Der Weg zur Data-Driven Factory
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Durch die Innovationskraft sowie der hervorragenden Präzision und Qualität nimmt die Schweizer Industrie weltweit eine Spitzenposition ein. In Zeiten des digitalen Wandels und der Transformation von kompletten Branchen ist es entscheidend den Wettbewerbsvorteil zu erhalten oder besser noch, weiter auszubauen.
Um langfristig eine Spitzenposition einzunehmen und diese beizubehalten, ist es unumgänglich die digitale Transformation aktiv anzugehen. Zusätzlich verstärkte die Pandemie die Digitalisierung der Prozesse, Produkte und Services sowie der Geschäftsmodelle noch weiter. Die digitale Transformation in der produzierenden Industrie ist mit voller Kraft in Gange.
Innovationstreiber dieses Veränderungsprozesses sind globale Megatrends und Emerging Technologies wie das Industrial Internet of Things (IIoT), Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), Augmented Reality (AR) und Virtual Reality (VR), 5G, Blockchain oder der Digital Twin. Diese Technologien stellen gegenwärtiger Geschäftsmodelle auf die Probe und legen den Grundstein für Smart Factories.
Industrie 4.0 hat vor Jahren die digitale Revolution der produzierenden Industrie eingeläutet. Das Kernstück des Erfolgs bildet die Beherrschung aller Datenflüsse über den gesamten Lebenszyklus des produzierten Produktes. Zunehmende Komplexität kann leichter bewältigt werden und Effizienzsteigerungen entlang der gesamten Wertschöpfungskette - von der Planung, Einkauf, Produktion über die Logistik bis zur Verwendung beim Kunden – werden erreicht.
Was ist eine Data-Driven Factory?
Die Data-Driven Factory besteht zum einen aus intelligenten Fertigungsanlagen, Komponenten und Systemen, welche untereinander vernetzt sind und miteinander Daten entlang der gesamten Wertschöpfungskette austauschen können. Zudem ist die Data-Driven Factory auch mit anderen Fabriken bzw. Lieferanten und Kunden vernetzt. Sie bezieht und sendet Informationen.
So entsteht ein produzierendes Ecosystem. Die Data-Driven Factory ist dadurch flexibler, schneller und effizienter in der konstanten Anpassung an inneren und äussere Einflüsse als heutige Produktionsstätten. Dies kann nur mithilfe von durchgängigen Datenstrukturen gelingen, welche End-to-End durchdacht sind.
Des Weiteren gibt es in der Data-Driven Factory von allen physischen Objekten einen digitalen Zwilling. Jede Maschine, jedes Werkzeug sowie auch jedes produzierte Produkt sowie die Fabrik im Kern muss ein digitales Abbild dank erhobenen Daten haben. Aber nicht nur die statischen CAD-Daten, sondern vor allem die Interaktionsdaten sind entscheidend. Mit dem digitalen Zwilling, der die Echtzeit Situation widerspiegelt, wird der Arbeitsfluss aufgezeigt und kann aktiv beeinflusst werden.
Das benötigt ein sauberes Fundament, das heisst durchgängige Prozesse und Datenflüsse, integrierte Systeme sowie die Integration von smarten Maschinen in die Systemarchitektur der Unternehmung. Darauf aufbauen erfolgt die Informations- und Datenevaluation, um datenbasierte Entscheidungen treffen zu können und in einer weiteren Phase mit Machine Learning zu optimieren. Dies führt zur intelligenten Data-Driven Factory.
Abb. 1: Bild eines digitalen Zwillings
Was sind die Vorteile einer Data-Driven Factory
Im Vergleich zu herkömmlichen Produktionsstätten bietet die Data-Driven Factory eine Vielzahl an Vorteilen, welche datenbasiert aufgebaut sind. Diese Vorteile sind unter anderem:
Verbesserung der „Time to Market“
Real-Time Daten jederzeit and jedem Ort
Steigerung der OEE (Overall Equipment Effectiveness)
Optimierte und automatisierte Prozesse
Steigerung der Produktivität
Durchgängige und transparente Lieferkette
Höhere Flexibilität in der Produktion
Know-How Sicherung (Wissensmanagement)
Agile Reaktion auf Schwankungen im Marktbedarf
Verbesserte Planbarkeit und weniger Umrüstungen
Steigerung der Kundenzufriedenheit
Wie transformiere ich die bestehende Produktionsstätte zur Data-Driven Factory?
Data Driven Process Design (DDPD) ist ein ganzheitlicher Ansatz, mit dem wir Kunden helfen die digitale Transformation und den Schritt in Richtung Data-Driven Factory voranzutreiben. DDPD ermöglicht es, die digitale Transformation von der Strategie über die Prozesse und Datenflüssen bis zur Technologie-Ebene zu gestalten. Dadurch wird die Datendurchgängigkeit in Produktionsstätten sichergestellt. DDPD ist ein Hilfsmittel, um Anforderungen an das zukünftige Technologiemanagement abzuleiten und schliesslich im Ecosystem neue Möglichkeiten zur Zusammenarbeit zu schaffen.
