Axians IT Solutions, Data Science

Gewinnen Sie einen Data Science Workshop im Wert von 10.000 Euro. - Bild: Axians IT Solutions

Ebbe und Flut haben eine unwiderstehliche Kraft. Die Gezeiten verändern ganze Küstenabschnitte, nehmen Land und bilden wieder neues. Doch hätten Sie gedacht, dass Ebbe und Flut auch eine Produktion beeinflussen können? Nein? Damit sind Sie nicht alleine.

Ein europäischer Flugzeugbauer hatte den Tidenhub nicht auf der Rechnung, als es in der Fertigung an der Elbmündung immer wieder Probleme mit Toleranzabweichungen gab. Die traten immer bei abnehmender Flut auf. Diesen Zusammenhang brachte jedoch erst eine Datenanalyse ans Licht. Jetzt wartet der Flugzeughersteller mit der Montage der Flügel bis die Ebbe abgelaufen ist, Problem gelöst.

„Das ist die Kraft, die der Datenanalyse innewohnt. Die Daten erzählen uns vielleicht etwas, was nicht offensichtlich ist“, kommentiert Sascha Bäcker, Solutions Architect Analytics & Data bei Axians IT Solutions, eines der beliebtesten Szenarien der Data-Scientist-Community.

Datenanalyse bringt Licht ins Daten-Dickicht

Die Branche der Datenanalysten ist reich an überraschenden Ergebnissen. Beispiel Automobilindustrie: Zwei identische Gießereien standen nebeneinander. Eine der beiden hat aber mehr Ausschuss produziert als die andere. Der Grund dafür war zunächst unbekannt. Eine Datenanalyse von IBM brachte ans Licht: Die eine Straße produzierte mehr Ausschuss, wenn die Sonne schien. Sonneneinstrahlung bedeutet mehr Hitze. Mehr Ausschuss war die Folge.

Doch Data Science ist nicht nur ein Thema für die ganzen großen Player in der Luftfahrt- oder Automobilindustrie. Bäcker erklärt: „Grundsätzlich ist jede Stückfertigung geeignet für eine Analyse. Auch wenn die Unternehmen klein sind, kann es sich trotzdem lohnen.“ Denn durch die Automatisierung, Sensorik und Aktorik sind die Daten im Prinzip schon da.

Das Problem dabei: Die Daten werden in Echtzeit beobachtet, dann aber wieder weggeworfen. Ein Langzeit-Monitoring oder eine retrospektive Datenanalyse findet häufig nicht statt. „Wir sagen unseren Kunden dann: Lass uns erst mal die Daten sammeln, das können wir mit einem geringen Aufwand realisieren“, so Bäcker. Ziele der Datenanalyse sind eine optimierte Planungstreue für die Unternehmen, bessere Qualität und vor allem die Realisierung von Predictive Maintenance.

Machen Sie mit beim Gewinnspiel

• Haben auch Sie eine Vielzahl nicht ausgewerteter Datenquellen?
• Überlegen Sie, verschiedene Datentöpfe zu verknüpfen?
• Überlegen Sie, Erkenntnispotenziale in ihren Daten zu identifizieren und auszuschöpfen?
• Überlegen Sie, Prozesse datengetrieben und evidenzbasiert zu optimieren?
• Überlegen Sie, Maschinenschnittstellen anzuzapfen und zu verknüpfen?

Dann machen Sie mit beim Gewinnspiel von „Produktion“ und Axians IT Solutions. Gewinnen Sie für Ihr Unternehmen einen Data Science Workshop (Dauer: 5 Tage, Wert: 10.000 Euro) von Axians IT Solutions.

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Von verbesserter Qualität bis Predictive Maintenance

Sascha Bäcker, Axians IT Solutions
"Die Daten erzählen uns vielleicht etwas, was nicht offensichtlich ist", sagt Sascha Bäcker, Solutions Architect Analytics & Data bei Axians IT Solutions. - Bild: Axians IT Solutions

Der Datenexperte mahnt aber die Bereitschaft der Unternehmen an, auf Veränderungen im Projektverlauf agil zu reagieren: „Es ist wichtig, dass die Unternehmen bereit sind zu sagen: Vielleicht beziehen wir noch andere Daten und Zusammenhänge mit ein, weil das eigentliche Ziel kein Quick-Win oder vielleicht gar nicht zu erreichen ist.“

Sein Team hatte bei einem Kunden die Datenanalyse gestartet, nur um nach kurzer Zeit festzustellen, dass das eigentliche Ziel Predictive Maintenance gar nicht zu erreichen ist mit den vorhandenen Daten. Es gab einfach Sachzwänge, dass Wartungsintervalle nun einmal so waren, wie sie waren. „Da gab es keinen Hebel, den wir ansetzen konnten“, sagt Bäcker. Aber was in der Datenanalyse rauskam, war eine Korrelation zwischen Maschinenbestücker und Qualitätssicherung. Erhöhter Ausschuss führte zu höheren Produktionskosten. Dank der Datenanalyse konnte dieser reduziert werden.