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Ausgewählte Ausgabe: 10-2017 Ansicht: Modernes Layout
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Wie Daten die Produktionswelt verändern

Die korrekte Auswertung von Daten hat das Potential, ganze Branchen auf eine höhere Digitalisierungsstufe zu heben. Die Informationen im maschinellen Anlagenbau zu entschlüsseln und optimal aufzubereiten, stellt aktuell noch viele Unternehmen vor große Herausforderungen, denn sie stehen häufig erst am Beginn ihres Digitalisierungswegs. Allerdings gibt es auch zahlreiche Chancen, die Firmen wahrnehmen können, um mit der Konkurrenz Schritt zu halten – eine davon ist beispielsweise, auf ein neues Industriemodell auf Basis der Big-Data-Spezialisten von Talend zu setzen.


Jedes Unternehmen hat datentechnische Systeme implementiert, um Informationen verarbeiten und nutzen zu können. Jedoch herrscht in Zeiten von Big Data ein enorm großes Datenaufkommen – und die maximale Leistung ist bei vielen Firmen längst erreicht. Sie müssen bestehende Systeme verändern, ersetzen oder um agilere Komponenten erweitern.

Prozesse und Produkte effizienter gestalten

Oft ist es jedoch nicht mit technologischen Neuerungen getan, auch auf personeller Ebene muss ein Wandel geschehen. Firmenchefs und Mitarbeiter sollten ebenfalls auf die Veränderungen vorbereitet und dementsprechend geschult werden. Talend bietet in seinem Portfolio beispielsweise eine „Sand Box“ an, die wie ein Sandkasten funktioniert: Mitarbeiter können mithilfe dieses Werkzeugs erste Schritte im Big-Data-Kontext machen und mit großen Datenmengen experimentieren. Dies hat den Vorteil, dass sie direkt erfahren, welchen Mehrwert die schnelle und einfache Aufbereitung von Daten bietet.
Sie können herausfinden, welche Informationen tatsächlich relevant für sie und das Unternehmen sind und was alles mit den Daten möglich ist: Die Daten lassen sich modellieren, auf ihre Qualität hin prüfen sowie optimal für die Weiterverarbeitung aufbereiten. Im Zuge dessen werden Mitarbeiter oft zu Teilzeit-Datenwissenschaftlern, da neben dem ursprünglichen Fachwissen auch eine Grundlage in der Datenerhebung wichtig ist. Es gilt, die Informationen in Regeln und Wissen zu übersetzen sowie die Grundbegriffe im Anlagenbau zu kennen. Nur so kann auch die Herkunft der Daten verstanden und in Zusammenhang mit der Fertigung gebracht werden.

Industrie gegen die wachsende Konkurrenz stark machen

Unternehmen aus der Industrie müssen Prozesse und Produkte nachhaltiger sowie effizienter gestalten. Das Verkaufsargument „Made in Germany“ überzeugt nach wie vor weltweit. Dennoch kommen immer mehr Wettbewerber auf den Markt, die an deutsche Produktqualität herankommen. Deswegen ist das Konzept „Industrie 4.0“ so wichtig für die deutsche Wirtschaft, um weiterhin Technologieführer zu bleiben. Das „Internet der Dinge“ (IdD) steht für die enge Kommunikation zwischen den Geschäftsbereichen, den Maschinen/Anlagen und den Maschinenteilen in einem Unternehmen. Das Industriemodell bietet die Chance, Daten aus den verschiedensten Quellen zu generieren und relevante Informationen zu gewinnen.
Nichtsdestotrotz verlangt das Einbetten von Sensoren sowie die Implementierung der IdD-Technologie in Industrieanlagen anspruchsvolles Know-how. Neue Architekturen, Konzepte, Algorithmen und Frameworks sind im Umgang mit der sensorgesteuerten Datenflut entscheidend. Aufgrund des großen Datenaufkommens ist es oftmals nicht oder nur teilweise möglich, sie auf der Grundlage herkömmlicher IT (Informationstechnologie)-Paradigmen wie Standard-Multi-Layer-Architekturen oder SQL (Structured Query Language)-Datenbanken zu speichern, zu manipulieren, zusammenzuführen oder weiterzuleiten. Die qualitative Herausforderung besteht also darin, Daten über Geräte, Benutzer und Domänen auszutauschen und zu integrieren.

