In vernetzten Industrieumgebungen entstehen heute täglich Terabytes an Daten. Doch werden die auch adäquat genutzt? Viel zu oft lautet die Antwort: Nein. Die Gründe sind vielfältig: Die Daten liegen in isolierten Quellen, sind nicht in Echtzeit verfügbar oder nicht so aufbereitet, dass Menschen damit arbeiten können. Doch das lässt sich ändern – softlab macht es vor.
Die industrielle Fertigung ist heute weitgehend digitalisiert und vernetzt. Eine breite Systemlandschaft erfasst Werkstücke und Produktionsstoffe, Maschinenzustände, Prozessverläufe und Umgebungsdaten. Die Daten stammen aus PDM-, MES- und ERP-Systemen, Qualitäts- und Service-Tools, aus Sensoren und Steuerungen. In der Theorie bilden diese die Grundlage für optimale Entscheidungen.
Doch die Praxis sieht anders aus. Wenn Daten in isolierten Silos landen, stehen sie womöglich an entscheidender Stelle gar nicht zur Verfügung. Oder es lassen sich aus den Daten keine verwertbaren Informationen ziehen, weil der Kontext fehlt. Oder die Daten müssen erst aufwändig – womöglich in (teils) manuellen Prozessen – in ein Format gebracht werden, das die weitere Verarbeitung ermöglicht, was aber einen zeitlichen Verzug bedeutet.
Wie aus Daten Informationen werden
Der Blick in eine Werkshalle verdeutlicht, wo die Probleme derzeit zu finden sind. Beispielsweise bei der Herstellung einer Hochleistungs-Gasturbine. Im Produktionsprozess treten verschiedene Fehler auf. Einer davon häufiger als alle anderen auf, allerdings nicht regelmäßig. Bei der Kontrolle der Problemfälle, die als Zahlen oder textbasierte Statusmeldungen vorliegen, ist so auf Anhieb kein Muster zu entdecken, die Häufung verliert sich im statistischen Rauschen.
Die Folge: Die Ursache des Fehlers bleibt unbearbeitet, die Produktion der Gasturbine ist weniger effizient als es möglich wäre, weil immer wieder manuelle Nacharbeiten notwendig werden, die im Laufe des Geschäftsjahres relevante Kosten verursachen.
Mit einer geeigneten Aufbereitung der Daten lassen sich die versteckten Probleme dagegen sichtbar machen – und das im wahrsten Sinne des Wortes. Ein digitaler Zwilling, der in eine 3D-Darstellung überführt wurde, bietet dafür die Grundlage. Über eine Heatmap, die Fehlerhäufungen farblich hervorhebt, sowie über Datenpunkt-Wolken, die abweichende Werte visualisieren, werden aus den vorhandenen, aber nicht beachteten Daten plötzlich wertvolle Informationen, die es ermöglichen zu qualitativ besseren Entscheidungen zu kommen.
Das große Missverständnis
Das Beispiel zeigt: es braucht nicht immer noch mehr Daten. In den meisten Fällen liegen diese schon vor – allerdings eben oft nicht in geeigneter Form. Die Lösung ist auch nicht, einfach mehr Dashboards zu bauen. In Wahrheit verschiebt das die Komplexität nur an die Oberfläche.
Ziel muss es sein, die richtigen Informationen zur richtigen Zeit an die richtige Stelle zu bringen. Ein entscheidender Faktor ist dabei, ob die Darstellung dem Entscheidungskontext gerecht wird. Eine Werkerin in der Lackiererei braucht andere Informationen als eine Produktionsleitung im Schichtgespräch oder ein Servicetechniker im Feld. Drei Aspekte entscheiden darüber, ob Daten tatsächlich wirken:
- Integration: Quellen aus PDM, MES, ERP und Qualität müssen über sichere, skalierbare Schnittstellen zusammengeführt werden.
- Räumlichkeit: Komplexe technische Sachverhalte werden erst verständlich, wenn sie sich an der realen Geometrie einer Anlage, eines Bauteils oder eines Prozesses verorten lassen – über 3D-Visualisierung, Digital Twins oder VR/AR.
- Anwenderzentrierung: Oberflächen müssen so gestaltet sein, dass die Information ohne lange Einarbeitung handlungsleitend wird.
Erst wenn diese drei Dimensionen zusammenkommen, entsteht aus Daten ein Werkzeug für Entscheidungen.
