Industrie 4.0 ist ein Muss für mittelständische Produktionsunternehmen in der prekären Weltwirtschaft des Jahres 2020. Einer der wichtigsten Wettbewerbsvorteile ist die Fähigkeit, schnell zu handeln und gleichzeitig durch die Verwendung präziser Fertigungsdaten Spekulationen bei der Entscheidungsfindung auszuschließen. Einige produzierende Unternehmen haben damit begonnen, Business Intelligence (BI)-Plattformen als Rückgrat ihrer Industrie 4.0-Implementierung einzusetzen. Oberflächlich betrachtet, ist dies sinnvoll. BI-Plattformen sind darauf ausgelegt, Daten zu analysieren – was definitiv etwas ist, wonach Fertigungsbetriebe bei einer Industrie 4.0-Lösung suchen. Es gibt jedoch eine Reihe von Problemen bei diesem Ansatz. In diesem Blogartikel werden wir drei Gründe aufschlüsseln, warum Sie sich beim Umstieg auf Industrie 4.0 nicht ausschließlich auf BI-Plattformen verlassen sollten.
Problem 1: BI-Tools können Daten nicht effektiv übertragen
Ein typisches Problem beim Einsatz von BI-Werkzeugen als Industrie 4.0-Lösung besteht darin, dass die meisten BI-Plattformen nicht unbedingt in der Lage sind, die richtigen Daten von einer Plattform auf die nächste zu übertragen. Wenn Sie z.B. ein SAP- oder Oracle-ERP verwenden, ist die direkte Anbindung an Ihre Datenbank ohne erheblichen Entwicklungsaufwand nicht möglich. Sie müssen die spezifische API für Ihr ERP verwenden. Wenn Sie nicht über interne Experten verfügen, die die Verbindungen für Sie entwickeln, kann dies sehr zeitaufwändig sein.
In vielen Fällen verlieren Sie also jeglichen Nutzen aus Ihrer BI-Plattform, nur weil es schwierig ist, all Ihre unterschiedlichen Systeme miteinander zu verbinden.
Problem 2: BI kann keine Vorhersagen machen
Einer der Hauptvorteile einer starken Industrie 4.0-Lösung besteht darin, dass sie in der Lage ist, vorhandene Fertigungs- und Geschäftsdaten zu nutzen und vorausschauende, umsetzbare Erkenntnisse zu liefern. Dies ist möglich, indem zu jedem beliebigen Zeitpunkt eine Momentaufnahme der Daten erstellt und diese dann mit relevanten Zeiträumen in der Vergangenheit verglichen werden. Leider sind BI-Plattformen begrenzt, wenn es darum geht, Daten zur Vorhersage von Änderungen zu verwenden. Sie mögen zwar gut beim Sammeln von Daten sein, aber um mehr aus den Daten herauszuholen, benötigen Sie einige fortschrittlichere Analysewerkzeuge. Ihnen fehlen einfach die Möglichkeiten, um vorherzusagen, was passieren wird, und Ihnen neben der Visualisierung der aktuellen Daten zusätzliche Einblicke in Ihre Daten zu geben. Wenn Sie also wollen, dass Ihre Industrie 4.0-Lösung vorausschauende Analysen, vorausschauende Wartung oder vorausschauende Lieferzeiten bietet, wird BI einfach nicht ausreichen.
Problem 3: BI kann keine Insights zurück in Ihre Systeme eingeben
Nehmen wir an, Sie haben eine Analyse des Produktionslaufs des letzten Monats durchgeführt. Vielleicht möchten Sie die Ergebnisse dieser Analyse in Ihr CRM- oder ERP-System eingeben. Aber wenn Sie nur mit einem BI-System arbeiten, stehen Sie hier in einer Sackgasse. Die meisten BI-Systeme sind schreibgeschützt; BI bieter diese Funktionalität einfach nicht.
Andererseits kann die richtige Industrie 4.0-Lösung tatsächlich Aktualisierungen mit Daten automatisieren, die sonst in einer Excel-Tabelle gefangen wären. Wenn Sie zum Beispiel eine Fertigung mit 10.000 SKUs haben, wird niemand die Vorlaufzeit für jeden einzelnen Artikel manuell aktualisieren. Industrie 4.0-Lösungen können das, wodurch Ihre Fertigung weitaus effizienter wird.
Problem 4: BI verwendet einen Datenstrukturtyp
Die meisten BI-Plattformen sammeln und speichern Daten in der gleichen Datenstruktur wie die Informationen im Quellsystem. Was aber, wenn Sie eine Analyse aus mehr als einer Art von Datenquelle durchführen möchten? Oder wenn Sie den Status Ihres ERP zu einem bestimmten Zeitpunkt erfassen möchten, um ihn mit Ihren Prognosen zu vergleichen? Das ist bei BI-Systemen grundsätzlich nicht möglich.
Eine leistungsstarke Industrie 4.0-Lösung kann jedoch die Struktur der im System gespeicherten Daten ändern und dann Analyseebenen bieten, die bei Verwendung eines normalen BI-Tools unmöglich sind.
Problem 5: Begrenztes maschinelles Lernen und Anomalie-Erkennungsfähigkeiten
BI-Systeme können Anomalien kennzeichnen, aber es gibt eine große Einschränkung: Sie müssen Anomalien im Voraus definieren. Das Tool kann nicht von selbst mit Blick auf die Daten erkennen, was ein Ausreißer ist und was nicht. Im Wesentlichen fehlen grundlegende Fähigkeiten des maschinellen Lernens (ML).
Aber eine geeignete Industrie 4.0-Lösung ist in der Lage, einen Einbruch in der Bestellung eines bestimmten Kunden zu erkennen – selbst wenn es sich nicht um eine größere Anomalie handelt – und dies einem Kundenbetreuer zu melden. Dies ist offensichtlich von großem Wert für produzierende Unternehmen: Sie können den Kunden anrufen und sicherstellen, dass es sich nicht um einen Fehler handelt.
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Inzwischen sind Sie vielleicht davon überzeugt, dass eine BI-Plattform nicht der Weg in die Zukunft für Unternehmen mit Industrie 4.0-Gedanken ist. Aber Industrie 4.0 umfasst ein breites Spektrum an technologischen Angeboten: Von künstlicher Intelligenz bis zum industriellen Internet der Dinge (IIoT).Zu schnell lassen sich Entscheidungsträger in der Fertigungsindustrie von der riesigen Auswahl ablenken.
In unserem neuesten Whitepaper gehen wir auf die Grundlagen der relevantesten und am weitesten verbreiteten Industrie 4.0-Plattformen ein, die die digitale Transformation in der Fertigung vorantreiben, und untersuchen einige wichtige Unterschiede zwischen den Optionen von IIoT-, BI- und I4.0-Lösungen.
