Wie lässt sich Industrie 4.0 intelligenter, schneller und einfacher umsetzen?

Machen Sie Ihre Fabrik smarter – dieser Weg muss nicht mit unüberwindbaren Herausforderungen gepflastert sein.

Vol. 1/3: Erste Schritte mit der Smart Factory

Das Zeitalter der digitalen Transformation ist angebrochen und hat sich fest etabliert. Damit einher gehen unzählige Innovationen, die es zu entdecken und umzusetzen gilt. Die schwierige Zeit der letzten Monate hat gezeigt, dass Unternehmen sich flexibel an neue Bedingungen anpassen und damit die Einführung neuer Technologien beschleunigen müssen. Altbewährte Methoden funktionieren nicht mehr. Um in diesem sich schnell verändernden Umfeld an der Spitze zu bleiben und wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Unternehmen ihre Strategien anpassen und Veränderungen schnell und auf neue Weise umsetzen.

Smartify Factory klingt gut, scheint aber schwer umsetzbar? Keine Sorge, es kann ein interessantes Abenteuer werden, solange Sie den richtigen Begleiter an Ihrer Seite haben.

Das Wichtigste zuerst. Smart Factory – was ist das eigentlich genau?

Um diese Frage zu beantworten, müssen wir mit dem Konzept der Industrie 4.0 beginnen, das zwar nicht erst gestern erfunden wurde, aber vielen Menschen noch immer unklar ist. Dieses Konzept lässt sich nicht auf eine einzige Technologie oder eine einzige Veränderung in der Produktionssteuerung zurückführen. Die vierte industrielle Revolution baut auf den Digitalisierungs- und Automatisierungsmöglichkeiten der dritten industriellen Revolution auf. Sie wird durch die Weiterentwicklung des Cloud Computing und der Datenwissenschaft vorangetrieben und bietet die Möglichkeit, aufschlussreiche Informationen zu gewinnen, mit denen Probleme gelöst werden können. Was einst als unlösbar galt, ist heute durch die Entdeckung bisher unbekannter Muster möglich. Die Verschmelzung der digitalen und physischen Welt zu einer neuen virtuellen Welt, aus der die physische Welt gesteuert werden kann, ermöglicht Veränderungen in der Fertigungsindustrie. Dies ist der Weg zu intelligenter Fertigung und intelligenten Fabriken.

Industrie 4.0 vereint eine Reihe neuer Technologien, darunter das industrielle Internet der Dinge, Cloud Computing, Big-Data-Analysen, künstliche Intelligenz sowie Augmented Reality. Die zweite Dimension von Industrie 4.0 bezieht sich auf das Produktionsmanagement, organisatorische Aktivitäten und die Wertschöpfungskette.

Die oben genannten Merkmale von Industrie 4.0 ermöglichen eine Veränderung der Fertigungsprozesse und damit eine flexible und dennoch kostengünstige Produktion.

Das mit Industrie 4.0 verbundene Konzept ist die Smart Factory – also die „intelligente Fabrik”. Diese Art von Anlage basiert auf integrierten Systemen unter Verwendung des industriellen Internets der Dinge und neuen Methoden der Produktionsorganisation. Sie soll ein hohes Maß an Produktpersonalisierung ermöglichen und Produktionsprozesse mit minimalem Arbeitsaufwand durchführen.

Die Idee und die Aktivitäten im Rahmen der Smart Industry ermöglichen es Unternehmen, den Wettbewerb auf dem Markt von der Bereitstellung einfacher Produkte hin zur Bereitstellung von Produkten mit Mehrwert zu verlagern und sich durch Prozessexzellenz von der Konkurrenz abzuheben. Dies gilt für die Zusammenarbeit mit potenziellen Kunden von der virtuellen Produktentwicklung über Simulationen, Produktionsoptimierung und Echtzeitüberwachung bis hin zum Kundendienst.

Die Fertigungsziele haben sich nicht geändert. Fokus auf kurz- und langfristige Ziele und ROI

In der Geschäftswelt sollten keine Maßnahmen ergriffen werden, wenn es keine finanzielle Rechtfertigung gibt oder wenn Investitionen in die Infrastruktur langfristig keine greifbaren Vorteile bringen. Das gilt auch für die Idee der Smart Factory. Laut Forrester Research betrachteten im Jahr 2020 90 % der Hersteller die digitale Transformation als wesentlich für ihren Erfolg.

