Das operative Gehirn:Ein neues Paradigma für intelligentes Datenmanagement im industriellen IoT

Christian Lutz von Crate.io

Das Industrial Internet of Thing (IIoT) verspricht Unternehmen, immer größere Mengen an Maschinen- und Sensordaten einzusetzen, um unzählige Produktionsprozesse zu optimieren, die Sicherheit zu erhöhen und die Arbeitserfahrung zu verbessern (egal ob der Mitarbeiter in der Fabrikhalle oder im Büro arbeitet). ).

Industrieunternehmen, sagt Christian Lutz, CEO, Crate.io , stellen fest, dass alte Paradigmen der Datenverarbeitung ihren Teams nicht helfen, mit der Datengeschwindigkeit Schritt zu halten, nicht mit neuen Analysealgorithmen übereinstimmen und, was vielleicht am kritischsten ist, den wettbewerbsfähigen Bedarf an Echtzeit-Datenabfragen nicht ermöglichen .

Ein Ansatz zur Lösung dieses Problems ist die Kombination moderner verteilter (Open Source) Datenbankarchitekturen mit Machine Learning/Künstliche Intelligenz und IIoT-Netzwerken. Zusammen bilden diese Technologien ein ziemlich neues Datenmanagement-Paradigma – was ich das operative Gehirn nennen würde – das über die traditionellen Begriffe von Datenbanken hinausgeht und die zunehmenden Datenprobleme löst, die für Industrie- und Fertigungsunternehmen akut sind.

Das operative Gehirn definieren

Herkömmliche relationale Datenbanken (wie Microsoft, SQL-Server und Oracle ) sind in der Regel technisch nicht in der Lage, das enorme Datenvolumen zu verarbeiten, das für erfolgreiche IIoT-Anwendungen verarbeitet werden muss. Diese Datenbanken wurden wirklich nicht entwickelt, um das Rückgrat zu schaffen, das für die Entwicklung intelligenter Fabriken, intelligenter Städte oder fahrerloser Fahrzeuge erforderlich ist. Anwendungsfälle wie diese erfordern eine schnellere und intelligentere Datenverarbeitung. Eine umfassende Datenbankverwaltungsstrategie wird letztendlich am geschäftlichen Mehrwert ihrer Nutzung gemessen – nicht an der Speichermenge oder der Geschwindigkeit der Festplatte.

Ich nenne diese Art des umfassenden IIoT-Datenmanagements „das operative Gehirn“. Das Gehirn ist das Organ, das diese Daten aufnehmen, strukturieren und Entscheidungen treffen kann. Das Datenmanagementsystem der Zukunft wird ausnahmslos wie unser zentrales Nervensystem funktionieren, sich direkt mit Sinneseindrücken verbinden und mithilfe künstlicher Intelligenz Systeme in Echtzeit überwachen, vorhersagen und steuern.

Datenerfassung und -anreicherung

Die moderne, vernetzte Fabrik umfasst eine Vielzahl von Maschinen unterschiedlicher Hersteller. Die Herausforderung besteht also darin, unterschiedliche Datenstrukturen zu erfassen, in der Cloud zu analysieren und daraus Aktionen abzuleiten. Moderne Datenmanagementsysteme setzen bereits hier an. Das vereinfacht die Implementierung und reduziert Fehlerquoten, da Maschine und Datenbank nicht über eine dritte Instanz kommunizieren.

Ohne Kontext sind die erhobenen Daten für die weitere Verarbeitung unbrauchbar. Ein aufgezeichneter Wert ist zunächst nur eine Zahl:108. Ist das eine Temperatur? Wenn ja, ist es Celsius oder Fahrenheit? Ist es eine Produktzählung? Wenn ja, wann wurde der Zähler zurückgesetzt und was zählt er eigentlich? Daten müssen angereichert werden, um aussagekräftig zu sein. Diese Anreicherung erfordert drei Komponenten:eine Datenbank, eine Laufzeit, die bestimmte Regeln ausführt, und Wissen über die Bedeutung der Daten.

Das operative Gehirn vereint all diese notwendigen Schritte in einem einzigen Modell. Es erspart Industrieunternehmen das Schreiben von Algorithmen, um die Daten für die Weiterverarbeitung zur Verfügung zu stellen. Stattdessen können Regeln aufgestellt werden, um den Strom der verarbeiteten Informationen zu interpretieren. Das operative Gehirn ist im Wesentlichen die Maschine, die für die Ausführung von Regeln verantwortlich ist, die Prozesse automatisieren und die Gesamtanlageneffektivität (OEE) in Fabriken verbessern. Es verwendet Echtzeit-Datenerfassung von potenziell Zehntausenden von Sensoren an Geräten, die in Hunderten oder Tausenden von Produktlinien in einer oder mehreren verbundenen und entfernten Fabriken eingesetzt werden.

Die zentrale „Mission Control“ des operativen Gehirns verarbeitet und analysiert Sensordaten und liefert dann vorausschauende Warnungen über relevante Wartungsarbeiten, die in der Fabrikhalle erforderlich sind, z eine Fehlerquote im Herstellungsprozess. Kurz gesagt, die Informationen, die es liefert, sind weitaus effizienter als alles, was mit Sichtprüfungen möglich ist.

Der Wert der datengesteuerten Automatisierung

Intelligentes Datenmanagement ist viel mehr als nur eine Datenbank. Es beschreibt einen umfassenden Prozess, von der schnellen Erfassung bis zur intelligenten Datenbeschaffung. Datengetriebene Automatisierung wird der Schlüssel zum Erfolg von IIoT-Projekten. Es wird Einrichtungen wie Smart Factories ermöglichen, Echtzeit-Datenanalysen zu ermöglichen, eine konsistente Betriebszeit aufrechtzuerhalten, eine schnelle Entwicklung und Wertschöpfung sicherzustellen und niedrige IT-Betriebskosten für Hosting, Integration und Verwaltung sicherzustellen.

Nehmen wir zum Beispiel ALPLA – ein Hersteller von Kunststoffverpackungen für Marken wie Coca-Cola und Unilever . Das Unternehmen hat ein operatives Gehirn im Einsatz, um seine OEE zu optimieren. Die von Zehntausenden von Sensoren gesammelten Daten von 900 verschiedenen werksspezifischen Sensortypen werden angereichert. Es informiert dann die Cloud für die automatisierte Verarbeitung und auch einen zentralen Kontrollraum – der wiederum die Anlagenleistung in verbundenen (aber entfernten) Fabriken überwacht. Aus diesen Erkenntnissen kann ALPLA Trends frühzeitig erkennen und seine Maschinenbediener zu notwendigen Anpassungen führen, einschließlich prädizierter Anwendungsfälle.

Bei visuellen Inspektionssystemen in fast jeder Produktionslinie ihrer Fabriken ist es eine Herausforderung – wenn nicht sogar unmöglich – Mitarbeiter in der Produktion zu haben, um auf Änderungen zu reagieren. Die operative Gehirnstrategie ermöglicht die Erfassung und Analyse von Sensordaten in Echtzeit, wodurch Mitarbeiter an kritische Stellen geleitet werden (was zu geringeren Ausschussraten und besserer Effizienz führt).

Der Übergang ist sinnbildlich für die umfassendere Entwicklung des IIoT, wenn es reifer wird:Datensammlung allein reicht nicht aus. Das operative Gehirn – oder wie auch immer man es nennen mag – wird zu einer IIoT-Voraussetzung, um Schritt zu halten.

Autor ist Christian Lutz, CEO von Crate.io , Entwickler des CrateDB Open Source Echtzeit-SQL-DBMS und der Crate.io Machine Data Platform.