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Big Data in der Fertigung

Big Data in der Fertigung

Die Prinzipien von Big Data in der Fertigung anzuwenden, birgt ein enormes Potenzial. Fertiger können ihre Produktivität steigern und finanzielle Zugewinne machen, weil sie genaue, aktuelle Daten zur Verfügung haben. Zwei theoretische Anwendungsfälle verdeutlichen, wie Big Data hier eingesetzt werden kann:

Big Data für die Prozessoptimierung: Angenommen, ein Unternehmen stellt maßgefertigte Waren her. Indem die Daten aus den Bestellungen, dem Lagerbestand und den Produktionsstraßen kombiniert werden, stehen strukturierte Daten zur Verfügung, mit denen die Prozesse optimiert werden. So gelangen benötigte Materialien zeitnah an ihren Bestimmungsort. Mit dem Big Data Einsatz ist aber noch mehr möglich: Werden etwa Verlaufsdaten aus Warenverzeichnissen, Lieferkettenberichten, Bestellungen und Rechnungen erfasst, werden so zugrunde liegende Trends sichtbar. Beispielsweise lässt sich auf diese Weise feststellen, wie viele Projekte in verschiedenen Zeiträumen innerhalb eines Jahres bearbeitet wurden, was dabei hilft, Wartungsarbeiten für die Zeiten im Jahr einzuplanen, in denen üblicherweise weniger los ist.

Big data in manufacturing

Mit den richtigen Daten kann die Fertigungsbranche enorme Zugewinne verzeichnen.

Das ist nur ein einfacher Anwendungsfall. Auch tiefer gehende Analysen sind möglich, etwa wie häufig eine Kundenanfrage noch geändert wird, bis der angeforderte Artikel in Produktion geht. Wenn das bekannt ist, kann ermittelt werden, zu welchem Zeitpunkt im Produktionszyklus Kunden am wahrscheinlichsten ihre Bestellung anpassen. Anhand dessen ist es einfacher, Abläufe mit der nötigen Flexibilität einzuführen. Big Data schafft hilfreiche Einblicke in übergreifende betriebliche Trends und ermöglicht so die Entwicklung präziserer Geschäftsprozesse.

Big Data für die Langzeitplanung: Angenommen, derselbe Einzelfertiger möchte eine genauere Vorstellung davon haben, wie seine Produkte tatsächlich eingesetzt werden. Dazu kann er seine Kunden bei sozialen Netzwerken und ähnlichen Webseiten ausfindig machen und Bilder, Videos, Blogbeiträge und andere Inhalte sammeln, in denen der Einsatz seiner Produkte deutlich wird. Mit der Zeit können diese Einblicke dem Fertiger dabei helfen, potenzielle Kundenbedürfnisse zu erkennen, weil er eine bessere Vorstellung davon hat, wie die Kunden seine maßgefertigte Ware einsetzen. Dieses Wissen kann die Produktionsstrategien voranbringen, etwa indem die Produktionsmöglichkeiten auf Grundlage von Nutzungstrends taktisch erweitert werden.

Big Data muss nicht in allen möglichen Bereichen eingesetzt werden. Aber wenn die Analyseprinzipien von Big Data bewusst und mit Strategie umgesetzt werden, gewinnen Unternehmen den Nutzen aus ihren Informationen, der für sie am sinnvollsten ist.

 

Neue Datenarten im Fokus von Big Data

Unternehmen sammeln schon seit Jahrzehnten Umfrageergebnisse, Finanzberichte und andere Formen strukturierter Daten. Diese Informationen können zu vielen Entscheidungen beitragen, geben aber immer nur ein unvollständiges Bild. Tiefer gehende Analysen dessen, was Kunden über ein Unternehmen denken, wie die Mitarbeiter ihre Arbeit verrichten oder wie effizient der Betrieb von Anlagen ist, werden durch umfangreichere Datensätze ermöglicht. Diese Art von Informationsquellen werden mit Big Data durchforstet. Zu den Informationsarten, die in Big-Data-Strategien eine Rolle spielen, zählen:

Daten aus dem Internet der Dinge: Daten, die von Technologien für das Internet der Dinge – wie Geräte und Sensoren zur Überwachung von Vorrichtungen – erfasst werden, sind in Big-Data-Strategien sehr beliebt. Bei der Fertigung ist es beispielsweise möglich, in Echtzeit zu erfahren, wie häufig verschiedene Vorrichtungen eingesetzt werden. Mit diesem Wissen können Strategien zur Anlagenverwaltung optimiert werden.

Inhalte aus sozialen Medien: Mit Data-Mining-Tools kann ein Unternehmen aus sozialen Medien, Benutzerforen und anderen Webkanälen herausfiltern, wann es genannt wird. Das ermöglicht nicht nur die direkte Reaktion auf ehrliches Kundenfeedback, sondern Unternehmen können die so gewonnenen Informationen auch bei ihrer strategischen Planung für die Zukunft berücksichtigen.

Mobile Daten: SMS, Standortdaten und andere Informationen, die durch oder auf Smartphones und Tablets entstehen, können Unternehmen wichtige Einblicke gewähren. Ähnlich wie die Daten aus dem Internet der Dinge kommen diese Informationen in verschiedenen Formaten vor und sind an den unterschiedlichsten Stellen im Unternehmen von Nutzen.

Diese neuen Datensätze sind nur die Spitze des Eisbergs. Hinzu kommen unstrukturierte Daten. Das sind alle Informationen, die sich nicht einfach in ein Formularfeld zwängen lassen. Analysetools werden immer ausgefeilter darin, aus Datensätzen Schlagwörter und Tendenzen abzulesen, was Unternehmen neue Möglichkeiten eröffnet, ihre Daten gewinnbringend zu nutzen. Denn darum geht es im Endeffekt bei Big Data: durch den Zugang zu den bestmöglichen Daten – ob strukturiert oder unstrukturiert – alltägliche und längerfristige strategische Geschäftsentscheidungen treffen.

Das volle Potenzial von Big Data nutzen

Mit Big Data kommen auch einige Herausforderungen auf Unternehmen zu, nämlich in der riesigen Menge an Daten, die involviert ist, und der Anforderung, aus diesen Daten Handlungsweisen abzuleiten. Lösungen wie Business Intelligence helfen dabei, die Trends in voneinander getrennten Datensätzen auszumachen. Und auch ERP-Software trägt dazu bei, dass Daten schon bei ihrer Entstehung beim Benutzer verschiedenen Geschäftszweigen zur Verfügung stehen, damit alle davon profitieren können.

Wie der Name schon sagt, geht es bei Big Data um eine ganze Menge. Big Data kann für ganz viele verschiedene Zwecke genutzt werden. Lassen Sie sich vom Umfang nicht abschrecken. Big Data muss nicht in allen möglichen Bereichen eingesetzt werden. Aber wenn die Analyseprinzipien von Big Data bewusst und mit Strategie umgesetzt werden, gewinnen Unternehmen den Nutzen aus ihren Informationen, der für sie am sinnvollsten ist. Für Fertiger bedeutet das häufig, durch Datensätze ein besseres Verständnis der alltäglichen Arbeitsabläufe zu erlangen, um die Anlagenverwaltung, den Personaleinsatz und Produktionsprozesse zu verbessern.

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