Big Data und Business Intelligence
Es gibt keinen Mangel an Daten in der Fertigungsumgebung. Doch sicherzustellen, dass sie in Business Intelligence umgewandelt werden können, ist kein einfaches Unterfangen.
Die wachsende Zahl an Sensoren und vernetzten Geräten in der Fertigungsindustrie hat zu einer Explosion an Datenpunkten geführt, von Maschinen- Prozess- und Qualitätsdaten bis zu Materialdaten – und das ist nur in der Produktionshalle. Hinzu kommen Zuliefererdaten, Finanzinformationen, Servicehistorien aus verschiedenen Unternehmenssystemen sowie Nutzungsdaten von smarten, vernetzten Produkten.
Datenanalyse ist unerlässlich, um Variablen und Muster zu erkennen und damit schließlich Prozesse zu optimieren, die Produktivität zu steigern, die Effizienz zu erhöhen und Innovationen voranzutreiben. Wie die Daten genutzt werden, wird zunehmend zum Unterschied zwischen wettbewerbsfähigen und nicht wettbewerbsfähigen Unternehmen.
Die Herausforderung, Daten zu strukturieren
In der vernetzten Fabrikumgebung ist das Sammeln der Daten normalerweise nicht das Problem. Das besteht vielmehr darin, die Daten aus verschiedenen Systemebenen so zu strukturieren und zu kombinieren, dass sie aussagekräftig sind und eine Basis für Entscheidungen liefern. Die Schwierigkeit ergibt sich aus dem Informationsmodell oder ISA-95, das zur Definition der Schnittstelle zwischen Kontrollfunktionen und anderen Unternehmensfunktionen verwendet wird.
Zudem befindet sich ein großer Teil der Daten in riesigen sogenannten Data Lakes – oft nichts weiter als eine unstrukturierte Müllhalde. Das stellt Business-Intelligence-Teams vor die Herausforderung, die relevanten Daten zu finden und zusammenzuführen. Schnelle Einblicke sind dann kaum zu gewinnen. Für Künstliche Intelligenz gilt hingegen: Je mehr Daten, desto wahrscheinlicher lassen sich Muster und zuverlässige Modelle für maschinelles Lernen erstellen, mit denen Unternehmen vorausschauend geführt werden können.
PLM als digitales Rückgrat
Für produzierende Unternehmen ist das PLM-System das Rückgrat der Datenerfassung, sowie das elementaren Bestandteil der digitalen Transformation und das Entstehens eines Digital Thread oder digitalen Fadens. Wenn Unternehmen Digitalisierung anstreben und ihren Data Lakes für sie arbeiten lassen wollen, müssen sie zuerst in den Ausbau ihrer PLM-Fähigkeiten investieren, um den Überblick über die Produktinformationen aus Ingenieurssicht zu erhalten.
Der Weg zu wertvollen Daten
Der digitale Faden im Unternehmen speist sich aus drei Hauptinformationsquellen: Die erste ist das vernetzte Engineering, die PLM-Umgebung. Dies umfasst detaillierte Daten zu den Produkten und Lieferketten, zur Fertigung und zu Qualitätsaspekten. Dann gibt es die vernetzte Fabrik, die alle Produktionsdaten auf eine Ebene innerhalb des Unternehmens bringt und sie so zugänglich macht. Die dritte Quelle besteht aus Informationen von vernetzten Produkten: Was nach dem Verkauf mit dem Produkt passiert, wie die Kunden es nutzen, wie es sich verhält, wann es gewartet werden muss. All diese Datenquellen sind digitale Repräsentationen physischer Systeme und bilden zusammen den digitalen Faden.
Um einen solchen digitalen Faden umsetzen zu können, müssen Unternehmen die Kontrolle über ihre Informationssilos gewinnen und die Daten verfügbar machen. Dabei spielen IoT-Plattformen wie ThingWorx von PTC eine entscheidende Rolle. Sie nehmen den komplexen Systemen, z.B. der ERP-Umgebung, ihre Komplexität. Nur wenn die Leistungsdaten des Produkts mit den Fertigungsdaten verknüpft werden können und man die Produktgenealogie versteht, ist es möglich, die Sicht eines idealer Produkts zu gewinnen.
Der Faktor Mensch
Dabei gilt es, den Faktor Mensch nicht zu vergessen. Eine Kommunikation, die zu einem sicheren Datenaustausch zwischen OT und IT führt, ist unerlässlich für die Digitalisierung. Dabei sollte die OT die IT-Infrastruktur füttern. Lange war die OT die Umgebung in der Fabrikhalle, die das Team in der Fabrik verstanden und eingerichtet hat. Heute muss sich dieses Team mit effektiver Kommunikation aus der Netzwerkperspektive befassen und in der Lage sein, die OT-Daten in die IT-Welt zu übertragen. Aufgrund von Netzwerk- und Sicherheitsaspekten, die seitens der OT zum Schutz der Geräte und Maschinen eingerichtet wurden, die das IT-Team aber nicht immer kennt, wird das oft zur Herausforderung.
Cloud-Mentalität heute
Ob in der Cloud oder im Rechenzentrum – die Möglichkeit, alle Daten an einem Ort zu speichern, wird schnellere Erkenntnisse aus den Daten und damit Business Intelligence ermöglichen. Das muss der nächste große Schritt sein, sowohl hinsichtlich der vernetzten Konstruktion mit PLM als auch hinsichtlich der CAD-Umgebung. Konstruktions- und Fertigungsabteilungen haben früher Cloud Computing als unsicher abgestempelt. Heute wissen wir, dass die Cloud wesentlich sicherer gegen Hacker ist als das Speichern von Daten durch die eigene IT. Aber auch wegen der Wettbewerb sollen Cloud Computing und die Nutzung von SaaS-Lösungen für das Gewinnung von Business Intelligence in Betracht gezogen werden.
Forschungsunternehmen wie Gartner haben ihre Erwartungen für die weltweiten Endnutzerausgaben für öffentliche Cloud-Services erhöht, da es offensichtlich ist, dass in Zukunft mehr Investitionen getätigt werden. Laut Forrester meldeten sichere Infrastructure-as-a-Service-Plattformen (wie Microsoft Azure) ein Wachstum von bis zu 48% im Jahr 2020. Diese Investitionen werden nicht in Vergessenheit geraten, die Mitarbeiter sind inzwischen an Remote-Work und die Nutzung von Software-as-a-Service Lösungen gewöhnt und haben sich angepasst. Unternehmen, die Cloud- und SaaS-Lösungen nutzen, werden agiler arbeiten können als diejenigen, die noch immer mit alten On-Premise-Plattformen arbeiten. Mit zunehmender Flexibilität der Cloud hinsichtlich Skalierung und Größe wird sie für alle attraktiv, die in Unternehmen eine Initiative zur Umwandlung von Big Data in Business Intelligence starten.