Kommentar von Balaji Ramanujam, Infosys Wie Fertigungsunternehmen mit Daten und Analytik digitale Resilienz erreichen

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Der plötzliche Ausbruch der COVID-19-Pandemie im März 2020 führte zu einer starken Nachfrage nach bestimmten Produkten. Fertigungsunternehmen, die bereits mit Daten und Analytik arbeiteten, konnten sich – im Vergleich zum Wettbewerb – bereits frühzeitig und besser auf diese unerwartete Entwicklung vorbereiten und auf diese Weise signifikante Wettbewerbsvorteile erzielen. Beispielsweise waren sie in der Lage, ihre Lieferkette sowie das damit einhergehende Ökosystem schneller an die neuen Herausforderungen anzupassen.

Fest steht: Die Digitalisierung wurde im vergangenen Jahr durch die Pandemie vorangetrieben, auch in der Fertigungsbranche. Doch die Krise hat auch gezeigt, dass digitale Resilienz notwendig ist, um widerstandsfähiger zu sein und als Unternehmen ohne Schaden durch herausfordernde Zeiten zu navigieren. Die folgenden Faktoren sollten Organisationen bei der Weiterentwicklung ihrer Daten- und Analytik-Möglichkeiten beachten:

Echtzeitdaten verbessern die Entscheidungsfindung

Firmen sollten relevante Daten zur Produktion in Echtzeit sammeln und analysieren. Auf diese Weise sind sie in der Lage, Anomalien schnell zu erkennen und entsprechende Maßnahmen einzuleiten. Ein aktuelles Beispiel ist die mehrstufige Herstellung des COVID-19-Impfstoffs. Hier konnten Echtzeitdaten und KI-Algorithmen in jeder Phase der Herstellung bei Entscheidungsfindungen sowie bei der Lagerung und Verteilung der Vakzine unterstützen.

Microservices für Entscheidungen zur dezentralisierten Datenspeicherung

In der Fertigungsbranche sind Datenquellen oftmals dezentral verteilt – die Datenanalyse wird dadurch sehr komplex. Microservices ermöglichen die Anpassung von Anwendungen, die als unabhängige Dienste bereitstellen lassen. Dadurch werden Entscheidungen über die Datenspeicherung dezentralisiert ermöglicht. Hersteller sind so in der Lage, auch minimal zu skalieren und Ressourcen besser zu nutzen. Neue Datentypen, die eine andere Analysetechnik verwenden, können ohne Unterbrechung zu einem System hinzugefügt werden.

Integration von Daten zwischen Unternehmenssystemen und der Produktion

Traditionell wird bei der Unternehmensarchitektur zwischen der Betriebstechnologie (Operational Technology, OT) in den Fabriken und der Informationstechnologie (IT) auf Unternehmensebene unterschieden. In den vergangenen Jahren wurde in den Produktionsanlagen verstärkt auf IT-Systeme wie computergestütztes Design und programmierbare logische Schaltungen gesetzt. Dennoch bleiben die Organisationsstrukturen für IT und OT getrennt. Eine Integration beider Elemente ist allerdings notwendig, um aussagekräftige Erkenntnisse zu erhalten. Eine neue Generation von Softwarepaketen ermöglicht jetzt die Integration von Datenbankanwendungen mit Datenabfragefunktionen und komplexen Datenerfassungs- und Analysewerkzeugen.

Datenbasis und -modelle benchmarken

Produktionsterminologien sind in Fertigungsprozessen in allen Branchen üblich. Um die Einhaltung von Standards zu gewährleisten, ist ein Benchmarking der Prozesse unerlässlich. STAC-M3 ist eine solche Open-Source-Datenbank für das Benchmarking.

Ein Beispiel aus dem Alltag: USG Boral, ein Unternehmen aus der Fertigungsbranche und weltweit tätiger Hersteller von Baumaterialien, erreichte durch bessere Datentransparenz und -demokratisierung eine höhere betriebliche Effizienz. Die Organisation nutzte mehrere ERP-Systeme und Prozesse in verschiedenen Ländern und hatte somit keinen konsolidierten Überblick über die Leistung der eigenen Produkte. Der Zugriff auf Informationen war zeitaufwendig und das Vertrauen in die Genauigkeit der Daten entsprechend gering – eine schnelle Entscheidungsfindung wurde somit zur Herausforderung.

Infosys ermöglichte USG Boral eine nahezu Echtzeit-Ansicht ihrer monatlichen Analyse- und Performance-Tracking-Daten. Dazu wurde eine Data Lake sowie eine globale BI-Data-Warehouse-Lösung auf der Basis von Microsoft Azure Cortana entwickelt – diese wird in Tableau visualisiert. Dadurch sind die Daten für Anwender schnell verfügbar und leicht konsumierbar – und damit eine wichtige Unterstützung bei der Entscheidungsfindung. Dank Self-Service und Visualisierung konnte das Unternehmen seine Benutzerbasis zudem von zehn auf 100 erhöhen. Auf dem Weg zur datengestützten Organisation werden künftig weitere KI- und ML-Technologien eingesetzt.

Angesichts schwankender Nachfrage und unsicherer Wirtschaftslage sind Daten das wertvollste Kapital, das Hersteller für schnellere Entscheidungen und mehr Flexibilität nutzen können.

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