Internet der Dinge hängt M2M „an den Nagel“

Die Datenquellen umfassen in Produktionsstätten meist Steuereinheiten (SPS – speicherprogrammierbare Steuerungen), Manufacturing-Execution-Systeme (MES) und eine Vielzahl an verschiedenen Datenbanken zur Prozesskontrolle oder Qualitätsprüfung. Computer-integrierte Fertigung (CIM) und Machine-to-Machine-Kommunikation (M2M) basieren auf standardisierten Systemen und Kommunikationsprotokollen. Doch mit Systemen wie OPC (Open Platform Communications), MQTT (Message Queue Telemetry Transport) und anderen Schnittstellenprotokollen stehen nun „Messaging Frameworks“ für herstellerunabhängige Kommunikation zur Verfügung. Das bringt zwar viele Vorteile mit sich, verursacht allerdings auch mit mehr als 150 verschiedenen Technologien und Systemen eine Vielzahl von Inkompatibilitäten – weshalb nur ein kleiner Teil der generierten Daten bisher analysiert werden kann.
Im Gegensatz zu M2M können mit dem IdD grundsätzlich alle einzelnen Produktionseinheiten angeschlossen und eine durchdachte Vernetzung von Maschinen, Sensoren und anderen Komponenten sowie passenden IT-Strukturen über alle Unternehmensbereiche hinweg umgesetzt werden. Nur so lässt sich eine Vielzahl an aussagekräftigen Daten aus verschiedenen Quellen generieren und verarbeiten. Die Bereiche Maschinenbau, Elektrotechnik und IT müssen hierbei eng verzahnt sein. Gerade Open-Source-Plattformen bieten genügend Freiheit, um die gesamte Wertschöpfungs- und Zuliefererkette sinnvoll in die Unternehmensprozesse zu integrieren.

Open Source lässt Maschinenherzen höher schlagen

Veraltete Anwendungssoftware ist in vielen Produktionsstätten noch verbreitet im Einsatz. Es gibt durchaus auch gute Gründe für Software-Entwickler und Anwender, diese Systeme im Anlagenbau zu behalten, denn die Anbieter klassischer Lösungen verfügen häufig über ein Portfolio an zuverlässigen Technologien, bewährten Produkten und erfahrenen Entwicklerteams. Von daher sind sie immer noch ideal für Unternehmen, deren Arbeitsabläufe sich in Zukunft sehr langsam oder gar nicht verändern werden.
Aber sobald Firmen neue Projekte im maschinellen Anlagenbau planen und sich somit die Anforderungen an die Software ändern, wird es schwierig. Unflexible Modelle können für Unternehmen erhebliche Kosten verursachen, denn um die Software entsprechend anzupassen, müssen neue Lizenzen erworben werden. Wer beispielsweise zusätzliche Funktionen für seine Datenintegrationssoftware benötigt, muss regelmäßig investieren. Neben den anfallenden Kosten ist auch das starre Grundgerüst veralteter Software nicht einfach zu aktualisieren.
Datenintegration funktioniert nach dem „ETL“ (Extract, Transform, Load)-Prozess: Relevante Daten müssen aus unterschiedlichen Quellen gewonnen, in das Schema und das Format der Zieldatenbank transformiert und dort hinein geladen werden. Das eigentliche Problem ist nur, dass täglich neue Quellformate von Daten hinzukommen. Deswegen stehen Anwender veralteter Software-Plattformen häufig vor der Herausforderung, diese neuen Formate zu erkennen.

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Autoren

 Otto  Neuer

Vice President Sales EMEA Central bei Talend in Bonn.

Wer ist Talend?

Das  im  Jahr  2005  durch  ein  Team  von  globalen  Integrationsexperten  gegründete  französische Unternehmen setzt auf Open-Source-Innovationen. Diese Enterprise-Lösungen erlauben es Unternehmen, aus Daten einen strategischen Vermögenswert zu schaffen. Der Hauptsitz liegt in Redwood City, Kalifornien/USA. Das Unternehmen ist dort an ein globales Netzwerk angeschlossen, das aus eigenen Niederlassungen sowie einer Vielzahl an Technologie- und Servicepartnern besteht. Mittlerweile beschäftigt Talend über 700 Mitarbeiter. Letztes Jahr wurde das Unternehmen durch das Marktforschungsunternehmen Gartner im „Leader-Quadranten“ des „Gartner Magic Quadrant for Data Integration Tools“ aufgenommen. Dadurch ist es auf dem gleichen Level mit Wettbewerbern wie IBM, SAP und Oracle positioniert. Das Unternehmen ging am 29. Juli 2016 an die NAS-DAQ (TLND) und erhöhte seinen Umsatz um fast 92 Millionen US-Dollar. Weltweit setzen bereits mehr als 1500 Unternehmenskunden auf die Open- Source- Lösun gen und Services.
Talend Germany GmbH, Servatiusstr. 53, 53175 Bonn, Tel. 0228 / 763776-0, Fax -99,
E-Mail: sales.de@talend.com, Internet: www.talend.com

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