Data Science in der Fertigung2020-01-20T11:41:47+01:00

Data Science in der Fertigung

Künstliche Intelligenz steigert Termintreue

Die fertigende Industrie hat den Vorteil, dass viele Daten bereits in etlichen Systemen zur Verfügung stehen. Der Nachteil: Die gesammelten Daten sind meist weit entfernt von realistischen Werten. Die Konsequenz sind sehr ungenaue Planungen, die es erschweren, Kunden genaue Liefertermine zu nennen.

 

98% Operational Excellence
42% bessere Daten
90% präzisere Planung

Machine Learning verbessert Planungswerte im Maschinen- und Anlagenbau

Maschinen- und Anlagenbauer kennen diese Problematik. Die sehr komplexe Planung von Zukaufteilen und Eigenproduktion einer variantenreichen Fertigung ist schon ohne ungenaue Planungswerte eine schwierige Herausforderung. Der Einsatz von Machine Learning hilft hier, starke Verbesserungen zu erzielen, beispielsweise um Wiederbeschaffungszeiten zuverlässiger und präziser zu bestimmen. Denn die Daten stimmen häufig nicht mit der Realität überein, die Produktionsplanung wird dann zum Beispiel mit 10 anstatt 20 Tagen kalkuliert. Das Ergebnis sind sehr ungenaue Liefertermine und häufige Terminverschiebungen. Diese können durch eine Datenbereinigung mittels Machine Learning behoben und die Stammdatenqualität langfristig gesteigert werden. Historische SAP-Daten zu beispielsweise Lieferant, Materialien oder Bestellungen helfen, Wiederbeschaffungszeiten um bis zu 42 Prozent zu verbessern.

Die präzisen Planungswerte können dann unter anderem in ein mobiles, dynamisches Shopfloor Management, bei dem Produktivitätskennzahlen an jeder Maschine via Dashboard direkt in der Fertigung einsehbar sind, integriert werden. So kann auch die Produktion digital und papierlos gestaltet werden.

0% schnellere Reaktionszeit
0überwachte Sensoren
0Jahre Trainingsdaten

Welche Chancen bietet Datawarehouse Automation für Unternehmen?

Viele Unternehmen verstehen zunehmend, welche große Bedeutung Daten sowie deren Visualisierung und Nutzung für die Entscheidungsfindung haben. Doch der erste Schritt in Richtung dieser datengetriebenen Entscheidungen, die Auf- und Vorbereitung der Daten für den erfolgreichen Einsatz, bereitet vielen Unternehmen noch Bauchschmerzen. Denn Arbeitsaufwände im Bereich Data Warehouse sind häufig mit viel Zeit verbunden. Wozu nutzt man Data Warehousing? Grundsätzlich bietet Data Warehousing die Möglichkeit, Daten zu bewahren, eine Single Source of Truth zu schaffen, die Produktivität der Endanwender zu steigern, [...]

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#datamanagement #dataanalytics #DataScience

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