Der Einfluss industrieller Datenplattformen auf die Fertigung

Der Aufstieg industrieller Datenplattformen wurde durch den zunehmenden Einsatz von IoT in der Fertigungsindustrie vorangetrieben. Diese riesigen Mengen unterschiedlicher Datentypen und -quellen haben Hersteller ermutigt, Plattformen zu implementieren, um Daten über ihre vielen Maschinen und Systeme hinweg zu sammeln und zu standardisieren.

Dabei ermöglichen diese „Industrial Data Platforms“ eine höhere betriebliche Effizienz, vollständige Produktionstransparenz und helfen, Initiativen zur kontinuierlichen Verbesserung voranzutreiben.

Aber was genau sind diese Plattformen, wie wurden sie entwickelt und welche Auswirkungen werden sie auf die Fertigungsindustrie erwarten?

Was ist eine industrielle Datenplattform?

Industrielle Datenplattformen sammeln, standardisieren, kontextualisieren, speichern und machen Daten von Geräten und Systemen in einer industriellen Umgebung zugänglich.

Fertigungsunternehmen nutzen seit Jahrzehnten MRP- und MES-Systeme. Aber mit dem Aufkommen des industriellen Internets der Dinge, fortschrittlicher Analytik, künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen (ML) und Edge-Geräten hat die Datenmenge exponentiell zugenommen, zusammen mit neuen Analysemöglichkeiten. Diese Explosion führte dazu, dass ein Multi-Lösungs-Ansatz zur Verarbeitung, Speicherung und Analyse der riesigen Datenmenge und zur Bereitstellung von Echtzeit-Erkenntnissen für Endbenutzer benötigt wurde.

Eine industrielle Datenplattform besteht aus Datenerfassung, Standardisierung, Kontextualisierung, Speicherung und Bereitstellung. Durch die Ausführung von Lösungen an oder in der Nähe der Edge können Daten organisiert, bereinigt und teilweise strukturiert werden, bevor sie an die Cloud gesendet werden. Das Ergebnis ist ein optimiertes Datenverwaltungssystem mit größerer Effizienz. Diese wechselseitige Straße kombiniert mehrere Technologien, sodass die End-to-End-Anforderungen eines Unternehmens an die Datenverwaltung erfüllt werden.

Wie hat sich der Bedarf an industriellen Datenplattformen entwickelt?

Der Aufstieg von Daten als wertvolles Gut hat in den letzten Jahren einige Probleme mit sich gebracht. Technologien wurden überfordert, was zu fragmentierten und isolierten Datenbanken führte.

Während die Datenerfassung beispielsweise nahezu augenblicklich erfolgte, befand sie sich häufig in zahlreichen Datenbanken, die über ein Unternehmen verteilt waren. Um die Verwirrung noch zu verstärken, wurden diese Datenbanken oft von verschiedenen Dienstanbietern verwaltet, was zu Latenz- oder Interoperabilitätsproblemen führte – eines der Dinge, die IIoT- und Industrie 4.0-Technologie beseitigen sollten.

Datenmanager erkannten die Notwendigkeit einer konsolidierten und abgestuften Struktur, in der sich alle Datenbanken, Kommunikation, Konnektivität und Analyse an einem Ort befanden. Diese Konsolidierung würde das Silo von Daten verhindern und sicherstellen, dass alle gesammelten Daten für prädiktive und beschreibende Analysen verfügbar sind. Es würde auch eine bessere Corporate Governance von Daten und eine bessere Zusammenarbeit zwischen den Benutzern ermöglichen.

Anforderungen an industrielle Datenplattformen

Eine McKinsey-Analyse legt nahe, dass eine hochmoderne industrielle Datenplattform mit erweiterten Analysen mit den folgenden Ebenen aufgebaut werden sollte:

• Anwendungsebene:Zeitplanung, Sensoren, Planung, Betrieb, CRM, KPIs
• Analyse- und Berichtsebene:Echtzeit-Datenerfassung, Echtzeit-Datenanzeige und benutzerdefinierte Anzeigeanwendungen, BI-Berichte
• Messaging- und Middleware-Ebene:Sensor Gateway, MOM-Engine
• Datenebene:Betrieb, Sensordaten, Data Warehouse, Metadaten, ERP-System

Es gibt einige kritische Anforderungen für jede industrielle Datenplattform, darunter:

Integration und Konnektivität

Jede industrielle Datenplattform erfordert eine flexible und zuverlässige Konnektivität.

Es gibt Hunderte von Lösungen auf dem Markt, die herkömmliche Gerätekonnektivität über Kabel und T1-Leitungen nutzen. Es gibt auch viele Geräteanbieter, die Wi-Fi- oder Mobilfunkverbindungen verwenden.

