Auch die Fertigungsindustrie setzt heute auf IT-Werkzeuge zur Datenanalyse. Die aktuellen Systeme helfen meist dabei, den Ist-Zustand zu erklären oder einen Ausblick auf kommende Entwicklungen zu geben. Einen Schritt weiter gingen Systeme, die Mitarbeitern bei ihrer täglichen Arbeit detaillierte Handlungsempfehlungen bereitstellen und Transparenz herstellen, welche Alternativen es gäbe und wie sich diese auswirken würden. Mögliche Einsatzfelder für solche Systeme wären etwa die Lieferketten- und Produktoptimierung. In der IT-Welt werden solche Konzepte unter dem Schlagwort Prescriptive Analytics gehandelt, darin integriert werden Algorithmen mit künstlicher Intelligenz, genauer maschinellem Lernen. Diese sind dazu da, vorliegende Daten, etwa aus der Produktion, miteinander zu verknüpfen und auszuwerten. Als Basis wird eine IT-Plattform benötigt, auswertet und Handlungsempfehlungen erstellt.
Diese zieht die Daten aus produktionsnahen Systemen, etwa aus dem MES und dem BDE/MDE-System, führt sie zusammen und wertet sie anschließend aus. Die darauf aufbauenden Prescriptive Analytics helfen Verantwortlichen im Unternehmen dabei, Entscheidungen zu treffen. Denkbar ist auch eine Integration von Wartungssystemen. So können beispielsweise die Informationen aus Predictive-Maintenance-Systemen in die Planung einbezogen werden. Wartungsintervalle können besser genutzt und die Maschinenverfügbarkeit erhöht werden. Ein naheliegendes Einsatzgebiet ist die Optimierung der Reihenfolge von Fertigungsaufträgen. Dazu kann das System automatisch Vorschläge erstellen und den Mitarbeitern als Unterstützung zur Verfügung stellen, wenn sich ungeplante Hürden etwa aufgrund von Rohstoffknappheit ergeben. Das Konzept lässt sich natürlich auch verwenden, um die Nutzung von Energie zu optimieren Dann könnten beispielsweise energieintensive Prozesse für Zeiten eingeplant werden, in denen viel Strom aus der eigenen Solaranlage zur Verfügung steht, oder nachts, wenn Strom besonders günstig gehandelt wird. So können gleich zwei Ziele adressiert werden: die Senkung der Energiekosten und die Reduktion des CO2-Ausstoßes.
Entscheidend ist die Datenbasis
Bei Analyseplattformen zählen Verfügbarkeit, Verknüpfung und Qualität der eingespeisten Daten, damit die Prognosen später stimmen. Dazu etablieren sich heute Plattformen neben den MES oder ERP-Systemen, weil sie Daten in vielfältigen Formaten und Quellen verknüpfen, harmonisieren und normalisieren können. Ohne die bestehende Systemarchitektur wesentlich zu verändern, verknüpfen sie Datensilos und schließen informationstechnische Lücken zwischen IT und OT. Spielen Unternehmen mit dem Gedanken einer Integration, sollten sie jedoch vorab die Stammdaten in ihren Systemen vereinheitlichen – besonders wenn standortübergreifende Analyse erstellt werden sollen.
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