Datenintelligenz für Industrie 4.0: Business Intelligence smart nutzen

Deutsche Unternehmen beschäftigen sich intensiv mit dem Thema Industrie 4.0. Der Grund: Sie müssen wettbewerbsfähig bleiben. Je weiter der Automatisierungsgrad in den Produktionshallen weltweit voranschreitet, desto schwerer lastet der Optimierungsdruck auch auf den Schultern deutscher Fertigungsleiter. Es bedarf einer zentralen Instanz, die alle Bestandteile in der Fertigung – Maschine, Material, Werkzeug und Produkt – verbindet und koordiniert. ERP-Systeme sind maßgeblich an der Realisierung der Industrie 4.0 beteiligt. Doch es müssen noch weitere Daten hinzugezogen werden, beispielsweise aus Betriebsdatenerfassungs (BDE)- und Manufacturing Execution (MES)-Systemen.

Was es noch braucht? Ein klares Bild von Bedarf, Möglichkeiten und Umsetzungsansätzen. Die meisten Konzepte zur Umsetzung von Industrie 4.0-Konzepten haben für viele Unternehmen jedoch mit der Realität nicht viel gemein. Fabrikhallen beispielweise, in denen Mitarbeiter mit Datenbrillen vor den Maschinen stehen und ihr ERP dabei ständig vor Augen haben, sind zwar technologisch möglich, aber außerhalb von Messeständen so gut wie nicht anzutreffen. Was Unternehmen brauchen, sind reale Konzepte für einen höheren Automatisierungsgrad, um Schritt für Schritt in eine vernetze und smarte Industrie überzugehen – aber angepasst für ihre jeweilige Situation.

Den Kern fast jeder Industrie 4.0-Umsetzung bilden cyberphysische Systeme – Netzwerke von Embedded Systemen, die mittels Sensoren und Aktoren miteinander kommunizieren und letztlich die Abbildung der realen Fertigung in einem virtuellen Modell schaffen. Die Datenbasis dafür generieren RFID-Chips und Sensoren, befestigt an den Maschinen, die unentwegt Daten mit den Werkstücken austauschen und sich mit dem ERP-System und der Demand und Supply Chain oder mit Qualitätssicherungssystemen verbinden. Der Fertigungsleiter kann so mit einem Tablet in den Händen durch die Hallen gehen und erhält die entsprechenden Daten an jeder Maschine, an der er vorbeigeht – direkt und in Echtzeit. Und diese gilt es auszuwerten, um an das zu gelangen, wofür die Smart Factory steht: Intelligenz.
Prozessoptimierung durch Datenanalyse

Zentral zusammengeführt und analysiert ist das Nutzenpotenzial der Informationen, die in den Daten stecken sehr hoch. Es ermöglicht eine intensivere Qualitätskontrolle mit besserer Materialnutzung und weniger Ausschuss, eine Nachverfolgbarkeit jeder Komponente und Nachvollziehbarkeit jedes Produktionsschrittes und vor allem mehr Effizienz in den einzelnen Schritten und den übergreifenden Prozessen. Diese erhöhte Transparenz führt auch letztlich zu mehr Kundenservice – Engpässe werden schneller sichtbar und damit auch kommunizierbar. Prognosen sind präziser und komplexere Aufträge werden einfacher nachvollziehbar und wiederholbar.

Etliche Unternehmen haben trotz der viel diskutierten Hürden und Komplexität bereits Projekte in Angriff genommen und die Umsetzung von Industrie 4.0 vorangetrieben. Business Intelligence (BI)-Lösungen haben oft einen wichtigen Beitrag dazu geleistet – doch nicht jedes BI-System ist den Anforderungen in der Fertigung gewachsen. In der Praxis wird immer wieder auf unerwartete praktische Schwierigkeiten gestoßen (sei es Interoperabilität, Konnektivität oder Signalverfügbarkeit). Grundsätzlich gibt es einige grundlegende Anforderungen, die eine BI-Plattform für Industrie 4.0 erfüllen muss.

