Intelligentes Datenmanagement ist in der Elektronikmontage zunehmend ein entscheidender Wettbewerbsvorteil. Bei jeder Diskussion über Daten muss man sich bewusst sein, dass Personen schon seit langer Zeit Daten gesammelt, überprüft und in Berichte übersetzt haben. Und wenn Daten gesammelt und Prozesse automatisch geändert werden, interpretieren und überprüfen die Mitarbeiter weiterhin die Richtigkeit der Daten, erstellen Berichte, geben Empfehlungen ab, lösen Probleme, optimieren, verbessern und innovieren. Unabhängig davon, welches Datenerfassungssystem verwendet wird, müssen alle Digitalisierungsaufwände das Produktionsteam der Baugruppenfertigung involvieren und stärken. Aufgabe des Teams ist es, sich um den Herstellungsprozess zu kümmern, aber auch als vorderste Linie in der Kommunikation und Kontrolle zu wirken.
Wenn operativ etwas nicht erwartungsgemäß ausgeführt wird, müssen die Teammitglieder in der Lage sein:
als Erste das Problem anzugehen, um dessen negative Auswirkung auf das Endprodukt oder den Endprozess durch Korrekturmaßnahmen in Echtzeit zu minimieren.
als „Intelligence-Sammler“ bei Eskalationsereignissen fungieren, damit sie weniger Zeit für das Sammeln von Daten und mehr für das Re-Engineering zur Beseitigung der Ursachen aufwenden können, um die Möglichkeit zu beseitigen, dass unerwünschte Zustände erneut auftreten.
Verwendung von Daten zur Verbesserung der Fertigung
Siemens hat ein E-Book zum Thema Smart Data Management in der Fertigung veröffentlicht, um Baugruppenfertigungen auf dem Weg zur Digitalisierung zu unterstützen. Sie finden es auf der Website von Cadlog, dem Expert Partner von Siemens für die Elektronik-Branche in Europa.
Der Text befasst sich mit einigen der größten Hürden, denen sich Ihre Teams beim Sammeln von nützlichen Fertigungsdaten gegenübersehen. Nützlich nicht nur zur Verbesserung von Prozessen, sondern auch zur Verbesserung des Lieferkettenmanagements, zum Tracing der Problemursachen sowie der fehlerhaften oder gefälschten Teilen und zur Bereitstellung von Trendanalysen für Geschäftsprognosen und -berichte.
Das E-Book befasst sich mit Themen wie die Herausforderungen beim Sammeln nützlicher Daten, wann ein derartiges Sammeln für die Fertigung sinnvoll ist und das Geschäft verbessern kann, was Daten intelligent macht, also der Unterschied zwischen Daten ohne Kontext und Analytics. Einige der heute verfügbaren Tools, mit denen Unternehmen diese Prinzipien in die Praxis umsetzen können, sind ebenfalls detailliert. Außerdem gibt es ein Beispiel aus der Praxis das zeigt, wie Unternehmen die Vorteile einer guten Nutzung ihrer Daten mit Analytics nutzen können.
Verwendung von Analytics zum Erstellen von Wissen
Die Anforderungen an Produktqualität und Zuverlässigkeit tragen zum wachsenden Bedarf an aussagekräftigen Analysen in der Fertigung bei. Angesichts der wachsenden Anforderungen qualitätssensibler Branchen wie Aerospace, Automotive, Smartphones und Medical müssen Hersteller sicherstellen, dass ihr Fabrikbetrieb ordnungsgemäß funktioniert. Das Analysieren von Daten reicht einfach nicht aus. Unternehmensmanager müssen Analytics verwenden, um Wissen zu erstellen, das sich positiv auf die Fertigung auswirken kann.
Dank des Eintritts in die Fertigung von Internet of Things (IoT)-Technologie können Manager ihre Bemühungen zur Effizienzerhöhung und Fehlerreduzierung mithilfe von Big-Data-Analysen besser bewältigen. Fortgeschrittene Big-Data-Analysen können Elektronikherstellern dabei helfen, die schiere Anzahl und Komplexität von Produktionsaktivitäten zu bewältigen, indem sie einen detaillierten Ansatz zur Diagnose und Korrektur von Prozessfehlern anbieten.
Unter Advanced Analytics versteht man die Anwendung von Statistiken und anderen mathematischen Werkzeugen bei Geschäftsdaten, um Praktiken zu bewerten und zu verbessern. In der Fertigung können Betriebsleiter mithilfe fortschrittlicher Analysen tief in historische Prozessdaten eintauchen, Muster und Beziehungen zwischen Schritten in der Eingabe sowie des Prozesses identifizieren und dann die Faktoren optimieren, die sich am stärksten auf den Ertrag auswirken.
Da IoT-Anwendungen ständig große Mengen an Echtzeitdaten in der Fertigung erfassen, benötigt die Elektronikindustrie jetzt Analyselösungen, mit denen diese isolierten Datensätze aggregiert und analysiert werden können, um wichtige Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Erkenntnisse können genutzt werden, um bessere Entscheidungen zu ermöglichen und letztendlich Kosten und Verschwendung zu reduzieren.
