Industrie 4.0 erfolgreich umsetzen mit präzisen Prognosen und automatisierten Entscheidungen

Transkript

1 Blue Yonder in der Praxis Industrie 4.0 erfolgreich umsetzen mit präzisen Prognosen und automatisierten Entscheidungen Anwendungsbeispiele für Blue Yonder Predictive Analytics in der Industrie

2 Heute werden mithilfe moderner Sensornetzwerke enorme Datenmengen generiert. Blue Yonder bietet Industrieunternehmen eine branchenspezifische Prognosesoftware, um aus diesen Big Data wertvolles Wissen zu gewinnen und Entscheidungsprozesse zu automatisieren. Mit innovativen Techniken wie Predictive Modeling und Machine Learning erstellen wir präzise Prognosen von höchster Qualität. Die Data Scientists und Softwareentwickler von Blue Yonder kommen aus der Wissenschaft und haben an internationalen Forschungsinstituten wie dem CERN profunde Kenntnisse in der Auswertung und Verarbeitung von riesigen Datenmengen (Big Data) erworben. Basierend auf unserer langjährigen Erfahrung mit Unternehmenssoftware und Software as a Service (SaaS) entwickeln wir Lösungen für anspruchsvolle Aufgaben in der Wirtschaft. Unsere Predictive Applications stellen wir Ihnen als Platform as a Service (PaaS) über die Cloud zur Verfügung. Der selbstlernende Ansatz trägt dazu bei, dass sich verändernde Rahmenbedingungen permanent erkannt und in die Analyse einbezogen werden. Dadurch können wir Ihnen kontinuierlich präzise Prognosen liefern. 2

3 Der Blick in die Zukunft Smart Industry mit Predictive Analytics Industrie 4.0, Smart Services und Data-driven Enterprises sind heute Kernkonzepte für Industrieunternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben und von den Effizienzgewinnen durch Automatisierung zu profitieren. Riesige Datenmengen und deren sinnvolle Nutzung stellen Unternehmen heute und morgen vor große Herausforderungen. In dieser Broschüre stellen wir Ihnen anhand von vier Anwendungsfällen vor, wie die Blue Yonder Predictive Application Platform Hersteller und Zulieferer dabei unterstützt, aktuelle und künftige Herausforderungen erfolgreich zu meistern. 3

4 Ersatzteillogistik und Bedarfsplanung für die Fertigungsindustrie Die Herausforderung Das Ersatzteilgeschäft ist in der Fertigungsindustrie, beispielsweise für Unternehmen im Automobilzulieferbereich, ein wichtiges Geschäftsfeld mit steigenden Wachstumsraten, das signifikant zur Gewinnmarge der gesamten Branche beiträgt. Es geht dabei nicht um den Abverkauf einzelner Ersatzteile, sondern um eine Optimierung der gesamten Lieferkette vom Hersteller bis zum Händler. Zu wissen, welche und wie viele Ersatzteile zu einem bestimmten Zeitpunkt und Ort in der Zukunft gebraucht werden, kann hier entscheidend zur Verbesserung der Herstellungs- und Logistikplanung beitragen. Wer die genauen Zahlen kennt, kann seinen Servicegrad steigern und gleichzeitig Lagerkosten senken. Aus Kundensicht gilt: Je größer, komplexer und vielteiliger ein Produkt ist Autos, Maschinen, Anlagen, desto mehr Ersatzteile werden gebraucht und desto wichtiger ist eine schnelle Verfügbarkeit dieser Ersatzteile, um einen kontinuierlichen Betrieb sicherzustellen. Was leistet Blue Yonder Predictive Analytics? Präzise und robuste Prognose des globalen (Ersatz-)Teilebedarfs Die Absatzplanung basiert auf historischen Verkaufszahlen unter Berücksichtigung weiterer externer Faktoren wie z. B. Wettereinflüsse, Lieferanten- und Marktforschungsdaten. Der Mehrwert für Unternehmen Zuverlässige Prognosen führen zur Reduzierung des Melde-/Sicherheitsbestandes Reduzierung der Kapitalbindungskosten im Lager Steigerung des Servicegrades Erhöhung der Kundenzufriedenheit 4

