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Zumal die Produktion nicht losgelöst von anderen Bereichen betrachtet werden darf. Schließlich haben beispielsweise der Einkauf, der Vertrieb, die Logistik und die Instandsetzung direkten Einfluss darauf, ob die Produktion reibungslos von statten gehen kann. Daten in der produktion des. Daten verknüpfen als oberstes Ziel Ziel ist es also, die unterschiedlichsten Daten aus einer Vielzahl von Quellen miteinander zu verknüpfen und die zumeist sehr großen Datenmengen in Echtzeit auszuwerten. Dadurch lassen sich verborgene Zusammenhänge und Muster erkennen und daraus faktenbasierte Prognosen ableiten. Viele Faktoren können die laufende Produktion beeinträchtigen, so etwa durch einen Maschinenausfall, Ausschuss, Lieferverzögerungen bei Roh-, Hilfs-, und Betriebsstoffen (RHB) oder durch die Überauslastung einzelner Produktionsmittel. Diese Schwierigkeiten effizient zu beheben ist gut, sie vorauszusehen und zu verhindern ist besser: 1. Vorbeugen und vorbereitet sein Im ersten Schritt muss man Sensoren in Produktionsanlagen installieren, die permanent und in Echtzeit Daten über die unterschiedlichsten Maschinenparameter liefern.
Anschließend muss man für die wesentlichen Störfallszenarien herausfinden, welche Daten relevant sind und wo man sie findet. Treten beispielsweise Anomalien bei Messgrößen auf, so können diese ein Indiz dafür sein, dass sich der Zustand der Anlage verschlechtert, selbst wenn diese Werte noch innerhalb der Toleranz sind. Es ist nun an den Analysetools, aus der Kombination dieser und weiterer Daten Muster zu erkennen und so das künftige Maschinenverhalten korrekt vorauszusagen. Automobilindustrie - Produktion in der EU nach Ländern | Statista. Damit haben es die Verantwortlichen in der Hand, sich rechtzeitig um Ersatzteile zu kümmern oder eine Wartung durchzuführen, bevor die Maschine komplett ausfällt. Am besten zu einem selbst gewählten Zeitpunkt und nicht ungeplant. 2. Alles im Blick haben Immer noch liegen in vielen Unternehmen unstrukturierte Daten vor, die sich in dieser Form kaum nutzen lassen wie Video- oder Logdaten. Weiteres Potential wird durch die starke Fragmentierung der Daten verschenkt, die mangels Vernetzung in Datensilos liegen. Deshalb fehlt häufig eine ganzheitliche Betrachtung.
Andererseits aber auch, weil sich KPIs unterschiedlich ermitteln lassen und es deshalb Abweichungen in ihrem Aussagegehalt gibt. Daten in der produktion in de. Mit einer unternehmensweiten Datenintegration gehören die Schwierigkeiten der Vergangenheit an – alle Parameter, etwa Durchlaufzeiten, Ausschussquote oder Produktionseffektivität, werden auf einheitlicher Datenbasis und nach identischen Standards berechnet. Im 2. Teil beschreibe ich die vier Usecases, bei denen die Digitalisierung neue Geschäftspotenziale freisetzt. Diese Artikel könnten Sie auch interessieren: Datenintegration in der Produktion (Teil 1) Datenintegration in der Produktion (Teil 2) Ausbaustufen bei der Datenintegration in der Fertigung (Teil 3)
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