Big Data – von Daten zu Wissen

Neben dem Internet der Dinge (IoT) ist vor allem der Umgang mit Big Data eine elementare Säule von Industrie 4.0 in der Fertigung. Gerade in älteren Betrieben existiert eine Vielzahl nicht auswertbarer Daten wie etwa Messdaten von der Steuerung oder herkömmliche Handeingaben. Werden diese Daten normiert und langfristig in einer Datenbank gespeichert, lassen sich darauf aufbauend Ist-Zeit-Analysen oder Data-Mining-Anwendungen für Wissensgenerierung und Vorhersagen realisieren. So können Ausfallzeiten minimiert und die Effizienz der Produktion – auch über mehrere Stationen der Produktionskette hinweg – optimiert werden.

Obwohl seit Jahren in allen Medien über Big Data, Data Mining und Datenanalyse gesprochen wird, schöpfen viele Firmen das neue Potenzial noch nicht aus.

Der Grund hierfür liegt vor allem in der langen Einsatzdauer von Industrieanlagen in der Fertigung, bevor sie modernisiert oder ausgetauscht werden.

Daher ergeben sich in vielen Fertigungseinrichtungen immer noch alte, hemmende Datenstrukturen.


Dank technischer „Neuerungen“ lassen sich immer mehr Maschinen miteinander vernetzen. Auch Datenbanksysteme, die bisher nur für ERP-Systeme vorgesehen waren, werden auch in der Fertigung immer häufiger eingesetzt. Damit können Mess- und Produktionsdaten sicher und transparent gespeichert werden. Das ist die Basis für die ersten Schritte zur vernetzten Produktion.

Sobald die Daten in einem strukturierten Datenpool vorliegen, lassen sich dedizierte Anwendungen für die Ist-Analyse einsetzen, die nutzerspezifisch an Arbeits- und Denkweisen angepasst sind.

So kann etwa ein Planer direkt von seinem Arbeitsplatz aus ohne weitere EDV-Kenntnisse und binnen kürzester Zeit Aussagen über den Prozess oder das Produkt treffen.

Aus der Aktualität, der Fehlerfreiheit und den Zugriffsmöglichkeiten ergibt sich die Gelegenheit, den Fertigungsprozess über einen längeren Zeitraum hinweg zu analysieren. Zudem können identische Prozessschritte oder Maschinen miteinander verglichen werden, je nach Aktualität der Daten sogar bis hin zur Echtzeit.


Von Informationen zu Wissen

Kontinuierliche Ist-Analysen führen zu großen Datenmengen, die sinnvollerweise für tiefergehende Analysen herangezogen werden. Dafür sind die Daten von einer Produktionsdatenbank in eine Analysedatenbank zu transformieren. Je nach Zielsetzung der Analyse gibt es verschiedene Möglichkeiten, die Daten zu verarbeiten:

 

  • Für schnelle Auswertungen großer Datenmengen oder das Testen von Hypothesen bietet sich Online Analytical Processing (OLAP) an.
  • Statistische Auswertungen generieren neues Wissen über die internen Strukturen der Daten.
  • Lern- und Regressionsalgorithmen realisieren Vorhersagen über künftige Messwerte.

Erweiterungen der Datenstrukturen

Sobald in einem Werk die Vorteile des Inhouse-Fertigungsdatenpools ausgeschöpft sind, kann die Datenhaltung z. B. über Cloud-Lösungen verändert werden. Auch die Erweiterung der Inhalte ist denkbar und führt dann beispielsweise zu einem Data Warehouse.


Anwedungsbeispiele und Big Data außerhalb der Fertigung

Die große Datenverfügbarkeit führt zu vielen weiteren Möglichkeiten, die Daten nutzbringend einzusetzen. Nachfolgend einige Beispiele:

  • ERP und Ressourcenplanung: Die Daten können für eine bessere Auslastung und effizientere Nutzung von Ressourcen eingesetzt werden.
  • Verkaufsanalysen: Erkennen und Verbessern von Verkaufsoptionen sowie Optimieren von Vertrieb, Logistik und Disposition
  • Lieferkette und ALM: Die Integration der Lieferkette kann je nach Prozessumfeld zu Qualitäts- und Effizienzsteigerungen führen. Findet der Produktlebenszyklus beim Kunden vor Ort in der Kette Berücksichtigung, so können zusätzliche Dienstleistungsfelder wie Service, Wartung und Recycling rentabel erschlossen werden.
  • Wartung und Support beim Kunden: Durch Verfolgung eines Produktes und Datensammlung beim Kunden kann die Ausfallhäufigkeit verringert werden, da sich Ausfallzeiten per Datenanalyse genau vorhersagen lassen (Predictive Maintenance). Relevant ist das insbesondere für aufwendige technische Geräte wie Flugzeuge, technisch-medizinische Geräte, Aufzüge etc.
  • Neue Geschäftsmodelle dank Datenanalyse: verleihen statt verkaufen, verschenken und an Zusatzleistungen verdienen

Durch infoteam, als die verlängerte Entwicklungs-/Applikationswerkbank wird die Realisierung neuer Automatisierungslösungen für Maschinenbauer extrem wirtschaftlich.

 

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