Warum? Weil sie glauben, dass die I4.0-Initiative ihnen dabei helfen wird, ihre wichtigsten und bekannten Ziele zu erreichen:

• Agilität bei der Skalierung von Betriebsabläufen (z. B. Reduzierung von Ausschuss und Nacharbeit um 17 % und des Energieverbrauchs um 10 %)
• Flexibilität bei der Produktanpassung
• Steigerung der betrieblichen Produktivität und Leistung (z. B. Nutzung von Daten, die zuvor nur in den Köpfen der Mitarbeiter vorhanden waren, um die Markteinführung um 20 % zu beschleunigen)
• Erhöhung der Fertigungssicherheit (z. B. Senkung der Lagerkosten für Teile um 10–15 % durch integrierte Geschäftsplanung)
• Verbesserung der Gesamtanlageneffektivität (OEE) und Einführung vorausschauender Wartung zur Erhöhung der Betriebszeit

Dennoch haben nur 12 % der Unternehmen die digitale Transformation auf Unternehmensebene geschafft. Bis zu 70 % der digitalen Transformationen scheitern. Daher ist es für Unternehmen so wichtig, effektive digitale

Dies gilt beispielsweise für die Logistik, die Produktionsmethodik oder die Schaffung von Rückkopplungen zwischen Produktion und F&E, Marketingabteilung und Kunden. Die Umsetzung des Industrie 4.0-Konzepts umfasst daher die gesamte Organisation und erfordert einen strategischen Ansatz.

Um diese Zahl zu erhöhen, empfiehlt TT PSC, den Weg zur Industrie 4.0 in kleinen Schritten zu beschreiten, beginnend mit einem Pilotprojekt in der Produktion und der Festlegung von kurz- und langfristigen Zielen sowie des ROI.

Vorgehensweise zur Erstellung eines Pilotproduktionspfads

Pilotprojekte ermöglichen es nicht nur, Erkenntnisse über die Nützlichkeit bestimmter Technologien zu gewinnen, sondern auch erste Erfahrungen mit deren Einsatz zu sammeln. Das während der Umsetzung gewonnene Wissen kann sich als unschätzbar wertvoll erweisen. Bei der Festlegung des Umfangs dieser Art von Projekten sollten die Ziele und erwarteten Vorteile (KPI) klar definiert werden. Alle Projekte, nicht nur Pilotprojekte, sollten durch eine Analyse von vier Aspekten unterstützt werden: Organisation, Kenntnisse und Kompetenzen der Mitarbeiter, Organisation der Prozesse und Technologie.

Der nächste Schritt in diesem Prozess ist die Umsetzung eines PoV (Proof of Value – konzentriert sich darauf, zu beweisen, dass ein bestimmtes Konzept einen geschäftlichen Nutzen und die vom Kunden erwarteten Ergebnisse liefert) auf der Grundlage der Erkenntnisse aus den vorherigen Schritten. Die während dieses Prozesses gesammelten Informationen, wie z. B. die Überprüfung der Ergebnisse, das Feedback, die Validierung des Nutzens durch die Endnutzer, die Genehmigung oder Änderungen des Anwendungsfalls, dienen als Grundlage für die Erstellung eines Industrialisierungsplans und den Start einer Produktionspilotierung.

Die Bedeutung der Ermittlung des ROI

Umfassende Informationen zur Ressourcen- und Bedarfsanalyse

Cloud Computing und Cloud-Services sind seit einigen Jahren ein heiß diskutiertes Thema. Weltweit gibt es nur wenige große Anbieter auf dem Markt. Einer der wichtigsten Anbieter ist Amazon mit AWS Cloud.

Als aufstrebende Technologie verzeichnet sie weiterhin ein starkes Wachstum, was nur ihre Dauerhaftigkeit beweist.

Etwa 94 % aller Unternehmen nutzen irgendeine Form von Cloud, sei es öffentlich oder privat. Es gibt viele Gründe für den Boom von Cloud Computing und AWS Cloud. Von Anfang an wurde die Technologie aufgrund ihrer drei Hauptvorteile – Skalierbarkeit, Flexibilität und Sicherheit – eingesetzt.

AWS-Cloud-Datenspeicherdienste haben die Speicherung großer Datenmengen zu einer einfachen Aufgabe gemacht. Dies wird immer nützlicher, wenn wir beginnen, die Errungenschaften, Trends und Technologien rund um das Internet der Dinge, wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, zu nutzen.

