Unternehmen sehen sich heute mit vielfältigen Herausforderungen konfrontiert: Steigender Kosten- und Wettbewerbsdruck, neue Regularien und geopolitische Unsicherheiten erfordern von produzierenden Unternehmen ein völlig neues Maß an Agilität und Anpassbarkeit. Manuelle Optimierungen und Insellösungen reichen nicht mehr aus, die gesamte Produktion muss smart werden, um neue Anforderungen zu erfüllen. Nur Transparenz auf allen Ebenen eröffnet Ansatzpunkte für mehr Effizienz, Qualität Agilität und fundierte Entscheidungen.
Mit dem Ansatz der Smart Factory werden modernste Technologien und Methoden gebündelt. Im Mittelpunkt: Die durchgängige Integration von Daten – vom Marktbedarf über die Produktionsprozesse bis hin zu Lieferketten und Energiebeschaffung. Damit wird die Grundlage geschaffen für eine ganzheitliche Digitalisierung und Optimierung sowie für den Einsatz von KI-Technologien für eine agile und hocheffiziente Produktion.
Auf Basis einer Data Intelligence Plattform ist es Gerolsteiner gelungen, Echtzeit-Transparenz über die gesamte Produktion hinweg zu schaffen. So kann der Marktführer schnelle und flexible Datenanalysen durchführen, Handlungsbedarf frühzeitig erkennen und Produktionsprozesse datengestützt planen.
Ein führender deutscher Automobilhersteller nutzt eine von Device Insight entwickelte Lösung, um Energie- und Maschinendaten in Echtzeit zu erfassen und zu analysieren. Dadurch lassen sich Vorhersagen und Empfehlungen treffen, die das Energiemanagement smarter und effizienter machen. Lastspitzen können minimiert, die Einspeisung und Nutzung von PV-Anlagen und Batteriespeichern signifikant verbessert werden.
Auf Basis einer Datenplattform, die über 50 Datenpunkte pro Maschine in Echtzeit erfasst, konnte eine automatisierte Analyse und Visualisierung von OEE-Daten und Maschinenstillständen erreicht werden. Reports, die bislang manuell erstellt wurden, sind innerhalb von Minuten verfügbar. Potenzielle Probleme können so frühzeitig erkannt werden, Entscheidungen werden beschleunigt und die Steuerung erfolgt effizienter.
Um Parameter zu identifizieren, die für Qualitätsabweichungen verantwortlich sind, werden Echtzeit-Produktionsdaten mit operativen Prozessen verknüpft und kontinuierlich in ML-Modellen auf Anomalien geprüft. Dadurch können Qualitätsprobleme frühzeitig erkannt und der Ausschuss signifikant reduziert werden.
In der Food-&-Beverage-Branche stehen viele Unternehmen vor ähnlichen Herausforderungen – komplexe Produktionsprozesse, heterogene Systemlandschaften und fehlende Transparenz über Maschinen- und Prozessdaten. Drei führende Hersteller aus den Bereichen Brauerei, Süßwarenproduktion und Lebensmittelverarbeitung suchten gemeinsam mit Device Insight nach einem Weg, ihre Produktionsdaten aus unterschiedlichen Quellen zusammenzuführen und zentral auswertbar zu machen.
Bei einer großen Brauereigruppe, lag der Fokus auf der Harmonisierung einer fragmentierten IT-/OT-Landschaft. Mithilfe einer horizontalen Data-Intelligence-Plattform auf Basis einer Data-Lakehouse-Architektur und Azure gelang es, Produktionsdaten aus vier Standorten zu integrieren und einheitliche KPIs für das Brauprozess-Reporting zu etablieren.
Für einen Süßwarenhersteller starteten wir mit einem IoT-basierten PoC zur Datentransparenz in der Fertigung. Über OPC UA wurden Maschinen- und Umgebungsdaten in Azure integriert und in CENTERSIGHT scale visualisiert. So konnte erstmals nachvollzogen werden, wie Chargeneigenschaften, Umgebungstemperatur und Maschinenparameter die Produktqualität beeinflussen – der erste Schritt hin zu einer datenbasierten Prozessoptimierung und reduzierten Energieverbräuchen.
Auch ein Lebensmittelproduzent mit einer komplexen Produktionsstruktur setzte auf Device Insight, um Daten aus verschiedenen Systemen wie Simatic WinCC und ProLeit zentral zusammenzuführen. Ziel war es, die Zustände aller Anlagen – von „läuft“ bis „Wartung nötig“ – transparent zu machen und Prozessdaten zur Effizienzsteigerung auszuwerten. Dabei kamen Azure IoT Edge, IoT Hub und ADX zum Einsatz.
Das Ergebnis: In allen drei Projekten entstand ein robustes Datenfundament für die Smart Factory – von der einheitlichen Datenerfassung über die Visualisierung bis zur Vorbereitung für Advanced Analytics und KI-basierte Optimierungen.
Herzstück einer Smart Factory ist eine zentrale Datenplattform, die kontinuierlich Daten aus der gesamten Produktion und darüber hinaus verarbeitet, um den Betrieb in Echtzeit zu überwachen, Probleme frühzeitig zu erkennen und die Effizienz datengestützt zu steigern. Dabei vereint die smarte Fabrik die Stärken von IoT und KI in einem ganzheitlichen Ansatz, indem sie die IoT-basierte Datenerfassung mit KI-Analysen kombiniert und so die AI-Readiness von Unternehmen fördert.
Erfahren Sie, wie führende Unternehmen Daten nutzen, um Effizienz, Qualität und Nachhaltigkeit zu steigern – und mit einem 5-Schritte-Ansatz zur Smart Factory werden.
Eine erfolgreiche Transformation zur smarten Fabrik erfordert eine strukturierte und ganzheitliche Betrachtung. Device Insight hat hierfür einen 5-Schritte-Ansatz entwickelt, der Expertise in Data Architecture und Data Science kombiniert. Wir begleiten Sie Schritt für Schritt von der Identifikation passender Anwendungsfälle über die Durchführung eines Proof of Concept bis zum Roll-out auf Ihre gesamte Produktion.
Lassen Sie uns über Ihre Herausforderungen sprechen und passende Lösungswege entwerfen.
