Autor: Sebastian Groggert

Im Zuge der 2017 veröffentlichten Studie „Manufacturing-Data-Analytics“ der Universität St. Gallen in Kooperation mit der RWTH Aachen wurden vielfältige Aspekte der industriellen Datennutzung untersucht. Hierbei wurden verschiedene Themenfelder wie beispielsweise technische Systeme, Implementierungsstatus und organisatorische Umsetzung analysiert. Während sich viele produzierende Unternehmen noch in einem rudimentären Einführungsstadium befinden, sind andere Unternehmen bereits heute in der Lage, durch umfassende Datenerhebung und -auswertung Vorhersagen treffen zu können und so ihre Effizienz in der Produktion erheblich zu steigern. Dabei sind besonders die Datenqualität und eine systematische Evaluierung von Anwendungsfällen von entscheidender Bedeutung. Ebenso konnte gezeigt werden, dass strategische Partnerschaften sinnvoll sind, um die Implementierung zu beschleunigen und einfacher zu gestalten.

Die Erfüllung individueller Kundenwünsche erfordert von produzierenden Unternehmen ein hohes Maß an Flexibilität. Die Produktion heterogener Aufträge benötigt grundsätzlich eine Vielzahl unterschiedlicher Produktionsressourcen. Gleichzeitig schwanken die Kapazitätsbedarfe zwischen den Aufträgen teilweise stark. Die Kollaboration in Form von Wertschöpfungsnetzwerken bietet Unternehmen die Möglichkeit, Produktionsressourcen anzubieten und nachzufragen. So werden verfügbare Kapazitäten dynamisch an die aktuellen Aufträge angepasst. Eine Cloud-basierte Plattform ermöglicht einerseits eine unternehmensübergreifende, kollaborative Planung von Produktionskapazitäten und andererseits einen wirtschaftlichen Austausch von Produktionskapazitäten durch eine integrierte Logistikplanung. Dieser Beitrag stellt das zugrundeliegende Konzept sowie die damit verbundenen Potenziale und Herausforderungen vor.