{"id":10355,"date":"2018-12-04T13:25:20","date_gmt":"2018-12-04T12:25:20","guid":{"rendered":"https:\/\/php8.plastv.de\/?p=10355"},"modified":"2018-12-04T13:25:20","modified_gmt":"2018-12-04T12:25:20","slug":"studie-deutsche-industrie-schoepft-big-data-potenzial-beim-qualitaetsmanagement-nicht-aus","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/plas.tv\/?p=10355","title":{"rendered":"Studie: Deutsche Industrie sch\u00f6pft Big-Data-Potenzial beim Qualit\u00e4tsmanagement nicht aus"},"content":{"rendered":"<p><b><span style=\"font-size: 10.5pt; font-family: 'Arial','sans-serif';\">\u00a0<\/span><\/b><\/p>\n<p><b><span style=\"font-size: 10.5pt; font-family: 'Arial','sans-serif';\">Die deutsche Industrie nutzt Big Data vor allem f\u00fcr das Qualit\u00e4tsmanagement. Rund sieben von zehn Unternehmen mit Industrie-4.0-Anwendungen werten ihre in der Produktion anfallenden Datenmengen aus, um die Qualit\u00e4t ihrer Produkte zu kontrollieren. Vorreiter ist dabei die Elektroindustrie, wie der Deutsche Industrie 4.0-Index 2018 der Unternehmensberatung Staufen zeigt. Allerdings sch\u00f6pfen die Betriebe dabei das Potenzial von Big Data l\u00e4ngst nicht aus. Den Ursachen von Qualit\u00e4tsproblemen sind sie mit ihren Analysen bisher jedenfalls kaum auf der Spur, wie ein gemeinsames Forschungsprojekt von Staufen und der TU Darmstadt belegt.\u00a0 \u00a0\u00a0\u00a0<\/span><\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-size: 10.5pt; font-family: 'Arial','sans-serif';\">In der Elektroindustrie kontrollieren inzwischen fast drei Viertel der Unternehmen die Qualit\u00e4t mithilfe von Big Data. Im Maschinenbau dagegen liegen das Qualit\u00e4tsmanagement (59%) und die Produktentwicklung (51%) fast gleichauf.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-size: 10.5pt; font-family: 'Arial','sans-serif';\">\u201eDie Unternehmen haben erkannt, dass Daten eine wichtige Grundlage f\u00fcr die Ermittlung und L\u00f6sung von Qualit\u00e4tsproblemen sind. Doch sie nutzen die in der Produktion anfallenden Informationen bisher nur zu einem ganz geringen Teil\u201c, erkl\u00e4rt Tobias B\u00f6ing, Consultant bei der auf das Qualit\u00e4tsmanagement spezialisierten Staufen-Tochter Staufen Quality Engineers GmbH (S.QE) \u201eSo beschr\u00e4nken sich die Firmen darauf, Abweichungen von vorgegebenen Standards oder Kennzahlen zu ermitteln. Aber in der Qualit\u00e4tssicherung wird das Potenzial von Datenanalysen (Manufacturing Analytics) bisher \u00fcberhaupt noch nicht ausgesch\u00f6pft.\u201c <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-size: 10.5pt; font-family: 'Arial','sans-serif';\">Ein genauer Blick auf die Produktionsdaten erm\u00f6glicht jedoch Einblicke in die Ursachen von Qualit\u00e4tsproblemen und in Wirkungszusammenh\u00e4nge, die nicht offensichtlich sind. Gemeinsam mit dem Institut f\u00fcr Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen (PTW) der TU Darmstadt hat S.QE in einem Forschungsprojekt die M\u00f6glichkeiten von Datenanalysen im Produktionsprozess f\u00fcr das Qualit\u00e4tsmanagement untersucht. Das Ergebnis: Ein gro\u00dfer Teil der Industrieunternehmen setzt Big Data lediglich auf der ersten Stufe (Descriptive Analytics) ein. \u201eSo schaffen die Betriebe zwar Transparenz im Produktionsprozess, k\u00f6nnen aber keine Aussagen zu Ursache-Wirkungs-Beziehungen treffen (Diagnostic Analytics). Auch f\u00fcr h\u00f6herstufige Anwendungen wie Predictive oder Prescriptive Analytics zum vorzeitigen Erkennen von potentiellen St\u00f6rungen beziehungsweise zur Automatisierung der Problembehandlung fehlt dann die daf\u00fcr notwendige kausale Beziehung\u201c, sagt Tobias B\u00f6ing.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-size: 10.5pt; font-family: 'Arial','sans-serif';\">Die f\u00fcr ein vollumf\u00e4ngliches Qualit\u00e4tsmanagement 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 \u00fcberf\u00fchrt, wo sie im verlinkten Zustand ausgelesen und analysiert werden k\u00f6nnen. Stattdessen nutzen die Unternehmen h\u00e4ufig weiterhin traditionelle QM-Methoden, die zum Teil sogar noch auf Papier basieren und mit der Komplexit\u00e4t der Produkte und Produktionsnetzwerke nach und nach an ihre Grenzen sto\u00dfen. <\/span><\/p>\n<p><b><span style=\"font-size: 10.5pt; font-family: 'Arial','sans-serif';\">\u00dcber die Staufen AG <\/span><\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-size: 10.5pt; font-family: 'Arial','sans-serif';\">In jedem Unternehmen steckt ein noch besseres. Mit dieser \u00dcberzeugung ber\u00e4t und qualifiziert die Staufen AG seit \u00fcber 20 Jahren Unternehmen und Mitarbeiter weltweit. M\u00e4rkte sind in Bewegung, der Konkurrenzdruck enorm. Staufen hilft, die richtigen Ver\u00e4nderungen schnell in Gang zu bringen, die Produktivit\u00e4t zu erh\u00f6hen, die Qualit\u00e4t zu verbessern und die Innovationskraft zu steigern. Die internationale Lean Management Beratung sorgt mit den passenden Strategien und Methoden f\u00fcr schnelle und messbare Erfolge \u2013 um die in jedem Unternehmen vorhandenen Potenziale zu heben, etablieren die Staufen-Berater gemeinsam mit F\u00fchrungskr\u00e4ften und Mitarbeitern eine lebendige und nachhaltige Ver\u00e4nderungskultur. Auf dem Weg in die digitale Transformation begleitet die Staufen-Tochtergesellschaft Staufen Digital Neonex mittelst\u00e4ndische Industrieunternehmen. Die Staufen AG bietet mit ihrer Akademie zudem zertifizierte, praxisorientierte Schulungen an. Von den 13 internationalen Standorten betreuen mehr als 300 Mitarbeiter Kunden auf der ganzen Welt. 2018 wurde die Staufen AG bereits zum f\u00fcnften Mal in Folge von \u201ebrand eins Wissen\u201c als \u201eBeste Berater\u201c ausgezeichnet. Das Consultinghaus ist laut der renommierten Branchen-Studie \u201eHidden Champions 2018\u201c Deutschlands beste Lean-Management-Beratung und wurde von der \u201eWirtschaftswoche\u201c mehrfach mit dem Preis \u201eBest of Consulting\u201c geehrt.<\/span><\/p>\n<p>Quelle: Staufen<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die deutsche Industrie nutzt Big Data vor allem f\u00fcr das Qualit\u00e4tsmanagement. 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