Die Zukunft und Vorteile der Automatisierung in der Fertigung

Experten von McKinsey prognostizieren, dass fortschrittliche Fertigungstechnologien bereits im Jahr 2030 die Fertigung in das verwandeln werden, was sie als „Smartphones mit Roboterarmen“ bezeichnen.

Über die Jahrhunderte hinweg war die Automatisierung ein Katalysator für rasche Verbesserungen in puncto Qualität, Effizienz und Kosten – und die Industrie 4.0 bildet da keine Ausnahme. Die sich heute beschleunigende Innovationsgeschwindigkeit moderner Lösungen für die Fertigungsautomatisierung kann Unternehmen dabei unterstützen, ihre Abläufe zu optimieren sowie Produktionsziele und KPIs zu erreichen, während gleichzeitig konsistentere Produkte geliefert und die Sicherheit der Mitarbeiter gewährleistet wird.

Gleichzeitig existieren zahlreiche Systeme zur Automatisierung von Produktionsprozessen, die sich von der Fertigung bis hin zur Unternehmensplanung erstrecken. Um zu untersuchen, wie diese Technologien den Fertigungssektor verändern, betrachten wir im Folgenden:

• Die Geschichte der in Fertigungsbetrieben eingesetzten Automatisierungssysteme
• Die fünf Ebenen der Automatisierung in der Fertigung
• Aufstrebende Anwendungen der Fertigungsautomatisierung
• Strategien zur Erzielung langfristiger Wertschöpfung durch Automatisierung und Robotik

Erfahren Sie mehr darüber, wie Sie Ihre Effizienz und Produktivität mit unserem kostenlosen eBook über die 5S der Lean-Manufacturing-Prinzipien steigern können

Was ist Automatisierung in der Fertigung?

Die Fertigungsautomatisierung bezeichnet die Integration von Technologie und Maschinen zur eigenständigen Abwicklung von Produktionsaufgaben bei geringem oder gänzlich fehlendem menschlichen Eingreifen. Dieser Ansatz zielt darauf ab, die betriebliche Effizienz zu steigern, eine gleichbleibende Genauigkeit zu erreichen und die Produktionszeitpläne zu beschleunigen.

Durch die Minimierung manueller Eingriffe wird die Automatisierung nicht nur zur Kostensenkung eingesetzt, sondern verringert auch das Risiko menschlicher Fehler erheblich, wodurch zuverlässige und qualitativ hochwertige Ergebnisse bei repetitiven Aufgaben sichergestellt werden.

Geschichte der Automatisierung in der Fertigung

Die Entwicklung automatisierter Prozesse in Fertigungssystemen erstreckt sich über mehrere Jahrhunderte, von der grundlegenden Mechanisierung bis hin zu den heutigen Smart Factories.

In dieser Zeit war die in der Fertigung eingesetzte Automatisierung durch mehrere Phasen des industriellen Fortschritts geprägt:

• Industrielle Revolution: Beginnend im 18. Jahrhundert veränderten Dampfmaschinen und wasserbetriebene Maschinen arbeitsintensive Prozesse wie die Textilherstellung durch einfache Mechanisierung grundlegend.
• Elektrifizierung und Massenproduktion: Im späten 19. und frühen 20. Jahrhundert führte die Einführung der Elektrizität zu einer weiteren Verbesserung der Mechanisierung und reduzierte den manuellen Arbeitsaufwand bei der Herstellung von Produkten. Im Jahr 1927 markierte die Einführung des Model T durch Henry Ford eine neue Ära der Massenproduktion, bei der durch den Einsatz starrer Automatisierung (auch als feste Automatisierung bekannt) mit standardisierten Teilen und Prozessen eine rasche Fahrzeugherstellung ermöglicht wurde.
• IT-gestützte Produktion und Robotik: Die Entwicklung computergestützter numerischer Steuerungen (CNC-Maschinen) und der programmierbaren Automatisierung über Speicherprogrammierbare Steuerungen (SPS) ermöglichte die automatisierte Prozesssteuerung, die sich branchenübergreifend ausbreitete. Der Einsatz von Industrierobotern in Fertigungswerken trug zudem dazu bei, den Produktionsausstoß, die Effizienz und die Sicherheit dramatisch zu steigern, da Roboter für Aufgaben wie das Schweißen in die Fertigung und Fertigungslinien integriert wurden.
• Industrie 4.0: Heute befinden wir uns mitten in der sogenannten Vierten Industriellen Revolution oder Industrie 4.0. Durch die Nutzung von Technologien, die es Maschinen ermöglichen, zu kommunizieren und sich selbst zu optimieren, gestaltet die Industrie 4.0 die Fertigungslandschaft, wie wir sie kennen, völlig neu. In jüngerer Zeit sind das Potenzial und die Anwendung künstlicher Intelligenz (KI) und flexibler Automatisierung darauf ausgerichtet, die Effizienz weiter zu steigern und den Fortschritt noch schneller voranzutreiben.
  

