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Die Bedeutung von Daten im Maschinenbau

by Michael

August 23, 2019

Daten spielen eine zentrale Rolle in dem vernetzten Geschäftsumfeld von heute. Bei korrekter Nutzung sind sie die Basis für die Realisierung von Wettbewerbsvorteilen wie z. B. schlankeren Abläufen, höherer Kundenzufriedenheit und Loyalität oder individuell zugeschnittenen Produkten. In der Tat zeigt eine McKinsey-Umfrage, dass Protagonisten der Customer Analytics gegenüber Nachzüglern eine fast 19-mal höhere Wahrscheinlichkeit haben, eine überdurchschnittliche Profitabilität zu erzielen.

Warum sind angesichts dieser Vorteile nicht alle Unternehmen bereits gänzlich datengesteuert? Nun, obwohl die Gründe für den allgegenwärtigen Austausch und die Verarbeitung von Daten auf der Hand liegen, ist die praktische Umsetzung ein deutlich komplexeres Unterfangen.

Im Maschinenbausektor ist die Datenerfassung oft aufwendig, nicht alle Supply Chain Akteure sind miteinander vernetzt, und es ist oft unklar, wie man räumlich getrennte IT-Silos überwinden will.

Allerdings sind die positiven Auswirkungen, die Daten auf den Maschinenbau haben können, viel zu groß, um ignoriert zu werden. In diesem Blogbeitrag werfen wir einen genaueren Blick auf die Herausforderungen, vor denen produzierende Unternehmen bei der Integration und Interpretation ihrer Daten stehen, sowie darauf, was sie erreichen können, wenn alle Komponenten dann schließlich ineinandergreifen.

Hindernisse auf dem Weg zur Datentransparenz

Man weiß nie so recht, was passiert, wenn Anlagen vom Produzenten in die Hände der Kunden gelangen. Wie ist der allgemeine Maschinenzustand? Mit welchen Anomalien ist ein bestimmtes Produkt am häufigsten behaftet? Ist der Lieferantenwechsel für ein bestimmtes Einzelteil eine gute Idee? Benutzen Kunden die gekauften Maschinen überhaupt?

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In der Regel sind Hersteller nur wenig oder gar nicht im Bilde, wie gut ihre Produkte im realen Betrieb arbeiten. Diese fehlende Transparenz erschwert die Identifizierung von Designmöglichkeiten, die Erstellung und Erprobung neuer Features und damit letztendlich die Differenzierung im Wettbewerb.

Darüber hinaus werden Schwermaschinen wie Hebezeuge oder Großsägeanlagen oft unter extremen Belastungen eingesetzt, deren Bedingungen außerhalb der Kontrolle des Herstellers liegen. Einflussfaktoren wie Wind, Temperatur und Luftfeuchtigkeit wirken nicht nur unmittelbar auf die einzelnen Anlagen ein, sondern machen auch die Arbeitsbedingungen unvorhersehbar. Dies führt zu einer beträchtlichen statistischen Streuung, die nicht berücksichtigt werden kann und somit eine genaue Leistungsmodellierung erschwert.

Erschließung von Potenzialen im Maschinenbau

Eine erfreuliche Entwicklung ist, dass die Fortschritte im Industrial-Internet-of-Things (IIoT) - einschließlich Edge Computing, Smart Data Collection und Analytics Dashboard - den Zugang zu Daten für Maschinenbauer zunehmend erleichtern und sie insbesondere in die Lage versetzen:

  • Besser auf die Kundenbedürfnisse einzugehen Wenn Hersteller den Umgang mit ihren Maschinen im Visier haben, können sie auf die Bedürfnisse der Kunden eingehen und bedarfsgerechte kommerzielle Angebote unterbreiten. So kann sich beispielsweise der Vertrieb mit einem Upgrade-Angebot an Kunden wenden, deren Betriebsmittel das Ende der Nutzungsdauer erreicht. Oder Service Manager können die Wartung auf Grundlage der tatsächlichen Maschinenauslastung bedarfsgerecht planen.

  • Die Produktivität der Auftraggeber zu steigern Ineffizienz ist ein großes Problem für Anlagenbetreiber. Eine Anlage, die nicht mit voller Leistung arbeitet, bremst mitunter den gesamten Produktionsprozess und reduziert den Durchsatz. Datenbasierte Unternehmen können Ausfallzeiten minimieren, indem sie den Maschinenzustand überwachen und lokale Serviceteams bei der Lösung von Problemen unterstützen, bevor es zu Maschinenausfällen und teuren Reparaturen kommt.

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  • Innovativ zu sein und stets bessere Produkte und Dienstleistungen anzubieten Durch die Daten-Aggregierung über mehrere Anlagen, Kunden und über mehrere Situationen hinweg können Maschinenbauer Design-Entscheidungen treffen, Überspezifikationen und Leistungseinbußen ausgleichen, das Preis-Leistungs-Verhältnis verbessern und Produkte entsprechend der unterschiedlichen Gegebenheiten anpassen. Darüber hinaus ermöglicht die Datentransparenz den Anbietern, neue Geschäftsmodelle wie z. B. Machine-as-a-Service zu erproben.

Trotz der hohen Bedeutung der Daten für den Maschinenbau gibt es jedoch einige Hürden, die es Maschinenbauern erschwert, datenorientierter zu arbeiten. Mit den Lösungen von Senseforce können Sie diese Herausforderungen meistern und Ihr Unternehmen an vorderster Stelle in der Industrie 4.0 etablieren. Sie möchten wissen, wie? Kontaktieren Sie uns noch heute unter [email protected], um einen Demo-Termin zu vereinbaren.