WIE SAND DURCH DIE FINGER
Das IOT bietet Fertigungsunternehmen die Chance, Daten aus Tausenden von Sensoren, Maschinen, Geräten und Verfahren intelligent miteinander zu verknüpfen, um die Produktionsabläufe zu überwachen und geeignete Maßnahmen aus der Datenanalyse abzuleiten, Erfolg garantiert nur die Vernetzung mit menschlichem Know How.
Die Produktion von Gütern hat sich in den vergangenen Jahren grundlegend verändert. Die lokale Fertigung komplexer Produkte wird zunehmend ersetzt durch weltweit verteilte Fertigungsstätten, die sich an den jeweiligen Personalkosten, der Nähe zum Kunden oder auch am verfügbaren Know-how orientieren. Das sind zunächst betriebswirtschaftliche und organisatorische Entscheidungen, die allerdings anschließend auch durch die IT abgebildet werden müssen. Selbst mittelständische Unternehmen betreiben nicht selten zehn und mehr Fabriken mit einigen Hundert Maschinen und einem Datenaufkommen im Terabyte-bereich und im Millisekunden-takt - nur rinnen diese Daten wie Sand durch die Finger, sie werden weder gespeichert noch analysiert und damit wird kein Wert gewonnen.
Die Maschinen sind typischerweise in Fertigungsstraßen eingebunden und untereinander vernetzt. Auf der nächsten Stufe müssen auch die dezentralen Einheiten miteinander verknüpft werden, um eine übergeordnete Kontrolle, Steuerung und Maintenance zu gewährleisten. Die Erfassung, Aggregation, Analyse, Speicherung und Bereitstellung dieser Daten ist alles andere als trivial. Notwendig hierfür sind erstens geeignete technische Infrastrukturen, zweitens die Integration in die gesamte It-land
schaft und nicht zuletzt auch Mitarbeiter, die das entsprechende Profil besitzen.
ERFOLGSFAKTOR INFRASTRUKTUR
Datenbanken bilden die Basis für die Bewältigung von Informationen aus unterschiedlichsten Quellen, mit unterschiedlichsten Formaten, Prioritäten oder Sicherheitsanforderungen. Neuere Konzepte distribuierter Datenbanken überwinden Restriktionen, indem sie den Komfort einer Sql-datenbank mit der Flexibilität und Skalierbarkeit von NOSQL verbinden. Die Vorteile sind bestechend: Sie können jeden strukturierten oder unstrukturierten Datentyp verarbeiten, unlimitiert skalieren und trotzdem komplexe Queries in Real-time bearbeiten.
Das macht sowohl in funktionaler als auch in betriebswirtschaftlicher Hinsicht Sinn: Sie skalieren horizontal auf Clustern preiswerter Server, um sogar Millionen von Datensätzen pro Sekunde zu verarbeiten und das distributed Processing, die Datenpartitionierung und spaltenförmige In-memory-indizes ermöglichen Zeitreihen-queries in Millisekunden, selbst wenn viele Clients Daten parallel abfragen und einfügen. Die Verfügbarkeit, Skalierung und Ausfallssicherheit ist aufgrund
Neuere Konzepte distribuierter Datenbanken überwinden die Restriktionen, indem sie den Komfort einer Sqldatenbank mit der Flexibilität und Skalierbarkeit von NOSQL verbinden.
der Shared-nothing- Architektur jederzeit sichergestellt.
Aus wirtschaftlicher Sicht stehen heute zunehmend Cloud-basierte Angebote im Vordergrund. Sie ermöglichen die Nutzung ohne den Aufbau eigener Infrastrukturen für Processing und Speicherung, Management und Maintenance. Das erhöht die Effizienz und Kalkulierbarkeit der Kosten und trägt zur Verfügbarkeit bei. Vor allem aber hat man mit einem pay-as-you-go Modell direkt an den Verbrauch gekoppelte Kosten, statt sprungfixen Investitionen.
