Wie Fertigungsunternehmen von Cloud Analytics mit Power BI profitieren

In einem digitalen Shopfloor entstehen jede Sekunde unzählige Datenpunkte. Um diese Einzelwerte mit anderen Informationen sinnvoll verknüpfen und so bessere Entscheidungen ableiten zu können, sollten Unternehmen auf Cloud Analytics setzen. Erfolg versprechend sind Datenanalysen dann, wenn sich ihre Ergebnisse mit intuitiv bedienbaren Tools wie Microsoft Power BI einfach und schnell erstellen, bearbeiten, visualisieren und teilen lassen.

Cloud Analytics für eine heterogene Systemlandschaft

Gerade in Fertigungsunternehmen kommt entlang der gesamten Wertschöpfungskette eine ganze Bandbreite verschiedener IT-Systeme zum Einsatz, die täglich große Datenmengen produzieren. Oft besteht dieses ERP-„Rückgrat“ aus Lösungen von SAP, vor allem wenn es sich um klassische Business-seitige Bereiche wie Einkauf, Customer Relationship Management (CRM) oder Product Lifecycle Management (PLM) handelt. Doch die Lösungslandschaft in Unternehmen ist meist sehr heterogen und vor allem produktionsnahe Daten, etwa aus dem Manufacturing Execution System (MES), laufen oft „nebenher“ oder in separaten Silos zusammen.

Um diesen „Flickenteppich“ zu beseitigen und alle Informationen zu nutzen, sollten Unternehmen auf eine zentrale, strategische Plattform für Cloud Analytics setzen. Hier können dann neben unternehmensinternen auch externe und öffentliche Datenquellen zusammenfließen. Für die Auswertung eignet sich beispielsweise Microsoft Power BI. Diese einheitliche, skalierbare Plattform für Self-Service und Enterprise Business Intelligence (BI) bietet speziell Produktionsunternehmen eine ganze Reihe an Vorteilen.

Vorteil 1: Einheitliche Datenplattform für Data Management

Alle (Teil-)Prozesse entlang der Supply Chain hängen miteinander zusammen. Das heißt, (Cloud) Analytics bringt besonders dann einen Vorteil, wenn alle generierten Daten kombiniert und im Rahmen der Analyse miteinander in Verbindung gebracht werden können. Bei diesem Data Management unterstützt Power BI als Business Analytics-Plattform. Wie das in der Produktion aussehen könnte, zeigen zwei Beispiele aus der Praxis.

Beispiel: Höhere Qualität durch besseres Material

Die Analyse im Shopfloor erhobener Daten legt nahe, dass die Produktqualität niedriger ausfällt, wenn das Rohmaterial von Lieferant A stammt. Dieser wird aufgrund leicht günstigerer Preise aktuell bevorzugt. Lieferant B ist ein wenig teurer, die Produktqualität aber durchgängig höher. Auf Basis der Erkenntnisse bestellt der Einkauf künftig nur noch bei Lieferant B.

Beispiel: Transparenz für bessere Produktionsplanung

Ein in der Produktionshalle eingesetztes Dashboard gibt einen Überblick über alle fertigungsrelevanten Informationen. Das umfasst neben dem MES-Output auch im ERP hinterlegte Bestellungen und auf einer externen Plattform von Lieferanten zur Verfügung gestellte Lieferinformationen. Dieses Reporting in Echtzeit ermöglicht eine flexiblere und effizientere Produktionsplanung.

Vorteil 2: Demokratisierung von Analytics

Datenanalysen waren lange nur unter Beteiligung von Data Scientists oder anderen Spezialisten möglich. Cloud Analytics und Lösungen wie Power BI bringen die Technologie in die Fachabteilungen. Die dortigen Experten können ihr spezifisches Know-how dann auch ohne weitreichende Statistikkenntnisse in Form von Reports oder Visualisierungen einfach zurückspielen und so die Auswertungsmodelle verbessern. Eine zusätzliche Hilfe für bessere Ergebnisse bieten unternehmensintern zertifizierte Datasets, die die nötige Konsistenz und Wiederverwendbarkeit der zugrunde liegenden Datenquellen sicherstellen.

