Wie Digitalisierung und Datenoptimierung die Wettbewerbsfähigkeit der Fertigung steigern

Es ist längst kein Geheimnis mehr, dass Hersteller Prozesse und Arbeitsabläufe optimieren, automatisieren und digitalisieren müssen, um erfolgreich zu sein und wettbewerbsfähig zu bleiben. Laut Deloitte verbessern intelligente Fabriken die Anlageneffizienz um 20 %, die Produktqualität um 30 %, senken die Kosten um 30 % und steigern die Sicherheit und Nachhaltigkeit um 10 %.

Fast zwei Drittel der Hersteller in einer aktuellen Studie des Ericcson IndustryLab gehen davon aus, dass sie in den nächsten 10 Jahren zu mindestens 80 % automatisiert sein werden. Und fast 90 % erwarten, dass künstliche Intelligenz (KI) in den nächsten 10 Jahren in ihren Produktionsprozessen zum Einsatz kommen wird.

Es bleiben jedoch viele Fragen offen, wie der Digitalisierungsprozess angegangen werden soll, welche Schritte damit verbunden sind und welche Vorteile er mit sich bringt.

Vorteile der Digitalisierung unterscheiden sich je nach Branche

Schwierige, langweilige, schmutzige und/oder gefährliche Tätigkeiten, wie das Bohren von Löchern, das thermische Spritzen oder die Inspektion von Lackierungen, können zu hohen Fehlzeiten und Arbeitskräftemangel führen – was in einer Zeit des Arbeitskräftemangels alles andere als ideal ist. Bis 2030 wird geschätzt, dass bis zu 2,1 Millionen Arbeitsplätze im verarbeitenden Gewerbe unbesetzt bleiben könnten.

In der Fertigung kann die Digitalisierung und Automatisierung von Arbeitsplätzen Ihnen helfen, neue Talente zu gewinnen und bestehende Mitarbeiter zu halten. Die Automatisierung macht den Job – und die gesamte Branche – attraktiver. Anstatt beispielsweise zu testen und nach Problemen zu suchen, können die Bediener Aufgaben ausführen, die sie interessant finden und die einen Mehrwert für das Unternehmen darstellen.

Anstatt Menschen zu ersetzen – eine oft im Zusammenhang mit der Automatisierung empfundene Angst – fungieren Maschinen als Assistenten, erleichtern die Arbeit des Menschen und setzen ihm Zeit frei. Tatsächlich berichtet Oxford Economics, dass die zunehmende Einführung von Automatisierung zu mehr Beschäftigung in der gesamten Wirtschaft führt.

Im Verkehrswesen kann die Datendigitalisierung dazu beitragen, das Fahrgasterlebnis zu verbessern und Behörden und das Verkehrswesen dabei zu unterstützen, die anhaltenden Herausforderungen beim Aufbau langfristiger Loyalität zu bewältigen.

Im Energiemarkt und in der Prozessindustrie ist die Datenoptimierung ein wesentliches Instrument, um die Energieerzeugung effizient zu planen, den Energieverbrauch zu senken, Verschwendung zu vermeiden und die Transformation hin zu erneuerbaren Energien voranzutreiben.

Ein erfolgreicher Ansatz für den digitalen Reifegrad

Jedes Digitalisierungsprogramm ist anders. Ihrer muss nicht nur mit einer übergreifenden globalen Sicht auf den Markt entwickelt werden, sondern auch entsprechend dem digitalen Reifegrad Ihres Unternehmens, einschließlich Ressourcen, Personalkapazitäten, Tech-Stacks und aktueller Technologie.

Diese unvermeidliche Verlagerung hin zu Industrie 4.0 und IT/OT-Konvergenz erfordert auch speziell entwickelte Datenmanagement- und Optimierungslösungen, die die Leistung, Effizienz und Sicherheit in Ihrer spezifischen Umgebung verbessern.

Datenmanagement und -optimierung besteht aus einer Reihe von Prozessen, die darauf abzielen, Daten effizient und relevant zu sammeln, zu speichern, zu verarbeiten, zu analysieren, zu sortieren, zu visualisieren und zu sichern. Dies hilft Unternehmen und Fabriken bei der Verwaltung großer Datenmengen, damit sie effizient bleiben und fundierte, schnelle und strukturierte Entscheidungen treffen können.

Die ideale Lösung steigert den Wert vorhandener Anlagen, da Sie die Leistung von Altgeräten maximieren können, ohne durch eine einzige Marke, ein Protokoll oder eine bestimmte Lösung eingeschränkt zu sein. Eine maßgeschneiderte Digitalisierungslösung entlastet Sie außerdem von der Aufgabe, die Datenverwaltungsprozesse Ihrer Fabrik zu überwachen, sodass Sie und Ihr Team sich weiterhin auf die Produktion und den Betrieb konzentrieren können.

Ein erfolgreicher Ansatz zur digitalen Reife umfasst drei Säulen:

• Zunächst muss ein OT-Netzwerk installiert werden, um die Erfassung und Übertragung von Daten in Echtzeit zu automatisieren.
• Als nächstes wird durch die Orchestrierung und Verwaltung von Daten eine Empfehlung ausgesprochen, wie die erfassten Informationen am besten so genutzt werden können, dass der Betriebsleiter mit den richtigen Entscheidungen die Produktion optimieren kann.
• Dies bildet die Grundlage für eine intelligente Fabrik, die Entscheidungen trifft und langwierige oder sich wiederholende Aufgaben autonom durch KI und maschinelles Lernen ausführt. Letztendlich ermöglichen diese Technologien die Durchführung vorausschauender Wartungsmaßnahmen, bevor der Fertigungsprozess durch Ausfallzeiten beeinträchtigt wird.

Festlegung der Roadmap für Ihre Digitalisierungskampagne

Innerhalb von Fertigungsunternehmen und Fabriken werden immer mehr Daten ausgetauscht. Die Fähigkeit, Datenanalysen und Einblicke vollständig zu nutzen, unterscheidet Marktführer von Mitläufern. Unternehmen, die effizient digitalisiert sind, haben einen klaren Wettbewerbsvorteil in Bezug auf vorausschauende Wartung, reduzierte Ausfallzeiten, Personalgewinnung und optimierten Energieverbrauch.

Belden unterstützt Sie bei der Bewältigung dieser Herausforderung, indem es eine digitale Grundlage schafft, um die Leistungsfähigkeit Ihrer Echtzeit-OT-Daten freizusetzen. Unsere Experten im Kundeninnovationszentrum konzipieren, entwickeln und validieren nachhaltige und sichere Netzwerklösungen, die auf die Komplexität Ihrer individuellen Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind.

Wenn Sie sich nicht sicher sind, wo Sie anfangen sollen, stehen Ihnen die Experten von Belden gerne zur Verfügung und begleiten Sie auf Ihrem Weg zur Digitalisierung bei jedem Schritt.

Um mehr über dieses Thema zu erfahren, sehen Sie sich unser Interview auf BFM Business JMLECO mit Aurelien Fabre, Vice President of Solution Sales, EMEA von Belden, an.

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