可持续流程优化始于全面收集数据。然而，食品行业的公司尤其面临诸如机器环境异质性或现有系统整合到数字环境等挑战。数据收集给企业带来了以下挑战：

• 老机器：老旧系统通常没有数字接口或标准协议，无法实现无缝集成。
• 数据多样性： 不同机器类型和工艺会产生难以标准化的异构数据（格式）。
• 敏感数据： 机器网络化的增加增加了数据风险，进而增加了技术盗窃的风险，以及黑客攻击带来的外部干扰风险。

除了提高效率外，遵守法律要求也是决定性因素。HACCP（危害分析与关键控制点）合规性在食品生产中尤其起着核心作用。这需要持续监控和记录关键控制点，如温度或压力，以确保产品安全。

这正是M制造E驱动S主干（MES）发挥作用的地方。这些系统使得数据可以直接在源头记录，整合数据并集中提供。来自奥格斯堡的gbo datacomp GmbH是一家IT系统公司，专注于此类MES解决方案的开发，提供能够高效整合复杂机床园区的技术。

“机器的设备通常差异很大。这就是为什么我们依赖灵活的接口，如OPC DA、OPC UA、MT Connect或传感器，以合理成本将几乎所有机器集成到MES系统中，“gbo datacomp GmbH首席执行官Michael Möller解释道。

• OPC DA（数据访问）： 适用于老旧机器的实时数据交换旧标准。
• OPC UA（统一架构）： 现代化、平台无关的标准，用于安全、灵活的数据交换。
• MT Connect：一个用于机器数据标准化的开放标准，这种标准在生产技术中尤为普遍。

此外，企业还必须确保敏感数据的保护。访问权、加密和安全网络构成了安全数据处理的基础。Michael Möller强调：“整体性方法至关重要：数据保护指南、定期数据检查和员工培训提升了网络生产环境中的安全性。”

仅靠数据本身并不能带来额外价值——只有通过分析数据才能获得有价值的见解。人工智能和机器学习等现代技术为更好地理解和改进生产流程带来了新机遇。这些技术使得识别生产数据中的异常并预测其对产品质量的影响成为可能。

数据分析应用：

• 预测性维护：借助预测模型，企业可以监控机器和系统的状况，及早识别潜在问题。这最大限度地减少了意外停机，优化了维护周期，显著提升了效率。
• 实时监控：MES系统可视化重要关键指标，如OEE（整体设备效率）或废品率，使企业能够始终掌控其生产。
• 网络系统：OPC UA等标准使不同机器和系统的数据能够无缝集成到中央数据库中。

但机器学习模型的优劣取决于用于训练的数据。不准确或不完整的数据可能导致错误的结果。因此，仔细的数据准备和标准化对于确保分析的可靠性至关重要。

数据分析结果构成了有针对性的流程优化措施的基础。尤其是数字孪生等创新技术在这里发挥着关键作用。

数字孪生是真实过程的虚拟图像。这使得场景可以模拟并调整参数，而不影响实际生产。这在食品生产中尤为重要，因为发酵等生物过程往往难以控制。

因此，数字孪生不仅为更好地理解生产流程提供了机会，也有助于有针对性地优化生产流程。实践经验展示了企业如何利用数字技术和MES系统实现可衡量的成功。gbo datacomp GmbH的两个实际案例展示了数字化的潜力：

• 金属行业的串联制造商： 通过引入MES系统，机器停机时间减少了15%，同时提高了15%的生产力。
• 橡胶解决方案制造商：硫化过程的数字化提高了33%的生产力。锅炉状态的更高透明度使操作员能够快速识别需要关注的机器。这使得员工能够同时管理多个系统而不影响效率。机器得到了最佳利用，而高质量特征的文档记录则自动完成。偏差和趋势通过在线可视化，使运营商能够在重大问题出现前及早干预。

未来几年，食品生产的数字化将持续推进。人工智能、机器学习和工业物联网（IIoT）解决方案将在其中发挥核心作用，因为它们能够处理海量数据并保护敏感信息。

像Manufacturing-X这样的平台正在为去中心化数据生态系统创造新方法，而自动化和机器人技术则进一步提升了对MES系统的需求。与此同时，可持续性、知识管理和节省资源的生产方法推动了对精确生产数据的需求。

数字化为食品生产带来了巨大的机遇——从提高效率、降低成本到确保质量。持续执行数据收集、分析和优化这三个步骤的公司，不仅创造了面向未来的生产，还获得了决定性的竞争优势。迈克尔·默勒强调，现在采取行动的人将受益于这些技术的优势，并积极推动行业转型。