Bevor Sie Ihre digitale Reise beginnen, müssen Sie Ihre Ressourcen analysieren und eine geeignete Cloud-Strategie entwickeln. Gute KPIs für die digitale Transformation stehen immer in Zusammenhang mit der Situation des Unternehmens. Sobald das Unternehmen einen Kurs festgelegt hat und eine klare Richtung vorliegt, wird die digitale Transformation die notwendige Dynamik entwickeln.

Die Digitalisierung einer Fabrik im Kontext von Industrie 4.0 sollte als die Erfassung aller notwendigen Daten zu Produktionsprozessen, Maschinenzustand, Lagerbeständen, Verbrauch, Energiekosten, Produktionsqualität, Personalverfügbarkeit, Anzahl und Vorlaufzeit von Aufträgen, Indikatoren aus der Marktstrategie des Unternehmens usw. sowie die parallele Verarbeitung dieser Daten verstanden werden, um kontinuierlich optimale Bedingungen für das Funktionieren des Unternehmens zu gewährleisten.

Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit der AWS-Cloud und moderner Technologien im Allgemeinen haben Unternehmen alte Arbeitsweisen verbessert und Redundanzen und Verschwendung beseitigt. Der entscheidende Faktor ist die leistungsstarke Fähigkeit der AWS-Cloud, Veränderungen zu bewirken. Dies ist der wichtigste Wegbereiter und Motor der digitalen Transformation.

Wir arbeiten mit Unternehmen jeder Größe zusammen, um Wissen aus Daten zu extrahieren und mithilfe interaktiver Dashboards und Berichte in tägliche Erkenntnisse umzuwandeln, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen und die operative Rentabilität zu steigern. Mit der Leistungsfähigkeit der AWS Cloud können wir das Potenzial aller Daten ausschöpfen, einen einfachen Zugriff darauf ermöglichen und Datenanalysen im gesamten Unternehmen durchführen. Dies schafft eine datengesteuerte Kultur und liefert durch moderne BI-Lösungen ein vollständiges Bild des Geschäfts unserer Kunden. Wir empfehlen die Einrichtung einer zentralisierten Analyselösung, um unternehmensweit transparente Analysen und Berichte zu erhalten. Interaktive Dashboards helfen dabei, die richtigen Entscheidungen zum richtigen Zeitpunkt zu treffen, um KPIs zu verbessern und so zu kontrollieren, ob die digitale Reise zur Smart Factory auf dem richtigen Weg ist.

Bewertung des Reifegrades von Industrie 4.0

Je nach Unternehmen kann der Stand der digitalen Transformation unterschiedlich sein und spezifische Anforderungen mit sich bringen, die für das jeweilige Unternehmen relevanter sind. Einige befinden sich noch in einem sehr frühen Stadium.

Im McKinsey-Bericht geben über 90 % der Hersteller an, dass sie bei der digitalen Transformation auf dem gleichen Niveau wie ihre Wettbewerber sind oder diesen sogar voraus sind. Viele Unternehmen stecken jedoch noch in der Pilotphase und stehen vor den Herausforderungen des Übergangs zur Implementierungs- oder „Skalierungsphase”.

Fertigungsunternehmen der Zukunft müssen in der Lage sein, ihre gesamte Wertschöpfungskette agil und flexibel zu steuern, um den Herausforderungen gerecht zu werden. Sie benötigen virtuelle und physische Strukturen, die eine enge Zusammenarbeit und schnelle Anpassungen über den gesamten Lebenszyklus hinweg ermöglichen – und zwar im gesamten Unternehmen, von der Innovation über die Fertigung bis hin zum Vertrieb.

Der aktuelle Stand der Produktionstechnik lässt sich als vor allem durch eine Steigerung der Effizienz der Produktionsprozesse geprägt beschreiben.

Im Hinblick auf die vierte industrielle Revolution verstehen wir die Reife eines Fertigungsunternehmens als den Entwicklungsstand der internen und externen Bedingungen, die die Grundkonzepte von Industrie 4.0 unterstützen. Dazu gehören die vertikale und horizontale Integration von Produktionssystemen und Unternehmen sowie die digitale Integration des Engineerings entlang der gesamten Wertschöpfungskette.

Hauptbereiche zur Analyse und Bewertung der Reife von Industrie 4.0

Die fortlaufende Analyse der Position eines Unternehmens auf dem Weg zur digitalen Transformation nutzt mehrere Reifegradmodelle und damit verbundene Tools, um die Reife von Fertigungsunternehmen im Hinblick auf Industrie 4.0 zu bewerten.

Die Bestimmung des Reifegrades eines Fertigungsunternehmens auf dem Weg zu Industrie 4.0 ist entscheidend für die richtige Entwicklung eines Aktionsplans – mit anderen Worten: einer Roadmap.

