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Zukunft der Automatisierung: dezentrale Überwachung und Cloudanalysen

Automatisierung verändert nicht nur die Arbeitswelt in rasantem Tempo, sondern auch die Definition von Arbeit selbst. Forrester geht davon aus, dass 2020 allein eine Million qualifizierte Arbeitsplätze durch Chatbots, Software-Bots, RPA und virtuelle Mitarbeiter ersetzt werden. Das klingt vielleicht bedrohlich, jedoch erwähnt der Bericht auch, dass im Zuge dieser Entwicklung in den USA allein 331.500 neue Stellen auf Positionen entstehen werden, die Empathie, Intuition und geistige Flexibilität sowie physische Mobilität erfordern.

Die zunehmende Verbreitung von Automatisierungstechnik verbessert die Vernetzung, sorgt für höhere Zuverlässigkeit und stellt sicher, dass Daten, Systeme und Prozesse in Unternehmen stets zugänglich und verfügbar sind. Jedoch stoßen zahlreiche Fertigungsunternehmen während der Automatisierung und der digitalen Transformation auf Hindernisse in Zusammenhang mit dem Produktivitätsniveau sowie dem Risiko von Ausfallzeiten.

Mögliche Gegenmittel in diesem Fall sind vorausschauende Analyse und Instandhaltung als digitale Erweiterung der Belegschaft. Jedoch erfordert die Einführung dieser Technologien zusätzliches Know-how von externen Anbietern. Im Folgenden führen wir dieses Thema in einer Erläuterung der fünf häufigsten Fallstricke bei der digitalen Transformation sowie entsprechender Lösungsvorschläge weiter aus.

1. Fallstrick: Probleme in Zusammenhang mit der Cybersicherheit

Da Sicherheitsverletzungen in Unternehmen mitunter schwerwiegende Auswirkungen haben, verschwinden sie nicht aus den Schlagzeilen. Sicherheitsverletzungen können nicht nur die Offenlegung sensibler Daten zur Folge haben, sondern auch Betriebsunterbrechungen, Ausfallzeiten und Performanceeinbußen. Nicht zu vergessen ist auch die oftmals schwere Schädigung des Rufs. Dies unterstreicht, warum Unternehmen ihre Datenmanagementprozesse unbedingt optimieren und in IT-Infrastruktur investieren müssen.

Mit der automatischen Nutzungsüberwachung sowie der unmittelbaren Erkennung von Anzeichen von Datendiebstahl oder Sicherheitsverletzungen im Netzwerk kann Support mit vorausschauender Instandhaltung Herstellern dabei helfen, derartige Probleme zu vermeiden. Des Weiteren ist ein umfassendes Sicherheitskonzept erforderlich, das mit Richtlinien und Verfahren einen mehrschichtigen Schutz für Mitarbeiter, Prozesse und Technologie bereitstellt.

2. Fallstrick: Datenüberflutung

Unternehmen generieren riesige Datenmengen, die, richtig eingesetzt, eine extrem wertvolle Ressource darstellen. Jedoch wissen viele Hersteller nicht, wie sie ihre Daten am besten nutzen, und optimieren aus diesem Grund Workflows und Produktionsprozesse auch nicht im Hinblick auf die Gewinnung wichtiger Erkenntnisse und Ergebnisse.

Die Möglichkeit zur Auswertung großer Datenmengen ist eine entscheidende Voraussetzung für die Bewältigung der größten Herausforderungen, vor denen Unternehmen stehen. Die erforderlichen Fertig- und Fähigkeiten gehören jedoch nur selten zu den Kernkompetenzen der betroffenen Unternehmen. Daher ist es wichtig, mit einem zuverlässigen Datenexperten zusammenzuarbeiten, der die richtigen Informationen erfasst, speichert und für die effektive Entscheidungsfindung in Unternehmen aufbereitet.

3. Fallstrick: Defizite beim Datenmanagement

In Unternehmen sammeln sich mehr Daten an als je zuvor. Doch ist es nicht damit getan, über riesige Datenbestände zu verfügen. Unternehmen benötigen auch die richtigen Tools zur Auswertung.

Ihren wahren Wert zeigt die Automatisierung im Hinblick auf den Datenschutz von Unternehmen in Zusammenhang mit Kunden, Prozessen und Produktdesigns. KI und maschinelles Lernen ermöglichen die Analyse großer Datenmengen, die Erkennung wichtiger Datenmuster und die Optimierung von Lernmodellen zur Gewinnung neuer Erkenntnisse. Außerdem erhalten Datenteams die Möglichkeit, mit wesentlich geringerem Zeitaufwand mehr Anwendungsszenarien zu testen, was einen bedeutenden Schritt bei der Auswertung darstellt.

Die Bedeutung der Fortschritte im Bereich KI unterstreicht auch McKinsey in einer Analyse, aus der hervorgeht, dass moderne Deep Learning-Verfahren ein wirtschaftliches Potenzial in Höhe von 5,8 Billiarden USD bieten. Bei zwei Dritteln der 400 getesteten Anwendungsszenarien konnte KI die Performance auf ein Niveau steigern, das mit anderen Analyseverfahren nicht zu erreichen war. Ohne die Möglichkeit zur Zusammenführung und Auswertung großer Datenmengen von unterschiedlichen Plattformen stehen Unternehmen vor enormen Problemen beim effektiven Änderungs- und Produktivitätsmanagement.

4. Fallstrick: Verlust des Anschlusses an die technologische Entwicklung

Die Diskussion rund um die digitale Transformation ist oftmals angefüllt mit unverständlichen Schlagwörtern. Das ist hinderlich für Unternehmen, die einfach nur möchten, dass ihre Technologie funktioniert. Außerdem fordern zahlreiche Anbieter umfangreiche Vorabinvestitionen, die Unternehmen zusätzlich abschrecken. Zudem kann die Bindung an einen Anbieter oder eine Bereitstellung im schlimmsten Fall dazu führen, dass Unternehmen den Anschluss an den Wettbewerb verlieren.

Daher ist es wichtig, mit Anbietern zusammenzuarbeiten, die ein Pilotprojekt oder einen Prototypen vor Bereitstellungen anbieten, die umfassende technologische Neuerungen mit sich bringen. Damit können sich Hersteller schrittweise mit dem Prozess vertraut machen und den voraussichtlichen ROI ermitteln. Zuverlässige Technologiepartner müssen als Erweiterung des eigenen Teams fungieren, damit Unternehmen ihre Ziele und KPIs erreichen.

5. Fallstrick: Fehlendes Know-how

Auch mit der richtigen Automatisierungstechnik benötigen Unternehmen oftmals externe Unterstützung mit der notwendigen Erfahrung und dem entsprechenden Know-how. Diese kann mithilfe von AR über Anwendungssupport aus der Ferne und eingeblendete Anweisungen für Techniker erfolgen.

Wie alle bereitgestellten Technologien muss die eingesetzte Lösung zur Unternehmenskultur und den jeweiligen Anforderungen passen. Jedoch laufen Unternehmen, die sich dieser Entwicklung verschließen, Gefahr, den Anschluss zu verlieren.

Ihr Weg in die Zukunft der Automatisierung

Meeting the key challenges of better productivity and reduced downtime is possible with the right technology practices and the right technology partner in place. By understanding the common pitfalls outlined above, manufacturing firms can better navigate their path to the future of automation. However, digitalisation is not something they can achieve alone.


Marc Baret
Marc Baret
Director, EMEA industrial services, Rockwell Automation
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