Der Einfluss von Analytics und KI auf die Rolle der Mitarbeiter in der Produktion
Der Einsatz von modernen Technologien wie Analytics und Künstlicher Intelligenz (KI) transformiert die Arbeitsweise in der Produktion grundlegend. Ein zentrales Element dieser Transformation ist die Verschiebung der Rolle der Mitarbeiter – weg von der reinen Bedienung von Maschinen und Geräten hin zu einem mehr analytischen und strategischen Ansatz. Mitarbeiter müssen zunehmend in der Lage sein, Daten zu überwachen, zu analysieren und datenbasierte Entscheidungen zu treffen.
Self-Service Analytics im Produktionskontext
Ein konkretes Beispiel für diese Veränderung ist das Konzept der Self-Service Analytics. Dabei haben Fachbereiche die Möglichkeit, eigene Dashboards zu erstellen und Auswertungen vorzunehmen, ohne auf die zentrale IT-Abteilung warten zu müssen. Dies ermöglicht eine schnellere Entscheidungsfindung und fördert die Eigenverantwortung der Mitarbeiter. Durch die Entwicklung von spezifischen Rollen, wie dem Product Data Owner, wird eine klare Verantwortung für die Datenverwaltung und -nutzung geschaffen. So können beispielsweise Kollegen im Facility Management selbstständig Optimierungsmöglichkeiten, wie die Anpassung der Heizzeiten einer Reinigungsanlage, identifizieren.
Befähigung statt Technologie als Schlüssel zum Erfolg
Eine wesentliche Erkenntnis aus der „Production Analytics Community“ ist, dass der Erfolg von Analytics-Initiativen nicht nur von der Technologie abhängt. Vielmehr spielt die Befähigung der Mitarbeiter eine entscheidende Rolle. Initiativen wie Dashboard-Challenges, Community-Entwicklungen und strukturierte Schulungsprogramme fördern das Verständnis und die Anwendung von Analytics. Partnerunternehmen berichten, dass Low-Code-Plattformen es Fachbereichen ermöglichen, Digitalisierungslösungen eigenständig zu entwickeln, was sowohl die IT entlastet als auch die Akzeptanz der Technologien erhöht.
Herausforderungen bei der Implementierung von KI
Eine der größten Herausforderungen bei KI-Projekten in der Produktion besteht darin, den Sprung vom Proof of Concept in den flächendeckenden Einsatz zu schaffen. Die Analysen zeigen, dass viele KI-Projekte nicht an der Technologie selbst, sondern an wiederkehrenden Faktoren scheitern. Dazu gehören unter anderem ungenügende Datenbasis, fehlende Integration in bestehende Workflows und mangelndes internes Know-how. Bei Phoenix Contact wird der Ansatz verfolgt, dass der Nutzen des Use Cases immer vor der Datenaufnahme definiert wird. Dies verhindert vermeintliche Goldsucheransätze, die selten erfolgreich sind.
Skalierbare Architekturen für die Zukunft
Die Architektur der Datensysteme spielt eine wesentliche Rolle für die zukünftige Entwicklung in der Produktion. Phoenix Contact verfolgt eine skalierbare Architektur, die es ermöglicht, neue Produkte und Produktionslinien schnell und effizient in vorhandene Systeme zu integrieren. Durch den Einsatz von Meta-Daten und einem einheitlichen Zugriff über APIs wird die Wartbarkeit erhöht. Dies mag anfangs aufwändiger sein als einfache Lösungen, zahlt sich jedoch langfristig in Bezug auf Skalierbarkeit und Wartbarkeit aus.
IT-Sicherheit und Governance
Ein weiterer kritischer Aspekt ist die IT-Sicherheit und Datenhoheit, die integraler Bestandteil der Analytics-Strategie sind. Sicherheitsmaßnahmen sind kein nachträglicher Gedanke, sondern werden bereits in der Planungsphase von Projekten berücksichtigt. Eine formale Vereinbarung stellt sicher, dass die Daten im Einklang mit den Datenschutzrichtlinien, insbesondere der DSGVO, verwendet werden. Jeder Datenzugriff wird gründlich dokumentiert, und Berechtigungen werden nach einem rollenbasierten Ansatz vergeben. Dies gewährleistet, dass sensible Daten nicht für unbefugte Personen zugänglich sind.
Integrierte Datenlandschaften der Zukunft
In den kommenden fünf Jahren wird in der Industrie eine grundlegende Veränderung erwartet: Die Verbindung von Produktionsdaten und Gebäudeverwaltung zu einem integrierten digitalen Gesamtsystem. Bei Phoenix Contact wird bereits an Konzepten gearbeitet, die Technologien wie BIM, IoT und ESG-Reporting miteinander kombinieren. Die Vision sieht vor, dass Sensordaten und Betriebsdaten in ein einheitliches Modell fließen, was nicht nur interne Effizienzsteigerungen ermöglicht, sondern auch die Grundlage für die Berücksichtigung von Nachhaltigkeitszielen legt.
Insgesamt zeigt sich, dass der Umgang mit Daten in der industriellen Produktion sich davon entfernt, lediglich inkrementelle Effizienzgewinne zu verfolgen. Stattdessen geht es um einen Paradigmenwechsel in der Datenverarbeitung und -nutzung. Unternehmen, die heute in skalierbare Architekturen und standardisierte Datenräume investieren, werden in der Zukunft entscheidende Vorteile in der Optimierung ihrer Produktionsprozesse haben.
Quelle: Industriemagazin Analytics und KI in der Industrie