MachineMetrics beispielsweise ist auf die Anbindung und Erfassung von Maschinendaten spezialisiert. Unser flexibles System ermöglicht Gerätekonnektivität über OEM-Geräte mit direkter Maschinenintegration, Sensoren und IoT-Geräten, Nachrüstung automatisierter Geräte und sogar den Anschluss analoger Geräte.

Dies ermöglicht die Konnektivität von Maschinen mit Geräten jeder Marke und jedes Modells und stellt sicher, dass Hersteller alle ihre Maschinendaten sammeln, standardisieren und kontextualisieren können.

Dadurch können die Daten dann in anderen Systemen verwendet werden, die genaue Produktionsdaten benötigen, um ihre Kernfunktionalität auszuführen, wie z. B. ein CMMS oder ein MES.

Die Integration mit anderen Geräten, Datenquellen und Prozessen ist ebenfalls wichtig. Je agnostischer die Konnektivitäts- und Gerätelösung, desto größer das Ökosystem und desto größer die Datenerfassung.

Die Fähigkeit, Qualitätsdaten von analogen Geräten zusammen mit Daten zu integrieren und zu analysieren, die von eingebetteten OEM-Geräten erfasst wurden, bedeutet, dass Datenstreaming zur industriellen Datenplattform für erweiterte Analysen verfügbar ist.

Die Möglichkeit, Daten am Edge zu verarbeiten oder teilweise zu verarbeiten, bedeutet, dass sowohl Batch- als auch Stream-Daten einfacher in die Datenplattform integriert werden können. Dadurch wird die Latenz reduziert und die Plattformanalyse benötigt weniger Zeit für das Bereinigen, Verarbeiten und Organisieren von Daten.

Hilfreiche Lektüre:Edge Computing vs. Cloud Computing in der Fertigung

Datenstandardisierung und Kontextualisierung

Daten sind das Herzstück jeder industriellen Datenplattform. Daher ist die Art und Weise, wie es zubereitet wird, von entscheidender Bedeutung. Datenplattformen benötigen standardisierte Daten, um mehr Verarbeitungsleistung für Analysen und prädiktive und beschreibende Erkenntnisse bereitzustellen.

Die MachineMetrics Machine Data-Plattform verwendet beispielsweise eine automatisierte Datentransformations-Engine, um Maschinen- und Gerätedaten in Standarddatenstrukturen umzuwandeln. Dies trägt zu einer konsistenteren Berichterstattung und Analyse bei. Standardisierte Daten sind nützlich für benutzerdefinierte Sensordaten, Maschinenstatus, Alarme, Außerkraftsetzungen, Diagnosen, Geschwindigkeit und Maschinenmodi.

Standardisierte Daten können leichter analysiert werden, wenn prädiktive und präskriptive Lösungen hinzugefügt werden können. Diese Kontextualisierung der Daten ist eines der wichtigsten Versprechen des IIoT und ermöglicht eine Vielzahl von Optionen auf der Fertigungs- und Fertigungsebene. Kontextualisierte Daten verwenden vorkonfigurierte Aktionen, um Aufgaben ohne menschliches Eingreifen auszuführen, was zu reduzierten Ausfallzeiten führt.

Immer noch verwirrt über das industrielle Internet der Dinge? Lesen Sie unseren vollständigen Leitfaden zum IIoT.

Skalierbarkeit

Die Fähigkeit, sich einfach mit einer industriellen Datenplattform verbinden zu können, ist entscheidend. Aber jede fortschrittliche Plattform sollte auch skalierbar sein.

In vielen Unternehmen stammen Fertigungsdaten aus einer Vielzahl von Anlagen. Manchmal werden diese Geräte von verschiedenen OEMs gekauft. In anderen Fällen kann eine Fabrik aus mehreren Verarbeitungsschritten bestehen und unterschiedliche Ausrüstung erfordern. Es gibt auch unzählige Unternehmen, die Geräte über Generationen hinweg verwenden – von analogen Geräten bis hin zu Geräten mit eingebetteter IoT-Fähigkeit.

Eine industrielle Datenplattform muss Eingaben aus all diesen Quellen aufnehmen und mit dem Wachstum des Unternehmens wachsen. Vollständig integrierte Geräte und standardisierte Daten ermöglichen eine einfachere Skalierung, wenn der Plattform weitere Maschinenanlagen hinzugefügt werden.

Erweiterbarkeit

Herkömmliche Fertigungssoftware war oft fragmentiert, isoliert und litt unter mangelnder Interoperabilität. Die Möglichkeit, Daten in Echtzeit zu erfassen, aufzubereiten und zu analysieren, bietet einen erheblichen Mehrwert.

Eine Plattform muss vollständig erweiterbar sein, damit ihre analytischen Fähigkeiten von Daten aus anderen Softwaresystemen innerhalb des Unternehmens, wie z. B. einem CMMS, verwendet werden können. Plattformen wie MachineMetrics bieten eine erweiterbare Plattform für die Verbindung über API mit vielen Legacy-Systemen, einschließlich MES und ERP.