Roadmap für den Weg zur Smart Factory

Die vierte industrielle Revolution verändert die Fertigung mit dem Konzept der Smart Factory. Die fortschrittlichen industriellen digitalen Technologien, die den Trend Industrie 4.0 ausmachen, gelten als die treibende Kraft, die diese Transformation ermöglichen wird. Diese Technologien müssen jedoch miteinander verbunden, integriert und effektiv genutzt werden, um Wert zu schaffen und Transparenz für die datengesteuerte Fertigung zu schaffen. Die Smart Factory ist ein Weg, der eine Roadmap erfordert, um Fertigungsunternehmen zu ihrem Ziel zu führen.

Die folgende Abbildung zeigt die wichtigsten Bereiche, die auf diesem Weg zur Industrie 4.0 zu berücksichtigen sind.

Bei der Zusammenarbeit mit Kunden und Partnern suchen wir gemeinsam nach geeigneten und relevanten Anwendungsfällen, die einen sinnvollen Mehrwert und Return on Investment bieten. Nach der Bewertung und Priorisierung dieser Fälle wird eine sehr spezifische Roadmap erstellt, die die Planung der nächsten Schritte und die Abstimmung der verschiedenen Stakeholder ermöglicht. Der erste Schritt ist immer ein strategischer, um die Schwachstellen und Probleme des Unternehmens zu identifizieren und die erwarteten Ergebnisse und das Endziel der Initiative zu definieren. In dieser Phase wird ein Plan für das weitere Vorgehen (in Form der oben genannten Roadmap) erstellt.

Der nächste Schritt besteht darin, eine Reihe von Initiativen, in der Regel auf agile und iterative Weise, umzusetzen, um die Softwarekomponente der Transformation zu implementieren. Jedes Projekt hat seine eigenen technischen und technologischen Bereiche, die berücksichtigt werden müssen, aber in der Regel lassen sie sich in einige Standardblöcke einordnen: Konnektivität – Festlegung, wie die Grundlage für die Konnektivitätsinfrastruktur aufgebaut werden soll, Integration – Bewertung der Anforderungen und Möglichkeiten für die Integration der erforderlichen Unternehmensanwendungen zwischen der IT- und der OT-Ebene, die Bereiche Analyse und künstliche Intelligenz – umfasst Analysewerkzeuge und -methoden, mit denen Daten genutzt und in nützliche Informationen umgewandelt werden können.

Die letzte Phase befasst sich mit der Skalierbarkeit, der Einführung und der Akzeptanz. Hier gibt es verschiedene Ansätze, mit denen Sie die einzelnen Schritte der Roadmap auf Ihrem Weg zur „Smartifizierung” Ihrer Fabrik skalieren, optimieren und weiterentwickeln können.

Strategiephase – Identifizierung des Problems und des ROI

Fertigungsunternehmen haben begonnen, die Vorteile von Industrie 4.0 zu erkennen und zu nutzen, da sie das Potenzial dieser Technologie für die Verbesserung der Effizienz, die Senkung der Kosten und die Reaktion auf Marktanforderungen erkannt haben.

Wie ich in Absatz 2 geschrieben habe, muss der erste Schritt ein Business Case mit einer klaren Vision, Zielen und Vorgaben sein, die am besten zum Geschäftsmodell des Unternehmens passen. Dies kann durch die Priorisierung der Bereiche erfolgen, in denen die größten Vorteile und eine langfristige Kapitalrendite (ROI) zu erwarten sind.

In diesem Bereich ist es entscheidend, echte geschäftliche Schwachstellen zu identifizieren und zu sammeln und deren Bedeutung sowie den Wert von Lösungen für diese Herausforderungen und die Komplexität der Umsetzung von Veränderungen zu bewerten. Darüber hinaus ist es wichtig, die Schwachstellen der aktuellen Situation/Landschaft zu analysieren und zu bestimmen, welche Wirkung mit dem Plan erzielt werden soll.

Der nächste Schritt besteht darin, die Strategie und die Ziele des Unternehmens mit der Cloud-Strategie in Einklang zu bringen. Dabei dürfen die Akzeptanz durch die Endnutzer und die Auswirkungen dieser Veränderungen auf ihre Arbeit nicht vergessen werden.

Jedes Fertigungsunternehmen kann einen anderen Ausgangspunkt und einen individuellen Weg zur digitalen Transformation haben. Es ist wichtig, einen konkreten Ausgangspunkt zu identifizieren, zu verstehen, wo Sie Wert schaffen wollen, und dann Ihre Reise zu beginnen.

