Die Mehrheit der CIOs steht vor der Herausforderung, die Fertigungsindustrie wieder auf den Stand vor der Pandemie zu bringen, da sich die Volkswirtschaften öffnen. Zusätzlich zu den Herausforderungen, die Covid-19 mit sich bringt, müssen sich die Akteure in der Fertigungsindustrie mit Unterbrechungen der Lieferkette, den politischen Auswirkungen von Zöllen und einem wahrscheinlichen Handelskrieg am Horizont auseinandersetzen. Die aufgelisteten Herausforderungen führen zu der Frage, wie die Hersteller mit den alten und neuen Problemen umgehen, mit denen die Branche derzeit konfrontiert ist.
Jo De Vliegher, CIO von Norsk Hydro, erklärt, dass der Aluminiumgigant vor der Pandemie ständig über die Möglichkeit diskutiert hat, seine Daten zu nutzen und sie in seinen Anlagen einzusetzen. Doch mit der Pandemie hat die Notwendigkeit, an verschiedenen Orten zu arbeiten, dazu geführt, dass man sich verstärkt auf Datentools und ihre Fähigkeit, verborgene Werte zu erschließen, konzentriert.
Die anhaltenden Umwälzungen in der Fertigungsindustrie bedeuten, dass die Entscheidungsträger ein höheres Maß an Einsicht benötigen, um drastische Änderungen an bestehenden Systemen vorzunehmen, die nicht mehr den beabsichtigten Zweck erfüllen. Datentools lassen sich in den Bereich der digitalen Transformation einordnen, in dem digitale Technologien eingesetzt werden, um Daten aus jedem Prozess innerhalb einer Anlage, einer Produktionslinie oder eines Zyklus zu extrahieren.
IoT-Hardware und Edge Computing sind derzeit führend bei der Extraktion von Daten aus der Produktionslinie. In modernen Fabriken oder auf der grünen Wiese arbeiten Scanner, Temperatursensoren und andere Hardware jetzt hinter den Kulissen, um Daten aus verschiedenen Abschnitten des Produktionszyklus zu erfassen. Die eingesetzte Hardware kann die Bewegung von Materialien, den Durchsatz, die Maschinenauslastung usw. verfolgen.
IoT-Hardware und andere praktische Datenextraktionstools erfüllen die bewundernswerte Aufgabe, den Fertigungsprozessen Zahlen zuzuordnen, doch um aus diesen Zahlen Erkenntnisse zu gewinnen, sind andere Datenwerkzeuge erforderlich.
Michael Larner, Principal Analyst bei ABI, erklärt den Bedarf an Analysewerkzeugen, die Einblicke gewähren, indem er die Tatsache hervorhebt, dass erfasste Daten zwar berichten, was passiert, aber eine proaktive Analyse dessen, was passieren könnte, erforderlich ist, um spezifische Maßnahmen zu ergreifen.
Die Art von Datentools, auf die sich Hersteller verlassen müssen, um in die Analyse- und Entscheidungsfindungsphase zu gelangen, sind Prognosetools wie die Simulationsmodellierung und Echtzeit-Analysetools wie der digitale Zwilling.
Bei der Simulationsmodellierung werden die von der eingesetzten Hardware erfassten Datensätze und historischen Daten verwendet, um Modelle der Betriebsbedingungen in den Fertigungsanlagen zu erstellen. Die virtuelle Umgebung bildet dann die Grundlage für die Analyse der Abläufe in der Produktionslinie anhand verschiedener Fertigungsvariablen.
Die Automobilindustrie beispielsweise sieht sich mit spezifischen Herausforderungen konfrontiert , die an den wirtschaftlichen Niedergang von Nokia erinnern, wie etwa der Notwendigkeit, die Produktionskosten zu senken und gleichzeitig den Umsatz zu steigern, sowie der Notwendigkeit, die Produktion in einem instabilen Umfeld im Hinblick auf die Metalllieferkette zu optimieren. Die Bewältigung dieser Herausforderungen erfordert umfangreiche Prognosen und Tests, um den Produktentwicklungszyklus in der Automobilindustrie zu verbessern.
Die Simulationsmodellierung bietet die Umgebung für umfangreiche Tests von Fertigungsszenarien und Zyklusbewertungen. Der Automobilriese Daimler beispielsweise nutzte die Simulation, um die Auswirkungen von Änderungen in seinen Anlagen auf den Produktionszyklus zu bewerten. Das Simulationsmodell unterstützte Daimler bei der Bewertung, wie sich eine Verringerung oder Vergrößerung der Arbeitsplätze, die Größe des Bereitstellungsbereichs und das verfügbare Personal auf die Leistung der Anlage auswirken. Der Einblick in die Auswirkungen der Werksästhetik und -abläufe half Daimler, seine Markteinführungszeiten zu verkürzen und die Dynamik bei der Eröffnung eines neuen Werks zu verstehen.
Überträgt man das Beispiel von Daimler auf die heutigen Herausforderungen in der Fertigungsindustrie, so können Hersteller die Auswirkungen alternativer Lieferketten und den Einsatz von weniger Arbeitsplätzen aufgrund der Pandemie auf die Produktionszyklen bewerten. Die Simulation liefert auch Antworten auf "Was-wäre-wenn"-Fragen, die bedeuten, dass soziale Distanzierung in der Fertigung nicht zu Produktivitätsverlusten führen muss.
Mit Hilfe der Simulationsmodellierung können die Hersteller Fragen beantworten, wie z. B. welche Abstände die Bediener bei der Arbeit einhalten sollten und welcher Durchsatz zu erwarten ist, wenn die Entfernung oder die Anzahl der Arbeitsplätze als Einschränkung gilt. Die Antworten auf diese Fragen geben Aufschluss über die Erweiterungs- und Optimierungsstrategien, die erforderlich sind, um bestimmte Produktionsziele zu erreichen.
Der digitale Zwilling bietet eine Möglichkeit, die Echtzeitfähigkeiten der von Hardware-Daten-Tools in der Fabrikhalle und in anderen Fertigungsprozessen erfassten Daten zu nutzen. Ein digitaler Zwilling ist eine virtuelle Darstellung physischer Ereignisse, bei der Daten zwischen den dadurch ermöglichten cyber-physischen Umgebungen ausgetauscht werden.
Mit einer ausreichenden Menge an Daten, die von in der Fabrikhalle eingesetzten Datentools stammen, kann die Leistung jedes Elements innerhalb der Produktionslinie in Echtzeit untersucht werden. Auf diese Weise können Manager potenzielle Engpässe schon von weitem erkennen und Strategien entwickeln, um sie zu vermeiden.
Der digitale Zwilling bietet zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten für die Fernüberwachung von Fertigungsprozessen und Arbeitsabläufen, wodurch die Zahl der Bediener in der Fertigung reduziert wird. Außerdem liefert er die datengestützten Erkenntnisse, die für die Optimierung von Fertigungsabläufen und die Bewertung der Auswirkungen externer Änderungen an bestehenden Systemen erforderlich sind.
Durch die Erhöhung der Ausgaben für Datenerfassungs- und Datenanalysewerkzeuge sind die Hersteller in der Lage, die anstehenden Herausforderungen zu verstehen und die Strategien zu entwickeln, die erforderlich sind, um die sich verändernde Produktionslandschaft zu bewältigen und die heutigen begrenzten Fertigungskapazitäten zu übertreffen.
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