Digitalisierung in der Produktion: Vor welchen Aufgaben stehen Unternehmen?

„Wer nicht mit der Zeit geht, geht mit der Zeit“ – dieses Sprichwort gilt in Bezug auf die Digitalisierung besonders. In nahezu allen Branchen hat der Trend zur Digitalisierung mittlerweile Einzug erhalten. Dies betrifft natürlich auch die produzierenden Unternehmen. Für 2022 gaben in einer Umfrage immerhin 65% der befragten Unternehmen an, bereits spezielle Industrie 4.0-Anwendungen zu nutzen. Doch welchen Herausforderungen müssen sich Firmen in der Produktion stellen? Wie lässt sich das Ganze umsetzen und was ist dabei zu beachten?

 
Die Digitalisierung der Produktion schreitet immer weiter voran. Doch welche konkreten Maßnahmen können Unternehmen umsetzen? Bildquelle: @ Kristian – 614024274 / Adobe Stock

Digitalisierung in der modernen Produktion: Worum geht es genau?

Die Produktion ist seit jeher im Wandel. Es kommen immer wieder neue Verfahren und Verbesserungen im Bereich der Automatisierung hinzu. Durch die Digitalisierung hat sich dieser Trend jedoch noch einmal deutlich verstärkt. 

Der Wandel von traditionellen zu digitalen Produktionsverfahren

Die Digitalisierung hat die Art und Weise, wie wir produzieren, grundlegend verändert. Traditionelle Produktionsprozesse, die stark auf manuelle Arbeitskräfte und mechanische Ausrüstung angewiesen waren, werden zunehmend durch automatisierte, datengesteuerte Prozesse ersetzt. 

Dabei setzen Unternehmen vermehrt auf moderne Techniken:

• Robotik (hochgradig automatisierte Maschinen)
• 3D-Druck (völlig neue Produktionsverfahren)
• Künstliche Intelligenz 

Dies führt wiederum zu deutlichen Verbesserungen in verschiedenen Bereichen:

• Herstellung von völlig neuen Produkten (zum Beispiel der 3D-Druck von Prothesen)
• Deutliche Effizienzsteigerungen
• Deutliche Qualitätssteigerungen trotz automatisierter Produktion

Dieser Wandel eröffnet neue Möglichkeiten, aber er stellt Unternehmen auch vor Herausforderungen. So müssen diese ihre Produktionsprozesse neugestalten und ihre Mitarbeiter im Umgang mit neuen Technologien schulen.

Anwendungsfälle und weitere Vorteile der Digitalisierung in der Produktion

Die Vorteile der Digitalisierung in der Produktion sind vielfältig. Dazu gehören unter anderem:

1. Senkung der Produktionskosten und Ausfallraten

Zum einen kann die Automatisierung von Prozessen dazu beitragen, die Produktionskosten zu senken und die Produktivität zu erhöhen. 

Unternehmen können Daten in Echtzeit nutzen, um ihren Produktionsprozess zu überwachen und zu optimieren, was zu einer höheren Effizienz und geringeren Ausfallraten führt.

2. Verbesserung der Anpassungsfähigkeit

Zum anderen ermöglicht die Digitalisierung eine bessere Anpassungsfähigkeit. Mit digitalen Produktionsmethoden können Unternehmen schneller auf Marktveränderungen reagieren und ihre Produkte an sich ändernde Kundennachfragen anpassen. 

3. Verbesserung der Qualitätskontrolle

Darüber hinaus verbessert die Digitalisierung die Rückverfolgbarkeit und Transparenz in der Lieferkette, was zu einer besseren Qualitätskontrolle und Kundenzufriedenheit führt.

Konkrete Maßnahmen zur Umsetzung von Digitalisierung

Die Umsetzung der Digitalisierung in der Produktion erfordert eine Vielzahl konkreter Maßnahmen. Dies umfasst unter anderem die Erstellung eines detaillierten Digitalisierungsplans, die Entwicklung von Mitarbeiterkompetenzen und die Integration von digitalen Technologien in bestehende Produktionsprozesse.

