Anpassbarkeit ist alles
Das gilt auch für das PLM-System eines Unternehmens. Es muss sich einfach an die sich verändernde Umgebung anpassen können, ohne dass Unternehmen währenddessen ihre Produktion anhalten müssen.
Unternehmen müssen sich in Produktentwicklung, Konstruktion und Fertigung permanent mit Veränderungen auseinandersetzen müssen. (Bild: Aras Software AG)
Zukunftsfähig aufstellen
Es ist sehr wahrscheinlich, dass künftig über den Produktlebenszyklus hinweg noch mehr Daten anfallen als dies heute bereits der Fall ist. Das Internet of Things bindet schon jetzt Sensoren und Aktoren in großer Zahl an das Internet. Allein dadurch entsteht ein gewaltiges Datenvolumen, das sinnvoll verwaltet, analysiert und genutzt werden muss. Zusätzlich müssen diese Daten in Beziehung zur jeweiligen Produktkonfiguration gebracht und betrachtet werden. Das setzt allerdings flexible Systeme voraus, die damit umgehen können. Außerdem zeichnet sich ab, dass produzierende Betriebe immer häufiger kleine Serien hochindividueller Produkte fertigen, anstatt – wie bisher häufig der Fall – ein Standardprodukt in großen Mengen. Darüber hinaus verkürzen sich Markteinführungszeiten. Die Reaktion auf Anforderungen seitens der Kunden und Partner ist immer rascher gefragt. Häufig enthalten Produkte außerdem elektronische Komponenten und Software. Das erfordert die enge Zusammenarbeit verschiedener Disziplinen und Abteilungen, die in gemeinsame Prozesse eingebunden werden müssen und Zugang zu unterschiedlichen Daten brauchen.
Anpassungen sind aufwendig
Viele bestehende PLM-Lösungen sind aus historischen Gründen aus verschiedenen Lösungen für einzelne Teilbereiche zusammengestückelt und ungleichmäßig integriert. Sie sind nicht flexibel genug, um den individuellen Ansprüchen der Anwender und den wechselnden Bedingungen gerecht zu werden. Die Ursache dafür ist im grundsätzlichen Aufbau dieser Systeme zu suchen. Praktisch alle herkömmlichen Lösungen setzen auf Compiler/Code-basierte Architekturen. Das heißt, die Geschäftslogik und das Datenmodell sind in Skripten und damit im Quellcode definiert. Um nun Änderungen an einem solchen System vorzunehmen oder neue Funktionen hinzuzufügen, ist aufwendige Programmierarbeit nötig. Der Quellcode muss umgeschrieben oder ergänzt und anschließend neu kompiliert werden, Verlinkungen sind neu aufzubauen, zuletzt muss die neue Version an alle angebundenen Instanzen verteilt werden. Das setzt zum einen detailliertes Know-how über den proprietären Quellcode und Kenntnisse der jeweiligen Programmiersprache voraus. Zum anderen dauert dieser fehleranfällige Prozess etliche Wochen oder sogar Monate, was die Prozesse im Unternehmen bremst. Zudem ist dieses Vorgehen dadurch enorm kostenintensiv. Unternehmen sind nicht mehr in der Lage, schnell auf neue oder geänderte Anforderungen zu reagieren.
Das könnte Sie auch interessieren
Vom 22. bis zum 26. April wird Hannover zum Schaufenster für die Industrie. Neben künstlicher Intelligenz sollen insbesondere Produkte und Services für eine nachhaltigere Industrie im Fokus stehen.‣ weiterlesen
Eine Umfrage von Hewlett Packard Enterprise (HPE) unter 400 Führungskräften in Industrie-Unternehmen in Deutschland zeigt, dass zwei Drittel der Befragten den Data Act als Chance wahrnehmen. Der Data Act stieß unter anderem bei Branchenverbänden auf Kritik.‣ weiterlesen
Deutsche Unternehmen nehmen eine zunehmende Bedrohung durch Cyber-Angriffe wahr. Das zeigt eine aktuelle Umfrage vom Markt- und Meinungsforschungsinstitut YouGov im Auftrag von 1&1 Versatel, an der mehr als 1.000 Unternehmensentscheider teilnahmen.‣ weiterlesen
Carbon Management-Technologien stehen im Fokus, um CO2-Emissionen zu reduzieren und zu managen. Die Rolle des Maschinenbaus und mögliche Entwicklungspfade betrachtet eine neue Studie des VDMA Competence Center Future Business.‣ weiterlesen
Nach Bitkom-Berechnungen fehlen bis zum Jahr 2040 mehr als 660.000 IT-Fachkräfte. Welche Maßnahmen helfen könnten, diesem Trend entgegenzuwirken, hat der Verband beleuchtet. Potenziale liegen unter anderem darin, mehr Frauen für IT-Berufe zu begeistern oder den Quereinstieg zu erleichtern.‣ weiterlesen
Laut einer Studie der Unternehmensberatung Bain & Company könnten Unternehmen ihre Produktivität durch digitale Tools, Industrie 4.0-Technologien und Nachhaltigkeitsmaßnahmen steigern. Deren Implementierung von folgt oft jedoch keiner konzertierten Strategie.‣ weiterlesen
Hohe Geschwindigkeit und hohe Erkennungsraten sind die Anforderungen an die Qualitätskontrolle in der Verpackungsbranche. Wie diese Anforderungen erreicht werden können, zeigt das Unternehmen Inndeo mit einem Automatisierungssystem auf Basis von industrieller Bildverarbeitung und Deep Learning.‣ weiterlesen
Jeder zweite Betrieb investiert laut einer Betriebsräte-Befragung der IG Metall zu wenig am Standort. Demnach verfügen rund 48 Prozent der Unternehmen über eine Transformationsstrategie. Zudem sehen die Betriebsräte ein erhöhtes Risiko für Verlagerungen.‣ weiterlesen
Ob es sich lohnt, ältere Maschinen mit neuen Sensoren auszustatten, ist oft nicht klar. Im Projekt 'DiReProFit' wollen Forschende dieses Problem mit künstlicher Intelligenz zu lösen.‣ weiterlesen
Ziel des neuen VDMA-Forums Manufacturing-X ist es, der zunehmenden Bedeutung von Datenräumen als Basis für neue, digitale Geschäftsmodelle Rechnung zu tragen. Wie der Verband mitteilt, soll das Forum auf dem aufbauen, was in der letzten Dekade durch das VDMA-Forum Industrie 4.0 erarbeitet wurde. ‣ weiterlesen
Wie kann eine Maschine lernen, sich in unserer Lebenswelt visuell zu orientieren? Mit dieser Frage setzen sich die Wissenschaftler am Deutschen Forschungsinstitut für Künstliche Intelligenz (DFKI) aktuell auseinander – und entwickeln Lösungen.‣ weiterlesen
INDUSTRIE 4.0 & IIoT-MAGAZIN Leseprobe
Zeitschrift für Industrie 4.0, Internet of Things & Digitale Transformation
