Studie: Deutsche Industrie schöpft Big-Data-Potenzial beim Qualitätsmanagement nicht aus

Die deutsche Industrie nutzt Big Data vor allem für
das Qualitätsmanagement. Rund sieben von zehn Unternehmen mit
Industrie-4.0-Anwendungen werten ihre in der Produktion anfallenden
Datenmengen aus, um die Qualität ihrer Produkte zu kontrollieren.
Vorreiter ist dabei die Elektroindustrie, wie der Deutsche Industrie
4.0-Index 2018 der Unternehmensberatung Staufen zeigt. Allerdings
schöpfen die Betriebe dabei das Potenzial von Big Data längst nicht
aus. Den Ursachen von Qualitätsproblemen sind sie mit ihren Analysen
bisher jedenfalls kaum auf der Spur, wie ein gemeinsames
Forschungsprojekt von Staufen und der TU Darmstadt belegt.

In der Elektroindustrie kontrollieren inzwischen fast drei Viertel
der Unternehmen die Qualität mithilfe von Big Data. Im Maschinenbau
dagegen liegen das Qualitätsmanagement (59%) und die
Produktentwicklung (51%) fast gleichauf.

„Die Unternehmen haben erkannt, dass Daten eine wichtige Grundlage
für die Ermittlung und Lösung von Qualitätsproblemen sind. Doch sie
nutzen die in der Produktion anfallenden Informationen bisher nur zu
einem ganz geringen Teil“, erklärt Tobias Böing, Consultant bei der
auf das Qualitätsmanagement spezialisierten Staufen-Tochter Staufen
Quality Engineers GmbH (S.QE) „So beschränken sich die Firmen darauf,
Abweichungen von vorgegebenen Standards oder Kennzahlen zu ermitteln.
Aber in der Qualitätssicherung wird das Potenzial von Datenanalysen
(Manufacturing Analytics) bisher überhaupt noch nicht ausgeschöpft.“

Ein genauer Blick auf die Produktionsdaten ermöglicht jedoch
Einblicke in die Ursachen von Qualitätsproblemen und in
Wirkungszusammenhänge, die nicht offensichtlich sind. Gemeinsam mit
dem Institut für Produktionsmanagement, Technologie und
Werkzeugmaschinen (PTW) der TU Darmstadt hat S.QE in einem
Forschungsprojekt die Möglichkeiten von Datenanalysen im
Produktionsprozess für das Qualitätsmanagement untersucht. Das
Ergebnis: Ein großer Teil der Industrieunternehmen setzt Big Data
lediglich auf der ersten Stufe (Descriptive Analytics) ein. „So
schaffen die Betriebe zwar Transparenz im Produktionsprozess, können
aber keine Aussagen zu Ursache-Wirkungs-Beziehungen treffen
(Diagnostic Analytics). Auch für höherstufige Anwendungen wie
Predictive oder Prescriptive Analytics zum vorzeitigen Erkennen von
potentiellen Störungen beziehungsweise zur Automatisierung der
Problembehandlung fehlt dann die dafür notwendige kausale Beziehung“,
sagt Tobias Böing.

Die für ein vollumfängliches Qualitätsmanagement notwendige
Analyse (Manufacturing Analytics) findet sich noch selten in den
Unternehmen. Denn es fehlt an Know-how und Software sowie passenden
Datenbankstrukturen. Zudem werden bisher nicht alle gemessenen Daten
in Speichersysteme überführt, wo sie im verlinkten Zustand ausgelesen
und analysiert werden können. Stattdessen nutzen die Unternehmen
häufig weiterhin traditionelle QM-Methoden, die zum Teil sogar noch
auf Papier basieren und mit der Komplexität der Produkte und
Produktionsnetzwerke nach und nach an ihre Grenzen stoßen.

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