{"id":2676,"date":"2021-10-01T11:05:51","date_gmt":"2021-10-01T09:05:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www.emag.com\/blog\/?p=2676"},"modified":"2021-10-01T14:32:32","modified_gmt":"2021-10-01T12:32:32","slug":"tempo-in-der-industrie-40","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.emag.com\/blog\/tempo-in-der-industrie-40\/","title":{"rendered":"\u201eDatengetriebene L\u00f6sungen haben Produktionsreife \u2013 und die Investitionskosten f\u00fcr die Inbetriebnahme sinken\u201c"},"content":{"rendered":"

Sechs von zehn deutschen Unternehmen nutzen laut einer Umfrage des Digitalverbands Bitkom bereits Industrie-4.0-Anwendungen \u2013 aber nur 14 Prozent setzen dabei auf K\u00fcnstliche Intelligenz (KI), um ihre Produktivit\u00e4t zu steigern. Dabei ist der Einstieg in Data Science und Co. viel einfacher, als viele denken. So bietet der EMAG Partner anacision<\/a> <\/span>einen kosteng\u00fcnstigen Industrie-4.0-Workshop und kompakte Datenanalyse-Pakete an, damit Anwender ihre wirtschaftlichen Potentiale aussch\u00f6pfen k\u00f6nnen. Ein Gespr\u00e4ch mit Daniel Poodratchi, Head of Product bei anacision, \u00fcber die schnelle Identifikation von ineffizienten Prozessen per KI, datengetriebene Produktionsoptimierung und Erfolgsbeispiele bei Kunden.\u00a0<\/strong><\/p>\n

<\/p>\n

Die Industrie 4.0 ist auch f\u00fcr kleine und mittlere Unternehmen sehr attraktiv<\/h3>\n
Herr Poodratchi, wie w\u00fcrden Sie den aktuellen Stand der Industrie-4.0-Entwicklung in Deutschland beschreiben?<\/h5>\n

Den Begriff gibt es ja bereits seit mindestens zehn Jahren. Er war bislang stark gepr\u00e4gt von Leuchtturmprojekten und Forschung. Das \u00e4ndert sich aber gerade, denn das Potential von datengetriebenen L\u00f6sungen in der Produktion ist den Entscheidern in den Unternehmen bekannt \u2013 produzierende Unternehmen erreichen nie dagewesene Effizienzspr\u00fcnge durch datengetriebene Ans\u00e4tze. Das Ganze sorgt f\u00fcr Wettbewerbsvorteile auf der Kostenseite. \u00dcbrigens m\u00fcssen Maschinen- und Anlagenbauer auch mehr denn je moderne Datenschnittstellen anbieten, weil Produzenten die Daten f\u00fcr ihre Industrie-4.0-L\u00f6sungen ben\u00f6tigen.<\/p>\n

Warum z\u00f6gern viele Unternehmen trotzdem mit dem Start in eine nachhaltige Datenanalyse und -nutzung?<\/h5>\n

Viele L\u00f6sungsans\u00e4tze im Industrie-4.0-Umfeld waren bislang nicht praxisnah genug. Au\u00dferdem konnten sich viele dieser L\u00f6sungsans\u00e4tze nicht durchsetzen, weil es keine messbaren Mehrwerte gab. Das hat zu Planungsunsicherheit und hohen Investitionen gef\u00fchrt. Inzwischen ist das aber anders \u2013 Aufwand und Nutzen sind messbar. Damit ist die Industrie 4.0 besonders f\u00fcr kleine und mittlere Unternehmen sehr attraktiv. Dazu kommt, dass man mit geringem Aufwand in die Industrie-4.0-Welt starten kann. Das ist unser Anspruch bei jedem neuen Projekt, was wir aktuell mit einem neuen Angebot deutlich machen.<\/p>\n

Wie sieht dieses Angebot genau aus?<\/h5>\n

Es ist in zwei Leistungen aufgeteilt, die Kunden einzeln oder zusammen beauftragen k\u00f6nnen. Der erste Teil besteht aus einem eint\u00e4gigen Workshop, mit dem wir die Industrie-4.0-Potentiale eines Produktionsstandortes ermitteln. F\u00fcr den zweiten Schritt \u2013 die Umsetzung in die Praxis \u2013 bietet wir kompakte Datenanalyse-Pakete an, mit denen sich die Produktionsleistung im gew\u00fcnschten Bereich bereits steigern l\u00e4sst. Insgesamt geht es jetzt darum, die Potentiale einer Fertigung zu erkennen und sie messbar \u2013 unter Return-on-Investment-Gesichtspunkten \u2013 voranzubringen. Daf\u00fcr m\u00fcssen Fertigungsexperten und Datenspezialisten an einen Tisch. Und genau das bieten wir mit dem Industrie-4.0-Workshop an.<\/p>\n