Gerade in Fertigungsunternehmen ist diese Demokratisierung ein wichtiger Faktor. Denn hier arbeiten oft Werker, die über jahrelange Erfahrung und spezifisches Wissen im Umgang mit den Anlagen und bestimmten Verfahren verfügen. Wenn sie die Möglichkeit bekommen, diese Expertise über Power BI in Form von selbst erstellten Reports und/oder Dashboards auch anderen zur Verfügung zu stellen, dann bleibt dieses Fachwissen in digitaler Form, beispielsweise in den genutzten SAP-Systemen, erhalten.

Vorteil 3: Flexible IT-Infrastruktur und Nutzung von Azure Cloud-Services

Power BI als Cloud Service bedient sich „automatisch“ einer flexiblen, hoch verfügbaren und skalierbaren IT-Infrastruktur. Die dynamische Betriebsumgebung ist ideal, um sich ändernden Anforderungen an Datenqualität und -quantität als Basis aussagekräftiger Analyseergebnisse bedienen zu können. Ein weiterer Pluspunkt sind zahlreiche Plattform-Services, die sich direkt anbinden lassen, und von denen hier zwei kurz beleuchtet werden sollen.

Fertigungsdaten mit Azure IoT Edge erheben und strukturieren

Im digitalen Shopfloor liefern vernetzte Anlagen mithilfe von Sensoren Echtzeitdaten zu produktionsrelevanten Messgrößen wie Temperatur, Materialbeschaffenheit oder Durchsatz. Lösungen wie Azure IoT Edge optimieren die erhobenen Daten für Datenanalyselösungen. Der Service strukturiert und konsolidiert sie bereits auf dem Edge-Gerät und sorgt dafür, dass nicht einfach alle, sondern ausschließlich relevante Informationen in die Wolke wandern.

Datenmanagement und -qualität mit Microsoft Fabric verbessern

Mit Microsoft Fabric können Unternehmen alle Anforderungen an Cloud Analytics über eine zentrale, ganzheitliche Plattform adressieren und sich damit für das KI-Zeitalter rüsten. Mit dem OneLake-Ansatz als Basis stellt Microsoft Fabric eine End-to-End-Analyselösung dar, die mit Funktionen für Data Movement, Data Engineering, Datenintegration, Data Science, Echtzeit-Analysen und Business Intelligence aufwartet und auf Grundlage der gemeinsamen Plattform zuverlässige Datensicherheit, Governance-Funktionen und Compliance bietet.

Vorteil 4: Kompatibilität mit dem bestehenden MS-Ökosystem und Identity Management

Von Office (365) über Teams bis hin zu SharePoint – Produkte von Microsoft sind in nahezu allen Unternehmen im Einsatz. Als weiteres „Familienmitglied“ fügt sich Power BI nahtlos in dieses Umfeld ein und erleichtert die Kollaboration sowie die Kommunikation relevanter Analyseergebnisse. So lassen sich beispielsweise in Power BI erstellte Reports oder Grafiken ganz einfach mit den Kollegen teilen oder direkt in Teams nutzen. Selbst erstellte Power Apps oder Power-Automate-Workflows können datengetriebene Prozesse unterstützen und eine Power-BI-App ist auf vielen Gerätetypen und Plattformen verfügbar.

Ein weiterer Pluspunkt: Die bereits existierenden Cloud-Identitäten der Anwender ermöglichen eine sichere und unkomplizierte Authentifizierung und Autorisierung.Das trägt zu einfacherem Management und erhöhter Sicherheit bei. Dass das gerade in Produktionsunternehmen von Vorteil ist, zeigt folgendes Beispiel: Nicht jeder Mitarbeiter in der Fertigung verfügt über einen firmeneigenen PC oder Laptop, dafür aber möglicherweise über ein mobiles Gerät auf Basis von iOS oder Android. Über die Power-BI-App kann der Nutzer mit seiner Firmenkennung auch über diese Geräte sicher auf die für ihn in der Produktion relevanten Inhalte zugreifen.

Cloud Analytics und Power BI optimal einsetzen – mit dem richtigen Partner

Cloud Analytics und Power BI sind eine leistungsstarke Kombination für produzierende Unternehmen, die die Prozesseffizienz entlang der gesamten Supply Chain stetig verbessern möchten. Der Erfolg hängt dabei maßgeblich von Qualität und Quantität der zugrunde liegenden Daten ab. Um hier optimale Ergebnisse zu erzielen, sollten sich IT-Verantwortliche einen kompetenten Partner an die Seite holen, der sich in der Cloud, vor allem aber auch mit den branchenspezifischen Besonderheiten auskennt.

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