1. Anschaffung moderner Maschinen

Eine Schlüsselmaßnahme zur Förderung der Digitalisierung ist die Anschaffung moderner Maschinen. Die aktuelle Generation von Produktionsmaschinen ist darauf ausgelegt, mit digitalen Systemen zu interagieren und durch sie gesteuert zu werden. Beispiele hierfür sind CNC-Maschinen, Roboterarme oder automatisierte Montagelinien. Diese können in Echtzeit überwacht und gesteuert werden und ermöglichen eine hohe Präzision sowie Effizienz in der Produktion. Das Stichwort ist hier die Mensch-Roboter-Kollaboration, bei der Mensch und Maschine intelligent miteinander arbeiten und so die Sicherheit erhöhen sowie Fehlerquoten absenken.

Die Ausstattung mit modernen Maschinen bringt jedoch eine ganze Reihe von Herausforderungen mit sich. Das Ganze beginnt bei der Logistik und dem Transport. Gerade hochmoderne Maschinen sind oft entsprechend empfindlich und benötigen entsprechende Fachexpertise beim Transport. Darüber hinaus müssen entsprechende Produktionskapazitäten allerdings auch in den laufenden Betrieb integriert werden. 

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2. Nutzung von Cloud-Technologien

Die Nutzung von Cloud-Technologien ermöglicht den Zugriff auf leistungsstarke Rechenkapazitäten und Speicherplatz, ohne dass eine eigene Infrastruktur vor Ort benötigt wird. Dies ermöglicht überhaupt erst die Speicherung und Analyse großer Datenmengen und bietet Flexibilität und Skalierbarkeit. Nur so lassen sich am Ende Visionen wie die komplette Smart Factory umsetzen.

Folgende Bereiche der Produktion können davon besonders profitieren:

• Qualitätsmanagement
• Implementierung digitaler Lieferketten
• Asset Performance Management (Optimierung der Leistung von Produktionsanlagen)

Um die Cloud effektiv zu nutzen, müssen Unternehmen jedoch geeignete Serviceanbieter auswählen und Datenmigrationsstrategien entwickeln. Darüber hinaus sollten auch Kapazitäten in Sachen Datensicherheit geschaffen werden. Gerade bei Cloud-Anbietern können sich hier relativ schnell Probleme ergeben, was die sorgfältige Auswahl noch wichtiger macht.

3. Implementierung von Internet der Dinge (IoT) Technologien

IoT-Technologien können dabei helfen, Geräte und Maschinen zu vernetzen, um Daten in Echtzeit zu sammeln und zu analysieren. Dies ermöglicht eine verbesserte Produktionsüberwachung, präzise Qualitätskontrollen und predictive Maintenance. 

Die Einführung von IoT erfordert jedoch eine sorgfältige Auswahl der geeigneten Sensoren und Plattformen sowie ebenfalls die Implementierung entsprechender Datenschutz- und Sicherheitsmaßnahmen.

4. Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen

KI und maschinelles Lernen können auch in der Produktion vielfältig genutzt werden. Mögliche Anwendungen sind:

• Optimierung von Produktionsprozessen: Dies gilt insbesondere für Prozesse, die sehr kompliziert sind und sich deshalb manuell kaum richtig analysieren lassen. ML-Modelle schaffen auch entsprechend große Datenmengen. Durch die gewonnenen Erkenntnisse lassen sich Fehlerquellen schnell identifizieren und abstellen. 
• Entwicklung von Wartungsstrategien: Hier lautet das Stichwort „Predictive Maintenance“ – also vorausschauende Wartung. Dies funktioniert im Normalfall auf Basis von Daten aus der Vergangenheit. So lassen sich die richtigen Wartungsintervalle immer besser herausarbeiten, um die Lebensdauer von Maschinen zu erhöhen.
• Variable Produktion ermöglichen: Die Kundenwünsche werden immer individueller. Eine automatisierte Produktion muss diesem Umstand Rechnung tragen. ML-Modelle können dabei große Mengen an Kundendaten auswerten und Produktionslinien entsprechend automatisiert anpassen.

