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Kommentar von Dr. Stefan Grotehans

Andreas Mühlbauer,

„Die Daten müssen industrialisiert werden“

Experten sehen ein großes Potenzial für Produktivitätszuwächse in der Digitalisierung. Um dieses Potenzial auszuschöpfen, müssen Unternehmen jedoch gezielt Daten sammeln und auswerten. Worauf es dabei ankommt, erläutert Dr. Stefan Grotehans, Senior Director Solutions Engineering DACH bei MarkLogic Deutschland.

© Shutterstock / Viktoria Kurpas

Die digitale Transformation hat für viel Wirbel gesorgt. In der Fertigung gilt sie als kompletter Neuentwurf, der die Produktions- und Arbeitswelt grundlegend verändert. Sie wird umfassende Auswirkungen auf große und kleine Unternehmen, auf Verbraucher, auf den Wirtschaftsstandort Deutschland und auf globale Märkte haben. Und sie wird weder schnell noch einfach vonstatten gehen. Dies gilt vor allem für produzierende Unternehmen, die über große Werke, Fertigungsanlagen und umfangreiche Transportflotten verfügen. Sie müssen mit langen Investitionszyklen planen und tragen enorme Risiken in Bezug auf Produktionsausfälle und Qualitätskontrollen.

Dr. Stefan Grotehans, Senior Director Solutions Engineering DACH, MarkLogic Deutschland. © MarkLogic

In Deutschland ist im Zuge der Digitalisierung viel von Industrie 4.0 die Rede, sie wird als Zukunftsprojekt der Bundesregierung gehandelt, während weltweit der Begriff Internet of Things (IoT) gängiger ist. Industrie 4.0 löst herkömmliche Produktionsstrukturen ab und ersetzt sie durch intelligente, selbststeuernde und sensorgestützte Produktionssysteme. Menschen, Maschinen und Werkstücke werden durch moderne Technologien miteinander vernetzt, was den Grad der Individualisierung in der Produktion erhöht.

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Industriedaten für die Produktion

Außerdem können Hersteller in Echtzeit auf veränderte Rahmenbedingungen reagieren und Produktionsprozesse entsprechend steuern und optimieren. Experten zufolge könnte damit bis zum Jahre 2025 eine Produktivitätssteigerung von bis zu 30 Prozent erzielt werden. Um diesen Schritt erfolgreich gehen zu können, müssen Hersteller zunächst sicherstellen, dass ihre Maschinen einsatzbereit und auf dem neuesten Stand der Technik sind. Genauso wichtig ist die Technologie, mit der sie Daten erfassen, bearbeiten, verknüpfen, analysieren und zueinander in Beziehung setzen. Die riesigen Datenströme, die von Sensoren erfasst und gespeichert werden, haben immensen Wert. Sie werden allerdings nur dann tatsächlichen Nutzen bringen, wenn Unternehmen diese Daten organisieren, durchsuchen, analysieren und sie schließlich für die Produktentwicklung und Prozessoptimierung verwenden.

Um das volle Potenzial der Industrie 4.0 ausschöpfen zu können, müssen Unternehmen ihre Daten industrialisieren. Nur so werden sie Zugang zu ihrem Datenschatz erhalten. In einem ersten Schritt müssen sie zunächst sicherstellen, dass die gewonnenen Daten vollständig integriert werden können, damit eine umfassende Sicht möglich wird.

Um die verteilten Daten zu integrieren, ist ein intelligenter Operational Data Hub geeignet, der Daten unterschiedlichster Formate aufnehmen kann. Das gelingt beispielsweise mit einer NoSQL-Datenbank-Plattform, die gegenüber einer traditionellen relationalen Datenbank den Vorteil bietet, dass Daten „so wie sie sind“ aufgenommen werden, ohne vorher ein Datenmodell definieren zu müssen. NoSQL-Datenbanksysteme sind zudem für den skalierbaren Einsatz geeignet. Außerdem muss die Sicherheit der Daten gewährleistet sein, sodass sie gefahrlos sowohl intern als auch extern mit Geschäftspartnern und Lieferanten geteilt werden können. Schließlich müssen die Daten jederzeit zugänglich sein, einschließlich umfassender Herkunfts- und Verlaufskontrolle.

