Genau gesagt, können sie die Zukunft auf eine derart wertvolle Weise voraussagen, dass sich uns enorme Wachstumschancen bieten. Dafür ist es ausschlaggebend, die richtigen Fragen zu formulieren mit dem Ziel, die Antworten zu erhalten, die uns helfen, Maßnahmen in Bezug auf spezifische Geschäftsziele zu unternehmen. Von diesen Anfangsfragen ausgehend verfolgt die vorausschauende Analytik die Konstruktion eines analytischen Modells. Dieses Modell sucht nach Tendenzen, Wiederholungsmustern oder absehbaren Reaktionen, um schlussendlich mithilfe einer mathematischen Berechnungsgrundlage eine zukünftige Reaktion oder Ergebnis repräsentieren und voraussagen zu können, die normalerweise von einem Wahrscheinlichkeitsindex begleitet wird.
Dafür empfiehlt es sich, sich auf
die deskriptive Analytikzu stützen, welche die Strukturierung von Daten aus der Vergangenheit und der Gegenwart liefert, um Projektionen in Bezug auf die Zukunft zu machen. Beispiele dafür sind die Veränderungen des Preises für verschiedene Materialien und Formate in den letzten Monaten, die Entwicklung der Verkäufe für jeden Kundentyp oder die durchschnittliche Lieferzeit während des letzten Jahres.
Die präskriptive Analytik ihrerseits ermöglicht es uns, eventuellen Ereignissen vorzubeugen. Beispiele hierfür sind das Wissen über den idealen Zeitpunkt für den Eingang sämtlicher Materialtypen in Bezug auf die Verkaufsprognose oder das Evaluieren, ob das Reduzieren von Lieferzeiten an einem Tag zu einem Umsatzwachstum führt. So oder so geht es hier um die Optimierung von Ressourcen und der Produktion.Trotzdem müssen wir über hochwertige Informationen verfügen und diese in das System integrieren, damit all dies möglich ist. Denn diese Informationen bestimmen den Wahrscheinlichkeitsindex der erhaltenen Prognosen. Aus diesem Grund sind irgendwelche Informationen nicht das, was wir brauchen. Informationen erhalten wir von verschiedenen internen (MES ,ERPs , etc.) und externen Quellen (Internet oder OPC-UA-Systeme unserer Maschinen). Die Daten müssen miteinander verbunden werden, damit diese nicht weiter „verborgen“ sind und einander kreuzen können, um beste Antworten herauszufiltern. Genau an diesem Punkt suchen intelligente Programme (MES+ und Analytics) die besten Informationen unter ihnen heraus und lassen die Smart Factory Wirklichkeit werden. Dieses Ausführungssystem für fortschrittliche Herstellung ist fähig, eine Übersicht über alle und jeden einzelnen Produktionsprozess in Echtzeit zu bieten. Dazu zählen genaue Informationen zum Zustand der Maschinen (Verfügbarkeit, Wartung, Ladezustand), den Lagerkapazitäten, um den Materialbedarf der Bestellungen zu erfüllen, dem Fortschritt der Maschinen, der jeweiligen Herstellungsphase (Schneiden, Stanzen, Lackieren, Montieren, etc.) und den Lieferzeiten.
Mit dieser kompletten Übersicht über die Herstellung der Anlage werden Antworten und Lösungen für jeden Fall geliefert. Beispielsweise gibt das System eine Warnung an die Bediener ab, wenn die Lieferzeiten nicht eingehalten werden können, wenn das Material nicht ausreichen wird oder wenn die Produktion aufgrund Überlastung oder Wartungsarbeiten neuverteilt werden muss. Gleichzeitig ermöglicht diese Software die Durchführung einer automatischen intelligenten Planung, die, ausgehend von den Auswirkungen der tatsächlichen Gegebenheiten (unvorhergesehene Stillstände, dringende Bestellungen, Personalmangel, etc.) und der Datenanalytik, rückgekoppelt wird. Dies geht soweit, dass sogar die Durchführung einer virtuellen Simulation für einen etwaigen Eventualfall möglich ist. Stellen wir uns beispielsweise vor, dass plötzlich ein Kundenauftrag mit einem hohen Materialvolumen eingeht. Das System visualisiert, ob die Maschinen fähig sind, diese Arbeitsbelastung innerhalb der Lieferfristen auf sich zu nehmen, wodurch mögliche Verspätungen anderer Kundenaufträge evaluiert werden. Gibt das System grünes Licht, validiert und lanciert der Bediener die neue Planung. Bei der vorausschauenden Analytik geht es also darum, Informationen zu nutzen, über welche wir bereits verfügen, um Informationen vorauszusagen, die wir noch nicht haben. Wenn wir noch einen Schritt weiter gehen, wird diese Analytik ausgehend vom Voraussagen der Ergebnisse jeder einzelnen Handlung innerhalb einer Reihe von möglichen Handlungen die beste Option empfehlen können. Wir sprechen also von einem Garantieorakel, das mit maximaler Effizienz und Produktivität sowie einer erhöhten Kosten- und Zeitreduzierung die bestmögliche Leistung aus einer Anlage herausholt.
Mit dieser complete overview of the manufacturing of the plant provides answers and solutions for any eventuality. For example, to warn operators if dates are not going to be met, if they are going to run out of material or if production must be redistributed due to overload or maintenance.
At the same time, this software enables intelligent, automatic, planning using feedback based on real-world incidents (unscheduled stops, urgent orders, lack of personnel, etc.) and data analytics. It is even capable of generating a virtual simulation of any possible contingency. For example, imagine that suddenly an order comes in for a high volume of material. The system visualizes whether the machines will be able to assume the workload within the deadlines, evaluating possible delays to other orders. If the green light is given, the operator validates and launches the new planning.
In short, predictive analytics tries to use information we already have to predict information we don´t have. Going one step further, it is able to recommend the best option within a range of possible actions by predicting the result of each of them. A failsafe oracle that gets the best performance out of the plant, with maximum efficiency and productivity and significant savings in time and costs.