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Der Autor dieses Gastbeitrages ist Christoph Sporleder, Executive Advisor, SAS und fokussiert auf das Thema BigData in der Welt von Industrie 4.0.
Ungenutzte Potentiale
Das größte Potenzial für Industrie 4.0 sehen viele deutsche Industrie-Unternehmen derzeit in der Produktionsplanung und -steuerung. Doch gemäß der Studie „Wettbewerbsfaktor Analytics 2015“ der Universität Potsdam verwenden nur 34 Prozent der Fertiger in Deutschland analytische Systeme in der Herstellung. Im Bereich Logistik sind es immerhin schon 40 Prozent. Dabei ist die Analyse großer Datenmengen auf Basis von Plattformen wie Hadoop eine wichtige Voraussetzung, um das volle Potential von Industrie 4.0 zu nutzen. Denn die größten Chancen ergeben sich aus der Verknüpfung der Produktion mit vor- oder nachgelagerten intelligenten Objekten, die auch außerhalb des Unternehmens liegen können.
Und hier entstehen große Mengen an Daten, die in aussagekräftige Informationen umgewandelt werden müssen, um fundierte und idealerweise automatisierte Entscheidungen zu treffen. So ist das Internet der Dinge nur dann hilfreich, wenn die anfallenden Daten auch effektiv analysiert werden. Unternehmen aus dem deutschen Mittelstand können hier gute Wettbewerbspositionen gewinnen indem sie „Analytics of Things“ als eine wichtige neue Kompetenz begreifen und umsetzen. Der digitale Wandel und die vielbeschworene „vierte industrielle Revolution“ können so zugunsten unseres Industriestandortes zum echten Wertschöpfungstreiber werden. Denn es geht nicht nur um populäre, neue Endverbraucherangebote wie sie z.B. aus USA zu uns kommen, sondern um die Automatisierung produktionsinterner Prozesse von Unternehmen zu Unternehmen.
Datenvernetzung als Chance
Die unternehmensübergreifende Datenvernetzung bietet eine riesige Chance für die Lieferkette der Zukunft: Entwicklungsfortschritte eines Zulieferers könnten in Echtzeit an den OEM weitergegeben werden, der seine Entwicklung damit in Einklang bringt. Ein solcher Austausch findet heute jedoch nicht statt, denn es mangelt sowohl an Vertrauen zwischen den Unternehmen als auch an den notwendigen Sicherheitskonzepten. Viele deutsche Hersteller gehen bereits die ersten Schritte in Richtung Industrie 4.0. Zum Beispiel koordiniert die Meyer Werft in Papenburg mehr als 10.000 Mitarbeiter beim Bau eines Schiffs mit der Software „InfoYard“. Mit Hilfe der operativen Projekt- und Kapazitätsanalyse kann sie einen Auftrag in jeder Projektphase steuern und effizient ausführen.
Nestlé setzt am Point of Sale einen Forecast Server ein, um die optimale Verfügbarkeit seiner Produkte vorherzusagen. Da die Auswahl der geeigneten statistischen Methode weitgehend automatisiert erfolgt, erhalten Planer mehr Zeit zur Ermittlung komplexer Zusammenhänge und für die richtigen Entscheidungen zur Anpassung der Produktion. Durch den Einsatz von SAS Predictive Maintenance kann der Landmaschinenanbieter Claas Telemetrie- und Diagnosedaten direkt aus den Maschinen in die zentralen Analysesysteme für das Gewährleistungsdatenmanagement integrieren. Damit realisiert das Unternehmen eine vorausschauende Wartung seiner Maschinen.
Herausforderung Datensouveränität
Für die nächsten Schritte in Richtung Datenaustausch zwischen Unternehmen müssen nun eindeutige Regeln zum Umgang mit den zu teilenden Daten aufgestellt werden. Wer darf diese Daten lesen, bearbeiten und weiterleiten? Datensouveränität bildet damit neben Cybersecurity ein zentrales Thema beim Austausch von Daten mit Partnern. Auch die Auswahl und Einordnung der Daten ist zu klären und in eine klare Struktur zu bringen, bevor Data Sharing eingeführt werden kann. Doch nur damit lässt sich das volle Potential von Industrie 4.0 ausschöpfen.
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