Herausforderungen auf dem Weg zur Digitalisierung

In puncto Datenmanagement sind die Herausforderungen also gewaltig. Industrie 4.0 wird in Unternehmen eine enorme Bedeutung einnehmen, weil hier vernetzte Sensoren Daten sammeln und übertragen, um beispielsweise Informationen über das bevorstehende Versagen einer Hydraulikpumpe, über den Wartungsbedarf eines Roboters oder die drohende Überlastung eines Stromnetzes zu erhalten. Um dieser Datenflut Herr zu werden, sie zu strukturieren, zu vereinheitlichen und die Daten sinnvoll miteinander zu verknüpfen, fehlt globalen Unternehmen oft das entsprechende Datenmanagementsystem. Diese Organisationen wachsen häufig durch Akquisitionen, sodass sie mit einer Vielzahl unterschiedlicher Datenbanken und Softwaresysteme arbeiten. Die Herausforderungen rund um Daten und deren Einbindung in die Lieferketten machen die Sache nicht leichter. Manche Unternehmen haben mehrere Fertigungssysteme, die Daten an weitere Systeme aus Fertigungs- und Lieferketten liefern, die aber alle Teil einer gemeinsamen Supply Chain sind. Darüber hinaus müssen die Datentöpfe auch in den Entwicklungs-, Marketing- und Vertriebsabteilungen integriert werden.

Die Verwaltung von Daten und Informationen zum Produktionsweg von Werkstücken in unterschiedlichen Systemen gewinnt sowohl für die Produktion als auch für die Supply Chain von Unternehmen zunehmend an Bedeutung. Schließlich liefern nur zuverlässige Datenmanagement- systeme schnelle Antworten auf Fragen wie „Wo und wann wurde dieses Teil hergestellt?“. Im Falle eines Produktrückrufs beispielsweise kann der Hersteller schnell reagieren: Produktionsstandort, Produktkomponenten und deren Herkunft sowie Versandzeitpunkt und Empfänger lassen sich schnell ermitteln.

Jedes größere Unternehmen weiß, dass der Schutz der Daten Pflicht ist. Der Schutz von Datenquellen bei der Interaktion mit Anbietern, Standorten und Kunden erfordert außerdem ein zentral verwaltetes Sicherheitsmodell, mit dem sich rollenbasierte Zugriffsrechte und Aktionen ermöglichen und verfolgen lassen. Die Kontrolle des Zugriffs von Einzelpersonen und Anbietern ist in jeder Phase der Lieferkette von entscheidender Bedeutung, genauso wie die Verfolgung und Überprüfung der Individuen mit Zugriffsrechten auf die Daten. Moderne Datenbanktechnologien wie operationale NoSQL-Datenbanken ermöglichen inzwischen detaillierte Zugriffskontrollen für Daten und Kontrollfunktionen, mit denen sich zentrale Fragen beantworten lassen. Und es dreht sich längst nicht alles nur um Datensicherheit. Es geht auch um die Kontrolle des Zugriffs auf und die Aktualisierung der Daten, damit Analyseergebnisse jederzeit vertrauenswürdig und verlässlich sind.

In einem hochoptimierten Ökosystem können Erkenntnisse aus der Lieferkette anderen Unternehmensbereichen dienlich sein, zum Beispiel durch Weitergabe von Qualitätskontrollproblemen an die Entwicklungsabteilung. Auch Verzögerungen in der Lieferkette sollten an die Vertriebs- und Marketingabteilungen weitergereicht werden. Umgekehrt müssen auch Einblicke aus dem Vertrieb und Marketing in die Fertigungs- und ERP-Systeme der Lieferkette einfließen. Nahezu alle Bereiche des Prozesses profitieren von einem Effizienzzuwachs durch bessere Informationen, Risikominderung, wirkungsvollere Rückrufe sowie bessere Produkte und Services.

Das Versprechen der Industrie 4.0

Mit der durchgängigen Industrialisierung der Unternehmensdaten werden Hersteller mehr darüber erfahren, wie ihre Produkte von Geschäftspartnern und Verbrauchern genutzt werden. Diese Daten bieten wiederum die Grundlage für Designentscheidungen, die Hersteller in die Lage versetzen, schneller bessere Produkte auf den Markt zu bringen. Denn nur mit solchen Einblicken und Erkenntnissen werden produzierende Unternehmen für die Zukunft der Industrie 4.0 gewappnet sein. Sie erhalten Zugriff auf den Verlauf ihrer Daten, um sowohl auf Vorfälle mit dringendem Handlungsbedarf reagieren zu können als auch neue, zukunftsfähige Geschäftsmodelle entwickeln zu können. Eine gute Basis für einen industrialisierten Einsatz vorhandener Daten stellt die NoSQL-Datenbank dar, da sie vielfältige Möglichkeiten für deren Nutzung bietet – von der Optimierung von Geschäftsabläufen bis hin zur Entwicklung solider Kundenbeziehungen.

Dr. Stefan Grotehans, Senior Director Solutions Engineering DACH bei MarkLogic Deutschland / am

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