Prozessabläufe digital abbilden, abgefahrener Scheiß!

Inzwischen sind wir am Ende unserer vierteiligen Serie zur Digitalisierung angelangt. Wenn Sie die ersten Teile verfolgt haben, wissen Sie sicher schon, wie der Ablauf der Blogserie gestaltet ist. Alles fängt mit einer initialen Analyse an – hier beschrieben Digitalisierung… so ein MIST! – und baut dann auf dieser auf. Die nächsten beiden Kapitel beschäftigten sich mit Anwendungsbeispielen:  Im zweiten Teil der Blogserie  haben wir die Maschinen und Sensoren unter die Lupe genommen; im dritten haben wir den Mehrwert aufgezeigt, der durch gezielte Datenkorrelationen mit Managementsystemen geschaffen werden kann. Der letzte Artikel dreht sich nun um die Analyse von Langzeitdaten und die digitale Abbildung der Fertigungslinie.

Für die Gestaltung eines effizienteren Unternehmens können durch eine Parametervariation Analysen zu den Auswirkungen gemacht werden, woraus sich konkrete Handlungsempfehlungen ableiten lassen. Wir schaffen ein digitales Abbild der Fertigungslinie als Algorithmus-Trainingslandschaft. Dafür benötigen wir die Daten, welche durch Konzept 1 und Konzept 2 aus der Serie erhobenen wurden.

Fassen wir nochmal kurz zusammen welche Daten wir bereits erhoben haben:

  • Daten der Maschinen
    • Energieverbrauch
    • Betriebsdauer
    • Auslastungsgrad
    • Sensoreinheiten zu dem Parametermessung
  • Daten aus den Management Informationssystemen
    • Energiemanagementsystem (Energieverbrauch)
    • ERP-System
      • Kundendaten
      • Auftragsdaten
      • Produktionsdaten
      • Lager/Logistik
      • Einkauf & Bestellung
  • Daten aus Berechnungen
    • Durchlaufzeiten je Produkt/Charge
    • Stand- und Liegezeiten
    • Puffer
    • Maschinen und Abteilungsauslastungen
    • Energetischer Kostenanteil je Produkt/Charge

Bisher wurden nur mathematisch-statistische Berechnungen und einfache Datenkorrelationen betrachtet. Das ist schon mal nett, bringt uns aber noch nicht allzusehr weiter. Letztendlich werden kausale Zusammenhänge und Rechenmodelle benötigt, um aus komplexen Fragestellungen konkrete, umsetzbare Handlungsempfehlungen zu generieren. Maschinelle Lernverfahren eignen sich hierfür sehr gut, jedoch muss für deren sinnvollen Einsatz die Datenquantität und -qualität passen – wo Mist reingeht, kommt auch wieder Mist raus, und das wollen wir vermeiden. Wir gehen die Abbildung von unten nach oben noch im Detail durch. Aber erstmal grob gesagt, zeigt sie den kompletten Kreislauf, von der Datenerhebung über die Datenhaltung und den Datentransfer bishin zur Auswertung. Der Kreis schließt sich durch die Implementierung einer ermittelten Handlungsempfehlung.

Der Prozessablauf

Hier werden alle Daten erhoben. Die Arbeitsprozesse der einzelnen Abteilungen ermöglichen eine genaue Beschreibung welche Informationen pro Arbeitsgang aufzunehmen sind. Gerade im kaufmännisch-logistischem Bereich sind noch viele manuelle Arbeitsschritte zur Datenerhebung etabliert. Die Qualität und Quantität der manuellen Prozessdaten werden somit maßgeblich durch Ihre Mitarbeiter bestimmt. Das Pendant dazu sind Maschinensteuerungen und Sensoren in der Maschine. Hier wird der größte Teil der Daten automatisch und konstant erfasst, wodurch die Fehleranfälligkeit sinkt.

Digitaler Schatten

Die gesamte Datenbanklandschaft sowie die Datenschnittstellen zu den einzelnen Systemen bilden den digitalen Schatten der Wertschöpfungskette. Diesen kann man sich wie einen echten Schatten vorstellen, jede Veränderung/Parameteränderung in der Datenbank wird in Echtzeit registriert. Die Echtzeiterfassung wiederum wird durch das Zeitintervall der Datenaufnahme und die Zugriffsmöglichkeit festgelegt. Die enorme Datenmenge ist bestenfalls bereits in einem Datenbanksystem extrahiert und unrelevante bzw. redundante Daten sind bereits aussortiert. Der Datenzugriff auf die einzelnen Datenquellen variiert und muss auch manchmal über einen Umweg erfolgen, zum Beispiel über einem komma-separierten Export und darauffolgenden Import. Aber nun wird es schon sehr detailliert. Am Ende ist es wichtig zu wissen, dass der digitale Schatten die Gesamtheit aller Sensorwerte und Datenbankinformationen ist. Jede Soft- und Hardware die Daten speichert und verarbeitet besitzt somit ein digitales Datenabbild. Zur Weiterverarbeitung müssen Sie die Rechte für einen lesenden Zugriff haben.