5 Remote Emergency Analysis Reparatur- und Wartungsservices für Endkunden verbessern Die Herausforderung Die Fülle an Sensordaten, die heute von Maschinen, Geräten und Fahrzeugen gesendet und ausgelesen werden können, eröffnet mithilfe der richtigen Software neue Möglichkeiten der Mustererkennung und Planung. Wie so oft ist auch hier der Zeitfaktor von großer Bedeutung: Die rechtzeitige Bedarfserkennung von Ersatzteilen oder eines Servicetechnikers sowie die schnelle Verfügbarkeit verbessern die Lieferbereitschaft für Werkstätten und Serviceabteilungen. Was leistet Blue Yonder Predictive Analytics? Muster in Baureihen und Maschinen erkennen und Fehler vorhersagen Mit Predictive Analytics von Blue Yonder ziehen Unternehmen die richtigen Schlüsse aus den Maschinen- oder Fahrzeugdaten, um Entscheidungsprozesse zu optimieren und besser vorauszuplanen. So lassen sich beispielsweise Muster einer Baureihe frühzeitig erkennen und Fehler vorhersagen, bevor sie passieren. Reparaturen sowie Wartungsarbeiten können rechtzeitig durchgeführt werden. Kosten von Rückrufaktionen senken Auch bei kostspieligen Rückrufaktionen kann Blue Yonder Predictive Analytics zur Kostensenkung und effizienteren Abwicklung beitragen. Durch einen eingebauten Chip (inkl. trainierten Prognosemodells) im Fahrzeug werden frühzeitig die betreffenden Fahrzeuge identifiziert, bei welchen ein konkreter Austausch- bzw. Reparaturbedarf besteht. Wartungs- und Pflegeprozesse automatisieren Sobald Blue Yonder Unregelmäßigkeiten entdeckt, die wahrscheinlich zu einem Defekt führen, können Servicetermine automatisiert vereinbart, detaillierte Fehlerprotokolle erstellt und der Kunde über die Auswirkungen auf die Produktivität informiert werden. Der Mehrwert für Unternehmen Zeitnahe Bereitstellung von Ersatzteilen und dadurch kürzere Durchlaufzeiten in der Werkstatt bzw. geringere Ausfallzeiten von Maschinen Bessere Leistung für den Endkunden und die Serviceeinheiten Reduzierung von Lager- und Logistikkosten Imagesicherung 5

6 Condition-based Services Individuelle Wartung aufgrund des realen Wartungsbedarfs Die Herausforderung Unternehmen, die mit Serviceverträgen arbeiten, müssen bei der Berechnung und Festlegung der Konditionen stets eine Gratwanderung schaffen: Einerseits ist es wichtig, dem Kunden das optimale und zu seinen Anforderungen passende Service Level zu bieten, andererseits müssen die Anbieter aber auch die Rentabilität der Serviceleistung im Auge behalten. Jede unnötige Erhöhung der Wartungsfrequenz steigert die Gesamtbetriebskosten, während eine zu starke Reduzierung extrem negative Auswirkungen haben kann. Bei bestehenden Serviceverträgen gilt es, zu einem bestimmten Zeitpunkt zu entscheiden, ob diese zu gleichen oder geänderten Konditionen über die Standardlänge hinaus verlängert werden. Bei Anlagen und Maschinen muss je nach Motorenlaufzeit oder Witterungsverhältnissen entschieden werden, ob der Vertrag zu den bisher für den Kunden günstigen Konditionen beibehalten oder geändert wird. Auch Fragen wie Pauschalvertrag oder Abrechnung pro Einsatz des Servicetechnikers müssen verhandelt werden. Was leistet Blue Yonder Predictive Analytics? Datenanalyse und Mustererkennung anhand des Anlagen- bzw. Maschinenzustands und daraus abgeleitet präzise Prognosen zu Risiken, Ausfällen und Wartungsbedarf Einbeziehung externer Faktoren wie Witterung und sonstige Umwelteinflüsse, um die optimale Länge der Wartungsintervalle präziser vorhersagen zu können Automatisierung von Wartungsprogrammen auf Basis präziser Analysen von Sensordaten Der Mehrwert für Unternehmen Durch treffsichere Prognosen können für jeden individuellen Kunden optimierte Serviceverträge angeboten werden. 6

7 Transparenz über die Energieeffizienz innerhalb der Produktion Die Herausforderung Mit den steigenden Energiekosten nimmt für Industrieunternehmen auch das Thema Energieeffizienz einen immer höheren Stellenwert ein. Der Energieverbrauch ist ein enormer Kostenfaktor. Hier sehen sich die Unternehmen vor der Herausforderung, Energiekosten und Verbrauchsspitzen durch den Abschluss günstigerer Rahmenverträge zu reduzieren. Was leistet Blue Yonder Predictive Analytics? Mustererkennung anhand der Maschinen-, Sensor- und Verbrauchsdaten Erkennung der einzelnen Energietreiber innerhalb einer Produktionsanlage Ggf. Einbeziehung externer Faktoren in die Analyse Präzise Prognosen zu künftigem Verbrauch und Verbrauchsspitzen Automatisierung des Maschinenbetriebs, um Verbrauchsspitzen zu vermeiden und die Zeiten von günstigeren Stromtarifen besser auszunutzen Der Mehrwert für Unternehmen Detaillierte Kenntnis des Stromverbrauchs über die einzelnen Einheiten der Produktionsanlage Identifizierung der Stromtreiber Vermeidung von Verbrauchsspitzen, beispielsweise durch zeitversetzte Anlagen- und Maschinenschaltung oder Anpassung der Maschinendurchlaufzeiten Möglichkeit verbesserter Abschlüsse von Energie-Rahmenverträgen Valide Entscheidungsgrundlage für den Einsatz bestimmter Maschinen 7

8 Wollen Sie mehr über die Einsatzmöglichkeiten von Predictive Analytics in der Industrie erfahren? Sprechen Sie uns an! Blue Yonder GmbH Ohiostraße Karlsruhe BY_ Tel +49 (0) Fax +49 (0) info@blue-yonder.com 8