Fertigungsdaten durch Kontextualisierung in geschäftlichen Mehrwert umwandeln

In der zunehmend digitalisierten Fertigungslandschaft von heute ist die Datenflut für Unternehmen sowohl Segen als auch Fluch. Das Phänomen, datenreich, aber informationsarm zu sein – gemeinhin als DRIP bezeichnet – ist eine erhebliche Hürde, die Hersteller überwinden müssen, um die Vorteile digitale Transformation voll auszuschöpfen. Zwar generieren Produktionsstätten in der Regel täglich riesige Datenmengen während des Produktionsprozesses, doch die Fähigkeit, diese Daten in aussagekräftige Erkenntnisse umzuwandeln, bleibt oft unerreichbar. Diese Diskrepanz zwischen Datenerfassung und Datennutzung behindert die Entscheidungsfindung und führt dazu, dass Chancen zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz ungenutzt bleiben.

DRIP im Fertigungssektor ist auf mehrere zentrale Probleme zurückzuführen. In den meisten Fällen ist es die Folge davon, dass Daten in verschiedenen Abteilungen und Systemen isoliert vorliegen, was zu einem Mangel an ganzheitlicher Transparenz für das Unternehmen führt. Zudem sehen sich Hersteller häufig mit der Datenflut aus verschiedenen Quellen überfordert – von Maschinensensoren bis hin zu Eingaben der Bediener. Diese Daten bleiben oft ungenutzt, da es an Integration und Kontextualisierung mangelt. Dies erschwert es den Herstellern, verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen, die sinnvolle Veränderungen und Verbesserungen in ihren Betriebsabläufen vorantreiben.

Bei der Bewältigung von DRIP und der Umwandlung von Daten in Erkenntnisse geht es nicht nur darum, mehr Daten zu sammeln, sondern vielmehr darum, die bereits erhobenen Daten besser zu nutzen. Hersteller müssen ihren Fokus darauf verlagern, diese Daten effektiv zu integrieren, in einen Kontext zu setzen und zu analysieren, um die Entscheidungsfindung zu optimieren, die Prozesseffizienz zu steigern und letztendlich ihren Wettbewerbsvorteil zu stärken.

Bei der Bewältigung dieser Herausforderungen erweist sich die DIKW-Hierarchie (Daten, Information, Wissen, Weisheit) als hilfreiches Rahmenkonzept, um die Notwendigkeit der Kontextualisierung zu verstehen. Diese Hierarchie veranschaulicht den Prozess der Umwandlung von Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse – eine tragende Säule der digitale Transformation. Betrachten wir beispielsweise den Prozess der Überwachung einer Maschine in der Fertigung.

• Daten: 100 Einheiten/Stunde – Dies sind die Rohdaten einer Maschine, die Aufschluss über die Produktionsgeschwindigkeit geben.

• Information: 100 Einheiten/Stunde auf Maschine X – Indem man die Rohdaten mit einer bestimmten Maschine verknüpft und ihnen so einen Kontext gibt, werden sie zu Informationen.

• Wissen: 100 Einheiten/Stunde auf Maschine X bei einem Zielwert von 120 Einheiten/Stunde – Anhand zusätzlicher Informationen, in diesem Fall aus der Einsatzplanung, erkennen wir nun, dass Maschine X hinter den Erwartungen zurückbleibt, was uns Aufschluss über die Effizienz der Maschine gibt.

• Erkenntnis: Maschine X muss optimiert werden, um das Ziel von 120 Einheiten pro Stunde zu erreichen – Wenn wir die Auswirkungen dieser Erkenntnis verstehen, wird uns klar, dass Wartungsmaßnahmen oder andere Eingriffe dazu beitragen könnten, dass Maschine X ihr Produktionsziel erreicht.

Wie das Beispiel verdeutlicht, können Sensoren an einer Maschine allein nur Daten zu deren Leistung erfassen. Werden diese jedoch mit Kontextinformationen wie Produktionsplänen aus einem MES Wartungsprotokollen Ihrer Bediener verknüpft, können Sie potenzielle Ausfälle oder Engpässe proaktiv angehen. Diese Vorhersagemöglichkeit stellt einen entscheidenden Fortschritt gegenüber herkömmlichen reaktiven Ansätzen dar und ermöglicht es Herstellern, Probleme präventiv zu beheben, bevor sie zu kostspieligen Ausfallzeiten eskalieren.

Das Konzept vernetzter Systeme zur Kontextualisierung von Daten geht weit über die bloße Maschinenüberwachung. Durch den Abbau von Silos und die Integration von Daten aus verschiedenen Unternehmenssystemen – vom ERP SCADA ERP Qualitätsmanagementsystemen – erhalten Hersteller einen umfassenden Echtzeit-Überblick über ihre Betriebsabläufe. Die Fähigkeit, den Weg von den Rohdaten bis hin zu tiefgreifenden Erkenntnissen zu beschreiten, die eine vorausschauende Entscheidungsfindung und strategische Planung in großem Maßstab ermöglichen, ist grundlegend für digitale Transformation. Und der Schlüssel zu dieser Art fundierter Entscheidungsfindung ist die Kontextualisierung.