Anforderungen an ein BI-System für die Fertigung

Integriert: BI für Industrie 4.0 vereint eine Vielzahl von Daten. Informationen zu Aufträgen und Sales Pipeline, Lieferanten, Lagerhaltung, Umweltdaten oder auch Rahmenbedingungen wie Energie- und Rohstoffpreise müssen kombiniert werden mit Maschinendaten aus BDE-Systemen und MES. Eine BI-Lösung benötigt daher Schnittstellen, Konnektoren und im Idealfall Open APIs, um alle relevanten Daten zusammenführen zu können. Die gigantischen Datenvolumina müssen sodann in komplexen Datenmodellen mit Bezug zu den Geschäftsprozessen ausgewertet werden. Klassische Datenmodellierungen mit vordefinierten Strukturen reichen hier nicht aus. Assoziative BI-Lösungen verbinden die Daten vorab, rechnen Analysen aber erst, wenn sie abgefragt werden. Die Daten werden In-Memory im Hauptspeicher abgelegt, so dass eine schnelle Auswertung möglich wird.
Intuitiv: BI muss auch den Blick ins Detail ermöglichen – und zwar spontan, um wirklich effektiv zu sein. Es braucht eine visuelle Darstellung, die auch komplizierte Fakten leicht verständlich macht. Die Visualisierungsoptionen gehen dabei weit über die üblichen Torten- oder Balkengrafiken hinaus: Es ist fast möglich jedes Objekt oder jede Grafik einzubinden. So können in einer Explosionsgrafik die Teile mit der höchsten Fehlerhäufigkeit farblich gekennzeichnet und über den Produktionsweg bis hin zum Lieferanten oder zur einzelnen Lieferung nachverfolgt werden.
Echtzeitfähig: Was nutzt ein detaillierter Bericht, wenn er erst nach einem Monat vorliegt? Beratungsunternehmen stehen immer häufiger vor der Forderung, Daten in Echtzeit umzusetzen, die Einblicke in den Status quo bieten und gegebenenfalls ein sofortiges Eingreifen ermöglichen. Soll beispielsweise Materialverschwendung limitiert werden, zeigt ein Dashboard übersichtlich neben den Auslastungsdaten auch die Fehlermenge pro Maschine, pro Schicht, pro Artikel und pro Palette Rohmaterial. Wird diese Auswertung in Relation mit im ERP definierten Soll-Werten gesetzt, werden Ausreißer deutlich – leicht erkennbar durch anschauliche Visualisierung. Daten zu Wartungsbedarf, Durchlauf-, Rüst- und Ausfallzeiten pro Maschine helfen dabei, schnell zu reagieren und Stillstand zu minimieren.
Mobil: Kennzahlen in Echtzeit sehen ist gut, vor Ort ist dies aber noch besser. Responsives Design zur Anpassung auf viele Screen-Größen in der BI-Lösung ist selbstverständlich, schnelle Datenübertragung auch. Nur ist mobiler Zugriff in Fertigungshallen nicht immer einfach umzusetzen. Eine Möglichkeit: Mit iBeacons und RFID-Chips in der Halle ist sichergestellt, dass der Fertigungsleiter vor Ort auf Auswertungen von genau der Maschine zugreifen kann, vor der er steht. Die Maschinen melden dem ERP in Echtzeit den Arbeitsfortschritt zurück, die Daten werden sofort in Qlik Sense übertragen und dargestellt.
Predictive: Volle Auslastung braucht Planung, aber genau diese Planung ist vor allem für Einzelfertiger mit hohen Auftragsschwankungen schwer zu erstellen. Intelligente Datenauswertung hilft hier ebenfalls weiter. Aus dem CRM-System kommen nicht nur Informationen über die Sales-Pipeline und die Wahrscheinlichkeit von Abschlüssen, es kann auch auf ähnliche Projekte referenzieren, deren Ressourcen-Kennzahlen wiederum aus dem ERP-und MES-System ermittelt werden. Der Abgleich der Vergangenheitsdaten mit aktuellen Leistungsdaten kommt der Realität meist schon recht nahe. Ein Beispiel: Kennzahlen wie durchschnittliche Laufzeit vor einem Ausfall, Wartungszeiträume und -kosten werden mit den Zustandsdaten der Maschine und zukünftigen Auslastungsdaten abgeglichen, um so den optimalen Wartungszeitpunkt zu finden. BI-Systeme können für diese weitgehenden Predictive Analytics um Extensions mit mathematischen Algorithmen ergänzt werden.
Regelbasiert: Die Erfassung von Maschinendaten erlaubt eine permanente Überwachung von technischen Anlagen. Um in Notfällen schnell zu agieren, müssen jedoch Regeln festgelegt werden, die in Echtzeit die gewünschte Reaktion auslösen. Manchmal lässt sich nicht ad hoc anhand einer Menge von Signalen entscheiden, ob ein Fehler vorliegt. Im BI-System werden Messwerte geprüft, Zusammenhänge analysiert und Entscheidungsbäume hinterlegt. Die Lösungen steuern das Zusammenspiel anderer Verfahren, erfassen Zusatzinformationen bei Drittsystemen oder interagieren mit dem Anwender.
Der Blick in die Fabrikhallen

Das Besondere an Industrie 4.0 ist nicht die Maschinenkommunikation, sondern der Blick auf das gesamte Wertschöpfungsnetzwerk.

• Verläuft alles nach Plan oder gibt es Verzögerungen?
• Wird bald eine Wartung fällig?
• Stimmt die Produktionsqualität noch?
• Funktioniert die Zulieferkette aus dem Lager?
• Arbeitet der Konstrukteur an einer Verbesserung des Produkts und wie sieht diese aus?
• Wird ein Plan B gebraucht? Kommen die Komponenten aus der Supply Chain rechtzeitig?
• Ist ein dringlicher „Chefauftrag“ zu erwarten?
• Wie entwickelt sich die Nachfrage?

Die Transparenz und die schnelle Reaktionsfähigkeit, die sich durch die Beantwortung dieser und weiterer Fragen anhand von Datenanalyse ergeben, sind ein essenzieller Wettbewerbsvorteil. Informationsqualität und -granularität sind hier wichtig. Kurz, Business Intelligence spielt für Industrie 4.0 eine entscheidende Rolle, denn anders sind die Datenflut und -vielfalt kaum sinnvoll nutzbar zu machen.

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