Erfassung aller Datenströme im Produktionsprozess zu ermöglichen. Dies ist kein leichtes Unterfangen und bedeutet für Unternehmen teilweise erhebliche Implementierungsaufwände und Eingriffe in die laufende Produktion. Hier liegen die Risiken eines solchen Projekts und demnach auch der Hauptgrund, warum ca. 38 % der befragten Unternehmen das Thema „Predictive Analytics“ erst in den kommenden Jahren als relevant erachten werden. Nach Meinung von PAC liegt dies weniger an der mitunter komplexen Bedienbarkeit und reduzierten Funktionalität solcher Systeme, sondern vielmehr an dem Fehlen einer effizienten und sicheren Methodik der Implementierung einer Predictive-Analytics-Lösung im laufenden Fertigungsbetrieb eines Unternehmens. (…) PAC ist der Meinung, dass Predictive Analytics einen wichtigen Eckpfeiler im Themenkomplex „Industrie 4.0“ darstellt und durch die zeitnahe Erfassung und Auswertung von Betriebsdaten die vertikale IT-Integration inUnternehmen weiter erfolgreich vorantreibt.“

 

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

*