Hilfe von externen Partnern
Diese drei Dimensionen sinnvoll benutzerfreundlich miteinander zu verbinden ist eine echte Herausforderung. Es kann sich lohnen, dafür externe Partner zur Unterstützung hinzuzuziehen, die mit Erfahrung und spezifischem Know-how schnell zu tragfähigen Lösungen kommen.
Ein solcher Partner ist softlab, das Software-Team innerhalb von Feynsinn, einer Marke der EDAG Group.
So kann softlab gleich dreifach glänzen:
- Entwicklerkompetenz: Ein tiefes Know-how rund um aktuelle Technologien für Software-Programmierung, Schnittstellen-Entwicklung und das Gestalten intuitiver Benutzeroberflächen;
- Systemkompetenz: umfassendes Verständnis für die vorhandenen Autorensysteme, wie CATIA und Systemlandschaften aus PDM-, MES- und ERP-Systemen und vielen mehr, sowie der daraus erzeugten Daten inklusive ihres Kontexts;
- Domänenkompetenz: Das Wissen, wie eine Branche tickt, welche spezifischen Prozesse dort eingesetzt werden und was die besonderen Anforderungen und Herausforderungen sind.
Diese herausragende Mischung, gepaart mit Expertise aus zahlreichen erfolgreich umgesetzten Projekten ermöglicht es den softlab-Spezialisten, die passenden Daten bereitzustellen, diese zu aussagekräftigen Informationen zu verknüpfen und sie in intuitive Oberflächen zu überführen, die Entscheidungsträger auf verschiedenen Ebenen genau in ihrer jeweiligen Rolle unterstützen.
Wie Sie ihre Datenschätze heben
Auf der einen Seite sind die Probleme unterschiedlicher Industrie-Branchen, seien es Automobilhersteller, Fertiger von Consumer Goods, von Medizintechnik oder vieler anderer Produktgruppen, im Grunde immer wieder ähnlich. Auf der anderen Seite bedarf es dennoch branchenspezifischer Lösungen, die den jeweiligen Benutzeranforderungen gerecht werden.
Dafür hat softlab ein flexibles Vorgehensmodell entwickelt. Dieses adressiert die häufigsten Probleme bei Software-Vorhaben in Industrieumgebungen, wie unklaren Anwendungsfällen, fehlender Validierung und einer Lücke zwischen Pilot und Skalierung. Zum anderen lässt es Raum für jeweils branchen- und kundenspezifische Lösungen. Das Modell umfasst vier Schritte:
- Ermittlung von Potenzialen und Erarbeitung von Use Cases – gemeinsam mit den Fachbereichen, nah am realen Arbeitsprozess.
- Validierung des Konzepts – schnell und belastbar, bevor Entwicklungsbudget gebunden wird.
- Entwicklung der digitalen Lösung – mit modernen Architekturen, sauberer Schnittstellenarbeit und kurzen Iterationszyklen.
- Implementierung, Betrieb und Skalierung – inklusive Übergabe in die Linie, Monitoring und Weiterentwicklung im laufenden Betrieb.
So entstehen Lösungen, die im Tagesgeschäft tragen. Basis ist eine durchgängige Datenstrecke vom Shopfloor bis ins Managementmeeting. Auf dieser Basis entstehen Anwendungsoberflächen, bei der jede Ebene genau das sieht, was sie sehen muss. Und vor allem: alle Ebenen reden über dieselben, aktuellen und qualitativ hochwertigen Zahlen und haben damit den gleichen Wissensstand.
Kämpfen auch Sie mit verteilten Daten und Informationslücke bei Entscheidungsträgern? Interessieren Sie sich dafür, wie Sie Ihre verborgenen Datenschätze heben können, um die Effizienz in der Produktion zu steigern und unnötige Kosten zu vermeiden? Dann sprechen Sie mit Michael Vogel, Teamleiter softLab bei Feynsinn.
Oder laden Sie sich gleich hier unser Whitepaper „Vom Datensilo zur qualitativen Entscheidung“ herunter. Hier erfahren Sie weitere Details zum softlab-Vorgehensmodell und dem dahinterstehenden Technik-Stack, welche konkreten Vorteile Sie erwarten dürfen und welche messbaren Vorteile in verschiedenen Referenzprojekten erzielt werden konnten.
