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Warum ist das (digitale) Erfassen von Daten nachhaltig?

14. Januar 2022 15:36:52 MEZ / von Matthias Menges

Datenanalyse/Datenauswertung und Nachhaltigkeit

Wenn von Nachhaltigkeit die Rede ist, kommt einem vieles in den Sinn. Ein schonender Umgang mit endlichen Ressourcen wahrscheinlich, umweltfreundliches Handeln sicherlich – aber Daten? Betrachtet man den immensen Energiehunger der digitalen Welt, dann passen die Begriffe „Daten“ und „Nachhaltigkeit“ auf den ersten Blick überhaupt nicht zusammen. Auf den zweiten Blick jedoch bieten das IoT, die Industrie 4.0, ein kluger Einsatz von Software und die Speicherung von Maschinendaten immense Möglichkeiten, die Produktion nachhaltiger zu gestalten.

Erfahren Sie in diesem Text:

  • Warum Datenanalyse und Datenauswertung in der Industrie 4.0 unverzichtbar sind
  • Warum eigentlich nachhaltig produziert werden sollte
  • Nachhaltigkeit beginnt direkt beim Datenspeichern
  • Wie sich ein Unternehmen nachhaltiger gestalten lässt
  • Wie die Instandhaltung von Daten profitiert
  • Wie automatisierte Prozesse Verschwendungen verhindern

Datenanalyse und Datenauswertung – Unverzichtbar in der Industrie 4.0

Kanzleramtschef Helge Braun und seine Kollegin, Staatsministerin Dorothee Bär, bezeichneten Daten im Rahmen der Präsentation zur neuen deutschen Datenstrategie als einen „Schatz wie Gold und Rohstoffe1. Dabei sind Daten alleine noch kein „Schatz“ für sich. Denn das Erzeugen, Speichern und Archivieren von Maschinendaten (und natürlich auch allen anderen Daten, die täglich anfallen) ist ein weitestgehend automatisierter und preisgünstiger Prozess. Was Daten wirklich zu einem Schatz macht, sind Analyse- und Auswertungsvorgänge.

Gesammelte Maschinendaten lassen sich durch den Einsatz von Software so in Form bringen, dass aus dem riesigen Datenberg wertvolle Informationen werden – beispielsweise Hinweise zur Produktivität des Maschinenparks, zur Analyse und späteren Optimierung von unternehmensinternen Arbeitsprozessen (Stichwort OEE) oder für eine schlanke Instandhaltung im Rahmen von Condition Monitoring und Predictive Maintenance.

 

Warum sollte nachhaltig produziert werden?

Unternehmen werden von den Verbrauchern in die Pflicht genommen. Gemäß einer Umfrage der Unternehmensberatung Accenture aus dem Jahre 2019 sind rund die Hälfte der Deutschen bereit, mehr Geld für nachhaltige Produkte auszugeben 2. Für produzierende Unternehmen bedeutet dies, dass ein nachhaltiges Wirtschaften nicht nur im Sinne des Umweltschutzes, sondern auch im Sinne gesteigerter Umsätze mehr als sinnvoll ist. Energie und Ressourcen schonen, negative Einflüsse auf die Umwelt durch die Produktion reduzieren und gleichzeitig durch optimierte Prozesse den Gewinn steigern: Nachhaltigkeit ist weit mehr als nur das „grüne“ Label, mit dem das Marketing um Kunden buhlt.

 

Eine nachhaltige Produktion...

  • Reduziert Verschwendung von Rohstoffen und Kapazitäten
  • Stärkt die Unternehmensmarke und verbessert die Wahrnehmung
  • Steigert den Wettbewerbsvorteil
  • Ermöglicht eine langfristige Rentabilität und Erfolg

 

Weniger Energieaufwand, weniger Kosten: Nachhaltigkeit beginnt direkt beim Datenspeichern

Werden Daten ohne zugrundeliegende Strategie und damit recht sinnlos gesammelt und gespeichert, ist dies alles andere als nachhaltig. „Dunkle Daten“ (Dark Data), die zwar erzeugt und abgespeichert, aber niemals genutzt werden, verursachen rund sechs Millionen Tonnen CO2 – pro Jahr. Einer Studie zufolge stechen besonders deutsche Unternehmen negativ hervor. Hier sind es 66 % aller gespeicherten Daten, die ungenutzt auf den Speichermedien verbleiben.3

Durch den Einsatz von verschiedenen Technologien lassen sich gesammelte Daten so vorsortieren und kategorisieren, dass sich der Anteil an Dark Data zuverlässig minimieren lässt. Mit Hilfe von bestimmter IIoT-Software wie z. B. da³vid kann der Nutzer entscheiden, in welchem Detailgrad Daten überhaupt gespeichert werden sollen und welche verworfen werden. Beispiel: Ein Temperatursensor erfasst die Temperatur mit einer Dezimalstelle, beispielsweise 18,3 °C. Änderungen im Dezimalbereich können somit prinzipiell erfasst werden, sind jedoch nicht bei allen Anwendungsfällen relevant. Interessiert sich der Maschinenbediener nur für größere Temperaturänderungen, wie z. B. der Unterschied von 18 auf 19 °C, kann er vorab filtern, dass Schwankungen im Dezimalbereich gar nicht erst gespeichert werden.