Durchführung der Phase der agilen und iterativen Implementierungen

1. Bereich Konnektivität

Die Konnektivität ist der wichtigste Bereich der Roadmap, da sie die Grundlage für den Aufbau der nächsten Bereiche bildet.

Ein Ausgangspunkt können die IT-Infrastrukturkapazitäten des Werks sein. Erwägen Sie eine dedizierte IT-Infrastruktur für Industrie 4.0-Projekte, z. B. ein lokales Rechenzentrum, eine dedizierte AWS-Cloud-Infrastruktur oder eine Hybridlösung. Jede dieser Optionen hat Vorteile und Einschränkungen in Bezug auf Kosten, Wartung, Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit, Flexibilität und Sicherheit. All diese Elemente sollten unter Berücksichtigung zukünftiger Auslastungen und Anforderungen berücksichtigt werden.

Konnektivitätstechnologien sind aufgrund des deutlichen Rückgangs der Sensor- und Rechnerkosten in den letzten Jahrzehnten zugänglicher und erschwinglicher geworden, was die Weiterentwicklung des Internets der Dinge weiter vorangetrieben hat. Das IIoT-System ist ein Ökosystem aus vernetzten Technologieelementen, die Daten sammeln, speichern und nutzen, um Informationen bereitzustellen, Ereignisse auszulösen und Maßnahmen zu empfehlen.

Heute sind die in der Fertigung eingesetzten SPSen und Messgrößen moderner, intelligenter und einfacher zu integrieren. Allerdings gibt es nach wie vor ein großes Problem mit alten, teilweise jahrzehntealten Maschinen, die nur über sehr begrenzte Integrationsmöglichkeiten verfügen (wenn überhaupt!).

Cybersicherheit ist eine der größten Herausforderungen für die Konnektivität in der intelligenten Fertigung und gleichzeitig eines der größten Hindernisse für die Umsetzung von Industrie 4.0. Sobald ein Gerät mit dem Internet verbunden ist, wird das gesamte Netzwerk weniger sicher und widerstandsfähig, wenn es nicht angemessen geschützt ist.

2. Integrationsbereich

Hier konzentrieren wir uns auf die Integration von IT- und OT-Systemen in der Produktion, die oft unabhängig voneinander arbeiten. Die ersten verwalten Geschäftsanwendungen aus dem Front Office, die zweiten sorgen für den reibungslosen Betrieb der Fabrik. Die Integration von IT und OT ist das Herzstück der intelligenten Fertigungsarchitektur.

Die Integrationsphase birgt mehrere zentrale Herausforderungen. Dazu gehören:

• Interoperabilität (Aufbrechen von Silos in Maschinen und Produktionsanlagen, die je nach den von den Lieferanten festgelegten Kommunikationsprotokollen unterschiedliche Sprachen verwenden);
• Datensicherheit (Datenschutzprobleme mit externen Quellen und Dritten bei der horizontalen Integration, da dies Datenschutz und Zugriff auf die Daten bei Bedarf erfordert);
• Skalierbarkeit (einfache Skalierung der IT-Infrastruktur durch Verlagerung des Betriebs von IT-Systemen in die Cloud, wenn die Datenmenge und -geschwindigkeit im Laufe der Zeit erheblich zunimmt);
• Einführung kostengünstiger IT-Anwendungen (mit starken Planungs- und Koordinationsfähigkeiten zur Bewältigung der Integrationskomplexität und Bereitstellung einer durchgängigen Transparenz mit robusten Datenanalyse-Tools).

Industrie 4.0 in der intelligenten Fertigung umfasst die Datenextraktion von jedem Ort mit minimalen Konnektivitäts- und Integrationskosten sowie Analysefunktionen, um über Dashboards, auf die von überall, einschließlich mobiler Geräte oder Augmented Reality, zugegriffen werden kann, Einblicke zu gewinnen.

3. Bereich Visualisierung und deskriptive Analytik

Dieser Bereich umfasst die Analyse der Daten, die aus verschiedenen Quellen der operativen Ebenen der Produktion gesammelt werden. Die Analyse dieser Daten schafft einen Mehrwert in der Produktion, indem sie einen diagnostischen Ansatz für die Behebung zugrunde liegender Probleme bietet und Anleitungen zur Verringerung von Produktionsabweichungen liefert. Zu den Herausforderungen im Umgang mit großen Datenmengen (Big Data) gehören die Komplexität der Datenverarbeitung, das Datenvolumen, die Netzwerkgeschwindigkeit und die Bandbreite, die für die Verarbeitung solch großer Datenmengen erforderlich ist.

