Heutige Hersteller generieren täglich und stündlich unzählige Megabytes an Daten. Den meisten gelingt es jedoch nicht, auch nur annähernd den Nutzen aus ihren Daten zu ziehen, den sie eigentlich haben sollten. Die Datenflut und die Datensilos bleiben bestehen. Das macht es schwierig, Datenbeziehungen herzustellen und daraus verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Viele Hersteller verpassen auch die potenziell wertvollen Daten, die in den heutigen intelligenten Geräten und Maschinen gespeichert sind. Doch Technologien für vernetzte Daten - einschließlich der neuesten Generation von Lösungen für das Produktlebenszyklusmanagement (PLM) und das industrielle Internet der Dinge (IIoT) - ändern diese Dynamik. Diese Lösungen ermöglichen es den Herstellern, die Effizienz von Entwicklung und Fertigung sowie die Fabrikleistung zu verbessern, Kosten zu senken, die Markteinführung zu beschleunigen und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen.
Die Vision ist es, ein gemeinsames Datenökosystem zu schaffen, das verschiedene Datenbestände - sowohl vor Ort als auch in der Cloud - miteinander verbindet und den Zugriff auf und die Validierung von Daten, die Abbildung von Beziehungen und die Kontextualisierung von Daten (strukturiert, unstrukturiert und halbstrukturiert) erleichtert, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen.
Vernetzte Daten-Ökosysteme umfassen eine Vielzahl von Daten-Repositories, Softwareanwendungen und Analysetools. Sie stellen die entsprechenden Datenverbindungen, Beziehungen, Klassifizierungen und gemeinsamen Organisationsstrukturen her. Dies führt zu genaueren, umfassenderen, zeitnahen und kontextbezogenen Erkenntnissen für die menschliche Entscheidungsunterstützung und die maschinelle Automatisierung. Im besten Fall erstreckt sich das Ökosystem über den gesamten digitalen Thread, von der Entwicklung über die Fertigung und den Service bis hin zum Endkunden.
Beispiele gibt es in allen Bereichen des Handels, des Finanzwesens, der Medizin, der öffentlichen Versorgung und der Industrie. In der Fertigung verbinden computergestütztes Design (CAD), Produktdatenmanagement (PDM), das Internet der Dinge (IoT), Dokumentenmanagement und andere PLM-Lösungen zuvor isolierte Daten, um einen digitalen Thread zwischen Design und Konstruktion, Fertigung und Qualitätskontrolle, Lieferkette, Vertrieb und Marketing sowie Kundendienstorganisationen zu schaffen. Diese Konstruktionsdaten sollten idealerweise genutzt werden, um den Fertigungsprozess zu verbessern, wobei alle Änderungen am ursprünglichen Design oder an den Arbeitsanweisungen nahtlos in die Produktion einfließen.
In einem Beispiel hat Fresenius die Windchill PLM-Lösung von PTC implementiert, um von Papier- auf digitale Dokumente umzusteigen und einen teilzentrierten Ansatz in den Bereichen Entwicklung, Fertigung und Kundendienst zu verfolgen. Das Unternehmen, ein weltweit führender Anbieter von therapeutischen Dienstleistungen für die Nierenbehandlung, erweiterte diese Lösung dann um digitale Twins für die Systeme. So entsteht ein digitaler Thread zwischen Entwicklung, Fertigung und Kundendienst. Die daraus resultierende digitale Intelligenz beschleunigt technische Innovationen und trägt dazu bei, die Qualität, Leistung, Benutzerfreundlichkeit und Betriebszeit der tausenden von Fresenius-Dialysegeräten zu optimieren, die weltweit installiert sind. Durch die Fernüberwachung der Dialysegeräte einzelner Patienten und die Einbindung dieser Daten in Windchill kann Fresenius die genaue Beschaffenheit jedes einzelnen Geräts ermitteln und dessen Leistung und Nutzbarkeit überwachen. Das Unternehmen hat außerdem Mechanismen eingebaut, mit denen das Pflegepersonal und in einigen Fällen auch die Dialysepatienten selbst in Echtzeit Rückmeldungen zur Benutzerfreundlichkeit geben können.
Hören Sie sich an, wie Matthias Kuss, VP of Data Solutions Fresenius, erklärt, wie vernetzte Daten durch Windchill den Betrieb und die Angebote des Unternehmens unterstützt haben:
In einem anderen Beispiel aus der Fertigung hat Volvo Construction Equipment einen durchgängigen Produktentwicklungsprozess eingeführt, der auf vernetzten Produktdaten basiert. Dies schafft effizientere Arbeitsweisen und optimiert sowohl die Integration der Werkzeugkette als auch die Erfahrung der Benutzer. Volvo CE hat die Windchill PLM-Lösung von PTC implementiert, um seine Produkte über den gesamten Lebenszyklus hinweg zu verwalten und Menschen, Prozesse, Informationen und Geschäftssysteme zu integrieren. Volvo nutzte auch die ThingWorx-Plattform für das industrielle Internet der Dinge (IIoT), um Informationen über mehrere Softwaresysteme hinweg zu integrieren (Konstruktionsupdates von Creo Engine Computer-Aided Design (CAD)-Iterationen, nachgelagertes Windchill Product Lifecycle Management (PLM) und andere Technologie- und Geschäftssysteme in der Fertigung), um Datensynchronität in Echtzeit zu ermöglichen. Das Unternehmen war bestrebt, die Effizienz und Qualität zu steigern, um die Kundenzufriedenheit zu erhöhen und die durch Informationsübergabe verursachten Fehler zu reduzieren.
Die bisher erzielten Ergebnisse sind beachtlich. Volvo CE berichtet:
Bei der digitalen Transformation dreht sich alles um Daten. Doch ohne Mechanismen zur Verknüpfung, Validierung, Zuordnung von Beziehungen und Kontextualisierung von Daten aus disparaten und oft weit verstreuten Datenbeständen werden Unternehmen in der Fertigung weiterhin in Daten ertrinken, anstatt einen Nutzen daraus zu ziehen.
Die Technologie für vernetzte Daten wird Herstellern und anderen Organisationen dabei helfen, bestehende Datensilos aufzubrechen, ihre Betriebs- und Geschäftsprozesse zu automatisieren, die menschliche Entscheidungsunterstützung zu optimieren und ihre Produkte von der Entstehung bis zur Entsorgung zu überwachen.
In Zukunft werden maschinelles Lernen, maschinelles Denken, maschinelles Sehen und andere Technologien der künstlichen Intelligenz eine immer wichtigere Rolle in diesem Bereich spielen. Die KI-Technologie wird Herstellern und anderen Organisationen dabei helfen, riesige Datensätze zu erfassen, zu bereinigen, zu aggregieren und umzuwandeln, um kritische Beziehungen abzubilden und aus diesen Beziehungen verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Gleichzeitig führt die Verwendung vernetzter Daten zum Trainieren der KI-Algorithmen zu umfassenderen Modellen, was die Genauigkeit und damit das Vertrauen in diese Modelle erhöht. Es handelt sich eindeutig um eine symbiotische Beziehung.