Während Unternehmen im Maschinen-und Anlagenbau seit jeher die Entwicklung von Technologien und Industriestandards genauestens beobachten müssen, hat die COVID-19-Pandemie den Druck weiter erhöht: Viele Unternehmen sind auf der Suche nach Maßnahmen und Strategien, um sich vor zukünftigen Disruptionen und sich schnell ändernden äußeren Umständen zu schützen. 

Dass Hersteller über wirksame Krisenreaktionsfähigkeiten und -instrumente verfügen sollten, um intelligente Entscheidungen möglichst in Echtzeit treffen zu können, ist keine Überraschung. 

Hello Disruption, My Old Friend 

Von der Dampfmaschine bis zu den Fließbändern – für den Maschinen-und Anlagenbau sind einschneidende, branchenweite Veränderungen keine Unbekannte. Die jüngste industrielle Revolution, die Industrie 4.0, zwingt Hersteller Web-Technologien und vernetzte Geräte einzusetzen, um zuverlässige, integrierte Daten zu sammeln und fundierte Entscheidungen in Echtzeit zu treffen.

Durch die Nutzung des Industriellen Internets der Dinge (Industrial Internet of Things, IIoT) können Hersteller Echtzeitdaten und -analysen in leicht verständlichen und in hohem Maße anpassbaren Formaten sammeln, analysieren und präsentieren. Darauf basierend lassen sich fundierte Entscheidungen treffen, insbesondere in unsicheren Zeiten.

Die Industrie 4.0 ist nicht nur eine Chance, sondern eine Notwendigkeit für das Überleben im Maschinen-und Anlagenbau.

Daten! Daten! Daten!

Um sicherzustellen, dass ihre Unternehmen über diese Pandemie hinaus erfolgreich sind, müssen Unternehmen ihre Maschinen- und Prozessdaten in Echtzeit überwachen und analysieren, um:

• die Gesamtproduktivität, Effizienz und Qualität zu verbessern
• die Genauigkeit von Daten und deren Integrität zu erhöhen
• unnötige Ausfallzeiten zu vermeiden, indem Produktions- und Wartungsprobleme im Voraus erkannt werden
• den Entscheidungsfindungsprozess zu optimieren
• schnell und gewinnbringend auf sich ändernde Anforderungen zu reagieren

Die Erfassung und Analyse hochwertiger Daten ist jedoch nicht so einfach, wie es scheint, insbesondere wenn man die riesige Menge der in einer Fertigungsumgebung verfügbaren Daten in Betracht zieht.

Fehlerquellen identifizieren, bevor man Daten sammelt

Vor der Suche nach den neuesten, geeigneten IIoT-Technologien, sollten Unternehmen einige grundlegende Fragen beantworten:

• Welche Daten werden benötigt und wie werden sie priorisiert?
• Aus welchen Systemen kommen die Daten?
• Wozu werden diese Daten beitragen?
• Wie können diese Daten genutzt werden, um Effizienz und Innovation zu ermöglichen?
• Welche Daten müssen geteilt werden?
• Wie können Stakeholder auf diese Daten zugreifen?

Die Antworten auf diese Fragen werden dazu beitragen, eine Planungsgrundlage zu schaffen, um festzustellen, welche Technologien und Systeme eine datengetriebene Umgebung ermöglichen. 

Deshalb an dieser Stelle ein warnender Hinweis: Selbst nach Implementierung der neuesten IIoT-Technologie gibt es in vielen Unternehmen immer über Altsysteme, die zunächst mit den neueren Technologien integriert werden müssen, um Daten richtig nutzen und analysieren zu können.

Um mehr darüber zu erfahren, wie Daten, und insbesondere Predictive Maintenance, den Maschinen-und Anlagenbau dabei unterstützen kann, die Herausforderungen von COVID-19 und einer dynamischen Branche zu meistern, empfehlen wir Ihnen das kostenfreie On-Demand-Webinar „IoT und Predictive Maintenance in der Fertigungsbranche“.