Daten für die Fabrik der Zukunft

In cyber-physischen Systemen sind künftig außerordentlich viele intelligente Objekte in einem Internet der Dinge, Daten und Dienste miteinander vernetzt und steuern sich selbstständig. Gemeint ist damit der Einstieg in die Smart Factory: Künftig werden „intelligente“ Maschinen und Produkte mit eingebauten RFID-Chips über die Cyber-Welt miteinander kommunizieren: Teile „wissen“ dann, wo sie eingebaut werden, Werkzeuge machen selbstständig auf eine Wartung aufmerksam, Mitarbeiter überwachen die Produktionssysteme. Diese Vernetzung wird eine neue Qualität der Verfügbarkeit von Informationen über die Produktionsabläufe in Echtzeit bringen. Die Datenmodelle werden aktueller und das Produktionsgeschehen insgesamt transparenter, so die Erwartung der Studie „Produktionsarbeit der Zukunft – Industrie 4.0“ des Fraunhofer IAO aus dem Jahr 2013.

Bis dahin ist jedoch noch einiges zu tun: So sagen 51 Prozent der befragten Unternehmen, schlechte Qualität der Produktionsdaten machten in starkem/sehr starkem Maße kurzfristige Eingriffe in die Produktionssteuerung notwendig; auch ein wichtiger Grund hierfür ist die mangelnde Aktualität der Produktionsdaten (44 Prozent stark/sehr stark). In einer weiteren Ende 2014 vorgelegten Fraunhofer-Untersuchung stimmten 72 Prozent der Befragten der Aussage zu, dass, bevor Industrie-4.0-Potentiale gehoben werden können, massive Investitionen in die heute zur Verfügung stehende Datenqualität getätigt werden müssen. Herausforderungen bei der Datenqualität beträfen derzeit beispielsweise die Genauigkeit, Vollständigkeit und Aktualität der zur Verfügung stehenden Stammdaten der eingesetzten ERP- und MES-Systeme.

Zu mangelhafter Datenqualität und -aktualität kommt künftig erschwerend hinzu, dass die zu bewältigenden Datenmengen exponentiell wachsen. Der zentrale Punkt der Smart Factory, so heißt es folgerichtig bei Audi, ist die Beherrschung der enormen Datenströme: „Bereits heute werden während des Fertigungsprozesses zu jedem Audi weit mehr Daten erzeugt, als der Laie sich vorzustellen vermag. Jede einzelne Schrauberstation dokumentiert mit einem Gigabyte Daten pro Tag, dass sie all ihre Befestigungselemente auch korrekt gesetzt hat. Aber wenn erst einmal alle Maschinen mit kognitiven Fähigkeiten ausgestattet sind, dann müssen in einer unvorstellbaren Komplexität noch ganz andere Datenmengen kanalisiert und verarbeitet werden.“ (Quelle: Audi Dialoge, Smart Factory, 2015). Mit Blick auf die künftigen Produktionsprozesse besteht die technologische Herausforderung darin, die riesigen Datenmengen schnell aufzubereiten und zu analysieren, so Manfred Wittenstein, Aufsichtsratsvorsitzender der Wittenstein AG.

Eine der größten Aufgaben der Industrie 4.0 sei daher das Beherrschen des Datenaustauschs über die verschiedenen Wertschöpfungsketten der Produktions- und Fertigungsprozesse hinweg. Dafür gelte es, Datenverteilung, -qualität, -sicherheit und -wachstum übersichtlich darzustellen und zu kontrollieren, kommentiert Josef Glöckl-Frohnholzer, COO des Cloud-Dienstleisters Zimory. Um diese Aufgabe zu bewältigen, ist der Einsatz von Stammdaten-Management-Systemen unerlässlich. Nur mit ihrer Hilfe lassen sich Datenqualität und gleichzeitig Data-Governance-Aspekte über die Geschäftsprozesse hinweg sicherstellen. Gerade in der Produktion spielen Stammdaten eine wichtige Rolle; damit geht ein höherer Anspruch an die Datenqualität einher. Werden z.B. Stücklisten nicht korrekt gepflegt, verzögert sich die Zusammenstellung des Produkts erheblich, Lieferverzögerungen und erhöhte Kosten sind die Folge.

Dies ist ein Artikel aus unserer Print-Ausgabe 04/2016. Bestellen Sie ein kostenfreies Probe-Abo.

Findet der Datenaustausch in der Industrie 4.0 automatisiert zwischen den intelligenten Objekten und Produktionsanlagen statt, verschwinden mehr und mehr die menschlichen „Schnittstellen“, die Datenqualität sicherstellen können. Werkstücke und Maschinen mögen noch so „intelligent“ sein, „Datenqualität“ können sie nicht beurteilen. Fehlt aber das menschliche Korrektiv, ist es umso unerlässlicher, datenqualitätssichernde Maßnahmen mithilfe von Stammdaten-Management-Lösungen – etwa vom Heidelberger Anbieter Zetvisions – von vornherein zu integrieren.

Eine professionelle Standardlösung für das Stammdatenmanagement stellt einen „Single Point of Truth“ für die verschiedenen Stammdatendomänen bereit. Sie verbessert nicht nur die Qualität und Aktualität der Stammdaten, sondern sorgt auch für effizientere Prozesse. Gleichzeitig implementieren Unternehmen einen einheitlichen Ablauf für die Pflege ihrer Stammdaten. Die Daten werden über eine intuitive Web-Oberfläche dezentral erfasst, zentral freigegeben und an die relevanten Systeme verteilt. Durch klar definierte Verantwortlichkeiten unterstützt eine Stammdaten-Management-Lösung zudem die unternehmenseigene Data Governance.


Digitalisierung: Zahlen und Fakten

• Alle fünf Jahre verdoppelt sich die Anzahl der vernetzten intelligenten Objekte: Waren es 2010 weltweit 12,5 Milliarden, sollen es in diesem Jahr bereits 25 Milliarden und 2020 50 Milliarden sein (Quellen: Siemens, Cisco).
• Der Digitalisierungsgrad der Wertschöpfungsketten wird in Zukunft rapide zunehmen: So wird erwartet, dass der Digitalisierungsgrad der horizontalen Wertschöpfungskette (Vernetzung zwischen Kunde, Unternehmen und Lieferant) von 24 Prozent (2014) auf 86 Prozent in fünf Jahren steigen wird; bei der vertikalen Wertschöpfungskette (durchgängiger Informations- und Datenfluss innerhalb des Unternehmens) ist ein Anstieg von 20 auf 80 Prozent zu erwarten (Quelle: PWC).
• Die Bedeutung von Daten ist heute je nach Branche sehr unterschiedlich, nimmt aber insgesamt deutlich zu: Im Durchschnitt ist die Analyse und Nutzung von Daten heute für die Hälfte aller befragten Unternehmen von hoher Bedeutung. Für die Zukunft sind branchenübergreifend 90 Prozent aller Unternehmen davon überzeugt, dass die Fähigkeit, große Datenmengen effizient zu analysieren und effektiv zu nutzen, für den Erfolg ihres Geschäftsmodells entscheidend sein wird (Quelle: PWC).

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