Digitaler Prozessablauf

Der digital abgebildete Prozessablauf beschreibt einen iterativen Prozess. Ziel ist es, nach und nach alle Parameter in das sogenannte neuronale Netz einzubringen und gleichzeitig neues Wissen aus den Daten zu generieren. Um die Komplexität vorerst möglichst gering zu halten, können Sie mit einer ersten spezifischen Fragestellung beginnen. Wenn Sie alle Kausalitäten kennen, erlaubt es Ihnen dadurch, nur die relevanten Datenpunkte in ein Datenbankcluster zu laden. Dadurch können Sie mit wenigen Datenpunkten schon gezielt Probleme angehen, und dass ohne Informationseinbußen. Aus dem Datenbankcluster werden die Werte als Vektoren zusammengestellt und für das Training der Daten bereitgestellt. Das trainieren können Sie sich wie bei einem menschlichen Bewegungsablauf vorstellen. Je öfter Sie eine Bewegung ausführen und üben, umso flüssiger wird diese. Das ist beim maschinellen Lernen an sich gleich. Die historisch-aufgezeichneten Daten können als Ablaufbeispiele (Muster) verwendet werden. Durch jeden Datensatz werden die immer wiederkehrenden Muster als Zusammenhänge zwischen den einzelnen Datenpunkten erkannt und gelernt. Änderungen und Abweichungen werden auffällig und man kann sich die Gründe dafür aus anderen Datenwerten herleiten. Der Prozess beginnt dann von neuem, jede weitere Fragestellung bringt neue Datenpunkte in das neuronale Netz. So werden sukzessive alle Daten eingebracht und in das Training einbezogen. Am Ende hat man ein trainiertes System, welches Bedeutungen und Auswirkung zu einzelnen Parameteränderungen vorhersagen kann.

Nun zur Schlüsselfrage wie entstehen daraus Handlungsempfehlungen!?


Es gibt hier zwei mögliche Vorgehensweisen. Zum einen kann der Algorithmus erlernen, welche Parameter allgemein den größten Einfluss zu einer speziellen Fragestellung/Problemstellung haben. Dadurch identifizieren Sie die Stellschrauben, welche im Detail angeschaut werden müssen. Je nachdem wie gut eine Änderung dieser Stellschrauben im realen Prozessablauf möglich ist, müssen Sie abwägen, ob eine Detailanalyse mit variierenden Parameterwerten sinnvoll ist.

Mit dieser Grundlage kommen wir auch schon zur zweiten Möglichkeit. Die Variation eines gezielten Parameterwerts können im digitalen Prozessablauf als Eingangswert dem trainierten Algorithmus mitgegeben werden. Über die Abweichung der Ausgangsparameter zu den gewohnten Werten, wird die Einflussgröße und die Auswirkung analysiert und aufgezeigt. Der Algorithmus probiert alle Kombinationen aus. Erzielt die Parameteränderung die erwartete oder gewünschte Auswirkung, kann daraus eine Handlungsempfehlung abgeleitet werden. Somit lässt sich das Risiko minimieren, unerwartete Auswirkungen bei der Durchführung der Parameteränderung in der realen Produktion zu bekommen. Zusammengefasst, es werden mögliche Auswirkungen auf Parameteränderungen fiktiv durchgespielt ohne die Produktion zu beeinflussen. Aus den, vom Algorithmus aufgezeigten, Lösungsvarianten kann die beste oder einfachste Ausgewählt werden und ohne Risiko in die Produktion eingebracht werden. Diese Testmöglichkeiten sind in diesem Umfang in der realen Produktion nicht möglich und wären, wenn mit viel Material- und Zeitaufwand verbunden.

Alles hat ein Ende…

In dieses Thema könnte man noch in die Tiefe einsteigen. Das würde aber hier deutlich den Rahmen sprengen. Experten im Bereich neuronale Netze und künstliche Intelligenz werden häufig zur Implementierung im Unternehmen benötigt. Für die Aussagekraft und korrekte Interpretation von Auswirkungen einzelner Parameter sind Ihre Fachkräfte, die mit dem Prozessteil vertraut sind, gefragt. Und somit kommen wir auch zum Ende der vierteiligen Serie „Digitalisierung einfach – Ein Leitfaden zur digitalen Produktion“. Ich hoffe, dass ich Sie ein wenig motivieren konnte die ersten Schritte zu gehen und Ihnen dabei aufzeigen konnte, dass oftmals einfache Konzepte hinter den fancy Buzzwords stecken. Je kleiner Sie sich die Ziele stecken, umso schneller kommen Sie voran. Durch die Erfolgserlebnisse bauen Sie das nötige Vertrauen in die Digitalisierung auf und werden später staunen wie einfache Anpassungen große Auswirkungen mit sich bringen. Falls Sie dennoch offene Fragen haben oder Unterstützung benötigen, dann treten Sie gerne mit uns in Kontakt.

Benötigen Sie Unterstützung – wir helfen Ihnen gerne.

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