Fertigungslogistik

Rückverfolgbarkeit – keine Belastung, sondern ein Vorteil

Seite: 4/5

Anbieter zum Thema

3) Zukunftssichere Lösung

Eine Insellösung für die Bereitstellung nur eines spezifischen Anteils an Daten für die Rückverfolgbarkeit wird schnell zu aufwendigen Änderungen und Erweiterungen führen, da die regulatorischen Ansprüche ständig steigen oder weil die Kunden immer höhere Anforderungen an die Traceability-Detaillierung stellen. Dieser Dauerzyklus von Anpassungsmaßnahmen, Kosten und Verzögerungen führt zu einer komplexen Lösung, die schwer zu pflegen ist.

Der Big-Data-Ansatz leidet nicht unter solchen Problemen. Er bietet eine Infrastruktur, die alle Daten sammelt. Bei der Weiterentwicklung der Anforderungen ist es nur eine Frage der Abfrage dieser Daten. Die Lösung sammelt automatisch die Gesamtheit der Daten aus Produkt, Prozess und Materialien in der Fertigung. Oder, falls schrittweise eingeführt, ist sie architektonisch in der Lage, dem System Datenquellen mit wenig oder gar ohne Anpassung hinzuzufügen.

4) Wahre Kosten herunterfahren

Wenn die Rückverfolgbarkeit als einziges Ziel für die Sammlung von Produktionsdaten gesehen wird statt als Nebenprodukt der Erfassung von großen Datenmengen, dann sind die Gesamtaufwandskosten zu hoch. Eine singuläre Traceability-Lösung bietet für sich keinen zusätzlichen Nutzen, kein Return on Investment, da lediglich eine von außen auferlegte Anforderung erfüllt wird.

Die reine Traceability-Lösung kann zwar Risiken minimieren, aber sie erzeugt keine monetären Vorteile. Wenn die Rückverfolgbarkeit allerdings als natürliches Nebenprodukt der Erfassung von großen Datenmengen abfällt, dann wandelt sie sich zu einem kostenlosen Vorteil eines Systems, das insgesamt auf die kontinuierliche und nachhaltige Verbesserung von Datenanalysen und Prozessen ausgelegt ist.

Wesentliche Anforderungen für Big Data in der Fertigung

Nach der Entscheidung für eine Big-Data-Lösung ist die Systemauswahl der nächste Schritt. Einige zentrale Funktionen und Geschäftsansätze sollten Fertiger von jedem Anbieter erwarten.

Betrachten wir zuerst das Datenmodell, auf dem das System sitzt. Wichtig ist die Prüfung zweier kritischer Fragen zur Datenerfassung und zum Datenmodell.

Erstens: Wie erfasst das System die Daten aus der automatisierten Ebene der Fertigung – einschließlich Roboter, Förderbänder, Tester, Inspektoren, Sensoren, Scanner, Prozessanlagen etc.? Baut der Lösungsanbieter individuell angepasste Anschlüsse für jede Datenquelle oder hat das System ein skalierbares und auf Standards basierendes Datenerfassungssystem, das sich einfach an die Automatisierungsebene anpassen kann, wobei die Adapter produktbezogen, konsistent und wartbar sind?

Zweitens: Es ist festzustellen, ob das System die CAD-Daten tatsächlich in seinem Datenmodell speichert, sodass eingehende Variablen sich auf bestimmte Eigenschaften des Designs selbst beziehen. Dies ist entscheidend für Analytik und Datenvolumeneffizienz, da das Speichern der Daten gegen die CAD-Daten die Redundanz reduziert.

Jetzt Newsletter abonnieren

Verpassen Sie nicht unsere besten Inhalte

Mit Klick auf „Newsletter abonnieren“ erkläre ich mich mit der Verarbeitung und Nutzung meiner Daten gemäß Einwilligungserklärung (bitte aufklappen für Details) einverstanden und akzeptiere die Nutzungsbedingungen. Weitere Informationen finde ich in unserer Datenschutzerklärung.

Aufklappen für Details zu Ihrer Einwilligung

(ID:43270479)