ISA-95: Die verschiedenen Arten der Automatisierung in der Fertigung

Der Standard ISA-95 der International Society for Automation für die Integration von Unternehmens- und Steuerungssystemen definiert Richtlinien, die Herstellern dabei helfen, Daten über verschiedene Ebenen der Industrieautomation hinweg zu verwalten und auszutauschen.

Das ISA-95-Modell umfasst fünf Ebenen, die jeweils unterschiedliche Funktionen von der Fertigung bis zur Unternehmensleitung repräsentieren:

• Ebene 0 – Physische Prozesse: Diese Ebene repräsentiert den physischen Herstellungsprozess selbst, wie etwa den Betrieb von Maschinen oder Produktionsprozesse.
• Ebene 1 – Feldebene:Diese Ebene konzentriert sich auf die Erfassung des gesamten Produktionsprozesses und umfasst Sensoren, Ventile und Geräte, die Daten sammeln oder die Produktion beeinflussen.
  
• Ebene 2 – Überwachung und Steuerung:Ebene 2 besteht aus Steuerungs- und Überwachungssystemen, die Echtzeitanweisungen für Maschinen auf Basis von Dateneingaben ausführen.
  
• Ebene 3 – Manufacturing Operations Management:Diese Ebene umfasst die Ablaufsteuerung zur Optimierung der Koordination von Fertigungsaufgaben und Produktionsprozessen und beinhaltet Funktionen wie die Produktionsplanung, Qualitätskontrolle und Bestandsverwaltung.
• Ebene 4 – Unternehmensplanung und Logistik: Diese Ebene umfasst Funktionen der Unternehmensplanung und Logistik wie Produktionsplanung, Bestands- und Lieferkettenmanagement.
  

Basierend auf dem Purdue Reference Model für computerintegrierte Produktion definiert das ISA-95-Framework eine gemeinsame Sprache und Architektur für die Vernetzung von Software und Technologie im gesamten Werk.

Werfen wir nun einen genaueren Blick auf die einzelnen Ebenen.

ISA-95 Ebene 0: Physische Prozesse

Im Industrieautomatisierungsstandard ISA-95 bildet Ebene 0 das Fundament und repräsentiert den physischen Prozess selbst innerhalb der Fertigungsumgebung. Diese Ebene umfasst alle realen Abläufe wie Maschinen, Produktionsanlagen und die physische Materialhandhabung.

Auf Ebene 0 werden Rohdaten generiert, die anschließend an Ebene 1 weitergeleitet werden.

ISA-95 Ebene 1: Feldebene

Ebene 1 der ISA-95 in der Industrieautomatisierungshierarchie konzentriert sich auf die Datenerfassung und die Beeinflussung physischer Prozesse. Diese Ebene bezieht sich auf Systeme und Geräte, die für die Live-Datenerfassung und die Anpassung des Maschinenbetriebs verantwortlich sind, darunter:

• Sensoren (z. B. für Temperatur und Druck)
• Ventile, die betätigt werden können, um Anlagen ein- oder auszuschalten
• Pumpen und Motoren
• Feldbussysteme, die es Sensoren und Geräten ermöglichen, mit Steuerungssystemen zu kommunizieren

Die hier gesammelten Daten ermöglichen unmittelbare Rückkopplungsmechanismen, die für die Aufrechterhaltung des Produktionsflusses und die Erkennung von Problemen wie Temperatur-, Geschwindigkeits- oder Druckabweichungen unerlässlich sind.

Diese Ebene ist grundlegend für die Schaffung stabiler, effektiver industrieller Steuerungs Umgebungen und dient als Basis für die Koordination mit den übergeordneten Leitsystemen auf Ebene 2.

