Industrie 4.0 und Data Analytics sind zwar in aller Munde, doch viele produzierende Unternehmen können das Potenzial nicht voll ausnutzen, weil ihre Maschinen-, Prozess- und sonstigen Unternehmensdaten nicht effizient zusammengeführt werden. Eine Plattform, die den schnellen Datenaustausch ermöglicht, ist jedoch die Voraussetzung, um Analysen über sämtliche Produktionsschritte und Datensysteme hinweg durchführen zu können. In unserer Case Study zeigen wir, wie Gerolsteiner gemeinsam mit Device Insight und NTT DATA Business Solutions eine Data Intelligence Plattform realisiert hat, die dem Marktführer den Weg zur Data-Driven Factory ebnet.
Mit einem jährlichen Absatz von 8,2 Millionen Hektoliter (2023) ist die Gerolsteiner Brunnen GmbH & Co. KG in Deutschland deutlicher Marktführer unter den Markenmineralwässern. Die verschiedenen Systeme und Anlagen innerhalb der Produktion von Gerolsteiner generieren große Datenmengen, die wertvolle Einblicke liefern und als Grundlage für Optimierungen dienen können. Sie wurden bislang jedoch nur unzureichend synchronisiert und analysiert. Ein transparenter und ganzheitlicher Überblick über die Prozesswerte der Produktionsanlagen und die dazugehörigen Unternehmensdaten fehlte. Das führte zu einem hohen Arbeitsaufwand bei Analysen und Qualitätskontrollen. Eine datengesteuerte Planung und Verbesserung der Produktionsprozesse war nicht möglich.
Gerolsteiner setzte sich das Ziel, Echtzeit-Transparenz über den gesamten Produktionsablauf hinweg zu schaffen. Die Einführung einer Data Intelligence Plattform sollte dabei die Grundlage für schnelle und flexible Datenanalysen bieten, um Produktionsprozesse über sämtliche Arbeitsschritte und Datensysteme hinweg zu planen und zu optimieren.
Gemeinsam mit den Partnern Device Insight und NTT Data Business Solutions realisierte Gerolsteiner eine Plattform, die alle Maschinen- und Anlagendaten sowie betriebswirtschaftliche Daten zusammenführt. Das erlaubt die Umsetzung zahlreicher Use Cases im Bereich Conntected und Data-Driven Factory – von der vorausschauenden Produktionsplanung über das automatisierte Leergutmanagement bis hin zu effizienten Reinigungsprozessen mit Hilfe von Data Analytics.
Bestimmung der Umschlagshäufigkeit für die smarte Leergutplanung
Die Umschlagshäufigkeit einer Flasche ist eine entscheidende Kennzahl für die Leergutplanung. Die Berechnung der Kenngröße war bislang jedoch ein zeitaufwändiges Unterfangen. Der gesamte Prozess läuft nun komplett automatisiert in der Data Intelligence Plattform. Durch die Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen, darunter ERP-Systeme und Maschinendaten, erhält Gerolsteiner einen genauen Überblick über den Flaschenpool und kann die Umschlagshäufigkeit präzise berechnen.
Automatisiertes Leergutmanagement
Die automatisierte Überwachung der Parameter und Prozesse aller Leergutsysteme war ein weiteres Ziel von Gerolsteiner. Daten wie die Anzahl zurückkehrender Flaschen, der Anteil defekter Flaschen und Fremdflaschen werden automatisch erfasst und in der Datenplattform aggregiert. Das erlaubt die genaue Planung der benötigten Leergutmenge und optimiert die Leergutverwaltung.
Die Data Intelligence Plattform ist die leistungsfähige Basis für die Umsetzung verschiedenster Use Cases im Bereich Connected und Data-Driven Factory.
Transparente Qualitätskontrolle
Regelmäßige Stichprobenkontrollen, wie Berstdruckmessungen bei PET-Einwegflaschen, sind unerlässlich innerhalb der Produktion von Gerolsteiner. Zur Optimierung dieses Inspektionsprozesses wurde in kurzer Zeit eine passgenaue Applikation in CENTERSIGHT scale entwickelt, die eine bequeme und schnelle Dokumentation dieser Kontrollen ermöglicht. Die dokumentierten Daten stehen nahtlos für Analysen in Verbindung mit Auftrags- und Prozessdaten zur Verfügung.
Effiziente Reinigungsprozesse
Auch die Reinigung der Leergut-Flaschen erfolgt digitalisiert. Analysen in Azure Databricks identifizieren Potenziale zur Kosteneinsparung: Kann mit einer niedrigeren Temperatur ein gleichbleibend gutes Reinigungsergebnis erzielt werden? Oder kann die Menge der eingesetzten Reinigungsmittel reduziert werden? Energie- und Verbrauchsdaten werden mit Auftragsdaten verknüpft, wodurch Gerolsteiner auch Reklamationen einfacher prüfen und die Prozess- und Produktqualität insgesamt verbessern kann.
Für die technologische Umsetzung der Data Intelligence Plattform setzte Gerolsteiner auf eine maßgeschneiderte Kombination von Microsoft Azure, SAP Datasphere & Analytics Cloud, Databricks und dem IoT-Framework CENTERSIGHT scale von Device Insight.
Die Daten werden dabei via OPC UA aus den Produktionsanlagen ausgelesen und mittels Azure IoT Edge in die Cloud übertragen. Die Azure Cloud dient als zentrale Plattform zum Speichern, Aggregieren und Verfügbar-Machen der Maschinendaten, unterstützt durch Azure Data Explorer und Azure Data Lake. CENTERSIGHT scale ermöglicht die Echtzeit-Visualisierung dieser Daten. Für das Unternehmensreporting werden vor-aggregierte Prozessdaten mit ERP-Daten aus SAP S/4 HANA verknüpft und in der SAP Analytics Cloud bereitgestellt. Zusätzlich nutzt Gerolsteiner Azure Databricks für die Analyse großer Datenmengen und die Entwicklung von AI-Modellen.
Im Sinne einer “Best-of-Breed”-Architektur wurden die verschiedenen Systeme dabei so eingesetzt, dass ihre technologischen Stärken voll zum Tragen kommen und zugleich eine kosteneffiziente Umsetzung der Data Intelligence Plattform gewährleistet wird.
Die Data Intelligence Plattform sorgt durchgängig für mehr Effizienz und Schnelligkeit. Produktionsdaten müssen nicht mehr mühsam aus verschiedenen Quellen zusammengetragen und manuell ausgewertet werden, sondern werden in Echtzeit erfasst und analysiert. Das spart Zeit und Geld und ermöglicht eine schnelle Reaktion auf Nachfrageänderungen oder Herausforderungen in der Produktion.
Dank der einfachen Bedienbarkeit und transparenten Darstellung können auch Personen, die keine Datenanalysten sind, mit der Data Intelligence Plattform arbeiten und bekommen so ein tiefes Verständnis für Zustand und Prozesse innerhalb der Produktion und darüber hinaus. Die flexibel erweiterbare Plattform ist zudem die Basis für umfassende Data Analytics, Machine Learning und AI und bildet ein zentrales Element für die umfassende digitale Transformation von Gerolsteiner.
Erfahren Sie in der kostenlosen Case Study, wie auch Sie Echtzeit-Transparenz in Ihre Produktion bringen und Prozesse mit Hilfe von Datenanalysen vorausschauend planen.
Delivering excellence in IoT. Wir sind ein IoT Solution Provider für Smart Products, Connected Vehicles, Smart City, Smart Energy und Smart Production.