Der erfolgreiche Einsatz dieser Technologien erfordert jedoch eine geeignete Datenaufbereitung und die Entwicklung von Kompetenzen im Bereich KI und maschinelles Lernen.

5. Entwicklung einer digitalen Unternehmenskultur

Letztendlich ist die Digitalisierung nicht nur eine technologische, sondern auch eine kulturelle Herausforderung. Unternehmen müssen eine Kultur der digitalen Transformation fördern, in der Innovationen willkommen sind und Mitarbeiter in digitalen Fähigkeiten geschult werden. Dies kann durch Weiterbildungsmaßnahmen, interne Kommunikation und die Einbeziehung von Mitarbeitern in den Digitalisierungsprozess erreicht werden. Gerade Letzteres ist essenziell, da die Transformation nur gelingen kann, wenn die Belegschaft mitzieht.

Schulung von Mitarbeitern: Digitalisierung funktioniert nur mit dem passenden Personal

Ohne zielgerichtet geschultes Personal ist es schwierig, in der Produktion die Digitalisierung sinnvoll voranzutreiben. Doch welche Schritte sind bei der Schulung am Ende wichtig?

Hier ein kleiner Überblick:

1. Bedarfsanalyse

Zunächst sollte der Bedarf an digitalen Fähigkeiten bestimmt werden. Nur wenn klar ist, wie diese mit den neuen Technologien und Prozessen effektiv umgehen können, lässt sich überhaupt eine Qualifizierungsstrategie entwickeln. Die Bedarfsanalyse kann durch eine sorgfältige Bewertung der digitalen Anforderungen der verschiedenen Rollen und Aufgaben im Unternehmen erfolgen.

2. Schulungsprogramme entwickeln

Auf der Grundlage der Bedarfsanalyse sollten maßgeschneiderte Schulungsprogramme entwickelt werden. Diese könnten sowohl allgemeine digitale Fähigkeiten wie den Umgang mit Cloud-Plattformen oder Datenanalysesoftware als auch spezifische technische Fertigkeiten wie die Bedienung und Wartung neuer Maschinen umfassen. Bei der Entwicklung von Schulungsprogrammen ist es mitunter auch sinnvoll, zumindest partiell auf Expertise von außen zuzugreifen.

3. Durchführung der Schulungen

Die Schulungen sollten regelmäßig und in einer für die Mitarbeiter zugänglichen und verständlichen Form durchgeführt werden. Dabei können verschiedene Methoden wie Präsenzschulungen, Online-Lernplattformen oder auch On-the-Job-Training zum Einsatz kommen. Wichtig ist hierbei, auch die individuellen Anforderungen der Mitarbeiter im Blick zu behalten.

4. Kontinuierliches Lernen fördern

Die Digitalisierung ist ein kontinuierlicher Prozess. Daher sollten Unternehmen eine Kultur des lebenslangen Lernens fördern und den Mitarbeitern regelmäßige Weiterbildungsmöglichkeiten bieten. So können diese ihre digitalen Fähigkeiten stetig erweitern und auf dem neuesten Stand halten.

5. Feedback und Anpassung

Schließlich sollte der Erfolg der Schulungsmaßnahmen regelmäßig überprüft werden. Hierbei ist das Feedback der Mitarbeiter unerlässlich. Auf Grundlage dieser Daten lassen sich die Schulungsprogramme kontinuierlich anpassen.

Die Robotik ist nur ein Bereich der digitalisierten Produktion. Machine Learning, Cloud-Anwendungen und IoT-Implementierungen gehören ebenso dazu. Bildquelle: @ Sara_P – 602477618 / Adobe Stock

Digitalisierung in der Produktion: Ein Weg ohne Alternative

Gerade in der Produktion dreht sich alles um Effizienz, Anpassungsfähigkeit und Geschwindigkeit. Wer hier nicht auf den Zug der Digitalisierung aufspringt, wird auf Dauer im Wettbewerb nicht bestehen können. Aus diesem Grund ist es wichtig, sich mit den Möglichkeiten zu beschäftigen und konkrete Maßnahmen im Betrieb umzusetzen.