Gastbeitrag: Industrie 4.0: Hype oder realistische Chance?

In Deutschland wird bereits seit Jahren über Industrie 4.0 diskutiert. Vor allem Predictive Maintenance, Embedded Analytics und Quality Lifecycle Assessment sind heute keine leeren Schlagworte mehr, sondern kommen aufgrund ihres hohen Mehrwerts zunehmend zum Einsatz. Voraussetzung hierfür sind leistungsfähige Big-Data-Analytics-Plattformen, die in Echtzeit Daten aus unterschiedlichsten Quellen und Systemen zusammenführen. – Ein Gastbeitrag von SAS

Christoph Hartmann
Gastblogger Christoph Hartmann

Zum Beispiel nutzt Nestlé zur Vorhersage der optimalen Verfügbarkeit seiner Produkte am Point of Sale einen Forecast Server. Wenige Spezialisten können damit große geografische Regionen abdecken, da die Auswahl der geeigneten statistischen Methode weitgehend automatisch erfolgt. Damit haben Planer mehr Zeit zur Analyse komplexer Zusammenhänge und können erfolgreichere Entscheidungen für die Produktion treffen.

Die Meyer Werft in Papenburg koordiniert über 10.000 Mitarbeiter des Unternehmens und von Partnerfirmen beim Bau eines Schiffs mit der Software „InfoYard“. Sie dient zur operativen Projekt- und Kapazitätsanalyse sowie als Informationssystem, um laufende Prozesse aus unterschiedlichen Blickwinkeln zu betrachten. Damit kann die Werft einen Auftrag in jeder Projektphase steuern und ihn effizient ausführen.

Shell erreicht durch den Einsatz von Predictive Asset Maintenance umfassende Geschäftsvorteile. Mit der Lösung ist das Unternehmen in der Lage, Big Data in fundierte Entscheidungen bei der Förderung und Produktion von Öl und Gas umzusetzen. Mit Big Data Analytics kann Shell die Bohrlochqualität und die Umweltbilanz verbessern sowie Kosten senken. Shell wendet analytische Verfahren im Rahmen seines gesamten Hochsee-Portfolios für eine Reihe von Geschäftsanforderungen an, um tiefere Einblicke in die Performance integrierter Produktionssysteme zu gewinnen. Durch den intelligenten Einsatz auf Basis valider Informationen lassen sich die Lebenszyklen der Ausstattung und die Einsatzdauer verlängern.

Diese Beispiele zeigen, dass die Fertigungsunternehmen schon erste Industrie 4.0-Methoden zur Steuerung von Produktion, Betrieb und Wartung erfolgreich nutzen. Die Unternehmen sind sich der Bedeutung von Analytics und der Rationalisierungspotenziale bewusst. Dies belegt auch die Studie „Wettbewerbsfaktor Analytics“ der Universität Potsdam im Auftrag von SAS. Demnach werten aber erst 40 Prozent der Produktionsfirmen tatsächlich Daten aus Maschinen und Sensoren aus und fast 90 Prozent nutzen dabei weniger als die Hälfte der verfügbaren Informationen.

Das Erfassen und Verarbeiten von Daten aus der Fertigung ist für Industrie 4.0 jedoch entscheidend. Und hier hat die deutsche Industrie immer noch Nachholbedarf. Mit Blick auf die Wettbewerbsvorteile lohnt es, die Initiative zu ergreifen.

Welchen Analytics Reifegrad Ihr Unternehmen erreicht hat, erfahren Sie mit Hilfe dieser Checkliste [nach Registrierung].

Infographik SAS Internet of Things IoT

– Quelle / Infografik: SAS Institute


Das Posting ist ein Gastbeitrag von Christoph Hartmann, Business Expert bei SAS. Der Autor ist Experte für Manufacturing bei dem Anbieter von Business-Analytics-Lösungen aus Heidelberg.

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