NTT DATA Business Solutions

Gerolsteiner: Das Potenzial von Industrie 4.0 und Data Analytics nutzen

Gemeinsam mit NTT DATA Business Solutions und Device Insight hat Gerolsteiner eine Data Intelligence Plattform aufgebaut. Vorteile für den Getränkehersteller: schnelle und flexible Datenanalysen, frühzeitiges Erkennen von Handlungsbedarf und eine datengestützte Planung von Produktionsprozessen.

Gerolsteiner Referenz Data Intelligence Plattform

Mit einer zentralen Informationsdrehscheibe werden Unternehmen zur „Data-Driven Factory“ – wie Gerolsteiner.

Schade um die schönen Informationen: Produktionsanlagen in der fertigenden Industrie spucken heute massenweise wertvolle Prozessdaten aus. Diese könnte man nutzen, um sie mit Unternehmensdaten abzugleichen, Qualitätsprobleme rückwirkend zu analysieren und dadurch die Produktion nachhaltig zu verbessern.

Leider geschieht dies allzu häufig noch nicht. Sondern die Produktionsdaten werden nur unzureichend erfasst, nicht langfristig gespeichert und bleiben daher ungenutzt. Wie in der Folge auch das ganze Potenzial von Industrie 4.0 und Data Analytics.

Das muss nicht so sein, denn die Technologien sind längst vorhanden. Eine Data-Intelligence-Plattform als zentrale Datendrehscheibe ist die Lösung. Über sie laufen automatisiertes Reporting, Analyse und Optimierung von Produktionsprozessen über alle Produktionsschritte und Datensysteme. Auf dieser Basis lassen sich dann verschiedenste Use Cases umsetzen, wie ein Projekt von NTT DATA Business Solutions und Device Insight beim Getränkehersteller Gerolsteiner zeigt. Für die dortige Plattform wurden Microsoft Azure, SAP, Databricks und das IoT-Framework CENTERSIGHT scale von Device Insight im Sinne einer „Best-of-Breed“-Architektur kombiniert.

Was tut eine solche Plattform? Im ersten Schritt vereint sie Maschinen-, Anlagen- und betriebswirtschaftliche Daten. So entsteht eine neue Datenbasis, die man konkret nutzen kann: zur vorausschauenden Produktionsplanung, für automatisiertes Leergutmanagement oder effiziente Reinigungsprozesse. Durch transparente Daten und fundierte Analysen lassen sich Produktionsprozesse flexibel steuern und optimieren. Technische und prozessuale Herausforderungen werden frühzeitig erkannt, was eine vorausschauende Planung von Produktion, Lagerung und Logistik ermöglicht.

Eine Datenplattform – vielfältige Use Cases

Es ist der entscheidende Schritt, weg vom bloß datenproduzierenden Unternehmen hin zur Data-Driven Factory. Also einem Unternehmen, das Daten sinnvoll kombiniert, analysiert und auf dieser Basis ganz neue Prozesse etabliert. Zum Beispiel:

Bestimmung der Umschlagshäufigkeit für die smarte Leergutplanung

Informationen zur Umschlagshäufigkeit sind entscheidend für die Leergutplanung, denn mit ihnen lässt sich der Flaschenbedarf erst präzise planen. Diese Daten laufen nun automatisiert in die Data Intelligence Plattform und werden dort mit weiteren aus verschiedenen Quellen kombiniert.

Automatisiertes Leergutmanagement

Wie viele Flaschen gelangen zurück ins Werk? Wie viele davon sind defekt? Wie hoch ist der Anteil an Fremdflaschen? All diese Daten werden nahtlos automatisch erfasst und in der Datenplattform aggregiert, was eine effiziente Leergutverwaltung sicherstellt.

Transparente Qualitätskontrolle

Während der Produktion führt Gerolsteiner regelmäßige Kontrollen der Flaschen durch, u.a. wird bei PET-Einwegflaschen eine Berstdruckmessung vorgenommen. Dieser Inspektionsprozess wurde optimiert durch eine neue Applikation, die eine bequeme und schnelle Dokumentation ermöglicht.

Effiziente Reinigungsprozesse

Effiziente Reinigungsprozesse

Über die Data Intelligence Plattform ist jetzt einfach nachvollziehbar, mit welchen Temperaturen und Drücken die Flaschen gereinigt wurden und welche Mengen an Reinigungsmitteln dafür benötigt wurden. Weiterführende Analysen geben Antwort auf die Frage, ob man mit einer niedrigeren Temperatur nicht auch ein gleich gutes Reinigungsergebnis erzielen kann u.v.m.

SAP Datasphere & Analytics Cloud intelligent mit Azure kombiniert

Zum technischen Hintergrund: Die Lösung wurde im Shopfloor-Bereich vor allem auf Basis von Microsoft Azure umgesetzt. Besondere Herausforderung war es hier, eine Architektur zu konzipieren, die es ermöglicht, heterogene Maschinen- und Anlagendaten vom Shopfloor über die Azure Cloud bis in die bestehende SAP S/4 HANA-Umgebung zu integrieren und effizient analysierbar zu machen. Die Azure Cloud fungiert als zentrale IoT-Datenplattform für das Speichern, Aggregieren und Verfügbar-Machen der IoT-Daten.

Weil diese stets in großen Mengen anfallen, muss die Lösung sowohl Big Data-Analysen anstellen können als gleichzeitig auch gezielt aggregierte Daten in Integration mit betriebswirtschaftlichen Daten aus SAP für Business-Analysen bereitstellen. Deshalb wurden hier in einem „Best-of-Breed“-Ansatz SAP Datasphere & SAP Analytics Cloud, Databricks und das IoT-Framework CENTERSIGHT scale von Device Insight mit Azure kombiniert.

Schnelle und flexible Datenanalysen durchführen, Handlungsbedarf frühzeitig erkennen und Produktionsprozesse datengestützt planen, das alles ist bei Gerolsteiner mit der neuen Data Intelligence Plattform möglich. Ihre Wirkung zeigt sich schnell, wie Helene Maselter, Leiterin Produktivitäts- und Prozessmanagement bei Gerolsteiner, berichtet:

Schon bald konnten wir deutliche Verbesserungen in der Steuerung unserer Produktionsprozesse erzielen – mit einem klaren Fokus auf mehr Transparenz, Flexibilität und vorausschauende Planung. Zugleich ist die Plattform flexibel erweiterbar und bildet damit die Grundlage für unseren weiteren Weg zur Data-Driven Factory.

Helene Maselter Leiterin Produktivitäts- und Prozessmanagement bei Gerolsteiner

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