Industrial DataOps: Wettbewerbsvorteil durch Advanced Analytics in Industrie 4.0

Relevanz und Bedeutung von Industrial DataOps

Aus Fertigungssicht spielen Daten und Operationen in Bezug auf Daten eine Rolle bei der Schaffung und Erhaltung einer wettbewerbsfähigen, innovativen, agilen Anlage – ohne hohe Risiken oder Belastungen wie übermäßige Bestände. Daten allein zu haben reicht nicht, um vorn zu bleiben – es kommt ganz darauf an, was Sie damit tun. Als Ansatz für Datenanalytik geht es bei DataOps darum, die Zeit bis zu hochpräzisen Analysen durch Automatisierung, statistische Prozesskontrolle und agile Methodiken zu reduzieren, damit Hersteller die gesammelten Daten schneller und mit höherem Vertrauensgrad nutzen können.

Für einen Hersteller kann gutes DataOps den Unterschied bedeuten zwischen der Dominanz eines aufstrebenden Markts und dem Tragen redundanter Bestände, weil man unwissentlich auf der falschen Seite eines Trends in den Markt eintritt. Es hilft Herstellern, wechselnden Anforderungen, Supply-Chain- und Logistikinformationen, die massive Geschäftsauswirkungen haben können, und allem anderen, das Daten schnell und mit hoher Präzision nutzt, auf dem Laufenden zu bleiben.

Daten selbst sind eine Rohressource, vergleichbar mit Rohöl. An sich gibt es in seiner Grundform nicht viel damit anzufangen. Aber sowohl Öl als auch Daten bergen Potenzial. So wie wir Öl zu Benzin raffinieren und es verbrennen, um Supersportwagen und Raketen anzutreiben, können Daten durch unter Industrial DataOps optimierte Prozesse raffiniert werden – Rohdaten in Analytik umwandeln, die dann genutzt werden kann, um Geschäftsentscheidungen schnell und mit wissenschaftlicher Präzision zu superladen.

Die Rolle von DataOps in Industrie 4.0 ist es, all die Informationen, die von Maschinen wie IIoT-Geräten erzeugt und gesammelt werden, effektiv in raffinierten, nutzbaren geschäftlichen „Treibstoff“ zu kondensieren, um Entscheidungsfindung anzutreiben – statt in einem Data Warehouse ununtersucht zu verbleiben.

Was ist Industrial DataOps?

Industrial DataOps ist ein Weg, zu managen, wie Daten innerhalb einer Organisation gehandhabt werden – mit Fokus auf Geschwindigkeit und Nutzbarkeit. Das kann Prozesse, Automatisierungen und Workflows umfassen, wie sie sich auf die Raffination von Daten in nutzbare Analytik beziehen. Das ist besonders wichtig angesichts stetig wachsender Datenströme, die für viele Unternehmen zu unhandlich geworden sind. DataOps bietet einen Weg, Daten systematisch und effektiv zu managen, damit sie in vollem Umfang und mit einer Geschwindigkeit genutzt werden, die die resultierende Analytik noch relevant für das Unternehmen hält.

Die vier C's der Industrial-DataOps-Methodik laut Manufacturing Leadership Council:

1. Connected Data: Hier brechen Silos auf und Daten vermischen sich. Das ermöglicht tiefere und komplexere Analysen, die sonst nicht durchführbar wären. Connected Data nutzt IIoT, Cloud und Edge Technology (die Technologien, die unser Angebot bei MachineMetrics untermauern).
2. Curated Data: Wenn Daten in einer Form zusammenkommen, die nutzbar wird. Data Engineers sammeln relevante Datenteile und bereinigen sie für Analysen, um sicherzustellen, dass Ergebnisse so präzise wie möglich sind. Sie nehmen überwältigende Datenpools und reduzieren sie auf das, was für eine bestimmte Frage oder ein Szenario relevant ist.
3. Contextualized Data: Hat hinzugefügte Informationsebenen und Expertise, um Kontext zu geben, den Zahlen allein nicht zeigen. Wenn eine Fertigungslinie in 15 Minuten dreimal startet und stoppt, direkt nach einem Geräteausfall, ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass jeder „Start“ tatsächlich das Testen der ersetzten Teile auf Funktionalität, Genauigkeit und Ausrichtung war. Ein Branchenexperte erkennt das und liefert Kontext – während es rein numerisch leicht fehlinterpretiert werden könnte.
4. Cyber-Confidential: Bezieht sich auf die Notwendigkeit, dass Cybersicherheit parallel zu vermehrter Vernetzung und Anpassung skaliert. Kundendaten müssen um jeden Preis geschützt werden, was für Security- und Data-Governance-Profis kompliziert sein kann.

