ManufacturingAnalytics bzw. Analytics im Allgemeinen ist ein wichtiger Baustein im Regelkreis des Modells „Smart Factory Elements“. Dieser Regelkreis sieht vor, dass auf Basis von Vorgaben unterschiedlicher Quellen die Fertigung geplant (Planning & Scheduling) und diese Planung dann umgesetzt bzw. ausgeführt (Execution) wird. Die dabei erfassten Daten werden analysiert (Analytics), um daraus unter anderem Vorhersagen abzuleiten (Prediction), die zusammen mit anderen Erkenntnissen wiederum in die Planung einfließen können. Das Industrial Internet of Things unterstützt diesen Kreislauf durch die Erfassung und Bereitstellung von Daten.
Analytics als Basis für Optimierungen
Um im Shopfloor erfasste Daten für Kennzahlen und Reports aufzubereiten, nutzen die Funktionen und Anwendungen des Elements „Analytics“ sowohl herkömmliche als auch innovative Methoden. Neben klassischen Dashboards stellt beispielsweise das Manufacturing Execution System (MES) HYDRA von MPDV auch umfangreiche Langzeitanalysen und Big-Data-Auswertungen sowie flexible Self-Service-Analytics-Anwendungen zur Verfügung. Letztere kommen insbesondere dann zum Tragen, wenn viele Daten aus unterschiedlichen Quellen korreliert und nach verschiedenen Kriterien ausgewertet werden sollen. Darauf basierend können dann Optimierungsmaßnahmen im Shopfloor initiiert werden.
Advanced Analytics
Zukünftige Analytics-Anwendungen werden zunehmend auf Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) zurückgreifen. Insbesondere Machine Learning hat sich dabei als geeignete Technologie zur Erkennung von Anomalien im Fertigungsablauf herausgestellt. Ein erstes Beispiel für diese sogenannte Advanced Analytics ist Predictive Quality von MPDV. Damit kann die Qualität eines Produkts auf Basis von erfassten Prozesswerten vorhergesagt werden. Weiteren Einsatzszenarien sind die Analyse und Optimierung von Instandhaltungsprozessen (Predictive Maintenance) sowie die frühzeitige Erkennung von Abweichungen im Fertigungsalltag.
Letztendlich erfüllt das MES HYDRA bereits heute viele Anforderungen, die das Modell „Smart Factory Elements“ an ein modernes IT-Tool für Manufacturing Analytics stellt. Die verstärkte Nutzung von Künstlicher Intelligenz wir sukzessive für neue Anwendungen sorgen.
Analytics als Basis für Optimierungen
Um im Shopfloor erfasste Daten für Kennzahlen und Reports aufzubereiten, nutzen die Funktionen und Anwendungen des Elements „Analytics“ sowohl herkömmliche als auch innovative Methoden. Neben klassischen Dashboards stellt beispielsweise das Manufacturing Execution System (MES) HYDRA von MPDV auch umfangreiche Langzeitanalysen und Big-Data-Auswertungen sowie flexible Self-Service-Analytics-Anwendungen zur Verfügung. Letztere kommen insbesondere dann zum Tragen, wenn viele Daten aus unterschiedlichen Quellen korreliert und nach verschiedenen Kriterien ausgewertet werden sollen. Darauf basierend können dann Optimierungsmaßnahmen im Shopfloor initiiert werden.
Advanced Analytics
Zukünftige Analytics-Anwendungen werden zunehmend auf Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) zurückgreifen. Insbesondere Machine Learning hat sich dabei als geeignete Technologie zur Erkennung von Anomalien im Fertigungsablauf herausgestellt. Ein erstes Beispiel für diese sogenannte Advanced Analytics ist Predictive Quality von MPDV. Damit kann die Qualität eines Produkts auf Basis von erfassten Prozesswerten vorhergesagt werden. Weiteren Einsatzszenarien sind die Analyse und Optimierung von Instandhaltungsprozessen (Predictive Maintenance) sowie die frühzeitige Erkennung von Abweichungen im Fertigungsalltag.
Letztendlich erfüllt das MES HYDRA bereits heute viele Anforderungen, die das Modell „Smart Factory Elements“ an ein modernes IT-Tool für Manufacturing Analytics stellt. Die verstärkte Nutzung von Künstlicher Intelligenz wir sukzessive für neue Anwendungen sorgen.