DDPD vermittelt ein klares Bild über die Schwachstellen Ihrer IST-Situation in Bezug auf Organisation, Prozesse, Informationsflüsse und zugehörige IT-OT Systeme. Medienbrüche und damit verbundene Effizienzverluste werden dadurch sichtbar.
DDPD ermöglicht das entsprechende Design einer SOLL-Unternehmensarchitektur, die der Datendurchgängigkeit dient und somit Shopfloor und IT näher zueinander bringt.
DDPD schafft die Grundlage für die Einführung weiterer Leading Edge Technologien sowie neue Möglichkeiten für die Zusammenarbeit der Zukunft.
Vorgehen in Richtung Data-Driven Factory
Die Data-Driven Factory ist nicht von heute auf Morgen umgesetzt. Es braucht viele kleine Schritte damit das Ziel erreicht wird. Entscheidend sind eine gemeinsame Vision und Strategie, um sicherzustellen, dass die Umsetzung einer klaren Richtung folgt. Weiter braucht es ein gemeinsames Verständnis der aktuellen Prozesse, Datenflüssen sowie der Applikationen und Infrastruktur auf Ebene Shopfloor bis hin zu internen Abteilungen.
Wir begleiten die produzierenden Unternehmen über drei Phasen: Identify, Innovate und Implement, welche nachfolgend näher beschrieben werden.
Phase 1 – Identify:
Identifikation von Handlungsfelder in den Dimensionen Strategie, Prozesse, Daten, Organisation und Technologie.
Konkrete Anwendungsfälle (Use Cases) ableiten und den IST-Zustand über alle Dimensionen erheben.
Phase 2 – Innovate:
Auf Basis der IST-Analyse wird ein Zielbild der zukünftigen Unternehmens-, Prozess- und vor allem Datenarchitektur (Master Data Management) designt.
Dies unter Einbezug der Strategie mit dem Fokus auf Digitalisierung und Automatisierung sowie für das Unternehmen relevante externe und interne Treiber.
Auswirkungen auf bestehende Enterprise Architecture aufzeigen (Geschäftsstrategie & -prozesse, Datenflüsse, Systeme, Rollen).
Enterprise Architecture Management bietet dafür einen geeigneten Ansatz und Rahmen: EA Management ist ein systematischer und ganzheitlicher Ansatz für das Verstehen, Kommunizieren, Gestalten und Planen der fachlichen und technischen Strukturen innerhalb eines Unternehmens. Der Ansatz hilft Unternehmen dabei, die Komplexität ihrer IT-OT Landschaft zu beherrschen und diese strategisch sowie businessorientiert (Prozesse und Daten) konsequent weiterzuentwickeln bzw. in Einklang zu bringen. Das heißt, es wird eine Durchgängigkeit, vom IoT Sensor an der Maschine oder dem Werkzeug, über die Cloud bis in das MES, PLM bzw. ERP, gefordert.
Abb 2: Enterprise Architecture Management Framework
Phase 3 – Implement:
GAP Analyse zwischen IST- und dem SOLL-Zustand
Massnahmen ableiten, um diese Lücken zu schliessen
Umsetzungs-Roadmap entwickeln
Auswahl von zukünftigen Systemen begleiten
Implementation des Zielbildes begleiten
Ein weiterer entscheidender Erfolgsfaktor ist das Commitment des Führungsteams sowie die Einbindung der Mitarbeiter*innen. Das Top Management muss nach einem positiven strategischen Entscheid die Umsetzung mit voller Kraft unterstützen, da dies sehr ressourcen- und zeitaufwendig ist. Des Weiteren müssen die Mitarbeiter*innen geschult und auf die Reise der Veränderung mitgenommen werden.
Wichtig ist, dass die digitale Transformation den Kunden und allen Mitarbeiter*innen einen entscheidenden Mehrwert dank Datendurchgängigkeit bringt. Das bedeutet, die Arbeit zu erleichtern und neue Möglichkeiten wie z.B. Service oder Plattform Geschäftsmodelle zu eröffnen.
Checkliste zur Data-Driven Factory:
Vision und Strategie vorhanden
Ganzheitliches Bild von Prozesse, Daten, Applikation, Integration und Infrastruktur
Vernetzung Maschine und Maschinenkomponenten zu Maschine
Digitaler Zwilling der physischen Objekte
Commitment des Managements und Einbezug der Mitarbeiter*innen
Wie wir Industrieunternehmen unterstützen
Unser Ziel ist es, die Unternehmen der MEM-Industrie auf die Reise der digitalen Transformation mitzunehmen, die Kernkompetenzen in den Mittelpunkt zu stellen und Chancen anhand der Data-Driven Factory zu erarbeiten. Gemeinsam mit Ihnen stellen wir die Durchgängigkeit der Prozesse und Daten in Ihrem Unternehmen sicher, leiten Anforderungen an das zukünftige Technologiemanagement und Ihre Systeme ab (Requirements Engineering), und modellieren alle zentralen End-to-End-Prozesse, um schliesslich im Ecosystem neue Möglichkeiten zur Zusammenarbeit zu schaffen. Gerne zeigen wir Ihnen anhand von Praxisbeispielen aus der Industrie wie wir Sie auf dem Weg zur Data-Driven Factory unterstützen können.
Haben Sie Fragen zur Data Driven Factory? Wir helfen Ihnen gerne.
