Mit der zunehmenden Einführung digitaler Lösungen in der Fertigungsindustrie entwickeln sich Cloud-basierte Datenplattformen zu einem entscheidenden Faktor für die Verwaltung von Fertigungsdaten. In der Vergangenheit hatten Unternehmen Schwierigkeiten, die riesigen Datenmengen zu verwalten, die von ihren Produktionsprozessen erzeugt wurden, was zu Ineffizienz, Fehlern und verpassten Chancen führte. Zum Glück ist diese Zeit nun vorbei.
Mit dem Aufkommen cloudbasierter Datenplattformen können Hersteller eine effiziente und kostengünstige Möglichkeit zur Verwaltung und Speicherung großer Datenmengen anbieten, die aus verschiedenen Prozessen stammen. Jetzt können sie diese nicht nur von IoT-Geräten und Maschinen in den Produktionslinien sammeln, sondern auch Informationen aus dem Lieferkettenmanagement, der Qualitätskontrolle und sogar der Zufriedenheit der Endkunden mit dem Service erfassen. Natürlich geschieht alles in Echtzeit.
Datenplattformen, die auf Cloud-Computing-Technologie basieren, verändern die Art und Weise, wie Hersteller Daten sammeln, analysieren, speichern und nutzen. Sie ermöglichen es ihnen, diese zu monetarisieren, die richtigen Entscheidungen zu treffen und die OEE zu steigern.
All diese Technologien verändern auch ihre Denkweise und beeinflusst die Entscheidungsfindung und Geschäftsentwicklung. Denn diese Plattformen sind häufig mit fortschrittlichen Analysewerkzeugen ausgestattet – Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI)/des maschinellen Lernens (ML) und Datenvisualisierungsfunktionen (BI), die es den Herstellern ermöglichen, umsetzbare Erkenntnisse und Vorhersagefähigkeiten in Echtzeit zu gewinnen.
In diesem Artikel geht es um:
- Wie Cloud-basierte Datenplattformen die Verwaltung von Fertigungsdaten revolutionieren.
- Die wichtigsten Vorteile der Datenplattformen für die Fertigungsindustrie.
- Es werden wichtige Elemente solcher Plattformen erörtert.
- Wie sich Datenplattformen in die Datenstrategie des Unternehmens einfügen können.
Warum Datenplattformen für die Fertigung entscheidend sind
Die Fertigungsindustrie durchläuft einen bedeutenden digitalen Wandel, und eine angemessene Datenstrategie spielt bei dieser Entwicklung eine entscheidende Rolle. In der heutigen schnelllebigen Geschäftswelt sind Daten die neue Währung, und ihre effektive Verwaltung kann den Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg ausmachen.
Cloud-basierte Datenplattformen bieten eine skalierbare und kosteneffiziente Möglichkeit zur Speicherung, Verwaltung und Datenanalyse von Daten, die bei verschiedenen Fertigungsprozessen anfallen. Angesichts der zunehmenden Komplexität der Daten sind herkömmliche Vor-Ort-Lösungen einfach nicht mehr geeignet, um die stetig wachsende Menge an Informationen zu bewältigen, die von modernen Fertigungsanlagen erzeugt werden.
Solche Plattformen bieten Herstellern Echtzeit-Zugang zu wichtigen Daten aus der ganzen Welt und ermöglichen es ihnen, schnell fundierte Entscheidungen zu treffen und agil zu sein. Darüber hinaus erleichtern Datenplattformen die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen und Interessengruppen innerhalb eines Fertigungsunternehmens. Durch den sicheren Zugriff auf Daten – ein entscheidender Bestandteil der Data Governance – können Teams nahtlos zusammenarbeiten und Entscheidungen auf der Grundlage gemeinsamer Erkenntnisse treffen, was zu mehr Effizienz, Produktivität und Rentabilität führt.
Wie man eine geeignete Datenstrategie definiert
Eine Datenstrategie ist im Grunde ein umfassender Plan, der beschreibt, wie ein Unternehmen Daten erfassen, aufbewahren, verwalten, analysieren und nutzen wird, um seine Geschäftsziele zu erreichen. Mit anderen Worten: Sie definiert einen unternehmensweiten Ansatz für die Monetarisierung von Daten.
Und raten Sie mal, was das Ergebnis der Implementierung der Datenstrategie ist?
Es ist eine Datenplattform!
Aus diesem Grund ist die Definition einer geeigneten Datenstrategie sehr wichtig im Prozess der Entwicklung einer modernen Datenplattform und umfasst mehrere wichtige Schritte:
- Definition des Geschäftsziels: Identifizieren Sie die Rolle der Daten bei der Erreichung der Geschäftsziele eines Unternehmens – ein sehr wichtiger Schritt, der oft vergessen wird.