Ebene 2: Überwachung und Prozessregelung

Ebene 2 des ISA-95-Modells konzentriert sich auf die Prozessüberwachung und übergeordnete Steuerung, bei der Daten in Echtzeit verwaltet und analysiert werden, um operative Prozesse effizient anzupassen.

Diese Ebene bezieht sich auf Steuerungsgeräte wie:

• Speicherprogrammierbare Steuerungen (SPS), die Maschinen und operative Prozesse automatisieren und steuern.
• Verteilte Leitsysteme (DCS), die mehrere Controller integrieren, um komplexe, groß angelegte industrielle Prozesse zu steuern.
• Mensch-Maschine-Schnittstellen (HMIs), die Überwachungsdaten mit Bedienern verknüpfen, welche den Prozess beaufsichtigen und mit ihm interagieren (z. B. Starten und Stoppen von Maschinen, Reagieren auf Alarme oder Anpassen von Prozessvariablen).

Die Hauptaufgabe von Ebene 2 besteht darin, die Abläufe in der Fertigung in Echtzeit zu überwachen und zu optimieren, mit dem Ziel, eine gleichbleibende Produktionsqualität sicherzustellen und schnell auf etwaige Probleme zu reagieren. Diese Systeme erfassen Daten von Sensoren und Maschinen und stellen Bedienern wichtige Informationen zur Verfügung, um unmittelbare Entscheidungen hinsichtlich des Anlagenstatus, der Produktivität und der Qualität zu treffen.

Im Gegensatz zu den höheren Ebenen, die sich auf Planung und Management konzentrieren, ist Ebene 2 direkt in den operativen Prozess selbst eingebunden und verbindet Bediener und Ingenieure mit essenziellen Produktionsdaten.

Ebene 3: Manufacturing Operations Management

ISA-95 Ebene 3 konzentriert sich auf das Manufacturing Operations Management (MOM). Sie dient als Bindeglied zwischen den Echtzeit-Produktionsaktivitäten auf Ebene 2 und den übergeordneten Geschäfts- und Planungsfunktionen auf Ebene 4.

Systeme der Ebene 3 koordinieren Produktionsprozesse, einschließlich:

• Planung
• Ressourcenmanagement
• Qualitätskontrolle
• Instandhaltungsmaßnahmen
• Workflow-Management

Eine der Hauptfunktionen von Level 3 besteht darin, Daten zu unfertigen Erzeugnissen (WIP) zu verwalten und die Rückverfolgbarkeit sicherzustellen, was bedeutet, dass Fertigungsaktivitäten überwacht werden, um sowohl regulatorische als auch Qualitätsanforderungen zu erfüllen. Zudem gewährleistet es reibungslose Übergänge zwischen Arbeitsplätzen entlang der Fertigungslinie, insbesondere bei der Handhabung unterschiedlicher Produkte oder der Einführung neuer Produkte.

Ein Manufacturing Execution System (MES) ist ein zentraler Bestandteil des MOM, obwohl die Begriffe häufig synonym verwendet werden.

Systeme auf dieser Ebene können Qualitätssicherungsaktivitäten oder Anpassungen auf Basis der aus der Produktion gesammelten Daten auslösen, sodass Unternehmen schnell handeln können, wenn ein Problem im Arbeitsablauf erkannt wird. Durch die Standardisierung des Betriebsmanagements tragen Systeme der Ebene 3 dazu bei, die Konsistenz über alle Prozesse hinweg aufrechtzuerhalten, und demonstrieren die Vorteile der Fertigungsautomation durch reduzierte Ausfallzeiten und eine gesteigerte Reaktionsfähigkeit auf Nachfrageänderungen oder unvorhergesehene Probleme.

Ebene 4: Unternehmensplanung und Logistik

ISA-95 Ebene 4 umfasst übergeordnete Geschäftsprozesse wie Planung, Logistik und Ressourcenkoordination, um Produktionspläne an die Marktnachfrage und die Anforderungen der Lieferkette anzupassen. Ein Paradebeispiel hierfür sind ERP-Systeme (Enterprise Resource Planning), wobei Aktivitäten auf dieser Ebene auf unternehmensweite Entscheidungsfindung und Aufgaben ausgerichtet sind wie:

• Ressourcenzuweisung
• Auftragsabwicklung
• Lieferkettenlogistik
• Prognosen und Kostenanalyse

Die Integration von Ebene 4 mit Fertigungsleitsystemen ermöglicht es Unternehmen, Geschäftsziele mit Fertigungsprozessen in Einklang zu bringen, wodurch die Reaktionsfähigkeit auf Änderungen der Marktnachfrage oder der Materialverfügbarkeit verbessert wird.

