Fünf Punkte, auf die es in der digitalen Fabrik ankommt

Internet der Dinge, Big Data und Dynamic Case Management: Welche Aspekte bei der Realisierung der digitalen Fabrik besonders wichtig sind, hat das Unternehmen Pegasystems in fünf Punkten zusammengefasst. [...]

Die digitale Fabrik ist kein Zukunftsmodell. Sie befindet sich bereits im Aufbau. Das Internet der Dinge (IoT) ist dabei, die Industrie komplett umzukrempeln. Umfassende, an jedem Ort verfügbare Connectivity, miniaturisierte Sensoren, leistungsfähige Speicher- und Rechensysteme eröffnen ganz neue Möglichkeiten für Fertigung, Product-Lifecycle- oder Supply-Chain-Management. Eng verbunden mit der Digitalisierung und der Kommunikation von Maschine zu Maschine ist die Automatisierung von Entscheidungsprozessen in der digitalen Fabrik. Pegasystems, Anbieter von strategischen Software-Lösungen für Vertrieb, Marketing, Service und Operations, fasst die fünf wichtigsten Punkte zusammen:

1. Optimierung der Systeme: In der traditionellen Fertigung sind die meisten Systeme nicht miteinander verbunden und damit praktisch unsichtbar. IoT-Connectivity erlaubt es, sämtliche Systeme und Maschinen zu verbinden und sie damit zentral zu überwachen, zu steuern und zu optimieren.

2. Prescriptive Maintenance: Maschinen, die miteinander kommunizieren, unterliegen nicht mehr festen Wartungszyklen, sondern können auf Basis von Prognosemodellen proaktiv und vorausschauend gewartet werden. Eventuelle Störungen lassen sich so bereits im Voraus erkennen, so dass Ausfallzeiten minimiert werden.

3. Big Data im Produktionsprozess: In der digitalen Fabrik generieren alle Systeme und Anlagen kontinuierlich enorme Mengen an Sensordaten. Mit diesen Daten lassen sich Muster entdecken und vorbeugende Maßnahmen einleiten, entweder für die Wartung oder potenziell zur Vermeidung von Zwischenfällen oder Fehlern.

4. Lifetime Value Management von Anlagen: Das Internet der Dinge ermöglicht es, mit Big-Data-Analyseverfahren die Lebensdauer von Maschinen zu optimieren. Fertigungsunternehmen und Anlagenhersteller erhalten mit dem IoT eine riesige Datenbasis, aufgrund derer sie statische Wahrscheinlichkeiten über Auffälligkeiten oder Fehlerquellen ermitteln, die wiederum in die Optimierung von Wartungsmaßnahmen eingehen können.

5. Dynamic Case Management: Die komplexen Prozessstrukturen der digitalen Fabrik lassen sich optimal mit dynamischem Case Management (DCM) steuern und überwachen; anders als starre Regelwerke kann sich DCM neuen Gegebenheiten, die sich beispielsweise aus den Daten anderer verbundener Systeme ergeben, automatisch anpassen.

„Wir haben Konzepte wie Dynamic Case Management und Next Best Action sehr erfolgreich für die Fertigungsindustrie weiterentwickelt“, erklärt Axel Kock, Managing Director bei Pegasystems in München. „In der digitalen Fabrik ist es nämlich nötig, komplexe Entscheidungsstrukturen zu automatisieren, um die Vorteile, die aus den hochgradig integrierten Fertigungsverfahren entstehen, nicht bei der Kontrolle und Steuerung der Systeme wieder zu verlieren. Zahlreiche Unternehmen wie JABIL setzen unsere Lösungen hier mit großem Erfolg ein.“

„JABIL bewegt sich in Richtung der ‚Intelligenten Fabrik'“, erklärt Bill Muir, Chief Operating Officer, vom internationalen Manufacturing-Dienstleister JABIL, in Saint Petersburg, Florida. „Trends wie kundenindividuelle Massenproduktion, Miniaturisierung und die Erwartung, dass Produkte nicht mehr in Wochen, sondern in einem oder zwei Tagen verfügbar sein sollen, führen dazu, dass wir mehr anspruchsvolle Produkte schneller und zu geringeren Kosten herstellen müssen. Pega verschafft uns die Transparenz in der Lieferkette, die wir künftig brauchen, um diese neuen Anforderungen bei gleichzeitiger Verbesserung unserer Beziehungen mit unseren Lieferanten und Kunden zu erfüllen.“ (pi)


Mehr Artikel

News

Große Sprachmodelle und Data Security: Sicherheitsfragen rund um LLMs

Bei der Entwicklung von Strategien zur Verbesserung der Datensicherheit in KI-Workloads ist es entscheidend, die Perspektive zu ändern und KI als eine Person zu betrachten, die anfällig für Social-Engineering-Angriffe ist. Diese Analogie kann Unternehmen helfen, die Schwachstellen und Bedrohungen, denen KI-Systeme ausgesetzt sind, besser zu verstehen und robustere Sicherheitsmaßnahmen zu entwickeln. […]

Be the first to comment

Leave a Reply

Your email address will not be published.


*