Smarte Analytics für Qualität 4.0

Wie Autozulieferer Produktionsfehler erkennen

19.07.2019
Anzeige  Hohe Qualitätsansprüche in disruptiven Zeiten - viele Automobilzulieferer kennen diese Herausforderung. Doch was tun, wenn sich immer wieder dieselben Qualitätsfehler einschleichen?

Stellen Sie sich folgendes Szenario vor: Sie sind CEO / Verantwortlicher eines mittelständischen Automobilzulieferers und in der Fertigung gibt es ein Problem. Eine Maschine produziert immer wieder Teile mit schwankender Qualität - ein Muster an was es liegen kann, ist zunächst nicht ersichtlich. Dass sich Unternehmen der produzierenden Industrie solche zeit- und ressourcenfressende Qualitätsschwankungen heute nicht mehr leisten können, liegt auf der Hand. Aus diesem Grund setzen führende Fertigungsunternehmen zunehmend auf intelligente Data-Analytics-Lösungen.

Mit den richtigen Technologien – und dem richtigen Partner – werden auch Ihre Produktionsprozesse smarter und effizienter.
Mit den richtigen Technologien – und dem richtigen Partner – werden auch Ihre Produktionsprozesse smarter und effizienter.
Foto: DXC

Wie Daten zu Wissen werden

Ob bei Bestandsaufnahme, im Qualitätsmanagement oder als Output von Sensoren - während der Produktion fallen meist große Datenmengen an. Ihren wahren Wert entfalten sie jedoch erst im Verbund: Richtig verknüpft sind sie die Basis für nachhaltige Prozessoptimierungen. Zurück zum Beispiel: Unser mittelständischer Automobilzulieferer hat im Rahmen seiner Digitalisierungsstrategie das Thema Industrie 4.0 ganz oben auf seiner Agenda platziert und die richtigen Weichen gestellt.

So konnte er auch im Falle seines Fertigungsproblems schnell reagieren: Dass relevante Daten vorliegen, war klar - dass moderne Datenanalysen Antworten versprechen, bekannt. Offen blieb hingegen, wie man diese meist unstrukturierten Daten konkret in Wert verwandeln kann und wie eine skalierbare Lösung für künftige Analytics-Aufgaben aussehen muss.

Die Geschäftsführung stellt daher ein Projektteam aus internen und externen Experten zusammen: Neben einem Data Scientist und einem externen Manufacturing-Berater waren auch Maschinen- und Wartungsingenieure aus den eigenen Reihen an Bord. Innerhalb kurzer Zeit filterte das Team aus über 180 Datenquellen die wichtigsten Informationsgeber heraus und erstellte auf dieser Basis einen Analytics-Algorithmus.

So entstand in den folgenden Monaten eine nahtlos in die Infrastruktur integrierte Lösung für eine nachhaltige Datenanalyse. Bereits nach kurzer Zeit wurde ersichtlich, dass sich die Qualität der gefertigten Teile signifikant erhöht hatte. Tritt heute eine kritische Kombination von Faktoren auf die zu Produktionsfehlern führt, wird die Fertigung beim Zulieferer rechtzeitig gestoppt. Unterstützt wird der Kontroll-Workflow durch Künstliche Intelligenz (KI).

Mehr als nur Data Analytics

Wie eine Studie des IT-Dienstleisters DXC Technology zeigt, zählen die Verbesserung des Service Managements sowie KI und Machine Learning zu den wichtigsten Technologietrends der Fertigungsindustrie:

Foto: DXC

Doch nicht nur Industrieunternehmen digitalisieren ihre Prozesse im Eilschritt: Rund drei Viertel der Unternehmen in der DACH-Region verfügen heute über eine digitale Agenda (das ist ein Anstieg von knapp einem Viertel im Vergleich zum Vorjahr) - meist mit dem Ziel, die Kundenzufriedenheit und die Umsätze zu steigern.

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Die Studie zeigt auch: Als digitale Impulsgeber dienen häufig Startups. Sie sollten vermehrt als Kooperationspartner in Betracht gezogen werden. Ein Beispiel aus der Industrie macht das deutlich: DXC Technology entwickelte zusammen mit dem Dresdner Startup Contractus eine auf Blockchain-Technologie basierende, sichere und dezentrale Industrie-4.0-Plattform. Diese ermöglicht eine rechtssichere Interaktion zwischen vernetzten Partnern (Smart Contracts), automatisiert Vertragsabschlüsse, dokumentiert deren Erfüllungsgrad und dient als Plattform für die vernetzte Produktion.

Anstatt lange am digitalen Masterplan zu tüfteln, lohnt es sich oftmals, mit einer konkreten Problemlösung die Digitalisierung im eigenen Unternehmen zu initiieren. Kompatibilität und Zukunftsfähigkeit sind hierbei zwei unabdingbare Anforderungen an die IT. Im Fokus aller Digitalisierungsvorhaben steht mehr denn je die Frage, wie Unternehmen Daten konkret in Mehrwert transformieren. Kompatible Datenplattformen - kombiniert mit smarten Analytics Tools - ebnen den Weg zur intelligenten Fabrik.

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