ERFOLGSFAKTOR INTEGRATION
Datenbanken bilden zwar die Basis für umfassende Iiot-anwendungen, sie sind letztlich allerdings auch nur eine Komponente im Rahmen eines komplexen Systems, das von der Realtime-erfassung von Sensordatenströmen bis hin zu deren Analyse, Anreicherung und Bereitstellung für Folgeanwendungen reicht. Hochperformante Data-ingestion und -Storage sind zwar Grundvoraussetzung, benötigen aber die anwendungsrelevanten Schnittstellen zu anderen Applikationen, um erstens die Daten anzureichern und sie zweitens geeignet bereitzustellen. Diese Schnittstellen sind jedoch von Anwendung zu Anwendung unterschiedlich und nicht originärer Bestandteil einer Datenbank.
Während die Machine Data Platform alle notwendigen Funktionen für den Betrieb und das Management bereitstellt, werden im anwendungsspezifischen It-umfeld weiterführende Funktionen benötigt. Das reicht von der Visualisierung über leicht zu bedienende Dashboards bis hin zu Notifications und letztlich der Entwicklung neuer Technologien wie maschinellem Lernen oder künstlicher Intelligenz. Derartige durchgängige „Stacks“von der physikalischen Ebene über das Datenmanagement bis hin zur unternehmensspezifischen Integration sind nicht von der Stange erhältlich, aber entsprechende Lösungen integrieren nicht nur die notwendige Funktionalität, sondern auch die Erfahrung aus vielfältigen Projekten.
ERFOLGSFAKTOR HUMAN KNOW-HOW
Auch wenn It-lösungen im industriellen IOT die Arbeit übernehmen, Millionen von Daten in Echtzeit zu erfassen, zu analysieren und zu speichern, so bedarf es am Ende doch des menschlichen Know-hows, um daraus eine Konzeption zu entwickeln, die effizient ist und zu einem wettbewerbsfähigen Angebot verhilft.
Beispielsweise ist es aus Kosten- und Logistikgründen attraktiv, eine Fabrik nahe dem Kunden zu bauen oder dort, wo die Investition im Vergleich geringer ist. Nur ist dieser Standort möglicherweise nicht attraktiv genug, um Mitarbeit mit dem notwendigen Know-how zu finden. Tatsächlich bilden Konzepte der Informationstechnologie ja keine Alternative zu den Mitarbeitern, sondern zeichnen sich im Idealfall dadurch aus, dass sie diesen Informationen und Werkzeuge bereitstellen, um das gesamte Business-modell effizienter zu machen.
Mittels einer zentralisierten Überwachung und einer Remote-maintenance machen es entsprechende Lösungen möglich, das Know-how in Zentralen zu bündeln und trotzdem auf alle Ereignisse in Echtzeit zu reagieren, um das Troubleshooting einzuleiten. Das IOT bietet Fertigungsunternehmen die Chance, Daten aus Tausenden von Sensoren, Maschinen, Geräten und Verfahren intelligent miteinander zu verknüpfen, um die Produktionsabläufe zu überwachen und geeignete Maßnahmen aus der Datenanalyse abzuleiten. Nur müssen diese Informationen auch jederzeit und überall bereitstehen.
Konventionelle Datenmanagement-systeme sind hierzu nur begrenzt in der Lage. Allerdings stehen mit der neuen Generation von Zeitreihen-optimierten Datenbanken heute Alternativen bereit, die in der Lage sind, die Anforderungen im IIOT zu erfüllen – nicht nur im Hinblick auf die technische Funktionalität, sondern auch mit Blick auf die Wirtschaftlichkeit. Sie tragen dafür Sorge, dass die verfügbare Flut an Daten auch intelligent genutzt werden kann. Mit neueren Technologien wie Maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz eröffnen sie hier weitere Räume für die zukünftige Entwicklung.