Unternehmen ertrinken in unbrauchbaren Daten

Wie oben erwähnt, sinken viele Unternehmen unter dem Gewicht ihrer Datenspeicher. Ohne Möglichkeit, Daten zu kontextualisieren und zu kuratieren, horten viele die Zahlen, für die sie hart gearbeitet haben, ohne Methode, die Überforderung zu beseitigen und die Info tatsächlich für Entscheidungen zu nutzen. Das gilt besonders für Early Adopters von Industry-4.0-Ausrüstung, die Plug-and-Play-Ergebnisse nach Datenerfassung erwarteten. Stattdessen fanden Unternehmen heraus, dass viele der gesammelten Daten die Informationen nicht enthalten, die sie brauchen, um Sinn daraus zu machen, sie mit anderen Datenströmen zu verbinden oder sie für Analysen zu nutzen – zumindest nicht in ihrer aktuellen Form. Im Kern haben sie Lagerhäuser voll Rohöl und keine Raffinerien oder Ausrüstung, um dessen Wert zu extrahieren – nicht das reine Benzin, für das sie dachten, sie hätten sich angemeldet. Manche dieser Daten enthalten Kundendaten, was das Unternehmen bei null Wertzuwachs in Risiko bringt.

Um dies zu überwinden, müssen Unternehmen den Informationsfluss managen sowie Daten standardisieren, normalisieren und kontextualisieren. Mit der richtigen Konnektivität, Sicherheit und Analytics-Umgebungs-Software können Unternehmen Datenströme in Insights statt in Lasten verwandeln.

Der Unterschied zwischen DataOps und DevOps

DevOps ist eine Verschmelzung von Softwareentwicklung und IT-Operations. Sein Fokus liegt auf der schnellen Entwicklung von Software im großen Maßstab mit hoher Qualität und Vorhersagbarkeit.

DataOps strebt ebenfalls an, Qualität und Geschwindigkeit sowie Vorhersagbarkeit und Skalierbarkeit zu verbessern, aber der Fokus von DataOps liegt auf Datenanalyse statt Software-Engineering.

Die Vorteile von Industrial DataOps

Mit dem Kern von DataOps als System für effektives Sammeln und Nutzen von Daten gibt es zahllose greifbare Vorteile für Hersteller. Hier sind einige der primären Vorteile für Industrieorganisationen, die ein erfolgreiches Data-Operations-Programm ermöglichen:

• Collaboration- und Kommunikationsboost durch Aufbrechen von Silos und Verwischen von Abteilungsgrenzen, was alle dazu bringt, zusammenzuarbeiten
• Schnellere Time-to-Production und erhöhte Flexibilität durch schnellere Insights und kurze Testzyklen via Automatisierung
• Qualität und Zuverlässigkeit erhalten einen Boost durch DataOps, da kontinuierlich auf Issues und Flaschenhälse vor, während und nach größeren Änderungen überwacht wird. Es ist Continuous Improvement ganz im Sinne von Lean Manufacturing und Kaizen
• Self-Service, der den Bedarf an Experten reduziert durch einfachere Entwicklung und Deployment – Business User können eigene Lösungen entwickeln und schnell in Aktion sehen
• Sicherheit steigern und Datenzufluss managen
• Inkonsistenzen managen und Kontext, Standardisierung, Normalisierung zu Daten hinzufügen, um sie nutzbar zu machen

Industrial DataOps Use Cases

DataOps hat eine Vielzahl industrieller Anwendungen, die die sich kontinuierlich entwickelnde und komplexe Datenlandschaft von Industrie 4.0 unterstützen. Primär hilft DataOps, die Nutzung von Daten und Analytik in Organisationen zu straffen, und bietet Sichtbarkeit und einfachen Zugriff für verschiedene Ebenen und Abteilungen. Im Folgenden decken wir einige der primären Use Cases von Industrial DataOps ab.

