Cloud Data Platform für Shopfloor Management

Der Mittelstand steht gerade vor der Bewältigung der Digitalisierung und wir von DATANOMIQ leisten unseren Anteil daran. Gemeinsam mit unseren Kunden haben wir bereits mehrfach skalierbare Daten-Plattformen in der Cloud umgesetzt, die die Daten aus MES, WMS, ERP-, PDM-, CRM-Systemen und viele mehr, ebenso auch Maschinendaten, zusammenführen und in verschiedene Datenmodelle im Data Lakehouse sinnvoll verknüpfen.

Daten aus dem Manufacturing Execution System (MES) und Maschinendaten (Sensor-Daten) spielen in der Industrie 4.0 eine zentrale Rolle, da sie eine reibungslose Überwachung und Steuerung der Fertigungsprozesse ermöglichen. MES bietet eine integrierte Sicht auf alle Prozesse, von der Auftragsverwaltung bis zur Fertigungsüberwachung, und ermöglicht es, Prozesse in Echtzeit zu überwachen und anzupassen. Maschinendaten dienen als Informationsquelle für das Shopfloor Management und ermöglichen es, den Fertigungsstatus, die Leistung und die Wartungsbedürfnisse von Maschinen zu überwachen und zu optimieren. Dies führt zu einer verbesserten Effizienz, Flexibilität und Qualität der Fertigung.

Wozu braucht es eine Cloud Data Platform? Sie steht über allen operativen Systemen, nimmt alle Daten täglich, stündlich oder in Echtzeit auf, um diese dann für unterschiedliche Analyse- Applikationen aufzubereiten.

Applikationen, die von dieser Daten-Plattform mit Daten versorgt werden können, sind beispielsweise:

• Shop Floor Reporting von OEE Kennzahlen.
• Controlling von richtigen Losgrößen, Schichten, Margen.
• Prozessfluss-Analysen (Process Mining) insbesondere für Manufacturing und Supply Chain.
• Automatische Erkennung von Anomalien im Shopfloor oder auf einzelnen Maschinen.
• Prädiktive Instandhaltung von einzelnen Maschinen oder ganzen Produktionsanlagen.

Weil diese Lösung über einzelne Probleme hinaus blickt, weil sie universelle und flexible Handlungsspielräume bietet und weil sie komplett automatisch skaliert sowohl in Sachen Leistung/Performance als auch in Sachen Kosten.

Quelle und gesamter Artikel: datonomiq.de