Datenmonetarisierung in der CNC-Fertigung
Die CNC-Fertigung entwickelt sich technologisch rasant weiter, angetrieben von Prozessintegration, Automation, digitaler Transformation und den faszinierenden Perspektiven der künstlichen Intelligenz. In diesem dynamischen Umfeld werden Daten zum strategischen Kapital. Doch während Maschinen, Prozesse und Sensoren riesige Mengen an Informationen generieren, bleiben viele dieser werthaltigen Daten zu oft noch ungenutzt. Die entscheidende Frage lautet demzufolge nicht mehr, ob Daten aus der spanenden Produktentstehung systematisch erfasst, aufbereitet und in nachhaltige Wertschöpfungsroutinen überführt werden können, sondern wie.
Von Daten zum inneren Mehrwert
In jeder Phase der Wertschöpfungskette entstehen wertvolle Daten – von ERP- und MES-Systemen über CAD/CAM-Parameter bis hin zu Echtzeitinformationen aus Maschinensteuerungen und Qualitätskontrollsystemen. Diese Daten helfen nicht nur, Fertigungsprozesse zu optimieren, sondern sie bieten auch Potenzial zur Monetarisierung, sowohl intern zur Prozessverbesserung als auch extern durch datengetriebene Services und Partnerschaften.
Die erste Stufe der Monetarisierung liegt in der unternehmensinternen Nutzung. Unternehmen, die ihre Maschinendaten systematisch auswerten, profitieren durch weniger Stillstände, optimierte Prozesse und eine effizientere Nutzung von Ressourcen. Ein Beispiel ist die Predictive Maintenance, also die vorausschauende Wartung. Durch KI-gestützte Analysen lassen sich Verschleißerscheinungen frühzeitig erkennen, sodass Wartungsintervalle gezielt angepasst werden können. Dies maximiert die Maschinenverfügbarkeit, reduziert unproduktive Stillstände und verhindert teure Ausfälle.
Ein weiteres Potenzial liegt in der dynamischen Optimierung von Bearbeitungsparametern. Anstatt mit statischen Werten für Vorschubgeschwindigkeit oder Spindeldrehzahl zu arbeiten, ermöglichen Echtzeitdaten eine kontinuierliche Anpassung. Das Resultat sind kürzere Zykluszeiten, ein reduzierter Energieverbrauch und weniger Ausschuss. Auch in der Qualitätssicherung ergeben sich durch datenbasierte Ansätze erhebliche Vorteile. Sensorik und Bildverarbeitung erlauben es, Fehler bereits während des Fertigungsprozesses zu identifizieren, sodass Ausschuss minimiert und die Produktqualität gesteigert wird.
Externe Monetarisierung: Daten als Geschäftsmodell
Neben der internen Prozessoptimierung eröffnen sich durch die Vermarktung von Daten neue Geschäftsmodelle. So ermöglichen es digitale Zwillinge, Produktionsprozesse in virtuellen Simulationen abzubilden und Optimierungen bereits vor der realen Fertigung zu testen. Zusätzlich entstehen durch die zunehmende Vernetzung in der Industrie neue Kooperationsmodelle. Maschinenhersteller und Werkzeugzulieferer könnten Echtzeitdaten nutzen, um unter anderem automatisierte Nachbestellungen oder gezielte Produktverbesserungen anzubieten. Zudem könnten anonymisierte Produktionsdaten für Benchmarking-Analysen oder auch Forschungszwecke zur Verfügung gestellt werden.
Daten als Treiber für Innovation und Nachhaltigkeit
Maschinendaten sind nicht nur eine Basis für Effizienzsteigerungen, sondern auch eine wertvolle Quelle für technologische Innovationen. Ein wichtiger Ansatz ist die adaptive Maschinensteuerung. Anstatt feste Parameter für Bearbeitungsprozesse zu verwenden, könnten Algorithmen zukünftig auf Basis realer Anwendungsdaten optimierte Einstellungen vorschlagen. So ließen sich Effizienz und Qualität kontinuierlich verbessern.
