Unternehmen stehen unter ständigem Wettbewerbsdruck und müssen steigenden Kundenerwartungen nachkommen. Daten sind heute einer der größten Hebel, um die eigene Leistung zu verbessern. Um die erforderliche Technologie zu implementieren, muss die Basis geschaffen werden. Viele Unternehmen müssen zunächst ein Manufacturing Execution System (MES) einführen, um Produktionsanlagen, Werke und Standorte verbinden und Steuerungen sowie Geschäftsanwendungen integrieren zu können. Nur so können in einem nächsten Schritt Liveproduktionsdaten erhoben und fachgerecht verarbeitet werden. Durch ein MES lässt sich auch die Gesamtanlageneffektivität bzw. Overall Equipment Effectiveness (OEE) eruieren, die eine der wichtigsten Kennzahlen im Lean Management darstellt. Allein durch die Arbeit mit dieser Kenngröße und der daraus resultierenden Maßnahmen können in vielen Unternehmen Leistungssteigerungen von 50 bis 100 Prozent erzielt werden. Obwohl MES die Grundlage für die Implementierung weiterer Technologien sind, kommen sie bislang nur bei einem Bruchteil der Unternehmen zur Anwendung.
Effizienzpotenziale eruieren
Darüber hinaus sollten Fertigungsunternehmen sicherstellen, dass ihre Maschinerie so effizient wie möglich arbeitet. Können einzelne Maschinen beispielsweise mit Sensoren nachgerüstet werden, um den Energieverbrauch zu messen und zu optimieren? Ratsam ist auch, die Produktionskapazität unter die Lupe zu nehmen. Wer hier bereits im Datenzeitalter angekommen ist, kann weitaus fortschrittlichere Analysen nutzen, um Entscheidungen daraus abzuleiten. Beispiel Energiekosten: Diese variieren je nach Produktionsstandort oder Tageszeit mitunter stark. So wird es für viele Unternehmen zu einer strategischen Frage, wo und wann sie produzieren. Entsprechende Systeme, Daten und Analysen helfen dabei, die profitabelsten Wege zu finden.
Daten erfassen, auswerten und nutzen
Sind die Maschinen entsprechend aufgerüstet und die Produktionslinien vernetzt, geht es um die Daten an sich – sprich deren Erfassung, Speicherung und Verarbeitung. Ziel sollte sein, die generierten Daten und Informationen unterschiedlichen Nutzergruppen – von den Produktionsteams bis hin zum Management – zur Verfügung zu stellen. Im ersten Schritt müssen sämtliche Daten, die innerhalb des Netzwerkes generiert werden, gesammelt und gespeichert werden. Open-Source-Tools bieten den Anwendern die Möglichkeit, Dateninputs und -outputs sinnvoll zu verwalten und sie zügig mit anderen Datenpunkten zu synchronisieren. Im zweiten Schritt gilt es, die Daten auszuwerten und für jedes Team aufzubereiten und zu visualisieren. Hierbei kann eine grafische Darstellung Peaks im Stromverbrauch bereits deutlich besser veranschaulichen, als eine Tabelle mit vielen Daten und Zahlen. Geeignete Tools hierfür sind in zahlreichen Open-Source-Plattformen, wie sie bereits in vielen IoT-Anwendungsgebieten verwendet werden, zu finden. Der eigentliche Mehrwert von IoT liegt jedoch im dritten Schritt: strategische Entscheidungen datenbasiert treffen zu können.
Wie die Implementierung verläuft
War die Implementierung einer IoT-Plattform in vielen Fällen noch eine Pionierleistung, haben sich schnell gut verwendbare Best Practises herausgebildet. Wer diese stringent verfolgt, beugt auch häufigen Fehlentwicklungen vor, die nachfolgend skizziert werden: