Der Stellenwert von Daten ist – oder sollte – in der Industrie zentral sein. Von der Optimierung der Produktionsabläufe über die vorausschauende Wartung bis hin zur Personalisierung – die Nutzung von Daten ist ein wichtiger Hebel für die Transformation der Industrie. Doch neben den Verheißungen bringen Daten auch eine große Verantwortung mit sich. Erklärungen.
Der Industriesektor hat den Weg zu einer datengesteuerten Produktion bereits eingeschlagen. In der 2020er-Ausgabe des Wavestone Industrie-4.0-Barometers gaben 86 % der Befragten an, dass sie bereits Industrie-4.0-Projekte gestartet haben. Die Einführung von IoT-Plattformen, die Neugestaltung der bestehenden IT-Architektur, die Bewegung in Richtung Cloud, die Umsetzung von Data Lakes – Daten stehen im Mittelpunkt der Transformationsherausforderungen der Industrie.
„Im Jahr 2020 sahen wir eine zunehmende Zahl von Projekten mit Bezug zu Daten, Algorithmen, Künstliche Intelligenz, Machine Learning oder auch Chatbots usw.“, beschreibt Wavestone die Situation.
Alle Branchen sind von dieser Transformation betroffen. So wird laut Prognosen von Netscribes Market Research beispielsweise der weltweite Markt für das IoT im Automobilbereich bis 2023 auf 106,32 Milliarden US-Dollar anwachsen. Die treibende Kraft hinter der Einführung datengetriebener Strategien in der Industrie ist die Notwendigkeit einer höheren Produktivität bei geringeren Kosten.
Was sind die Datenherausforderungen in der Industrie?
Die Nutzung von Daten in der Industrie bietet auch eine Perspektive für die Lösung einer zentralen Herausforderung: die Mass Customization (individualisierte Massenfertigung) in der Produktion. Eine Tatsache, die besonders die Automobilbranche betrifft. Jeder Verbraucher ist einzigartig und möchte Produkte kaufen, die zu ihm passen. Aber von ihrem Wesen her hat die Industrie ihre Produktionsweisen auf große Mengen und standardisierte Fertigung aufgebaut!
Die Mass Customization der Produktion ist folglich der Hebel für die datengetriebene Revolution, die aktuell in der Industrie im Gange ist. Aber auch andere Überlegungen spielen eine Rolle. Ein intelligenteres industrielles Instrumentarium macht es möglich, die Produktionskosten und -zeiten zu senken und auf die allgemeine Beschleunigung der Time-to-Market zu reagieren. Die Daten tragen auch zur Bewältigung ökologischer Herausforderungen bei, indem sie den ökologischen Fußabdruck der Produktionsanlagen verringern.
Sei es für die Integration des IoT, die Nutzung von Big Data, Business Intelligence oder Machine Learning: Diese Technologien bieten die Möglichkeit, eine neue, datengestützte Industrie zu erfinden (eingebettete Sensoren, vernetzte Maschinen und Produkte, Internet der Dinge, Virtualisierung).
Hinter diesen Perspektiven stehen jedoch zahlreiche Herausforderungen. Die erste davon ist der äußerst strenge Rahmen, der durch die im Mai 2018 in Kraft getretene DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung) vorgegeben wird. Die Allgegenwart von Daten in der Industrie ist auch mafiösen Organisationen und Cyberkriminellen nicht entgangen, die seit 2017 mit der berüchtigten Ransomware Wannacry vermehrt Angriffe auf die IT-Infrastruktur von Industrieunternehmen durchführen.
Diese Aufmerksamkeit speist sich aus einer anderen Schwierigkeit des Industriesektors: IT-Umgebungen, die oft veraltet sind und aus unzähligen Schichten bestehen, vervielfachen die potenziellen Schwachstellen. Die Heterogenität der Datenquellen ist eine weitere Schwierigkeit für die Industrie. Marketingdaten, Produktdaten und Logistikdaten befinden sich oft in getrennten Datensilos und lassen sich nur schwer in Echtzeit abgleichen.
Daten und Industrie: echte Vorteile
Wenn man die Zahlen des Wavestone-Barometers zugrunde legt, haben 74 % der befragten Unternehmen innerhalb von zwei Jahren spürbare Ergebnisse erzielt. 69 % der Unternehmen konnten eine Kostensenkung erzielen, und 68 % sprechen von einer Verbesserung der Dienstleistungs-, Produkt- oder Prozessqualität.
Im Durchschnitt haben Transformationsprogramme rund um Technologien, die Daten erzeugen oder verarbeiten, zu einer Verbesserung der Energieeffizienz um 20 bis 30 % und zu einer Verringerung der Ausfallzeiten durch eine bessere Überwachung der Anlagen um bis zu 40 % in einigen Branchen geführt.
Eine verbesserte Rückverfolgbarkeit von Arbeitsschritten und Werkzeugen oder eine Echtzeitüberwachung der Betriebsbedingungen von Produktionswerkzeugen – all diese Elemente tragen dazu bei, Fehler zu vermeiden, die Rückverfolgbarkeit von Produkten zu optimieren, aber auch neue Innovationsmöglichkeiten zu erkennen, die mit der Analyse schwacher Signale z. B. durch KI-Lösungen verbunden sind.
Im Mittelpunkt dieses Wandels in der Industrie steht die Notwendigkeit, sich auf leistungsstarke, stabile und ergonomische Lösungen für die Datenintegration und -verwaltung zu stützen, um die Einführung einer starken Datenkultur zu beschleunigen.
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