Studie erschienen: Data Mining bei Auftragsabwicklung und Produktion

Presseinformation März 2014 /

Immer mehr produzierende Unternehmen setzen im Bereich ihres Auftragsmanagements auf Data Mining. Ziel des empirischen Verfahrens ist es, Zusammenhänge bei Datenbeständen zu erfassen. In der Studie »Einsatz und Nutzenpotenziale von Data Mining in Produktionsunternehmen« beleuchtet das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA in welchen Bereichen Unternehmen das Verfahren verwenden und wo sie Herausforderungen sehen.

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Das Auftragsmanagement gilt als einer der wichtigsten Bereiche von produzierenden Unternehmen. Da hier der gesamte Abwicklungsprozess – von der Auftragserstellung über die Planung und Materialbereitstellung bis zur Lieferung – gesteuert wird, fallen oft große und komplexe Datenmengen an. Diese Informationen können Unternehmen unterstützen, eine Entscheidungsbasis zu schaffen und Prozesse zu optimieren. Voraussetzung ist jedoch, dass die teilweise sehr umfangreichen und komplexen Datenbestände ausgewertet und interpretiert werden. Data Mining gilt hierbei als geeignete Methode, Zusammenhänge aufzudecken und Abhängigkeiten zu identifizieren.

Qualitätsmanagement und Produktionsoptimierung als häufigste Anwendungsfelder

Die Studie des IPA zeigt, dass dem Data Mining, insbesondere bei produzierenden Unternehmen, eine immer größere Rolle zugeschrieben wird. Bisher nutzen 25 Prozent der Teilnehmer das Verfahren; weitere 10 Prozent wollen es in Kürze einsetzen. Bezüglich der potenziellen Anwendungsfelder gehen das Qualitätsmanagement und die Produktionsoptimierung als häufigste Nutzungsgebiete hervor. 55 Prozent der befragten Unternehmen erachten es als sinnvoll, mit Data Mining ihre Produktqualität zu steigern und 48 Prozent sehen in der Produktionsoptimierung ein geeignetes Anwendungsgebiet.

Herausforderungen sehen die Unternehmen bei der variierenden Datenqualität. So werden in produktionsnahen Bereichen wie beispielsweise der Disposition die Daten oft manuell erfasst. Die Qualität der Informationen ist meist gering, der Analyseaufwand steigt. Beim Qualitätsmanagement, wo die Daten oftmals automatisiert generiert werden, stehen den Software-Werkzeugen viele Daten in hoher Qualität bereit.

Industrie 4.0 fördert Data Mining

Gründe für die steigende Bedeutung von Data Mining sehen Unternehmen in der rasanten Entwicklung der Industrie 4.0. Durch die steigende informationstechnische Vernetzung innerhalb der Produktion fallen immer größere Datenmengen an. Analog zu diesem Datenwachstum werde für 70 Prozent der befragten Unternehmen auch die Data Mining Nutzung zunehmen. Weiterhin zeigte die Studie, dass produzierende Unternehmen das Verfahren langfristig als relevant ansehen. So hielt kaum ein Unternehmen Data Mining für einen vorrübergehenden Trend.


Die Studie oder weitere Informationen erhalten Sie unter der Kontaktadresse von Dipl.-Wirt.-Ing. Markus Weskamp.