gesponsertDigitalisierung der Konsumgüterindustrie Turbo für Konsumgüter: Mit Daten schneller zum Verbraucher

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Siemens AG

Vom Labor schneller ins Regal: Erfahren Sie, wie Digitale Zwillinge und KI die Konsumgüterindustrie revolutionieren, Silos aufbrechen und Innovationen nachhaltig beschleunigen. Der Schlüssel zu mehr Geschwindigkeit und Flexibilität sind Daten.

Die Konsumgüterindustrie (CPG) muss sich ständig an neue Konsumgewohnheiten anpassen und Lieferketten mit beispielloser Volatilität bewältigen. Die Fähigkeit, Rohdaten in einen Wettbewerbsvorteil umzuwandeln, ist keine Option mehr, sondern dringend notwendig. Der Schlüssel zu einer erfolgreichen Zukunft liegt darin, traditionelle Datensilos abzubauen, um Platz für eine vernetzte, datengesteuerte Zukunft zu schaffen. Indem sie ein Digital Enterprise werden, können Unternehmen Daten mithilfe von Industrial AI sinnvoll nutzen, Digitale Zwillinge einsetzen und alles über Digital Threads verknüpfen. So wird ein schneller und effizienter Fortschritt von der ersten Idee bis ins Supermarktregal ermöglicht.

Aufbau eines robusten Datenfundaments

In der Wertschöpfungskette von Konsumgütern beginnt alles mit Daten. Unternehmen sehen sich heute einer Flut von Informationen gegenüber: Verbraucherpräferenzen, regulatorische Änderungen und schwankende Materialpreise. Hinzu kommen Portfoliendaten über aktuelle Produkte sowie Produktionsdaten, die sicherstellen, dass jede Rezeptur skalierbar und herstellbar ist. Mithilfe dieser Daten können Unternehmen Assets wiederverwenden, Duplikate reduzieren und die Entwicklung neuer Produktvarianten beschleunigen.

Jedoch sind Datenstrukturen und Speichermethoden heute noch oft inkonsistent, unvollständig und über viele Systeme verstreut. Die Zusammenarbeit zwischen Projektteams ist oft von Risiken durch Fehlkommunikation und veraltete Spezifikationen geprägt. Das führt dazu, dass Teams viel Zeit mit der Datenbereinigung verbringen müssen, bevor sie mit der eigentlichen Arbeit beginnen können.

Um eine hohe Datenqualität zu erreichen, sind Knowledge-Graph-Lösungen beim Aufbau eines „Data Fabric“ hilfreich. Sie vereinen Maschinen-, Sensor-, Lieferketten- und Geschäftsdaten zu einer einzigen, vernetzten Ansicht. Dadurch werden bislang verstreute Informationen in verwertbare Erkenntnisse umgewandelt. Durch die systemübergreifende Verknüpfung von Daten über eine einheitliche Datenstruktur gewinnen Unternehmen einen gemeinsamen Kontext und echte domänenübergreifende Intelligenz. Auf dieser Grundlage entwickelt sich industrielle KI von der reinen Analyse zur echten Intelligenz: Sie analysiert Komplexität und ermöglicht so bessere Entscheidungen und eine kontinuierliche Optimierung.

Der Digitale Zwilling im Labor

Die Erstellung einer Rezeptur, die alle Anforderungen erfüllt, ist komplex und erfordert eine intensive Zusammenarbeit. Manuelle Datenübergaben zwischen den Abteilungen bergen Risiken und schränken die Geschwindigkeit der Produktentwicklung ein. Besonders besorgniserregend ist, dass diese manuellen Prozesse nicht schnell genug auf sich ändernde Marktbedingungen reagieren können. Das kann zu Qualitätsverlusten oder Compliance-Problemen führen.

Der Digitale Zwilling und Digital Threads verbinden über eine zentrale Schnittstelle jeden Schritt der Rezepturentwicklung mit allen Informationen (Single Source of Truth). Ein Enterprise Recipe Management (ERM) ermöglicht den nahtlosen Datentransfer von den Spezifikationen zum Rezeptdesign und weiter in die Produktion. Unternehmen eliminieren so unzusammenhängende Arbeitsabläufe und ersetzen sie durch ein integriertes, intelligentes System.

Multiphysik-Simulationen mit Unterstützung durch industrielle KI helfen zudem, anlagenspezifische Ausrüstungen genau zu modellieren und das Rezeptdesign mit größerer Sicherheit zu optimieren. Dies unterstützt eine schnellere Skalierung und Übertragung von Rezepten aus dem Labor in die Produktionsumgebung. Unternehmen können die Zusammensetzung eines Produkts oder eines Produktionssystems nun in alle relevanten Elemente zerlegen, indem sie eine einzige konsolidierte Rezeptur verwenden. In dieser Umgebung werden Produktspezifikationen zu intelligenten, vernetzten Assets, die Genauigkeit und Compliance über den gesamten Lebenszyklus hinweg gewährleisten. Damit lassen sich die Zeiten für die Produktentwicklung und die Designkosten jeweils um bis zu 50 % reduzieren. Ähnliches gilt für das Engineering der Produktionsmaschinen: Ein Copilot unterstützt Ingenieure bei der Codeerstellung und spart so wertvolle Zeit.

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Die Lücke schließen: Vom Labor in die Fertigung

In der CPG-Branche hängt der Erfolg vom nahtlosen Übergang von einer kleinen Laborumgebung zu einer Hochvolumenproduktion ab. Dabei spielt der Digitale Zwilling des Produktionsprozesses eine entscheidende Rolle. Durch die Simulation von Produktionslinien, bevor diese physisch gebaut werden, können Unternehmen Engpässe identifizieren und den Durchsatz optimieren. Das gilt auch für bestehende Linien: Ein Siemens-Kunde erhöhte die Kapazität einer Linie um 10%, ohne neue Hardware zu benötigen.

Siemens verbindet die reale und die digitale Welt und ermöglicht es seinen Kunden so, Digital Enterprises zu werden und einen Produktionsprozess im geschlossenen Regelkreis umzusetzen. So wird sichergestellt, dass die hohen Qualitätsstandards, die im Labor festgelegt wurden, auch im großen Maßstab eingehalten werden. Ausschuss wird reduziert und es wird sichergestellt, dass das Endprodukt im Regal exakt den Erwartungen der Verbraucher entspricht. Industrielle KI unterstützt zudem die Qualitätssicherung, indem sie direkt in die Automatisierung integriert die Produkt visuell inspiziert – zuverlässig, auch bei höchsten Geschwindigkeiten.

Geschwindigkeit und Nachhaltigkeit durch Konnektivität

Das ultimative Ziel der Datennutzung ist die Schaffung eines agileren und nachhaltigeren Unternehmens, das eine adaptive Fertigung einsetzen kann. Die von Siemens angebotenen Schlüsseltechnologien für das Digital Enterprise – der umfassende Digitale Zwilling, Software-Defined Systems, intelligente Automatisierungstechnik und industrielle KI – ermöglichen es Konsumgüterherstellern, schneller, anpassungsfähiger und nachhaltiger zu werden. Unternehmen können die Komplexität der Konsumgüterindustrie beherrschbar machen und ihre Wettbewerbsfähigkeit in einem sich ständig verändernden globalen Markt erhalten, indem sie ein einheitliches Data Fabric und industrielle KI nutzen.