Autor: Juan José Colás, CCO bei Lantek
Situationen wie die COVID-19-Pandemie machten spürbar, dass Pläne nicht ausreichen. Es muss gehandelt werden, die Industrie muss digitalisiert werden, sonst wird sie nicht mehr existieren.
Bei diesem Sprung in Richtung digitale Fabrik haben die Informationen ihre Hauptrolle für sich beansprucht und wurden zu einem der wichtigsten Kapitale des Unternehmens. Von ihrer korrekten Verwaltung hängt die Möglichkeit ab, das Unternehmen mit echter Intelligenz auszustatten und den Unterschied zu machen, um einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt zu erzielen.
In der Industrie wie auch in anderen Bereichen wachsen die Bedürfnisse an Informationen und Datenverarbeitung in einem derart erhöhten Rhythmus, dass diese nur schwer mit konventionellen IT-Lösungen abgedeckt werden können. Die Organisationen stehen vor einem Dilemma; sie werden von zu verarbeitenden Daten überrumpelt und sind nicht fähig, zu identifizieren, welchen Wert sie aus diesen vorhandenen Informationen ziehen können. Das Filtern und Auswählen jener Daten, die am wichtigsten für das Treffen passender Entscheidungen sind, ist nun wesentlicher denn je. Gemäß einem Bericht von IDC erreicht der weltweite Wert des Marktes von Data dieses Jahr 202.000 Millionen Dollar. Gibt es überhaupt noch eine Industrie, die der Meinung ist, dass Information nicht gleich Macht ist?
Data zur Erstellung besserer Funktionsanalysen
Data hat die Art, Lösungen zu traditionellen Problemen in Angriff zu nehmen, revolutioniert, indem als Grundlage die praktische Nutzung von Informationen und ihre effiziente Analyse in Echtzeit etabliert wurden.
Der Industriesektor von heute benötigt ein ganzheitliches Verständnis seines Unternehmens-Ökosystems, um einen 360°-Überblick über sämtliche Teile zu haben, in denen sie intervenieren. Dazu zählen Märkte, Produkte, Konkurrenz, Mitarbeiter, Partner, Lieferanten, gesetzliche Vorgaben, bis hin zu Kunden. Aus diesem Grund, um ihre Wettbewerbsfähigkeit aufrecht zu erhalten, muss die Industrie von den in ihren Systemen gespeicherten strukturierten und nicht strukturierten Daten aus mehr Wert generieren.
Eine korrekte Entfaltung von Data favorisiert das umgehende Treffen von Entscheidungen und verbessert das Erlebnis mit dem Kunden. Daneben optimiert sie die Materialbeschaffung dank der Identifizierung von Absatztendenzen und hilft anhand der Analyse der von Maschinen generierten Daten bei Wartungsarbeiten. Außer Frage steht, dass das Unternehmen über die nötige Sicht verfügt, um je nach Situation agieren zu können.
Dies alles wird zur Intelligenz der Herstellung. Dieses Konzept bezieht sich auf die harmonische Kombination einer Art von Softwaresystemen. Diese werden verwendet, um die Herstellungsdaten eines Unternehmens, die von verschiedenen Quellen ausgehen, mit dem Ziel zu vereinen, Berichte, Analysen oder visuelle Grafiken zu erstellen sowie für die Datenübermittlung zwischen Systemen auf Unternehmens- und Betriebsebene.
Mit den geeigneten analytischen Werkzeugen ist es möglich, eine neue Struktur oder Ebene zu schaffen, die den Nutzern dabei hilft, das zu finden, was sie brauchen, unabhängig von der Herkunft. Das Hauptziel ist das Umwandeln großer Mengen an Herstellungsdaten in echtes Wissen und das Vorantreiben von Unternehmensergebnissen auf der Basis dieses Wissens. All dies hilft den Fabriken dabei, ihre Ziele hinsichtlich Produktivität, Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit zu erreichen.
Um diese Technologie noch besser nutzen zu können, ist eine optimale Implementierung nötig. Die Lösungen müssen sich wie ein System entfalten, das den Eingang und die Speicherung von strukturierten und nicht strukturierten Daten, die von sämtlichen Quellen stammen, erlaubt. Diese Daten werden in Archivierungssystemen gespeichert und für ein besseres Verständnis in Datenbanken kategorisiert.
In einem zweiten Schritt kommen analytische Werkzeuge hinzu und die Daten werden studiert und geordnet, um Ergebnisse zu erhalten. Diese wiederum ermöglichen es, das Unternehmensziel zu erreichen, indem sie zu spezifischen Handlungen führen.
Um dieses Ziel zu erreichen, müssen sich Unternehmen Herausforderungen stellen. Dazu zählen beispielsweise der Mangel an Experten, die in der Wissenschaft der Daten qualifiziert sind, die eigene Qualität der Daten, Aspekte im Zusammenhang mit der Cybersicherheit und dem Schutz vertraulicher Daten, die stets noch strikteren gesetzlichen Grundlagen oder die Überlegung, welche Veränderungen die schnelle Entwicklung der Technologie hervorrufen könnte, aus denen kurzfristig eine IT-Obsoleszenz hervorgeht.
Die analytischen Lösungen, die auf Data angewandt werden, sind die Stelle, an welcher weitere wichtige Werkzeuge und Technologien wie die IA, die Cloud oder die Verbindbarkeit zusammenfließen. Von dort aus sind die korrekte Identifizierung der Bedürfnisse jedes Betriebes sowie eine angemessene Lösungskomposition und eine korrekte Methodologie fundamental, um den Weg in Richtung digitale Fabrik zu ebnen.
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