- Festlegung des Datenumfangs: Definition der relevanten Datentypen und der Quellen, aus denen sie gesammelt werden.
- Definition von Data-Governance-Richtlinien: Leitlinien für die Verwaltung von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus. Dazu gehören Datenqualität, Datensicherheit, Datenschutz und Compliance.
- Auswahl der Technologie: Welche Art von Hardware/Software soll für die Implementierung der modernen Datenplattform verwendet werden? Dies hat einen entscheidenden Einfluss auf das Design und die Architektur einer modernen Datenplattform.
- Entwicklung eines Datenverwaltungsplans: Definieren Sie, wie die Daten gesammelt, gespeichert, verwaltet oder analysiert werden sollen.
Unterschiedliche Geschäftsziele
Je nach dem Geschäftsziel, das Fertigungsunternehmen erreichen wollen, kann ihre Datenstrategie unterschiedlich sein. Die zugrunde liegende Technologie kann daher variieren.
Zum Beispiel:
- Wenn das Ziel darin besteht, Echtzeit-Analysen zur Verbesserung der Qualitätskontrolle zu implementieren, dann benötigt die moderne Datenplattform eine robuste und skalierbare Infrastruktur, die große Datenmengen in Echtzeit verarbeiten kann.
- Soll hingegen das Management der Lieferkette verbessert werden, so muss die moderne Datenplattform mit verschiedenen IT-Systemen und Datenbanken integriert werden, um einen umfassenden Überblick über die gesamte Lieferkette zu erhalten.
Was sind cloudbasierte Datenplattformen und wie funktionieren sie?
Datenplattformen bieten Unternehmen eine leistungsstarke Lösung, indem sie ein zentrales Repository einrichten, in das Daten aus verschiedenen Quellen und IT-Systemen mühelos integriert werden. Durch diese nahtlose Integration wird sichergestellt, dass die Mitarbeiter des Unternehmens bequem auf alle wichtigen Daten an einem sicheren und einheitlichen Ort zugreifen können. Durch die Rationalisierung der Datenverwaltung bieten diese Plattformen den Unternehmen ein umfassendes und effizientes Mittel zur Nutzung ihrer wertvollen Informationen.
Das Herzstück dieser Plattformen ist die Data Governance, ein entscheidendes Element, das sensible Fertigungsdaten während ihres gesamten Lebenszyklus schützt und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen gewährleistet. Bei dem Konzept der Data Governance geht es darum, den richtigen Personen zur richtigen Zeit einen angemessenen Datenzugriff zu gewähren. Um dies zu erreichen, ist ein strukturierter Ansatz, der die Festlegung von Datenrichtlinien und -verfahren, die Identifizierung von Datenverantwortlichen und -eigentümern, die Implementierung von Datenqualitätsstandards und den Einsatz robuster Datensicherheitsmaßnahmen umfasst, für die Datenverwaltung unerlässlich.
Der Datenfluss durch diese Plattformen beginnt mit der Datenaufnahme, die sowohl Rohdaten als auch voraggregierte Daten umfasst. Diese Daten werden dann an einem zentralen Ort gespeichert (dies kann z.B. sein: Data Lake, Data Warehouse oder Data Lakehouse – je nach Bereich und Anforderungen), so dass verschiedene Akteure wie Produktionsmanager, Datenanalysten und sogar Algorithmen für maschinelles Lernen darauf zugreifen können.
Sobald die Daten in der Datenplattform aggregiert sind, können Fertigungsunternehmen das Potenzial ihrer Daten ausschöpfen und zu Geld machen.
Durch den Zugang zu den Daten historischer Anlagen und den Einblick in deren Verhalten können Fabriken ihre Produktionsprozesse verbessern, das Lieferkettenmanagement optimieren und wirksame Strategien zur Risikominderung entwickeln. Eine solche datengestützte Entscheidungsfindung ist in der Fertigungsindustrie von besonderer Bedeutung, da selbst kleine Effizienzverbesserungen zu erheblichen Kosteneinsparungen führen und die allgemeine Wettbewerbsfähigkeit verbessern können.
Nahtlose Integration in IT-Systeme
Reine Fertigungsdaten (OT) allein bieten oft keinen umfassenden Überblick über die Produktionsprozesse. Die Einbeziehung mehrerer IT-Systeme, nicht nur in der Fertigung, sondern auch in verschiedenen Abteilungen von Industrieunternehmen, wie z. B. Customer Relationship Management (CRM), Enterprise Resource Planning (ERP) und eine breite Palette von Supply Chain Management-Systemen, erhöht die Komplexität.