Auf der Grundlage der praktischen Erkenntnisse, die in unserem kürzlich abgehaltenen Webinar„Daten in der Fertigung in einen Kontext setzen: Ein Fahrplan zum Erfolg“ vorgestellt wurden, finden Sie hier drei bewährte Vorgehensweisen, die Sie umsetzen können, um Daten effektiv in einen Kontext zu setzen und sie zur Verbesserung Ihrer Betriebsabläufe zu nutzen.

Anstatt zu versuchen, Daten aus verschiedenen Quellen nachträglich zusammenzufügen, entfaltet sich der wahre Wert von Daten erst dann, wenn sie bereits zum Zeitpunkt ihrer Erfassung mit dem relevanten Kontext verknüpft werden. Beispielsweise sollten von einer Maschine erfasste Daten mit Identifikatoren wie der Maschinen-ID, dem Betriebsstatus und Zeitstempeln verknüpft werden. Durch die Integration dieser Daten beispielsweise mit Arbeitsauftrag Terminplanungsdaten aus einem MES erhalten Sie einen noch ganzheitlicheren Überblick über den Ablauf Ihrer Betriebsabläufe. DataOps-Lösungen und Plattformen für den operativen Einsatz vor Ort können in diesem Prozess eine entscheidende Rolle spielen, indem sie die Aggregation von Daten aus verschiedenen Quellen erleichtern und so zusätzliche Ebenen kontextbezogener Informationen hinzufügen.

Ihre Produktionsdaten nicht nur mit Daten aus Ihren anderen Unternehmenssystemen, sondern auch mit denen Ihrer Mitarbeiter in der Fertigung in Zusammenhang gebracht werden. Bislang erfassten diese die Daten manuell und hielten sie auf einem Whiteboard oder einem Klemmbrett fest, um sie anschließend in regelmäßigen Abständen zur Analyse in eine Tabellenkalkulation einzugeben – was zahlreiche Möglichkeiten für menschliche Fehler bot. Mit digitalen Tools lässt sich diese Datenerfassung automatisieren, wodurch Fehler vermieden werden und Ihre Mitarbeiter von einfachen Dateneingabeaufgaben entlastet werden. Diese Mitarbeiter sind bestens mit dem Produktionsprozess vertraut. Indem Sie ihnen digitale Schnittstellen zur Verfügung stellen, über die sie Daten erfassen und in Echtzeit im Fertigungsbereich mit Kontextinformationen ergänzen können, erschließen Sie sich ein völlig neues Spektrum an Einblicken in Ihre Betriebsabläufe.

In der Vergangenheit haben Hersteller Daten in der Regel als statische, isolierte und oft papierbasierte Aufzeichnungen oder Dokumente behandelt und betrachtet. Diese Denkweise ist gekennzeichnet durch die Abhängigkeit von manuellen Prozessen bei der Dateneingabe und -analyse sowie durch die Tendenz, Daten in feste Formate wie PDFs oder gedruckte Berichte zu konsolidieren, die in regelmäßigen Abständen überprüft und archiviert werden.

Dieser Ansatz weist eine Reihe von Nachteilen auf. Dokumente dienen in der Regel als statische Momentaufnahmen von Daten, sind nicht in Echtzeit relevant und veralten in einem schnelllebigen Fertigungsumfeld oft rasch. Die manuelle Erstellung, Aktualisierung und Verwaltung solcher Dokumente ist zeitaufwendig und fehleranfällig. Entscheidend ist, dass sich Dokumente häufig an bestimmten Orten oder in bestimmten Systemen befinden, was den unternehmensweiten Austausch und Zugriff auf Informationen sowie die Entscheidungsfindung in Echtzeit erschwert.

Indem sie Daten direkt an der Quelle in den Kontext einordnen und das Fachwissen ihrer Mitarbeiter nutzen, können Hersteller die Herausforderungen des DRIP-Syndroms bewältigen. Diese Strategie ebnet den Weg für datengestützte Entscheidungsfindung und strategische Planung und ermöglicht es Ihnen, die exponentiellen Verbesserungen zu realisieren, die digitale Transformation verspricht.

Die Umwandlung von Fertigungsdaten in umsetzbare Erkenntnisse, die einen echten Mehrwert bieten, ist für moderne Hersteller von entscheidender Bedeutung, die mit der Herausforderung zu kämpfen haben, zwar über eine Fülle von Daten, aber nur über wenige Informationen zu verfügen. Durch die systemübergreifende Integration von Daten, die Befähigung der Bediener, im Fertigungsbereich Echtzeit-Kontext beizusteuern, und die Abkehr von der statischen „Dokument“-Denkweise können Hersteller Probleme proaktiv angehen und neue Produktivitätsniveaus erreichen.

Diese Strategien stellen nicht nur schrittweise Verbesserungen dar, sondern sind unerlässlich, um in der sich rasch wandelnden Fertigungslandschaft einen Wettbewerbsvorteil zu bewahren. Die Zukunft der Branche hängt von diesem Wandel ab, bei dem Daten zu einem unschätzbaren Kapital für die Verwirklichung kontinuierlicher Verbesserungsprozess für Innovationen werden.