Auch in der Softwareentwicklung ergeben sich neue Möglichkeiten. Maschinenhersteller können in Zusammenarbeit mit ihren Kunden durch die Analyse von Einsatzdaten gezielt neue Features entwickeln oder Updates an reale Produktionsbedingungen anpassen. Zusätzlich bieten Benchmarking-Analysen einen wertvollen Nutzen. Durch den Vergleich anonymisierter Daten aus verschiedenen Betrieben können Fertigungsunternehmen erkennen, wie effizient ihre Prozesse im Vergleich zur Branche sind, und gezielt Verbesserungen ableiten.
Neben der Prozessoptimierung spielen auch Nachhaltigkeitsaspekte eine immer größere Rolle in der Industrie. Kunden und regulatorische Vorgaben erfordern zunehmend Transparenz über den CO₂-Fußabdruck von Bauteilen und Prozessen. Intelligente Steuerungssysteme wie CELOS X können diesbezüglich den Energieverbrauch exakt dokumentieren und überdies Optimierungspotenziale aufzeigen.
Herausforderungen und Erfolgsfaktoren
Trotz der vielfältigen Potenziale erfordert die Monetarisierung von Daten eine strategische Herangehensweise. Datenschutz und Datenhoheit sind essenzielle Themen, die klar geregelt werden müssen. Unternehmen müssen definieren, wer auf welche Daten zugreifen darf und welche Informationen geteilt werden. Eine weitere Herausforderung liegt in der Standardisierung und Interoperabilität. Damit Daten wirtschaftlich nutzbar werden, müssen sie über offene Schnittstellen und kompatible Formate verfügen. Zudem ist es entscheidend, die Akzeptanz für datenbasierte Geschäftsmodelle zu erhöhen. Transparenz und ein überzeugender Nutzen sind ausschlaggebend, damit Anwender bereit sind, ihre Produktionsdaten zu teilen.
Fertigungsunternehmen sind demnach gut beraten, Daten als Schlüssel zur nächsten Stufe der Wertschöpfung auf ihre Tagesordnung zu setzen. Die digitale Transformation bietet dafür schon jetzt die technologischen Grundlagen. Die Mehrwerte für die Fertigung warten nur darauf, gehoben zu werden.
MEHRWERTE FÜR DIE FERTIGUNG
Die digitale Transformation schafft heute bereits die technologischen Grundlagen, um zukünftig diverse Mehrwerte in der Prozesskette der CNC-Fertigung zu erschließen.
- Increased Efficiency in Production
• Optimierung von Bearbeitungsparametern in Echtzeit
• Reduktion von Zykluszeiten und Rüstzeiten
• Minimierung von Maschinenstillständen
- Kostenreduktion durch datenbasierte Entscheidungen
• Senkung des Materialverbrauchs durch präzisere Bearbeitung
• Reduktion von Ausschuss durch frühzeitige Fehlererkennung
• Einsparungen bei Wartungskosten durch Predictive Maintenance
- Verbesserte Qualitätssicherung
• Automatisierte Qualitätskontrolle durch Sensorik und KI
• Lückenlose Rückverfolgbarkeit von Bauteilen und Prozessen
• Reduktion von Reklamationen und Nacharbeit
- Optimierte Wartungs- und Ersatzteilstrategie
• Früherkennung von Verschleiß für proaktive Wartung
• Gezielte Planung von Ersatzteilbestellungen
• Vermeidung unerwarteter Produktionsunterbrechungen
- Nachhaltigkeit und CO₂-Reduktion
• Transparenz über Energieverbrauch und Emissionen
• Reduktion des ökologischen Fußabdrucks durch datenbasierte Optimierung
• Erfüllung regulatorischer Anforderungen (z. B. CO₂-Bilanzen für Kunden)
- Bessere Planbarkeit und höhere Flexibilität
• Simulation und Optimierung von Produktionsprozessen mit digitalen Zwillingen
• Anpassung der Fertigung an sich ändernde Marktanforderungen
• Schnellere Reaktion auf Engpässe und Lieferkettenstörungen