Wie l\u00e4uft der Workshop ab?<\/h5>\n

Zu seiner Vorbereitung f\u00fchren unsere Produktionsexperten mit den Verantwortlichen des Kunden ein Erstgespr\u00e4ch \u00fcber die Herausforderungen in der Produktion. Hierbei informieren wir uns beispielsweise \u00fcber Fertigungsprozesse, zentrale Leistungsversprechen wie die Liefertermintreue, unerw\u00fcnschte Stillst\u00e4nde sowie die Ausbringung und St\u00fcckzahl pro Schicht. Zudem k\u00f6nnen die Anwender hierbei bestimmte Ideen oder kritische Themen aus der Produktion einbringen. Auf dieser Basis bereiten wir den Workshop vor. Er ist dann in mehrere Teile aufgeteilt: Zum Start gibt es eine Einf\u00fchrung zum Thema \u201eIndustrie 4.0\/IoT und K\u00fcnstliche Intelligenz in der Produktion\u201c von einem anacision Mitarbeiter. Er informiert \u00fcber den aktuellen Stand der technologischen M\u00f6glichkeiten. Danach besprechen unsere IoT-Experten zusammen mit Fertigungsleitern, Werksmitarbeitern und Instandhaltern alle relevanten Aufgaben und Problemstellungen in der Produktion. Auf Basis der Ergebnisse ermitteln wir dann Handlungsszenarien, mit denen sich wirtschaftliche Potentiale erschlie\u00dfen lassen \u2013 und aus diesen Szenarien leiten wir dann wiederum zwei bis drei konkrete Handlungsempfehlungen ab. Diese werden zus\u00e4tzlich nach dem Workshop unter ROI-Gesichtspunkten gepr\u00fcft (Return on Invest) und priorisiert. Der Kunde wei\u00df somit am Ende genau, was in seiner Produktion m\u00f6glich ist und wie man die Ziele erreicht.<\/p>\n

Welche Leistungen beinhalten die nachfolgenden Datenpakete?<\/h5>\n

Zun\u00e4chst analysieren wir mithilfe von K\u00fcnstlicher Intelligenz die anfallenden Maschinen- und Prozessdaten im gew\u00fcnschten Produktionsbereich. Auf diese Weise identifizieren wir unerw\u00fcnschte Treiber von Stillst\u00e4nden, Produktionsfehlern sowie ineffizienten Prozessen innerhalb einer Schicht und machen zugleich die ungenutzten Potentiale messbar.<\/p>\n

Folglich haben Kunden bereits beim kleinen Datenanalyse-Paket konkrete Handlungsempfehlungen, wie sie Stillst\u00e4nde reduzieren oder ihre Ausbringung in der Praxis steigern k\u00f6nnen \u2013 sie m\u00fcssen die Treiber gewisserma\u00dfen abstellen. Au\u00dferdem wissen sie zahlenbasiert, wie gro\u00df die Potentiale sind und k\u00f6nnen auf dieser Basis entscheiden, welche Ma\u00dfnahmen sinnvoll sind. Bei den zwei gr\u00f6\u00dferen Paketen starten wir dann direkt mit der Umsetzung vor Ort und nehmen KI-L\u00f6sungen f\u00fcr die Produktionsoptimierung in Betrieb.<\/p>\n

\"Industrie

Kunden haben bereits beim kleinen Datenanalyse-Paket konkrete Handlungsempfehlungen, wie sie Stillst\u00e4nde reduzieren oder ihre Ausbringung in der Praxis steigern k\u00f6nnen.<\/p><\/div>\n

Was genau l\u00e4sst sich per KI-Datenanalyse optimieren?<\/h5>\n

Die Bandbreite ist gro\u00df. So ist es beispielsweise m\u00f6glich, Echtzeitprognosen zur gefertigten Bauteilqualit\u00e4t zu geben und dabei manuelle Qualit\u00e4tssicherungsprozesse zu reduzieren. Au\u00dferdem l\u00e4sst sich im laufenden Prozess erkennen, ob Schichtziele gef\u00e4hrdet sind, welche Ursachen zu systematischen Kurzstillst\u00e4nden f\u00fchren und wie es mit der Maschinengesundheit steht. Sehr interessant ist f\u00fcr viele Anwender auch, dass die Feinplanung durch KI- und IoT-Technologien gerade Quantenspr\u00fcnge erf\u00e4hrt: Intelligente Planungsans\u00e4tze reagieren \u201eadaptiv\u201c auf Ereignisse in der Fertigung. KI-Analysen erkennen Optimierungspotentiale durch IST- und SOLL-Abgleich: Beides f\u00fchrt zu einer h\u00f6heren Auslastung des Maschinenparks.<\/p>\n

Was f\u00fcr eine Rolle spielt dabei das EDNA-IoT-System von EMAG?<\/h5>\n

EDNA ist das Industrie-4.0-\u00d6kosystem aus miteinander verbundenen Software- und Maschinenkomponenten von EMAG. Hier werden viele Fertigungsdaten aufgezeichnet und f\u00fcr die Datenanalyse vorbereitet. Folglich ist das Ganze nat\u00fcrlich die ideale Grundlage f\u00fcr unsere Datenanalyse. Wir k\u00f6nnen f\u00fcr unsere Arbeit aber auch auf Daten von ERP-, BDE- und MDE-Systemen sowie nc-Daten zur\u00fcckgreifen.<\/p>\n

K\u00f6nnen Sie uns abschlie\u00dfend noch ein Erfolgsbeispiel von Ihrer Arbeit geben?<\/h5>\n

Ein Automobilzulieferer hatte vereinzelt Qualit\u00e4tsprobleme beim Schneiden von Gewinden in der Serienproduktion. Das hat zu aufw\u00e4ndigen und teilweise auch manuellen Qualit\u00e4tspr\u00fcfungen gef\u00fchrt. \u00dcber die Steuerungsdaten \u2013 es ging hier um hochfrequente Achspositionen der Werkzeugmaschine \u2013 erkennt ein KI-Modell jetzt die fehlerhaften Teile zu 100 Prozent w\u00e4hrend der Produktion. Die manuelle Qualit\u00e4tssicherung f\u00fcr dieses Bauteil entf\u00e4llt komplett.<\/p>\n

\"EDNA

EDNA ist das Industrie-4.0-\u00d6kosystem aus miteinander verbundenen Software- und Maschinenkomponenten von EMAG.<\/p><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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