Fertigungsunternehmen erzeugen kontinuierlich wertvolle Produktionsdaten. Informationen aus Maschinen, Sensoren, SPS, SCADA-Systemen und Unternehmensanwendungen können genutzt werden, um Produktionsprozesse zu optimieren. Die Herausforderung besteht darin, diese Informationen zugänglich und nutzbar zu machen.
In vielen Industrieunternehmen sind Informationen auf verschiedene Datensysteme verteilt. OT- und IT-Systeme arbeiten häufig mit unterschiedlichen Datenformaten, sodass ein vollständiger Überblick über die Produktion nur schwer möglich ist. Ingenieure verbringen viel Zeit mit der Datenaufbereitung, anstatt die Daten für die Prozessoptimierung zu nutzen. Industrial DataOps setzt genau an diesem Problem an.
Warum Produktionsdaten oft schwer nutzbar sind
Moderne Produktionsanlagen nutzen zahlreiche unterschiedliche Systeme. Maschinen erfassen Daten über ihren Betrieb. Steuerungssysteme überwachen Produktionsabläufe. Geschäftssysteme unterstützen Planung und Berichterstattung. Die Herausforderung besteht darin, dass diese Systeme Informationen unterschiedlich erfassen. Während ein System Daten in einer bestimmten Form speichert, erwartet ein anderes System möglicherweise ein anderes Format.
Zusätzlich fehlen Daten mitunter wichtige Informationen über ihre Herkunft und den vorgesehenen Verwendungszweck. Das führt in der Praxis zu mehreren Problemen für Fertigungsunternehmen. Die Datenaufbereitung wird aufwendig. Berichte müssen teilweise manuell erstellt werden. Produktionsteams haben nicht immer sofort Zugriff auf die benötigten Informationen.
OT- und IT-Systeme effektiver verbinden
Diese Technologien erfüllen unterschiedliche Aufgaben, doch verlässliche Informationen sind für beide Bereiche entscheidend. OT-Systeme konzentrieren sich vor allem auf Produktionsprozesse, Maschinen und Anlagen. IT-Systeme sind stärker auf Analyse, Berichterstattung und Entscheidungsfindung ausgerichtet.
Wenn OT und IT isoliert voneinander arbeiten, sind wichtige Produktionsdaten nicht ohne Weiteres zugänglich. Industrial DataOps bringt diese beiden Umgebungen zusammen, indem Daten erfasst, organisiert und verschiedenen Anwendern zugänglich gemacht werden.
Laut Novotek erleichtert Industrial DataOps die Integration von IT- und OT-Umgebungen.
Vier Bereiche für ein besseres industrielles Datenmanagement
Industrial DataOps umfasst vier zentrale Bereiche, die Unternehmen dabei unterstützen, ihre Produktionsdaten effizienter zu verwalten.
➭Datenüberwachung ist entscheidend, um zu verstehen, wie Daten innerhalb eines Unternehmens fließen. So lassen sich Probleme im Datenfluss erkennen und die Transparenz verbessern.
➭Datenqualität stellt sicher, dass Daten korrekt und konsistent sind. Eine hohe Datenqualität ist eine wichtige Voraussetzung für Berichte, Analysen und Entscheidungen.
➭Data Governance legt Regeln und Standards für den Umgang mit industriellen Daten fest. Dazu gehören Definitionen, Pflege und Zugriffsregelungen.
➭Datenorchestrierung steuert, wie Daten zwischen verschiedenen Systemen übertragen und verarbeitet werden. Sie unterstützt die Transformation und Bereitstellung von Daten.
Zusammen bilden diese Bereiche eine solide Grundlage für das Management industrieller Daten.
Von Rohdaten zu strukturierten Informationen
Fertigungssysteme erzeugen große Mengen an Rohdaten. Rohdaten allein sind jedoch nicht immer direkt nutzbar. Ein Sensorwert sagt zum Beispiel nicht automatisch aus, zu welcher Maschine oder zu welchem Prozess er gehört. Industrial DataOps hilft dabei, Rohdaten in strukturierte Informationen zu überführen.
In industriellen Umgebungen können Informationen über verschiedene Schnittstellen wie OPC, SQL, MQTT und REST erfasst werden. Anschließend lassen sich die gesammelten Daten in Modelle überführen und dadurch leichter nutzen. Strukturierte Produktionsdaten schaffen eine bessere Grundlage für Berichte und Analysen, weil Anwender mit verständlichen und aussagekräftigen Informationen arbeiten.
Analysen und KI mit besseren Daten unterstützen
Viele Unternehmen beschäftigen sich mit Analytics, Machine Learning und künstlicher Intelligenz. All diese Ansätze sind jedoch auf verlässliche Daten angewiesen. Unstrukturierte oder uneinheitliche Produktionsdaten können die Umsetzung und Weiterentwicklung von Analyseprojekten deutlich erschweren.
Industrial DataOps schafft eine bessere Grundlage für solche Anwendungen, indem industrielle Daten leichter zugänglich und wiederverwendbar werden. Beispiele dafür sind die Optimierung des First Pass Yield, die elektronische Chargendokumentation und die vorbeugende Instandhaltung.
Industrial DataOps ersetzt jedoch keine sorgfältige Planung. Erfolgreiche Analytics- oder KI-Projekte sollten mit klar definierten Zielen und passenden Anwendungsfällen beginnen. Entscheidend ist, eine höhere Datenqualität als Grundlage für weitere digitale Initiativen zu schaffen.
Die richtige Industrial-DataOps-Strategie planen
Industrial DataOps sollte erst nach einer Bewertung der bestehenden Umgebung umgesetzt werden.
Dazu müssen bestehende Maschinen, Produktionssysteme, Datenquellen und Integrationsprozesse bewertet werden. Ebenso wichtig ist es, Bereiche mit Problemen bei der Datenqualität zu identifizieren und festzulegen, welche Abteilungen Zugriff auf welche Informationen benötigen.
Unternehmen sollten unter anderem folgende Punkte berücksichtigen:
- Bestehende OT- und IT-Verbindungen
- Wichtige Produktionsdatenquellen
- Kommunikationsmethoden wie MQTT, OPC, SQL und REST
- Anforderungen an Echtzeitdaten
- Anforderungen an Edge- und Cloud-Verarbeitung
- Zukünftige Analytics- und KI-Vorhaben
Eine klare Strategie hilft Unternehmen, unnötige Komplexität zu vermeiden und sich auf konkrete Herausforderungen in der Produktion zu konzentrieren.
Industrielle Daten besser nutzbar machen
Daten sind in Fertigungsunternehmen bereits vorhanden. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, sie sinnvoll zu nutzen. Industrial DataOps kann hier eine wichtige Rolle spielen, indem es die Verbindung zwischen OT- und IT-Systemen verbessert und gleichzeitig Datenqualität, Datenüberwachung, Data Governance und Datenflüsse unterstützt.
Wenn Daten verlässlich und wiederverwendbar werden, erhalten Teams einen klareren Einblick in ihre Produktionsprozesse. Die Informationen können für Analytics, Cloud-Anwendungen, Unified-Namespace-Architekturen und KI-Lösungen genutzt werden. Der größte Nutzen entsteht, wenn bereits vorhandene Daten gezielt und effizient eingesetzt werden.