Aber mit MachineMetrics geht die Erweiterbarkeit über die API-Konnektivität hinaus. Die Plattform ermöglicht die Erweiterbarkeit mit Edge-Geräten, um die Latenz zu reduzieren und Daten teilweise auf Maschinenebene zu verarbeiten oder zu analysieren. Dies erhöht den Wert der Daten und macht die Nutzung der Systemressourcen effizienter. Bediener können sich auf Echtzeit-Einblicke verlassen, um Prozesse zu optimieren.

Die Datenreichweite wird auch durch intuitive, anpassbare Bedienerschnittstellen erweitert. Techniker, Bediener und Manager haben dort Zugriff auf umfangreiche Visualisierungen, wo sie am dringendsten benötigt werden. Sie können ihre eigenen Einblicke hinzufügen und den Maschinenstatus anzeigen, der auf Spindel-, Maschinen- oder Fabrikebene angezeigt wird.

Vorteile einer industriellen Datenplattform

Die Nutzung einer industriellen Datenplattform bietet mehrere Vorteile. Dazu gehören:

1. Konsolidierte Daten:In einer Datenplattform werden Daten an einem Ort in der Cloud konsolidiert. Diese Konsolidierung bedeutet, dass alle Datenbanken denselben Dienst nutzen können, um Einblicke zu liefern und Geschäftsstrategien und Prozessoptimierungen vorzuschlagen.
2. Verbesserter Zugriff:Da Datenbestände bei einem einzigen Dienstanbieter untergebracht sind und dieselben Analyse-Engines verwenden, können Benutzer schnell und einfach auf Daten aus der Produktionsumgebung zugreifen. Der Wert von HMIs, mobilen Tablets, Telefonen und PCs bedeutet, dass die Entscheidungsfindung schneller und datengesteuert ist.
3. Wertvolle Anwendungen:Da Datenoperationen innerhalb der Plattform abgestuft sind, haben Benutzer Zugriff auf anpassbare Berichte und Echtzeit-KPIs. Sie können auch hineinzoomen, um bestimmte Maschinen und Spindeln anzuzeigen, oder herauszoomen, um die Gesamtleistung der Fabrik zu sehen.
4. Verbesserter Betrieb:Die Echtzeitanalyse des Maschinenzustands kann zu neuen Strategien innerhalb des Managements führen und die Automatisierung ermöglichen. Beispielsweise können vorausschauende Wartungsprogramme, die die tatsächliche Maschinenleistung und -bedingungen berücksichtigen, die Wartungskosten erheblich senken und Ausfallzeiten reduzieren.
5. Höhere Sicherheit:Viele Unternehmen riskieren die Sicherheit mit Ad-hoc- und fragmentierten IoT-Geräten und -Software. Integrierte Lösungen bedeuten, dass die Datenplattform die Sicherheit durch Authentifizierung und Geräteautorisierung erheblich verwalten kann, auch wenn es IoT-Geräten an vollständiger Sicherheit mangelt. Dies senkt das Risiko eines erfolgreichen Angriffs.
6. Reduzierte Kosten:Da IoT-Geräte und Deep Data Analytics Echtzeitüberwachung verwenden, können sie viele Prozesse automatisieren oder halbautomatisieren. Diese Automatisierung reduziert den Arbeitsaufwand, setzt Kapazitäten frei, verringert die Anzahl der Variablen und manuellen Tests, die für Qualitätsprüfungen erforderlich sind, und optimiert Wartungsstrategien. Eine Plattform mit integrierten Lösungen führt zu optimierten Prozessen, höherer Produktivität und weniger Ausschuss.

Wie einflussreich werden industrielle Datenplattformen sein?

Es wird geschätzt, dass bis 2025 über 175 Zettabyte an nutzbaren Daten generiert werden. Industrielle Datenplattformen werden nicht nur einflussreich sein; sie werden auch unentbehrlich. Sie erstellen gemeinsame Daten in vielen Branchen mit einzigartigen Daten- und Analyseanforderungen.

Derzeit verlassen sich die meisten Hersteller auf veraltete MES- und ERP-Systeme, um ihre Abläufe zu verwalten, aber diese Lösungen kämpfen mit der Datenerfassung. Wir sehen, dass sich dieser Markt schnell verändert, da größere Anbieter versuchen, Lösungen hinzuzufügen, um Gerätekonnektivität zu ermöglichen, und Neueinsteiger einfache Punktlösungen anbieten, um nur das Nötigste zu verfolgen.

MachineMetrics wurde speziell entwickelt, um Maschinendaten zu sammeln und umsetzbar zu machen. MachineMetrics integriert Daten, Geräte, Software und Analysen in einer leistungsstarken Lösung. Echtzeitanalysen liefern umsetzbare Erkenntnisse, während Sie die vollständige Kontrolle über Ihre Daten behalten. Buchen Sie noch heute eine Demo, um herauszufinden, wie unsere Plattform Ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen kann.