Die Cloud-Technologie unterstützt von Natur aus die nahtlose Integration verschiedener IT-Systeme und vereinfacht den Datenzugriff und die Korrelation für Unternehmen. Außerdem können Datenplattformen problemlos an neue Systeme angepasst werden, sobald diese implementiert werden. Dank dieser Flexibilität können Unternehmen neue Systeme schnell in ihre Produktionsabläufe integrieren, ohne den bestehenden Datenfluss zu unterbrechen.
Durch die Erleichterung dieser Integration werden Datensilos abgebaut, wodurch Unternehmen ein tieferes Verständnis für die Zusammenhänge zwischen verschiedenen Prozessen gewinnen und Optimierungsmöglichkeiten aufdecken können. Auf diese Weise können Unternehmen ihre Daten effektiv nutzen, um Verbesserungen im gesamten Betrieb voranzutreiben und die Gesamtleistung zu steigern.
On Premise vs. Cloud-basierte Datenplattformen
Einer der Hauptnachteile von Big-Data-Plattformen on Premise ist der Kostenfaktor. Der Aufbau und die Wartung der erforderlichen Infrastruktur sind mit erheblichen Vorabinvestitionen und laufenden Betriebskosten verbunden. Dazu gehören Ausgaben für Hardware, Software, Platz im Rechenzentrum, Kühlung, Strom und Rund-um-die-Uhr-Support durch die IT-Abteilung.
Die Skalierbarkeit ist eine weitere Einschränkung herkömmlicher, nicht cloudbasierter Datenplattformen. Sie verfügen über eine begrenzte Kapazität und können nur ein bestimmtes Datenvolumen verarbeiten. Wenn das Datenvolumen wächst, müssen die Unternehmen weitere Server hinzufügen oder die vorhandene Hardware aufrüsten, was sowohl zeit- als auch kostenaufwändig sein kann. Die Skalierung der Plattform nach oben oder unten erfordert ebenfalls einen erheblichen Zeitaufwand.
Bei der Cloud ist die Situation völlig anders: Sie können die gesamte Infrastruktur automatisch hoch- oder runterskalieren, wenn sie gebraucht wird, und zwar fast im selben Moment, was gleichzeitig auch sehr kosteneffizient ist. Was das Geld angeht, so entfallen beim Cloud Computing auch die Investitionen für Hardware- und Software-Ressourcen sowie deren Wartung.
Der Anbieter muss sich darum kümmern, dass alles funktioniert
Wenn man die Abonnementkosten der verschiedenen Cloud-Dienste zusammenzählt, sieht es auf den ersten Blick nicht gerade billig aus, aber am Ende – wenn man alle Kosten im Zusammenhang mit dem On-Premise-Ansatz berücksichtigt – gewinnt das Cloud-Computing fast immer.
Datenvisualisierung und Business Intelligence
Datenvisualisierung und Business Intelligence (BI) sind wesentliche Bestandteile jeder effektiven Datenmanagementstrategie und werden in die Datenplattform integriert. Diese Tools spielen eine entscheidende Rolle bei der Umwandlung von Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse, insbesondere für Fertigungsunternehmen, die mit der Komplexität der Analyse von reinen OT-Daten (Operational Technology) konfrontiert sind.
Cloud-Computing-Anbieter bieten eine breite Palette von Datenvisualisierungs- und BI-Funktionen, mit denen Hersteller umfassende Einblicke in ihre Abläufe gewinnen können. Mit anpassbaren Dashboards und interaktiven Visualisierungen können Benutzer mühelos Daten aus verschiedenen Quellen analysieren und so schnell Korrelationen, Trends und Muster erkennen. Darüber hinaus erleichtern diese Tools die Erstellung umfassender Berichte, die einen ganzheitlichen Überblick über das gesamte Unternehmen bieten, einschließlich Leistungsvergleichen zwischen verschiedenen Werken und Schichten. Durch die Nutzung dieser Visualisierungen und BI-Funktionen können Fertigungsunternehmen wertvolle Erkenntnisse gewinnen, die eine fundierte Entscheidungsfindung und die Optimierung ihrer Abläufe ermöglichen.
Fortgeschrittene Analytik und maschinelles Lernen
KI ist heute der größte globale Trend, nicht nur in der IT-Welt. Daher überrascht es nicht, dass Cloud-Anbieter sich beeilen, ihr Portfolio um immer mehr Datenanalysefunktionen zu erweitern, mit denen Hersteller ihre Daten in Echtzeit analysieren und Erkenntnisse gewinnen können.
