Data Analytics

Effektive Datenanalysen sind der entscheidende Werttreiber im Kontext von Industrie 4.0 und Smart Factory. Erst wenn es gelingt, die enormen Datenmengen, die in IoT-Umgebungen entstehen, so zu aggregieren und zu analysieren, dass sie ergebniswirksam sind, bekommt Big Data einen tatsächlichen Wert. Dieser kann beispielsweise dadurch entstehen, dass Daten eine vorausschauende Planung und Wartung ermöglichen (Advanced Analytics, Predictive Planning und Predictive Maintenance) und so Betriebs- und Qualitätskosten senken.

Oder dadurch, dass in Kombination mit lernenden Systemen Prozesse automatisiert werden. Besondere Potenziale bietet dabei der Aufbau von digitalen Zwillingen (Digital Twins), virtuellen Modellen, die Objekte und Prozesse vollständig in Echtzeit abbilden und vernetzen und dadurch hohe Transparenz und genaue Prognosen über Optimierungsmöglichkeiten und Risiken erlauben. Darüber hinaus kann dabei mittels Advanced-Analytics-Tools eine enorme Anzahl an potenziellen Korrelationen getestet und analysiert werden, was ein wesentlich tieferes und genaueres Verständnis der Kernprozesse ermöglicht.

Datenanalysen bieten auch die Basis dafür, dass Kundenanforderungen und -entscheidungen besser und früher verstanden werden, was in höherer Reaktionsfähigkeit und Wettbewerbsvorteilen mündet. Und schließlich können intelligente Produkte und Dienste (Smart Products & Services) aufgebaut und im Rahmen neuer Geschäftsmodelle zusätzliche Erlöse generiert werden.

Gleichzeitig scheitern wertschaffende Datenanalysen häufig daran, dass die Konnektivität der Elemente im Netzwerk nicht gegeben ist, die Datenqualität unzureichend ist, keine ausreichenden Datenmengen vorhanden sind oder die existierenden IT-Strukturen kein ganzheitliches, funktions- und bereichsübergreifendes Datenmanagement ermöglichen. Auch fehlen in vielen Unternehmen Kompetenzen und Kompetenzträger, um Datenanalyse als eine zentrale Querschnittsdisziplin zu etablieren und in strategische und operative Prozesse einzubinden.   

ROI verfügt über eine umfassende fachliche und technologische Expertise, um Unternehmen in der produzierenden Industrie bei einem effektiven und ergebniswirksamen Einsatz von Data Analytics zu unterstützen.

Dabei orientieren wir uns an einer methodisch fundierten und in zahlreichen Praxisprojekten erprobten Vorgehensweise.

  • Daten verstehen: Lösung technischer Fragen, insbesondere im Hinblick auf Datenquellen und -typen, Frequenz der Datenerhebung und unternehmensbezogener Fragen im Hinblick auf Aussagekraft und Business Value
  • Daten sammeln: Integration der Daten aus unterschiedlichen Datenquellen, Erhebung zusätzlicher Daten zur Erweiterung des Lösungsraums und Wahl eines repräsentativen Zeitraums
  • Daten aufbereiten: Strukturierung, Duplikatsbereinigung, Plausibilitätsprüfungen und Umgang mit lückenhaften Werten und Ausreißern (Anomalien)
  • Daten analysieren: Visualisierungen und deskriptive Analyse in Kombination, Advanced Analytics
  • Mathematisches Modell erstellen: Stabilitäts- und Sensitivitätsanalysen und regelmäßige Validierung der Prognosegüte
  • Ergebnisse interpretieren: Angaben zur Aussagekraft der Daten und Vermeidung von Fehlinterpretationen (Korrelation ≠ Kausalität)
  • Change Management zur Implementierung der durch Datenanalysen induzierten Veränderungen
Im ersten Teil der „Industrie 4.0 Erfolgsstory“ erfahren Sie, welchen Herausforderungen Unternehmen bei der Implementierung von Industrie 4.0-Lösungen begegnen und wie Digitalisierungsexperten in der Praxis damit umgehen.
Für ihr „Farming 4.0“ / JD Guidance System erhielt John Deere den „5. Industrie 4.0 Award“. Den renommierten Preis schreibt die Unternehmensberatung ROI Management Consulting AG gemeinsam mit der Fachzeitung Produktion seit 2013 aus.
Mit einer Industrie 4.0 Lösung zur horizontalen Vernetzung von Entwicklung, Arbeitsvorbereitung und Produktion zählt das Siemens-Werk Bad Neustadt an der Saale zu den Gewinnern des „5. Industrie 4.0 Awards“.
Mit einem Mix aus Illustrationen und Interviews zeigt das Video der ROI Management Consulting AG, was Unternehmen bei der digitalen Transformation berücksichtigen sollten. Industrie 4.0 Pioniere aus Unternehmen wie Airbus Defence & Space, Kässbohrer oder Carcoustics TechConsult schildern hierbei ihre Praxistipps – zum Beispiel für eine gelungene Customer Experience oder zur ergebnisorientieren Datennutzung.
Wie funktioniert Wertschöpfung in der Cloud? Andreas Lauterbach, Partner und Mitglied der Geschäftsleitung der acentrixGmbH, stellt im Video der Unternehmensberatung ROI Merkmale einer idealen IT-Infrastruktur in der Industrie 4.0 vor.
Gernot Bernert, Technischer Geschäftsführer, Hagleitner Hygiene International GmbH beschreibt im Interview den „transparenten Waschraum“ von Hagleitner und erklärt welche Zielsetzung Hagleitner beim Aufbau eines cloudbasierten Informationsflusses verfolgt.
Industrie 4.0 / IoT (Internet of Things) - unter Berücksichtigung von Lean-Prinzipien - erfolgreich einführen wird in der Lernfabrik "Lean Fabrika" trainiert. Die Unternehmensberatung ROI Management Consulting AG gehört zu den anerkannten Experten im Bereich der digitalen Transformation.
Rosenbauer produziert Einsatzfahrzeuge, die als „intelligente“, also vernetzte und kommunikationsfähige Produkte bereits heute Bestandteil des „Internet der Dinge“ (Internet of Things, IoT, Industrie 4.0) sind.
Mit der digitalen Revolution werden Geschäftsmodelle und Produktionskonzepte Realität, die noch vor Kurzem nur in Science Fiction Romanen vorkamen. Heute sind viele Technologien für die Industrie 4.0 bereits kostengünstig verfügbar und zunehmend im Einsatz.

Case Study

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End-to-End-Digitalisierung

Mit einem weltweit vertretenen Betten-Hersteller realisierte ROI ein Projekt zur „End-to-End-Digitalisierung“, das alle relevanten Stationen der Wertschöpfung berücksichtigte: vom Kundenerlebnis über die Bestellung bis hin zur Fertigung und Logistik.

Case Study

Mann vor einem Laptop mit Digital Twin am Bildschirm
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Aufbau eines Digital Twins zur Steigerung von Qualität und Produktivität

In einer Fertigungsanlage für Armaturentafeln verbesserte ein Automobilzulieferer die Transparenz von Arbeits- und Organisationsprozessen.

Mit einem „Digital Process Twin“ von ROI senkte das Unternehmen die Ausschussrate und machte Verbesserungspotenziale in seinen Wertschöpfungsnetzwerken sichtbar.