Wenn beispielsweise Produktionsdaten von Ebene 3 in die Planung von Ebene 4 einfließen, können Unternehmen proaktive Entscheidungen treffen, wie etwa das Anpassen von Zeitplänen zur Vermeidung von Engpässen oder Materialknappheit. Dieser kontinuierliche Informationsfluss unterstützt einen reibungslosen Übergang zwischen Geschäftsstrategien und der laufenden Fertigungsausführung.

Aufstrebende Anwendungen von Tools zur Fertigungsautomation

Da Industrie 4.0 rasant voranschreitet, treiben zahlreiche neue Anwendungen einen massiven Sprung bei Fertigungseffizienz, -qualität und -produktivität voran. Im Folgenden betrachten wir einige der bedeutendsten dieser aufstrebenden Anwendungen der Industrieelektronik und -automation.

Kollaborative Roboter

Cobots, oder kollaborative Roboter, sind so konzipiert, dass sie in Fertigungsumgebungen Seite an Seite mit Menschen arbeiten, und veranschaulichen die verschiedenen heute verfügbaren Automatisierungsarten. Im Gegensatz zu herkömmlichen Robotern, die aus Sicherheitsgründen isoliert sind, können Cobots Arbeitsbereiche sicher mit Menschen teilen und bei Montage-, Qualitätsprüfungs- und Verpackungsaufgaben unterstützen, wodurch sie in kleineren Produktionsstätten äußerst vielseitig und kosteneffizient sind.

Digitale Zwillinge

Ein digitaler Zwilling ist eine virtuelle Nachbildung eines physischen Fertigungsprozesses, Produkts oder Systems. Durch die Erstellung einer digitalen Version können Hersteller Prozesse simulieren und testen, Probleme beheben und Wartungsbedarfe in Echtzeit vorhersagen, um die Effizienz zu steigern und Ausfallzeiten zu reduzieren.

Internet der Dinge (IoT)

Das Internet der Dinge (IoT) bezieht sich auf physische Objekte wie Geräte und Maschinen, die mit intelligenten Sensoren ausgestattet sind, welche miteinander und mit zentralisierten Systemen kommunizieren.

IoT-Sensoren können beispielsweise verwendet werden, um Anlagenparameter wie Vibration, Temperatur und Druck zu überwachen und so eine vorausschauende Wartung zu ermöglichen, anstatt sich auf Wartungspläne oder Ausfälle zu verlassen. Auf diese Weise können sie kostspielige Ausfallzeiten reduzieren, indem sie Bediener vorab auf potenzielle Ausfälle hinweisen, und Betriebsunterbrechungen bei Reparaturen minimieren.

KI-gestützte visuelle Erkennung

KI-gestützte visuelle Systeme werden für Qualitätsprüfungen eingesetzt, indem Produkte auf Defekte analysiert werden. Diese Systeme können Unvollkommenheiten erkennen, die menschlichen Prüfern möglicherweise entgehen, wodurch die Genauigkeit der Qualitätskontrolle verbessert und eine gleichbleibende Produktqualität sichergestellt wird, was einen wesentlichen Vorteil der Implementierung von Automatisierung darstellt.

3D-Druck

Die additive Fertigung oder der 3D-Druck wird zunehmend für Prototypen, Werkzeuge und sogar Endverbrauchsteile eingesetzt. Der 3D-Druck hilft Herstellern, Produkte schneller auf den Markt zu bringen, und senkt zudem die Lagerkosten, da eine bedarfsgesteuerte Produktion von Ersatzteilen möglich ist.

Fahrerlose Transportsysteme (FTS)

Viele Hersteller haben fahrerlose Transportsysteme (FTS) in ihre Betriebsabläufe integriert, um die Materialhandhabung zu automatisieren und Materialien effizienter durch ihre Werke zu transportieren. FTS tragen zudem dazu bei, menschliche Fehler sowohl im Bestandsmanagement als auch hinsichtlich der mit dem herkömmlichen Gabelstaplerbetrieb verbundenen sicherheitsrelevanten Risiken zu minimieren.