In der Fertigungsindustrie können Algorithmen des maschinellen Lernens für eine breite Palette von Anwendungen eingesetzt werden. So ist beispielsweise die vorausschauende Wartung ein beliebter Anwendungsfall, bei dem KI auf der Grundlage historischer OT-Daten verwendet wird, um vorherzusagen, wann Geräte wahrscheinlich ausfallen werden, sodass die Wartung geplant werden kann, bevor es zu einem Ausfall kommt. Dies kann Herstellern helfen, kostspielige Ausfallzeiten zu vermeiden und ihre OEE und andere KPIs zu verbessern.
Ein weiterer Anwendungsfall ist die Erkennung von Anomalien, bei der fortschrittliche Analyseverfahren eingesetzt werden, um ungewöhnliche Muster oder Verhaltensweisen in Fertigungsdaten zu erkennen. Dies kann Herstellern helfen, Probleme, die die Produktqualität oder -sicherheit beeinträchtigen könnten, schnell zu erkennen und zu beheben.
Darüber hinaus können ML-Modelle zur Optimierung von Produktionsprozessen und der Qualität des Endprodukts eingesetzt werden, indem einfach die zugrunde liegenden IIoT-Daten (Industrial Internet of Things) analysiert werden.
Nicht zuletzt können Industrieunternehmen KI und ML für nicht-OT-bezogene Anwendungsfälle wie genaue Nachfrageprognosen für ihre Produkte, die Optimierung von Produktionsplänen oder Verbesserungen der Lieferkette/Logistik nutzen.
Keines dieser Geschäftsziele kann jedoch ohne eine geeignete Datenplattform erreicht werden. Hersteller, die sich für einen Cloud-basierten Ansatz entscheiden, können durch den Einsatz spezieller, sofort einsatzbereiter KI-basierter Cloud-Dienste noch mehr profitieren.
Künftige Trends und Innovationen
Die Welt der Fertigung entwickelt sich ständig weiter, und mit ihr wächst auch der Bedarf an ausgefeilten und effektiven Datenmanagementlösungen. Daher werden sich Cloud-basierte Datenplattformen für die Fertigung in den kommenden Jahren wahrscheinlich weiter entwickeln und neue Technologien und Funktionen integrieren, um den Anforderungen der Branche gerecht zu werden.
Ein Trend, der sich wahrscheinlich fortsetzen wird, ist der Einsatz von noch mehr KI, um tiefere Einblicke aus OT-Daten zu gewinnen. Anbieter von Cloud-Diensten werden weitere Tools für die autonome und automatische Optimierung von Fertigungsprozessen herausbringen, die leicht in das Unternehmen integriert werden können, sobald die cloudbasierte Datenplattform eingerichtet ist.
Dies könnte Funktionen wie die automatische Datenverarbeitung und -analyse, die Erkennung von Anomalien in Echtzeit und die vorausschauende Wartung auf der Grundlage bereits trainierter maschineller Lernmodelle umfassen, so dass kein zusätzlicher Aufwand für Datenwissenschaftler erforderlich ist, um die Lösungen an die Kundenwünsche anzupassen.
Ein weiterer Innovationsbereich wird wahrscheinlich im Bereich der Datensicherheit und des Datenschutzes liegen. Angesichts der zunehmenden Menge an sensiblen Daten, die in der Fertigung anfallen, ist es von entscheidender Bedeutung, dass Datenplattformen mit robusten Sicherheits- und Datenschutzfunktionen ausgestattet sind, um den Schutz der Daten während ihres gesamten Lebenszyklus zu gewährleisten.
Seien wir ehrlich – die ordnungsgemäße Umsetzung von Data Governance ist nicht einfach, und sicherlich gibt es auf Seiten des Cloud-Anbieters Raum für Verbesserungen und Vereinfachungen.
Zusammenfassung
Die Einführung von Datenplattformen für die Fertigung ist eine strategische Notwendigkeit für Unternehmen, die im Zeitalter von Industrie 4.0 erfolgreich sein wollen, und kann einen Wettbewerbsvorteil in der datengesteuerten Fertigungslandschaft verschaffen.
Klassische On-Premise-Big-Data-Plattformen haben Einschränkungen, die Cloud-basierte Datenplattformen überwinden können. In Verbindung mit BI- und KI-Funktionen sind sie die beste Wahl, wenn es um Technologien für ganzheitliches Datenmanagement geht.