Fertigungsunternehmen erzeugen täglich enorme Mengen an Informationen über ihre Produktionsabläufe. Maschinen, Sensoren, SPS, SCADA, MES und ERP – all diese Systeme liefern wichtige Daten. Mehr Informationen bedeuten jedoch nicht automatisch mehr Transparenz.
In den meisten Fabriken sind Informationen auf verschiedene Systeme mit unterschiedlichen Strukturen und Begrifflichkeiten verteilt. Engineering-Teams bereiten Daten auf, während die IT komplexe Integrationen umsetzt. Die eigentliche Herausforderung liegt darin, die Informationen nutzbar zu machen. Das Konzept des Unified Namespace hilft dabei, Begriffe und Strukturen industrieller Daten zu vereinheitlichen.
Wenn jedes System andere Datenstrukturen verwendet
Moderne Produktionsanlagen nutzen viele miteinander vernetzte Technologien. Dazu gehören Maschinen, Sensoren, SPS, SCADA-Systeme, MES-Systeme, ERP-Systeme und Historian-Systeme. Jede Technologie erfüllt ihre eigene Aufgabe, verarbeitet Informationen jedoch häufig auf unterschiedliche Weise. Maschinen können dieselben Informationen unterschiedlich benennen. Auch Daten aus verschiedenen Produktionslinien sind nicht immer einheitlich.
Das erschwert es Unternehmen, Daten zu integrieren, Prozesse zu vergleichen oder Berichte zu erstellen. Daten zu sammeln ist nur ein Teil der Aufgabe. Entscheidend ist, diese Informationen effektiv zu nutzen, ohne zu viel Zeit in ihre Aufbereitung zu investieren. Eine konsistente Datenstruktur macht Produktionsinformationen leichter zugänglich.
Eine einheitliche Sicht auf Produktionsdaten schaffen
Ein Unified Namespace schafft eine einheitliche Struktur für industrielle Informationen. Statt Daten in isolierten Systemen zu verwalten, stellt der UNS sie in einer konsistenten Struktur bereit. Dadurch können Anwendungen und Abteilungen mit derselben, einheitlichen Sicht auf industrielle Informationen arbeiten.
Dieser Ansatz wird häufig als Aufbau einer „Single Source of Truth“ bezeichnet. Ein Unified Namespace ersetzt bestehende Produktionssysteme nicht. Maschinen, SPS, SCADA, MES und ERP-Lösungen können weiterhin eigenständig arbeiten und über die definierte Struktur miteinander interagieren.
Das verbessert die Zusammenarbeit zwischen OT- und IT-Teams. Produktionsteams erhalten mehr Transparenz, während die IT strukturierte Daten für Berichte und Entscheidungen nutzen kann. Ein Unified Namespace hilft Unternehmen dabei, industrielle Daten mit diesem Technologieansatz klar und einheitlich zu organisieren.
Die Komplexität von Punkt-zu-Punkt-Verbindungen reduzieren
Mit dem Wachstum von Produktionsstandorten kommen regelmäßig neue Systeme und Anwendungen hinzu. Jedes zusätzliche System erfordert häufig eine weitere Integration. Punkt-zu-Punkt-Integrationen funktionieren bei wenigen Systemen gut, werden jedoch mit steigender Systemanzahl zunehmend schwerer zu verwalten.
Jede Systemintegration muss konfiguriert, verwaltet und aktualisiert werden. Änderungen in einem System können sich auf andere verbundene Systeme auswirken. Das Konzept des Unified Namespace löst dieses Problem. Es ermöglicht, Informationen über ein gemeinsames Framework zu teilen, statt zahlreiche separate Integrationen zwischen einzelnen Systemen aufzubauen.
Industriellen Daten eine gemeinsame Sprache geben
Daten sind erst dann wirklich nützlich, wenn sie verständlich sind. Viele Hersteller arbeiten mit uneinheitlichen Benennungen und unterschiedlichen Datenstrukturen. Ein von einer Maschine erzeugter Datenwert kann für sich genommen sinnvoll erscheinen, ohne ausreichenden Kontext jedoch schnell unklar werden.
Ein Unified Namespace unterstützt die Standardisierung von Daten und sorgt für ein konsistentes industrielles Datenmodell. Standards wie ISA-95 können helfen, Fertigungsdaten zu strukturieren, indem sie Zusammenhänge zwischen Maschinen, Produktionsprozessen und Unternehmenssystemen abbilden. Eine bessere Struktur erleichtert den Vergleich von Daten aus verschiedenen Produktionslinien und Standorten. Das verbessert Berichte und Analysen.
Daten für Analytics- und KI-Anwendungen vorbereiten
Viele Unternehmen möchten Analytics, maschinelles Lernen und KI nutzen, um mehr aus ihren Produktionsdaten zu gewinnen. Dafür benötigen sie jedoch genaue und gut organisierte Daten.
Produktionsdaten aus unterschiedlichen Quellen müssen zunächst aufbereitet werden, bevor sie sinnvoll genutzt werden können. Ein Unified Namespace bietet einen strukturierten Ansatz, um organisierte Daten für Reporting, Analytics und KI-basierte Lösungen bereitzustellen.
Ein UNS allein garantiert jedoch noch keine erfolgreichen Analytics-Projekte. Unternehmen benötigen weiterhin klare Ziele, geeignete Anwendungsfälle und eine gute Datenqualität. Der zentrale Vorteil liegt darin, eine belastbare Datenbasis für zukünftige digitale Initiativen zu schaffen.
Wichtige Faktoren vor der Einführung eines UNS
Die Einführung eines Unified Namespace erfordert eine sorgfältige Planung. Unternehmen sollten zunächst ihre bestehende industrielle Umgebung und ihren Datenbedarf analysieren. Zu den wichtigen Bereichen gehören die Integration von Maschinen, SPS, SCADA, MES und ERP, Historian-Systeme, Kommunikationsprotokolle und die Datenverantwortung.
Verschiedene Technologien können diese Architektur unterstützen, darunter MQTT, OPC UA, REST, Edge Computing und industrielle Middleware. Welche Lösung am besten geeignet ist, hängt von den Anforderungen des Unternehmens ab. Eine klare Struktur sollte bereits vor der Implementierung festgelegt werden. So lässt sich unnötige Komplexität im Projekt vermeiden.
Bessere Entscheidungen durch vernetzte Daten
Herstellern fehlt es in der Regel nicht an Daten. Was häufig fehlt, sind Konsistenz, Zugriff und Nutzbarkeit. Ein Unified Namespace erleichtert es, Datensilos aufzubrechen, die Zusammenarbeit zwischen OT und IT zu verbessern und mehr Transparenz in Produktionsprozesse zu bringen.
Mit einer durchdachten Organisation industrieller Daten in einem gemeinsamen Namespace können Unternehmen Reporting und Analysen verbessern und eine bessere Grundlage für spätere Machine-Learning- oder KI-Initiativen schaffen.
Ein guter Unified Namespace beginnt mit klar definierten Geschäftszielen und den aktuellen Datenproblemen. Es geht nicht darum, einfach mehr Systeme miteinander zu verbinden, sondern darum, die bereits vorhandenen Daten besser nutzbar zu machen.