Erweiterte Realität (AR)

Werkzeuge der erweiterten Realität (AR) bieten eine Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten im Fertigungsumfeld, darunter:

• Remote-Schulungen und Fehlerbehebung
• Anleitungen für Wartung und Reparatur
• Unterstützung von Bedienern bei der Montage

AR blendet virtuelle Anweisungen in physische Anlagen ein und leitet Bediener Schritt für Schritt durch Prozesse, mit denen sie möglicherweise weniger vertraut sind. Diese Werkzeuge verkürzen die Schulungszeit, beschleunigen komplexe Aufgaben und minimieren Fehler, während gleichzeitig der Reisebedarf und die Kosten für externe Experten reduziert werden.

Blockchain

Die Blockchain-Technologie erstellt eine transparente und sichere Aufzeichnung jeder Transaktion bei der Herstellung von Fertigprodukten, beginnend mit den Rohmaterialien. Experten betrachten die Blockchain als eine zentrale Komponente der Lieferkettentransparenz, die die Nachvollziehbarkeit und das Vertrauen stärkt, indem sie Echtzeitdaten zur Produkthistorie und zur Herkunft der Materialien bereitstellt.

Cloud-Software

Da Unternehmen ihre IT-Infrastruktur zunehmend in die Cloud verlagern, erleichtern fertigungsspezifische Cloud-Tools Unternehmen jeder Größe die Automatisierung ihrer Prozesse.

Beispiele hierfür sind Cloud-basierte Lösungen für:

• MES- und MOM-Anwendungen
• ERP
• Unternehmens-Qualitätsmanagementsysteme (EQMS)
• Spezialisierte Anwendungen für Qualitätsprozesse wie Audits und Inspektionen, statistische Prozessregelung (SPC) und das Management von Nichtkonformitäten

Herausforderungen der Automatisierung

Es steht außer Frage, dass die Automatisierung in der Fertigung neue Dimensionen der Fertigungseffizienz und Innovation eröffnet hat. Gleichzeitig bringt ihre erfolgreiche Umsetzung erhebliche Herausforderungen mit sich, insbesondere bei großen oder komplexen Automatisierungsinitiativen.

Auf welche der größten Herausforderungen sollten sich Hersteller auf ihrem Automatisierungsweg also vorbereiten? Betrachten wir einige der bedeutendsten.

Hohe anfängliche Investitionskosten

Die Vorabkosten vieler Automatisierungsprojekte stellen eine erhebliche Hürde dar, insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen. Die Anschaffung und Installation fortschrittlicher Anlagen, deren Integration in bestehende Systeme sowie die Schulung der Mitarbeiter summieren sich, was in einigen Fällen den ROI verzögert und die Budgetfreigabe erschwert.

Transformation der Belegschaft

Mit der Zunahme der Automatisierung wächst auch der Bedarf an qualifizierten Fachkräften, die automatisierte Systeme bedienen, warten und programmieren können. Die Fertigungsindustrie sieht sich bereits mit einem Fachkräftemangel konfrontiert, der teilweise auf die Welle von Kündigungen zurückzuführen ist, und die Automatisierung verstärkt diesen Bedarf nur noch weiter.

Unternehmen haben Schwierigkeiten, Arbeitskräfte zu finden, die in Bereichen wie Robotik, KI und Datenanalyse versiert sind. Um diese Qualifikationslücke zu schließen, sind Investitionen in Schulungen und Bildungspartnerschaften erforderlich, doch dies sind langfristige Lösungen, die den unmittelbaren Bedarf nicht decken.

Komplexe Altsysteme

Viele Fertigungsbetriebe basieren auf Altsystemen, die möglicherweise nicht mit moderner Automatisierungstechnologie kompatibel sind. Die Integration neuer Technologien in eine veraltete Infrastruktur ist komplex und erfordert Zeit, Fachwissen und in vielen Fällen kostspielige Anpassungslösungen.

Diese Integrationsherausforderung kann den Automatisierungsprozess verlangsamen und zu teuren Verzögerungen führen, wenn Hersteller diese Probleme nicht proaktiv angehen.

