Data-driven Manufacturing

In der heutigen digitalen Ära setzen Unternehmen zunehmend auf intelligente Technologien und datengetriebene Erkenntnisse, um ihre Produktions- und Geschäftsprozesse zu optimieren. Eine der wichtigsten Voraussetzungen für eine erfolgreiche digitale Transformation ist die Fähigkeit, Daten aus verschiedenen Quellen auf der Shopfloor- sowie IT-Ebene zu integrieren und sie zur Generierung von geschäftlichem Mehrwert zu nutzen. Dies erfordert einen Paradigmenwechsel von der traditionellen hierarchischen Denkweise zu einem dynamischeren und vernetzten Ansatz. In diesem Whitepaper untersuchen wir die Herausforderungen und Chancen, die mit diesem Wechsel einhergehen, und geben praktische Lösungsansätze für den Erfolg von Digitalisierungsanwendungsfällen.

Digitalisierung verändert die Art und Weise,
wie Unternehmen arbeiten. Intelligente
Technologien wie das Internet der Dinge
(IoT), künstliche Intelligenz (KI) und Datenanalyse spielen eine immer zentralere Rolle
bei der Produktion und Verwaltung von
Waren und Dienstleistungen. Um jedoch
das volle Potenzial dieser Technologien ausschöpfen zu können, ist ein Umdenken von
dem traditionell hierarchischen zu einem
dynamischeren und vernetzten Ansatz
basierend auf semantischen Netzwerken
erforderlich.
Dies ist insbesondere wichtig, wenn es
darum geht, Daten aus verschiedenen
Quellen auf der Shopfloor- sowie IT-Ebene
zu integrieren. Gerade für die Generierung
von geschäftlichem Mehrwert aus Digitalisierungsvorhaben ist dies unerlässlich.

Eine der größten Herausforderungen bei
der Digitalisierung besteht darin, Daten aus
unterschiedlichen Quellen auf der Shopfloor-Ebene zu verbinden. Diese Daten können von Sensoren, Maschinen und anderen
IoT-Geräten sowie von IT- und Geschäftssystemen wie beispielsweise aus ERP- oder
SCM-Systemen stammen. Um diese Daten
sinnvoll zu kombinieren und daraus Erkenntnisse und Mehrwert zu generieren, müssen
sie auf eine sinnvolle Weise kombiniert
werden.
Der Schlüssel zum Erfolg liegt darin, sich auf
einen dynamischen und vernetzten Ansatz
basierend auf semantischen Netzwerken zu
fokussieren. Dieser Ansatz ermöglicht es,
Daten so zu organisieren, dass die Beziehungen zwischen verschiedenen Datenpunkten
widergespiegelt werden. Dadurch gelingt es
leichter, sie zu analysieren und Erkenntnisse
davon abzuleiten.