Analysedaten nicht mehr trennen
Die Effizienz und Flexibilität der Smart Factory wird im Wesentlichen durch die Reaktionsfähigkeit auf reale Ereignisse als auch auf vorhergesagten Ereignissen basieren. Dafür ist es notwendig, kontinuierlich transaktionale mit zeitbasierten Daten gemeinsam analysieren zu können. Wenn die Maschine Qualitätsprobleme auf Basis von Prozesswerten erkennt bzw. vorhersagt, müssen alle betroffenen Aufträge gegebenenfalls serialisierten Produkte identifiziert, aber auch Instandhaltung oder Logistikprozesse angestoßen werden. In heutigen Architekturen ist eine nahtlose Analyse häufig nicht möglich. Der Kontext zwischen Prozesswerten und Auftrags-/ Materialinformationen muss in der Regel manuell aus verschiedenen Datenbanken herausgesucht werden. Das erfolgt heute meist bei Rückrufen oder anderen Abweichungen, wird aber meist nicht kontinuierlich zur Optimierung genutzt. In aktuellen Architekturen ist Datenanalyse meist auf den Domainexperten im jeweiligen System begrenzt.
Funktionen verteilen
Um die Anforderungen an Simulation, Planung, Prädiktion aber auch Datenerfassung und Analyse flexibel gestalten zu können, bedarf es einer Kombination aus dezentralen Daten und zentralen bzw. Cloud-Strukturen. Insbesondere wenn sich die Wertschöpfungskette immer weiter aufzieht und Lieferanten, Dienstleister oder Logistiker integriert werden müssen, stoßen klassische On-Premise-Architekturen an ihre Grenzen. In vielen Geschäftsmodellen wird der Kunde ein Akteur in der Wertschöpfungskette und muss in Echtzeit eingebunden werden. Soll noch bis eine Stunde vor Auslieferung eine Individualisierung durch den Kunden möglich sein, geht das nicht mehr mit geschlossenen Lösungsarchitekturen.
Zusammenfassung und Fazit
Die Smarte Fabrik benötigt eine hochintegrierte Systemarchitektur, die entlang der Wertschöpfungskette Entscheidungen in Echtzeit und im richtigen Kontext regelbasiert auf Basis von KI-Algorithmen fällen kann. Der digitale Zwilling ist dabei das Schlüsselelement bei Daten- und Prozessintegration. Prozess- und Funktionsverteilung können flexibel gestaltet werden und bedarfsorientiert je nach Latenz, Performance oder Sicherheitsbedürfnis zwischen Edge und Cloud verschoben werden. So können herstellende Unternehmen zu einer Fabrik gelangen, die Effizienz und Flexibilität in einem bislang unerreichbarem Maß kombiniert.