Zu den beliebtesten und am weitesten verbreiteten Leistungskennzahlen, auf die sich Fertigungsunternehmen (für das Betriebsmanagement) stützen, gehören:

• die finanzielle Leistung des Unternehmens (z. B. Produktionskosten pro Einheit),
• leistungsorientierte Kennzahlen (z. B. Fabrikleistung),
• Gesamtanlageneffizienz (OEE),
• qualitätsbezogene Indikatoren (z. B. Ausschussquote, Effizienz).

4. Bereich KI (Künstliche Intelligenz)

Der Bereich KI ist mit fortschrittlichen Datenanalysen und Tools verbunden, um neue Antworten auf Fragen zu liefern, die in der Datenanalysephase gestellt werden, und so einen echten und unerwarteten Mehrwert für die Fertigungsindustrie zu schaffen. Er basiert auf der Nutzung von Big Data, prädiktiven und vorausschauenden Analysen sowie Analysen auf Basis von AWS KI.

In der Fertigungsindustrie ist KI eine Art Vordenker, der hinter der Transformation zur Industrie 4.0 steht. Gleichzeitig werden andere digitale Technologien als Motor für den Übergang von der Automatisierung zur Autonomie angesehen.

Eine der wichtigsten Anwendungen von AWS KI in Kombination mit IoT ist die vorausschauende Wartung von Maschinen, wodurch Reparaturkosten erheblich gesenkt werden können. Auf künstlicher Intelligenz basierende Lernalgorithmen erkennen Datentrends und geben frühzeitig Warnungen und Hinweise auf mögliche Störungen und Ausfälle. Dies ermöglicht eine Wartungsplanung und Intervention, was zu einer zuverlässigeren und nachhaltigeren Produktionslinie führt.

Der Einsatz von KI in der Fertigung spielt auch eine wichtige Rolle bei der Vermittlung von Grundkenntnissen an die Mitarbeiter, um die Prozesseffizienz und Produktivität zu verbessern. KI-basierte Algorithmen können Mitarbeitern in Echtzeit Empfehlungen für Aufgaben geben (z. B. mithilfe von SkillWorx und Augmented Reality), insbesondere für junge, unerfahrene Mitarbeiter. Sie können auch autonom arbeiten, um auftretende Probleme zu lösen, sodass Maschinen sich anpassen können, um die Qualität oder Energieeffizienz während des Produktionsbetriebs zu optimieren.

Skalierungsphase

Die vorgeschlagene Roadmap ist dynamisch und soll kontinuierlich verbessert werden. Der sechste Prozessbereich bezieht sich daher auf die Skalierbarkeit.

Die Skalierung der Strategiephase kann beispielsweise durch Hinzufügen neuer Geschäftsfälle und die Initiierung interner Projekte zur Optimierung von Prozessoren und Verfahren in der Produktion erreicht werden.

Zu den Schritten zur Skalierung von Analytik und KI gehören die Nutzung verfügbarer Big Data (wie strukturierte Daten, unstrukturierte Daten), relevanter Analysemethoden und Machine Learning-Tools. Dies unterstützt tiefere und breitere Anwendungen, die einen Mehrwert für den Produktionsprozess schaffen.

Der beste Weg, um loszulegen?

Die digitale Transformation ist eine interessante Reise, auf der Sie Ihre Initiative und deren Ergebnisse testen und mehr über die Leistungsfähigkeit Ihres Unternehmens erfahren können. Das Wesentliche der Transformation ist die kontinuierliche Verbesserung für eine bessere Zukunft Ihres Unternehmens.

Als Mitarbeiter der Abteilung, die den Veränderungsprozess leitet, stehen Sie im Mittelpunkt der aus Unternehmenssicht wichtigsten Ereignisse. Durch Berichte gewinnen Sie die Gewissheit, dass Ihre Maßnahmen einen Mehrwert bringen, und bestätigen damit die Entscheidung für die digitale Transformation.

Nehmen Sie alle Herausforderungen offen an und konzentrieren Sie sich auf die Erreichung relevanter und einfacher KPIs für Ihre digitale Transformation.

Wie bereits zu Beginn erwähnt, müssen Sie diese Herausforderungen nicht alleine bewältigen. Wir begleiten Sie bei jedem Schritt auf diesem Weg.