Analytics hat sich zu einem wesentlichen Bestandteil des Fertigungsprozesses entwickelt. Produzierende Unternehmen erzeugen und erfassen schon seit Jahrzehnten Daten. Anhand von modernen Technologien mit fortschrittlichen Analysewerkzeugen, Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) und der künstlichen Intelligenz (KI) erreicht die Nutzung dieser Daten eine völlig neue Dimension. Die aus den erfassten Daten gewonnenen Informationen dienen der kontinuierlichen Prozess- und Produktverbesserung, tragen zur Qualitätssicherung der Prozesse bei und liefern eine Grundlage für prädiktive Algorithmen, mit denen Ereignisse vor ihrem Eintreten antizipiert werden können.
Advanced Analytics umfasst dabei Descriptive, Diagnostic, Predictive und Prescriptive Analytics.
So kann man verstehen, was geschehen ist (deskriptiv), warum es geschehen ist (diagnostisch), was geschehen wird (prädiktiv) und welche Maßnahmen ergriffen werden sollten (präskriptiv). Dank diesen vier Informationshelden kann die Effizienz der Fertigung deutlich verbessert, die Verarbeitungsfehler vermieden, der Ausschuss und die Nacharbeit reduziert und die Qualität erhöht werden.
Diese Analysewerkzeuge können so eingerichtet werden, dass sie praktisch alle Aufgaben in einem Fertigungsbetrieb übernehmen können. So können Muster identifiziert, Zusammenhänge zwischen Ursachen und Folgen ermittelt und komplexe Vorgänge simuliert werden. Bei ausreichender Datenmenge können Lernalgorithmen verwendet werden, um eine Annäherung an eine beliebige Funktion in der Fertigung zu ermöglichen. Moderne Manufacturing Execution Systems (MES) sammeln, verknüpfen, kontextualisieren und analysieren Daten in der gesamten Lieferkette. Die leistungsstarken Analysemöglichkeiten dieser Systeme, die als „Single Source of Truth“ fungieren, ermöglichen eine schnelle Datenanalyse, um neue Wege zur Effizienzsteigerung im Produktionsprozess zu finden. Je schneller die Daten verstanden werden, desto agiler ist ein Prozess – so kann mit jeder eingesparten Sekunde im Endeffekt Geld gespart werden.
DIE ANALYSE-ARTEN VERSTEHEN
Die deskriptive Analyse ist im Allgemeinen die Vorstufe von Analytics. Dabei werden Daten aggregiert und zusammengefasst, um Aufschluss über die Vorgänge im Fertigungsprozess zu erhalten. Anhand historischer Daten werden Vergleiche durchgeführt und ein Überblick über die aufgetretenen Änderungen verschafft. Die Ergebnisse dieser deskriptiven Analyse können in Berichten und Dashboards zusammengefasst werden, um ein klares Bild von Trends und Anomalien zu vermitteln.
Erfahren Sie mehr zu diesem Thema hier.
Advanced Analytics umfasst dabei Descriptive, Diagnostic, Predictive und Prescriptive Analytics.
So kann man verstehen, was geschehen ist (deskriptiv), warum es geschehen ist (diagnostisch), was geschehen wird (prädiktiv) und welche Maßnahmen ergriffen werden sollten (präskriptiv). Dank diesen vier Informationshelden kann die Effizienz der Fertigung deutlich verbessert, die Verarbeitungsfehler vermieden, der Ausschuss und die Nacharbeit reduziert und die Qualität erhöht werden.
Diese Analysewerkzeuge können so eingerichtet werden, dass sie praktisch alle Aufgaben in einem Fertigungsbetrieb übernehmen können. So können Muster identifiziert, Zusammenhänge zwischen Ursachen und Folgen ermittelt und komplexe Vorgänge simuliert werden. Bei ausreichender Datenmenge können Lernalgorithmen verwendet werden, um eine Annäherung an eine beliebige Funktion in der Fertigung zu ermöglichen. Moderne Manufacturing Execution Systems (MES) sammeln, verknüpfen, kontextualisieren und analysieren Daten in der gesamten Lieferkette. Die leistungsstarken Analysemöglichkeiten dieser Systeme, die als „Single Source of Truth“ fungieren, ermöglichen eine schnelle Datenanalyse, um neue Wege zur Effizienzsteigerung im Produktionsprozess zu finden. Je schneller die Daten verstanden werden, desto agiler ist ein Prozess – so kann mit jeder eingesparten Sekunde im Endeffekt Geld gespart werden.
DIE ANALYSE-ARTEN VERSTEHEN
Die deskriptive Analyse ist im Allgemeinen die Vorstufe von Analytics. Dabei werden Daten aggregiert und zusammengefasst, um Aufschluss über die Vorgänge im Fertigungsprozess zu erhalten. Anhand historischer Daten werden Vergleiche durchgeführt und ein Überblick über die aufgetretenen Änderungen verschafft. Die Ergebnisse dieser deskriptiven Analyse können in Berichten und Dashboards zusammengefasst werden, um ein klares Bild von Trends und Anomalien zu vermitteln.
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