Neue Datenmanagement-Ansätze in der Fertigung

Moderne Fertigungsunternehmen generieren eine tägliche Flut neuer Datensätze. Um die darin enthaltenen Informationen zu erfassen, zu organisieren und gleichzeitig zugreifbar zu machen, bedarf es einer Datenverwaltung, die weiter geht als die reine elektronische Datenverarbeitung. Mit durchdachtem Datenmanagement kann die immer komplexere Produktion effizient und flexibel geplant und gesteuert werden. Denn kommt das Material zu spät an die Linie, sind teure Stillstände die Folge. Szenarien mit dem Einsatz digitaler Zwillinge und sogenannter Track-and-Trace-Lösungen (Rückverfolgung innerhalb der Produktionsabläufe) zeigen, wie gutes Datenmanagement Fertigungsunternehmen besser macht.

Physische Produktionssysteme sammeln über Sensoren Informationen in Echtzeit, beispielsweise über eingesetzte Materialien. Durch sie kann die Produktion am virtuellen Modell, dem digitalen Zwilling der physischen Produktion, optimiert werden. Bereits vor der Fertigung können auf diese Art überflüssige oder ungeeignete Komponenten am digitalen Modell ausgemacht und justiert werden. Neben einzelnen Produkten können auch ganze Produktionsanlagen als digitale Zwillinge nachgebildet werden. Bereits vor der wirklichen Herstellung lassen sich so Fertigungsverfahren testen und Prozesse optimieren. Wenn ein Produkt in Produktion geht, liefert es unzählige Daten an den digitalen Zwilling. Experten können dadurch in Echtzeit sehen, was in der Fertigung vor sich geht. Zudem können sie beispielsweise mit diesen Daten Simulationen durchführen um rechtzeitig zu erkennen, dass Komponenten gewartet werden müssen, oder um Service-Ansätze zu testen, noch bevor Service-Techniker eingesetzt werden. Digitale Zwillinge sind beinahe auf alle Bereiche der Wirklichkeit anwendbar – ob auf Einzelkomponenten, Baugruppen oder komplette Infrastrukturen.

Der Ausbau von Track-and-Tace ermöglicht es, Aufträge und Material in Echtzeit lokalisieren zu können und dadurch deutliche Effizienzgewinne zu erzielen. In der Intralogistik beispielsweise ist die inner- und außerbetriebliche Zurückverfolgung von Paketen und Ladeeinheiten gemeint. Möglich wird sie durch den Einsatz fortschrittlicher Informationstechnologien. Um die Ware zurückverfolgen zu können, werden Avisierungsdaten, sogenannte Begleitinformationen benötigt. Dazu zählen Absenderinformationen, Zielinformationen, Steuerungsinformationen und Identinformationen. Mit Track-and-Trace werden die verschiedenen Stufen der Lieferkette erreicht, wodurch zu jeder Zeit der genaue Ort der Sendung festgestellt werden kann. Mit Hilfe dieser Informationen können Kapazitäten angepasst und Prozesse optimiert werden.

Integrierte Track-and-Trace-Lösungen unterstützen Unternehmen dabei, die gesamte Lieferkette und Produktionssysteme zu digitalisieren und miteinander zu vernetzen. Durch die gewonnenen Echtzeitdaten werden die Prozesse transparenter und besser. Die Daten können eingesetzt werden, um Bestände zu optimieren, Rückrufe und Rücksendungen abzuwickeln, Liefer- und Produktionskettenprozesse zu überwachen und Risiken zu minimieren. Somit lässt sich mit Track-and-Trace-Software eine lückenlose Rückverfolgung innerhalb von Produktionsabläufen und der Lieferkette erreichen, deren Hauptziel es ist, Transparenz zu schaffen: vom Rohteil, über den Produktionsprozess der Einzelteile bis hin zum Endprodukt sowie dessen Verpackung und Lieferung. Auf diese Weise kann jeder einzelne Produktionsschritt in der Fertigung genau zurückverfolgt werden, was zum Beispiel wiederum wichtig für die Qualitätssicherung und das Minimieren von Fehlern ist.

Beide hier aufgezeigten Szenarien benötigen auf der einen Seite Daten hoher Güte, während sie auf der anderen Seite wiederum neue Daten generieren. Um diese Informationen aus vielen relevanten Quellen in Fertigungsprozessen zu sammeln, auszuwerten, sie intelligent zu verarbeiten und damit nutzbar zu machen, bedarf es einer einheitlichen Lösung für die Datenverwaltung. Auf diese Weise lässt sich die Produktion auf eine völlig neue Stufe heben. Eine Stufe, auf der sich bessere Qualität erzeugen und eine höhere Zuverlässigkeit gewährleisten lässt – in schnellerer Zeit, unter geringerem Ressourceneinsatz, bei niedrigeren Kosten.