Data Warehousing und Data Management

Data Warehousing und Data Management erhalten mit DataOps ein Upgrade – von einer komplexen Landschaft voller uninterpretieter, desorganisierter Datenüberlastung zu einem straffierten Prozess, der sowohl schnellere, agilere Entscheidungen on the fly als auch Automatisierung ermöglicht, um Köpfe und andere Ressourcen für andere Jobs freizumachen. MachineMetrics kann riesige Datenmengen von Maschinen über den gesamten Produktionsfloor erfassen und diese Daten in etwas Nutzbares transformieren – z. B. organisierte, standardisierte Informationsformate, die in Echtzeit kombiniert werden können, um Entscheidungsfindung anzutreiben oder via Cloud für tiefe, insightful Analysen abgerufen zu werden.

Dashboards und Reporting

Dashboards und Reporting sind ein Grundpfeiler der Fertigung. Vom einst bescheidenen Whiteboard bis zu den intuitiven digitalen Displays von heute – Messen und Tracken von Ergebnissen hat Hersteller lange den nächsten Schritt gewiesen. Mit MachineMetrics Dashboards müssen Sie sich keine Sorgen um Ungenauigkeiten oder unleserliche Handschrift auf Whiteboards machen (oder das Vergessen, Infos zu loggen, bevor sie gelöscht werden). Stattdessen haben Sie Zugriff auf beliebige Produktionsdaten – ob Stückzahl der aktuellen Schicht oder Maschinenauslastungsraten von vor einem Jahr. Sie können Ihr Display sogar für Ihr Publikum anpassen: Shopfloor-Arbeiter sehen, wie viele Teile produziert werden müssen und ob sie auf Kurs sind, während Führungskräfte und Direktoren das Big Picture sehen – alles mit wenigen Klicks.

Das MachineMetrics Current Shift Dashboard sammelt und zeigt Echtzeitdaten zu Shopfloor-Maschinen, um Bedienern und Managern Transparenz in die Produktion zu geben.

Data Science

Data Science und DataOps gehen Hand in Hand. In dieser Union bewegt sich Data Science aus dem experimentellen Bereich in den täglichen Einsatz und liefert ROI, den Stakeholder direkt sehen können. Bei MachineMetrics erstellen unsere Tools effektive Pipelines, die Data Scientists durch Probleme beschleunigen – besonders weil sie weniger Zeit mit Datenbereinigung verbringen, dank unserer Data Transformation Engine. Beispiel: Hersteller können ihre internen Teams nutzen oder mit dem MachineMetrics Data Science Team zusammenarbeiten, um Werkzeugausfall vorherzusagen und zu verhindern.

Application Development

Application Development profitiert ebenfalls von DataOps – mit Straffung, Anpassung und Kommunikationsfähigkeiten im Vordergrund. Mit MachineMetrics erhalten Sie Out-of-the-Box vorgebaute Apps, mit denen Ihre Organisation in kürzester Zeit ROI sieht. Zudem können Sie eigene Custom Applications bauen, damit Ihre Daten genau so für Sie arbeiten, wie Sie es wollen. Nicht zu vergessen die einfache Integration mit anderen Systemen (ERP, MES, CMMS), um automatisierte Workflows aufzubauen. Der Himmel ist die Grenze.

Was ist eine Industrial DataOps Platform?

Eine Industrial DataOps Platform managt DataOps auf jeder Ebene des Datenlebenszyklus – von Datenquellen bis zum Datenkonsum. Das ist ein straffierter Ansatz zum Datenmanagement, der hohe Standardisierung und Genauigkeit sowie ultra-schnelle Turnarounds im Vergleich zu disparaten DataOps-Funktionen ergibt. Mit einer Industrial DataOps Platform fließen Daten nahtlos durch den Prozess der Bereinigung und Raffination in Visualisierungen und Reports, die bereit sind, für Geschäftsentscheidungen genutzt zu werden.

Eine industrielle DataOps-Lösung würde generell die Fähigkeit für lokales Edge Processing sowie Cloud Processing umfassen, Sicherheitsfeatures im Maßstab für industrielle Settings zum Datenschutz, Verbindungen mit anderen industriellen IT-Systemen, Bereinigung und Kontextualisierung von Daten sowie Management des Informationsflusses.

DataOps-Plattformen haben das Ziel, Herstellern zu helfen, ihre Daten so schnell und effektiv wie möglich zur Wertschöpfung einzusetzen. Nach dieser Logik sind Daten einfach ein Mittel zum Zweck, wobei das Ziel Entscheidungsfindung ist, die Produktionseffizienz verbessert. Aber der einzige Weg, damit das möglich ist, ist ein Programm, damit Daten gesammelt, transformiert und zugänglich gemacht werden, um diese Entscheidungsfindung anzutreiben. Hier gedeihen Industrial DataOps Plattformen.