Wartungs- und Ausfallzeitmanagement

Automatisierte Fertigungsanlagen und -geräte erfordern eine regelmäßige Wartung, um eine optimale Leistung zu gewährleisten, und unerwartete Ausfälle können zu kostspieligen Stillstandszeiten führen.

Strategien für vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) sind unerlässlich, um komplexe automatisierte Systeme betriebsbereit zu halten, doch deren Wirksamkeit hängt von einer robusten Datenqualität und analytischen Werkzeugen ab.

Widerstand gegen Veränderungen

Jede Automatisierungsinitative stößt in der Belegschaft voraussichtlich auf Widerstand. Mitarbeiter befürchten möglicherweise den Verlust ihres Arbeitsplatzes und zögern, neue Technologien einzuführen, insbesondere wenn es an Transparenz darüber mangelt, wie sich die Automatisierung auf ihre Aufgaben auswirkt.

Ein starker Change-Management-Plan, der betont, wie die Automatisierung die Produktivität steigern und die Arbeit der Mitarbeiter erleichtern statt sie ersetzen kann, trägt dazu bei, diese Bedenken zu zerstreuen.

Der Weg: Den Nutzen der Automatisierung in der Fertigung ausschöpfen

Um langfristigen Nutzen aus der Automatisierung in der Fertigung zu ziehen, sind sorgfältige Planung und ein ausgewogener Ansatz erforderlich.

Angesichts einer stetig wachsenden Zahl von Automatisierungsoptionen besteht für viele der erste Schritt darin, zu entscheiden, was automatisiert werden soll. Repetitive, gefährliche oder hochpräzise Aufgaben, die Maschinen effizienter als Menschen erledigen können, sind ein Hauptziel und setzen Mitarbeiter für komplexere, wertschöpfende Tätigkeiten frei.

Es ist zudem wichtig, dem „Shiny Object Syndrome“ zu entgehen, bei dem die Zusatzfunktionen einer Lösung vom Wesentlichen ablenken. Fragen Sie zuerst, welches Problem Sie lösen möchten, nehmen Sie sich die Zeit, Ihre Anforderungen zusammenzustellen und zu bewerten, ob eine bestimmte Lösung Ihnen wirklich dabei hilft, Ihre Ziele zu erreichen.

In einigen Fällen können fokussierte Projekte, wie die Behebung von Ineffizienzen in einem bestimmten Prozess oder die Nutzung cloudbasierter Software zur Bewältigung von Qualitätsherausforderungen, erhebliche Vorteile ohne massive Kapitalinvestitionen bringen.

Mitarbeiter mit Automatisierungserkenntnissen verbinden

Es ist erwähnenswert, dass Automatisierung an sich kein Allheilmittel ist. Da automatisierte Systeme riesige Datenmengen erzeugen, entsteht in der Realität eine wachsende digitale Kluft zwischen den generierten Daten, den tatsächlich zur Steuerung einer konkreten Änderung oder Verbesserung benötigten Daten und den Personen, die diese Daten benötigen.

Um das volle Potenzial der Automatisierung auszuschöpfen, müssen Unternehmen Herausforderungen im Bereich der Fertigungskommunikation bewältigen, um Daten für alle Beteiligten – von der Fertigung bis zum oberen Management – in Erkenntnisse zu verwandeln.

Das Reifegradmodell für vernetzte Mitarbeiter von EASE betrachtet den Weg zur digitalen Reife in drei unterschiedlichen Phasen:

1. Schaffung einer digitalen Grundlage durch die Digitalisierung von Prozessen
2. Vernetzung Ihrer Arbeitskräfte mit Menschen, Daten, Systemen und Anlagen
3. Transformation des Betriebs durch einen nahtlosen Informationsfluss und fortschrittliche Technologien wie KI sowie prädiktive und präskriptive Funktionen

Die Automatisierung ist seit langem die treibende Kraft für Innovationen in der Fertigung und hat sich von einer einfachen Mechanisierung zu den hoch vernetzten und intelligenten Systemen von heute entwickelt. Die Integration von Robotik, IoT, KI und Cloud-Software erschließt neue Qualitäts- und Produktivitätsniveaus, wobei der langfristige Wert jedoch von einer durchdachten Strategie und Implementierung abhängt.

Letztlich müssen Hersteller Wege finden, die von diesen Systemen generierten Daten mit den Personen zu verknüpfen, die sie benötigen, um ihre Arbeit besser zu erledigen.