Ihre Strategie für Fertigungsdaten ist zum Scheitern verurteilt (so können Sie es ändern)

Ihre Anlage erzeugt jede Stunde 50.000 Datenpunkte.

Ihr Qualitätsteam trifft seine Entscheidungen immer noch auf der Grundlage der Chargenberichte von gestern.

Irgendetwas passt da nicht zusammen.

Das Problem ist nicht das Datenvolumen, sondern die Datenintelligenz. Die meisten Fertigungsbetriebe haben sich zu ausgefeilten Historikern entwickelt, die alles erfassen, was in der Fabrik passiert. Das Sammeln von Daten und deren Nutzung sind jedoch zwei unterschiedliche Fähigkeiten.

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Die versteckten Kosten von Datenmängeln

Nehmen wir einen Hersteller von Spezialchemikalien, mit dem wir zusammengearbeitet haben. Das Unternehmen hatte umfangreiche Investitionen in Sensoren, Historiker und Dashboards getätigt. Jeder Reaktor hatte mehrere Überwachungspunkte. Die Dateninfrastruktur war beeindruckend.

Das Problem: Als die Ausbeute innerhalb von sechs Wochen um 8 % sank, brauchten drei Ingenieurteams vier Monate, um festzustellen, dass ein Wechsel des Rohstofflieferanten die optimale Reaktionstemperatur um 2 °C verschoben hatte.

Die Daten waren vorhanden. Die Korrelation war auffindbar. Aber die Verbindung war für die vorhandenen Systeme nicht sichtbar.

Die wirklichen Kosten waren nicht die entgangenen Erträge, sondern die vier Monate verminderter Leistung, in denen qualifizierte Mitarbeiter Daten manuell analysierten, die eigentlich automatisch Muster hätten erkennen sollen.

Drei Säulen der Manufacturing Data Intelligence

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1. Kontextabhängige Sammlung

Die meisten Produktionsdatensysteme sind eher für die Erstellung von Berichten über die Einhaltung von Vorschriften als für betriebliche Einblicke optimiert.

• Traditioneller Ansatz: Erfassen Sie die Temperatur alle 30 Sekunden, da die gesetzlichen Vorschriften eine Probenahmehäufigkeit vorschreiben.
• Intelligenter Ansatz: Erfassen Sie die Temperatur unter Berücksichtigung der Prozessphase, der Rohmaterialcharge und der Umgebungsbedingungen. Eine Abweichung von 0,5 °C bedeutet beim Erhitzen etwas anderes als im stationären Betrieb.

2. Echtzeit-Korrelation

Fertigungsprozesse sind eine Symphonie aus voneinander abhängigen Variablen. Ein fortschrittliches Datenmanagement erkennt diese Beziehungen und überwacht sie kontinuierlich.

Ein Beispiel: Bei der pharmazeutischen Fermentierung weist eine bestimmte Kombination aus Rückgang des gelösten Sauerstoffs, pH-Abweichung und Bildung von Stoffwechselnebenprodukten auf ein Kontaminationsrisiko hin, und zwar 6-8 Stunden, bevor herkömmliche Nachweismethoden es erkennen würden.

3. Integration der Entscheidung

Die besten Datenverwaltungssysteme präsentieren nicht nur Informationen, sondern stellen sie in den Kontext von Entscheidungen, die getroffen werden müssen.

Ein entscheidungsintegriertes System wird aufschlussreiche Informationen liefern: "Die Temperatur von Reaktor 3 tendiert in Richtung der oberen Kontrollgrenze; erwägen Sie, die Rührgeschwindigkeit in den nächsten 15 Minuten um 10 U/min zu reduzieren, um optimale Bedingungen zu erhalten."

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Compliance als Beschleuniger der Datenstrategie

Regulatorische Anforderungen können Ihre Datenstrategie verbessern, anstatt sie einzuschränken. Die Einhaltung von Vorschriften erfordert Rückverfolgbarkeit, Dokumentation und Validierung, was alles die Datenqualität und den Kontext verbessert.

Clevere Hersteller nutzen die Compliance-Anforderungen als Grundlage für umfassendere Data Intelligence-Funktionen.

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Mehr als nur Datenerfassung

Die Hersteller, die aus ihren Daten einen Wettbewerbsvorteil ziehen, sammeln nicht mehr Informationen, sondern verknüpfen sie auf eine Art und Weise, die zu Erkenntnissen führt.

Ein effektives Datenmanagement verwandelt das individuelle Fachwissen in eine organisatorische Fähigkeit. Wenn Ihre Systeme Ihre Prozesse so gut verstehen wie Ihre besten Mitarbeiter, haben Sie sich von der Datenerfassung zur Datenintelligenz entwickelt.

Die Technologie ist heute vorhanden. Die Frage ist: Sind Sie bereit, nicht mehr alles zu sammeln, sondern zu verstehen, was wichtig ist?