Shouldcosting: Der Wert der Unternehmensdaten:

Data Analytics und Machine Learning verändern den Maschinenbau

| Redakteur: Konrad Mücke

Vollständig informiert: 3D-CAD-Dokumente mit PMI (product manufacturing informa­tion) enthalten sämtliche zur Fertigung und Beschaffaung benötigten Daten.
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Vollständig informiert: 3D-CAD-Dokumente mit PMI (product manufacturing informa­tion) enthalten sämtliche zur Fertigung und Beschaffaung benötigten Daten. (Bilder: Shouldcosting GmbH)

Im Maschinenbau werden komplexe Aufgaben nach wie vor traditionell durchgeführt. Die Nutzung von Algorithmen und Machine Learning ist noch selten. Doch die täglich erstellten Daten eröffnen umfassende Chancen. Sie müssen nur in die richtige Form gebracht werden.

3D-CAD-Modelle werden von den Ingenieuren im CAD-System modelliert. Die Bauteile und Baugruppen werden dann auf ein zweidimensionales Dokument – eine Zeichnung – reduziert und anschliessend als druckbare Datei (PDF) zur Verfügung gestellt. Zeichnungen zu erstellen, ist sicher nicht verwerflich. Es ist herkömmlich. Und zudem «verstehen» Fertigungsbetriebe, die Bauteile und Baugruppen fertigen, 2D-Zeichnungen am besten. Zeichnungen haben aber im Zeitalter von Data Analytics und Machine Learning einen deutlichen Nachteil. Zeichnungen sind unstrukturiert.

Die Vorteile von strukturierten Daten

Unstrukturierte Daten können nicht maschinell gelesen werden. Strukturierte Daten dagegen können von Algorithmen direkt interpretiert und ausgewertet werden. Leider sind mehr als 80 Prozent aller Daten in Unternehmen unstrukturiert. Auch 3D-CAD-Daten. Welche Vorteile hätte eine vorherige Strukturierung der 3D-CAD-Modelle und der 2D-Zeichnungen?

  • Auf Knopfdruck ähnliche oder identische Bauteile identifizieren
  • Auf Knopfdruck die Herstellkosten neuer Bauteile berechnen
  • Bauteile und Baugruppen anhand Ihrer technischen Parameter finden
  • Tausende Artikel vollautomatisch in Warengruppen einteilen
  • Bauteile und Baugruppen identifizieren, die zu unlogischen Preisen eingekauft werden
  • Das Lieferantenmanagement mittels Algorithmen optimieren

Unstrukturierte Daten in kürzester Zeit strukturieren

Ein grosser Vorteil aktueller Algorithmen ist, dass sie Zeichnungen und 3D-CAD-Daten nachträglich strukturieren können. Mit Machine Learning lassen sich die Daten hinsichtlich unterschiedlicher Parameter vollständig automatisch analysieren. Das ermöglicht, sämtliche vorhandenen Unternehmensdaten von einer unstrukturierten - in eine strukturierte Form zu transformieren.

Unbegrenzte Möglichkeiten

Artikel können dadurch in Zukunft z.B. anhand Ihrer Anzahl Toleranzen in «Genauigkeitsklassen» oder «Komplexitätsklassen» eingeteilt werden. Oder Artikel können anhand Ihrer Länge, oder aufgrund Ihrer Anzahl Bohrungen innert Sekunden in jedem beliebigen System identifiziert werden. Ähnliche oder identische Artikel werden auf Knopfdruck gefunden. Die Möglichkeiten sind beinahe unbegrenzt.

Verteilte Unternehmensdaten

Ein grundlegendes Problem ist der verteilte Informationsgehalt der produktbeschreibenden Daten. Um einzelne Artikel oder Baugruppen fertigen lassen zu können, benötigen Lieferanten oft zwei oder sogar drei verschiedene Dokumente. 3D-Modelle als .stp-Datei, 2D-Zeichnungen und Bestellinformationen im .pdf-Format. Spritzgussteile zu fertigen ohne 3D-Modell ist heute undenkbar. Doch oft sind preisrelevante Informationen noch zusätzlich auf den Zeichnungen zu finden. Form- und Lagetoleranzen, Angaben zu Prüfmassen, Oberflächenbeschichtungen. Was wäre, wenn alle Informationen, die heute auf Zeichnungen festgehalten werden, auch in den 3D-Modellen zu finden sind und die Zulieferer die 3D-CAD Modelle «lesen» und «verstehen»? Zeichnungen würden überflüssig. Die technischen Mittel dazu sind schon seit mehreren Jahren verfügbar. Sogenannte PMI – product manufacturing information können in den gängigsten CAD-Systemen direkt im 3D Modell hinterlegt werden. Der step-Standard AP242 verfügt zusätzlich über alle Möglichkeiten, um diese fertigungstechnischen Parameter in den 3D-Modellen auch den Lieferanten zur Verfügung zu stellen.

Die Wettbewerbsfähigkeit korreliert mit der Datenqualität

Das Potenzial von Daten wird derzeit immer wieder diskutiert, bei global agierenden Internet-

Konzernen ist es bekannt. Letztere werten Daten sehr detailliert aus. Sie agieren damit äusserst erfolgreich. Auch der Maschinenbau kann von der automatisierten Datenanalyse profitieren. Dazu müssen auch Ingenieure und Konstrukteure beitragen. Sie generieren die 3D-CAD-Daten. Zahlreiche Innovationen beginnen als 3D-CAD-Modell im Computer. Je strukturierter und vollständiger diese Daten gespeichert werden, umso mehr können sie dazu beitragen, dass sämtliche weiteren nachgelagerten Prozesse im Unternehmen wirtschaftlich und profitabel ablaufen können. Damit erschliessen sich Unternehmen substanzielle Wettbewerbsvorteile. Die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen korreliert immer stärker mit der Datenqualität in den Unternehmen. Auch Maschinenbauer haben viele, äusserst wertvolle Daten!

Wertvolle Unternehmensdaten erkennen

Jeder muss die Möglichkeiten selbst gesehen haben. Deshalb veranstaltet die shouldcosting GmbH das «Data-Camp». Das Data-Camp wird regelmässig durchgeführt und zeigt Unternehmen handfest und konkret, warum es ein Umdenken beim aktuellen Speichern und Nutzen von Unternehmensdaten im Maschinenbau braucht.

Weitere Informationen:

SMM

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