Auch mittels KI lässt sich der Anteil an Dark Data reduzieren. Algorithmen entscheiden hier, ob Daten sofort oder später, temporär oder gar nicht verwendet werden. Die nicht benötigten Daten werden durch den Algorithmus umgehend gelöscht, die restlichen Daten entsprechend ihrer Verwendung auf den geeignetsten Datenträgern gespeichert. Diese Vorselektion verhindert einerseits, dass Energie für unnötige Datenspeicherungen aufgewendet werden muss, zum anderen ermöglicht die Sortierung der Daten minimierte Kosten für das Unternehmen. Einsparpotentiale sind hier besonders in den Bereichen Pflege, Wartung und Support zu erkennen.

 

Mit Maschinendaten, Software und dem IoT das Unternehmen nachhaltiger gestalten

Das Sammeln, Aufbereiten und Analysieren von Unternehmens- und Maschinendaten können die gesamte Arbeitsweise innerhalb eines Unternehmens nachhaltig ausrichten. Nachhaltigkeit will hier auf zwei Arten verstanden werden, nämlich:

  • Nachhaltig für den Unternehmenserfolg
  • Nachhaltig für die Umwelt

Eine Datenanalyse ermöglicht zum einen eine Optimierung der Unternehmensleistung durch das Aufdecken von Mustern oder Trends, die in der Folge zu gesenkten Kosten führen können. Zum anderen dienen die aufbereiteten und analysierten Daten zu einem zielgerichteten Einkauf von Rohstoffen, Betriebsmitteln oder Ersatzteilen. Ressourcen werden so deutlich nachhaltiger eingesetzt.

 

Condition Monitoring und Predictive Maintenance – Nachhaltigkeit in der Instandhaltung

Gerade bei der Wartung und Instandhaltung ermöglicht der Einsatz modernster Hard- und Software eine Nachhaltigkeit, die noch vor einigen Jahren undenkbar war. In der Vergangenheit war die Instandhaltung reaktiv ausgerichtet. Verschleißteile wurden in regelmäßigen, periodisch geplanten Einsätzen ausgetauscht – ob sie das Ende des Lebenszyklus erreicht haben oder nicht. Mit Wartungs- und Instandhaltungseinsätzen geht auch immer ein Stillstand der Maschine oder Anlage einher. In der Vergangenheit hieß das: Steht eine Wartung an, steht die Maschine – unabhängig davon, ob die Auslastung besonders hoch ist oder nicht.

Durch die Digitalisierung wird die Produktion „smart“. Sensoren überwachen kritische Komponenten in den Produktionsmaschinen und Anlagen, vernetzte Datenlogger sammeln die Informationen und eine Software wertet die Maschinendaten aus. Erreicht nun ein Verschleißteil sein Lebensende, wird eine entsprechende Meldung an die Instandhaltung gesendet – und bei einer entsprechenden Verknüpfung mit dem ERP des Unternehmens das benötigte Ersatzteil automatisch nachbestellt. Die Instandhaltung wird vorausschauend – und somit immer genau dann tätig, wenn es wirklich erforderlich ist und kann die Einsätze so planen, dass unproduktive und damit teure Stillstandzeiten vermieden werden.

 

Smarte Produktion: Automatisierte Prozesse verhindern Ressourcenverschwendung

Die smarte Fabrik der Zukunft ist kundenorientiert, hochgradig flexibel und weitestgehend automatisiert. Der Grundgedanke bei einer smarten Fabrik – nämlich dass alle vorhandenen Systeme unter- und miteinander vernetzt sind, kann eine Verschwendung wertvoller Ressourcen minimieren oder sogar ganz verhindern. Wenn Maschinen proaktiv während der Fertigung erkennen können, ob ein Bauteil den geforderten Toleranzen entspricht oder nicht und gegebenenfalls automatisiert in den Produktionsprozess eingreifen, wird Ausschuss verhindert. Dies bedeutet, dass ein fehlerhaftes Teil weniger aussortiert und entsorgt werden muss. Hochgerechnet auf ein Produktionsunternehmen sind das eine ganze Menge Rohstoffe, die nicht „in der Tonne“ landen. Das wiederum bedeutet, dass zum einen die Produktivität des Unternehmens steigt und zum anderen, dass weniger Energie im Rahmen des Herstellungsprozess von Rohstoffen vergeudet wird.

 

Fazit

Das abstrakte Feld der Datengewinnung und Datenanalyse wird greifbar, wenn man sich mit den dahinterstehenden Prozessen und Vorteilen beschäftigt. Big Data, Datenvisualisierungen und KI-gestützte Analysen sind im Zeitalter der Industrie 4.0 unverzichtbar – denn diese Werkzeuge ermöglichen es, den „Schatz“ aus dem Datenwust zu bergen. Muster, Trends und Informationen ermöglichen, sobald sie sichtbar gemacht wurden, völlig neue Ansätze im Umgang mit Ressourcen, Energie und strategischen Entscheidungen. Nicht zuletzt erlauben Daten eine nachhaltige Ausrichtung eines Unternehmens durch reduzierten Rohstoffeinsatz, verschlankte Produktionsprozesse oder minimiertem Ausschuss.

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Quellen:

1 https://www.rnd.de/politik/datenstrategie-der-bundesregierung-90-prozent-der-daten-bisher-ungenutzt-QQYM76IS7ZDPJBHYWJHQCC66XE.html

2 https://www.produktion.de/nachhaltige-produktion-durch-3dexperience/nachhaltige-produktion-was-bedeutet-das-eigentlich-110.html

3 https://www.veritas.com/de/de/news-releases/2016-03-15-veritas-global-databerg-report-finds-85-percent-of-stored-data

 

Tags: Nachhaltigkeit

Matthias Menges

Verfasst von Matthias Menges