Überwachung von Produktionsabläufen

Big Data trifft Industrie 4.0

Interview mit Dr. Marcus Dill, CEO beim Analysten- und Beraterhaus Mayato, über den Einsatz von Big-Data-Analysen im Zuge der Industrie 4.0 – etwa bei der Überwachung von Produktionsabläufen oder der vorausschauenden Wartung

Dr. Marcus Dill, Mayato

Dr. Marcus Dill, CEO beim Analysten- und Beraterhaus Mayato

IT-DIRECTOR: Herr Dill, in welchen Bereichen kann Big-Data-Analysesoftware im Produktionsumfeld von Großunternehmen sinnvoll eingesetzt werden?
M. Dill:
Ingenieure in Forschung und Entwicklung, aber auch das Qualitätsmanagement, nutzen schon recht lange Maschinendaten zur Optimierung von Produkten und Komponenten bzw. zur Analyse von Qualitätsproblemen. Zunehmend interessant werden Datenanalysen für die Prognose von Wartungsbedarfen und dem situationsgerechten Austausch von Ersatzteilen.

IT-DIRECTOR: Welche Daten spielen in der Produktion generell eine besonders wichtige Rolle, welche können eher vernachlässigt werden?
M. Dill:
Potentiell sind jegliche Daten, die aus den Maschinen selbst und den darin verbauten Sensoren kommen, interessant. Spannend wird es oft erst, wenn man diese Daten über Maschinen hinweg analysiert oder mit zusätzlichen internen – oft auch externen – Daten integriert. Da insbesondere für die Überwachung von Produktionsabläufen nicht immer vorhergesagt werden kann, in welchen Bereichen Probleme auftreten könnten, ist es meist ratsam, tatsächlich hinsichtlich der Auswahl der Daten flexibel zu bleiben und sich nicht durch eine starre Vorauswahl von Sensoren und Datenbereichen zu früh festzulegen.

IT-DIRECTOR: Können Sie uns bitte ein konkretes Beispiel für den Big-Data-Einsatz im Produktionsumfeld von Großunternehmen beschreiben?
M. Dill:
Das zurzeit wohl populärste Szenario ist die vorausschauende Wartung: anhand von Daten aus Sensoren wird erkannt, wenn Bauteile oder Produktionsabschnitte erste Anzeichen von Problemen aufweisen. Dann lässt sich gezielt und rechtzeitig, aber eben auch nicht zu früh und „für alle Fälle“, eingreifen, Ersatzteile einbauen oder sonstige Wartungsmaßnahmen ergreifen. Die Kostenersparnis durch fokussierte Maßnahmen kann schnell in den Millionenbereich gehen.

IT-DIRECTOR: Auf welche Art und Weise könnten Big-Data-Plattformen fehlende Transparenz im Produktionsgeschehen wettmachen?
M. Dill:
Viele Maschinen und Prozesse sind eine Blackbox, in die man nicht nach Belieben hineinschauen kann. Kleinere Abweichungen und Fehler können lange unbemerkt bleiben. Durch die Analyse vieler interner Daten aus diesen Maschinen und Prozessen lässt sich gewissermaßen das Innere der Blackbox ausleuchten und Probleme aufspüren, noch bevor die bei der Entwicklung vorgesehenen Alarmmechanismen anschlagen.

IT-DIRECTOR: Inwieweit würden sich die Aufgaben der Produktionsmitarbeiter durch den Einsatz von Big-Data-Technologien verändern?
M. Dill:
Die Mitarbeiter in der Produktion werden sich in zweierlei Hinsicht den veränderten Möglichkeiten anpassen müssen. Zum einen werden Hinweise aus den Analysen der Big-Data-Plattformen zukünftig vermehrt die Arbeit steuern. Dies wird zu Anfang vermutlich mit Skepsis begleitet werden. Die Ergebnisse werden die Beteiligten erst nach und nach überzeugen. Auf der anderen Seite wird die Mitarbeit der Produktionsmitarbeiter schon bei der Bereitstellung der Daten gebraucht, da diese oft erst dafür sorgen müssen, dass Sensordaten überhaupt zentral erreichbar und auswertbar werden. Hierzu müssen Produktionsmitarbeiter sich zwangsläufig auch mit den Erfordernissen und Eigenschaften von IT-Lösungen stärker beschäftigen.

IT-DIRECTOR: Welche Hürden sehen Sie für eine flächendeckende Nutzung von Big-Data-Lösungen in der Produktion?
M. Dill:
Die Sensortechnik ist heute in vielen Maschinen noch nicht so verbaut, dass die Daten leicht an zentrale IT-Systeme für weitergehende Analysen abgegeben werden können. Vielfach erfordert dies zunächst noch Anpassungen im Maschinenbereich bzw. in der Maschinenprogrammierung. Der Aufwand hierfür steht oft im Konflikt mit anderen Aufgaben und Prioritäten für die beteiligten Personen. Generell ist die Einführung von Big-Data-Lösungen in der Produktion kein kleines Investment und erfordert ein strategisches Vorgehen. Nicht jeder wird den Nutzen gleich erkennen und bereit sein, die (vermeintlich gut) laufenden Prozesse weiterzuentwickeln. Hinzu kommt die Kluft zwischen Produktions- und IT-Bereichen in vielen Unternehmen. Vielfach spricht man nicht die gleiche Sprache und verwendet unterschiedliche Techniken und Methoden. Es gilt also bei einer Einführung von Big-Data-Lösungen auch, dem zwischenmenschlichen und Organisationsbereich Aufmerksamkeit zu widmen.

IT-DIRECTOR: Wie lassen sich sämtliche Datenquellen (Maschinen, Prozesse, Produkte) und Systeme (ERP, SCM, BI) am besten integrieren? Auf welche Standards sollten die IT-Verantwortlichen hier vor allem achten?
M. Dill:
Die Vielzahl, Masse und Unterschiedlichkeit der Daten wird zu hochgradig verteilten und komplexen Lösungen führen. Dabei stehen bei der Integration eine Menge Herausforderungen an. Daten müssen zeitlich synchronisiert und inhaltlich harmonisiert und mit einer Vielzahl an Stammdaten zusammengebracht werden, ohne die schon einfachste Auswertungen oft nicht sinnvoll sind. Hinsichtlich Standards ist im Bereich der Industrie 4.0 leider noch viel Bewegung. Man tut dennoch gut daran, sich mindestens im Unternehmen selbst auf gewisse Standards zu verständigen.

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