Automatisieren Sie Ihre Datenanalyse.

Digitale Transformation. Intelligente Fertigung. Industrielles Internet der Dinge (IoT). Ein Connected Enterprise. Industrie 4.0.

Daten sind die Voraussetzung aller modernen Betriebsabläufe. Für den Erfolg von Lebensmittel- und Getränkeherstellern ist Digitalisierung eine unverzichtbare Voraussetzung. Wenn Sie von Beginn an auf die richtige Lösung setzen, können Sie zahlreiche Betriebskosten einsparen. Andernfalls drohen Ineffizienzen und Zeitverlust.

Tappen Sie nicht in die Big-Data-Falle.

Der Begriff „Big Data“ stammt aus den 1990er-Jahren. Seitdem sind unzählige weitere Daten erfasst, Experten in der Analyse geschult und mühselige Aufgaben automatisiert worden, damit Unternehmen Big Data für sich nutzen können.

Big Data ist zwar für verschiedene Analysen und Verbraucheranwendungen hilfreich – für Industrieanwendungen im Fertigungsbereich ist das Konzept jedoch weniger gut geeignet. Hersteller benötigen kontextualisierte, strukturierte Daten, um zu aussagekräftigen Informationen über KPIs wie Energieverbrauch, Gesamtanlageneffektivität, Batch-Effizienz und Qualität zu gelangen.

Wie können Daten aus dem Fertigungsbereich transformiert und eingesetzt werden, um Chancen für Wert- und Produktivitätssteigerung zu erkennen? Durch die Nutzung von Tools, die Daten von Beginn an mit einem intelligenten Ansatz organisieren und kontextbezogen verarbeiten. Dies ermöglicht nicht nur einen vereinfachten Datenfluss, sondern auch schnellere Erkenntnisse.

Ein datenzentriertes Automatisierungssystem

Smart Objects organisieren Daten auf neue und einfachere Weise. Diese Daten können von der Steuerung problemlos abgerufen und von IoT-Systemen verarbeitet werden. Mit dem standardisierten Framework können Entwickler Data-Sets in einem vorkonfigurierten Kontext anzeigen und so die Programmierzeit erheblich verkürzen.

Anders ausgedrückt: IoT- und Automatisierungssysteme funktionieren nach unterschiedlichen Regeln. Smart Objects bieten eine gemeinsame Sprache. Smart Objects sorgen für automatische Erfassung, Standardisierung, Synchronisierung und Integrität Ihrer Daten.

In der Regel sind Automatisierungssystem und IoT-Plattform über ein Gateway verbunden. Dieses Gateway muss umfangreich konfiguriert werden, damit die Daten bereitgestellt werden können. An dieser Stelle ist die Kontextualisierung entscheidend, insbesondere bei der Nutzung verschiedener Systeme. Da die Automatisierungsstrukturen nicht im IoT-System konfiguriert wurden, muss für jede Anwendung ein neues Modell entwickelt werden. Weitere Ineffizienzen entstehen daraus, dass das IoT-System die Automatisierungssteuerungen mit Daten überlastet. Ein IoT-System empfängt Daten in der Regel einzeln für jede Aktion: Aktion X wird eingeleitet, Aktion X wird durchgeführt, Aktion X ist abgeschlossen. Diese drei Datenpunkte müssen dann anhand von Manipulationen zu einer zusammenhängenden, kontinuierlichen Aktion zusammengefügt werden.

In einem System mit Smart Objects werden Daten automatisch von IoT-Systemen und -Anwendungen organisiert, modelliert und verarbeitet, sodass sich der Programmieraufwand für Entwickler erheblich verringert. Tags von speicherprogrammierbaren Steuerungen für Werte, Zustände, Status usw. können nun einheitlich definiert werden. Darüber hinaus werden sie in Informationsdatenbanken mit Liniennummer, Maschinenname und Standort bereitgestellt. IoT-Lösungen können dadurch mehr Erkenntnisse, bessere Analysen und ein tieferes Verständnis von Prozessen und möglichen Risiken bereitstellen. Im obigen Beispiel werden die drei Datenpunkte für Aktion X automatisch als eine kontinuierliche Aktion erkannt.

Intelligente Entwicklungen für Entwickler

Warum ist das wichtig? Fragen Sie einen Entwickler mit IoT-Erfahrung. Differenzierte, inkonsistente Daten führen zu Fehlern, die behoben werden müssen – und damit auch zu Produktionsausfall und Frustration. Gemäß Forbes.com geben Datenexperten an, 80 % ihrer Zeit mit der Vorbereitung der Daten und nicht mit deren Analyse zu verbringen.

Stellen Sie sich eine einfache Getränkelinie mit fünf Maschinen vor (siehe Animation für die Getränkeproduktion). Die generierten Datenwerte belaufen sich womöglich auf über eine Million. Die meisten Unternehmen verfügen nicht über die Ressourcen, all diese Informationen zu verarbeiten. Der notwendige Zeitaufwand wäre auch nicht gerechtfertigt. Smart Objects optimieren die Datenvorbereitung, sodass z. B. ein Modell auf mehrere Anwendungen angewendet werden kann. Ein Kunde schätzt, dass ein Entwickler für den Vorgang, den Smart Objects innerhalb von 6 Stunden erledigt hätten, etwa einen Monat benötigt hätte – Smart Objects bieten also eine Verbesserung um 96 %.

Weitere Vorteile dieses direkteren Verfahrens sind bessere Datenintegrität und Determinismus. Vergleiche über ein Produkt in unterschiedlichen Phasen sind mit hoher Präzision und Integrität möglich. Da den Daten Attribute wie Gesamtanlageneffektivität, Energie oder Massenfluss zugewiesen werden können, lassen sich Informationen bereitstellen, die automatisch zusammengefasst und kategorisiert werden. Im Anschluss wird ein Bericht ausgegeben, der von Entwicklern und Steuereinheiten interpretiert werden kann und Entscheidungsfindung und Optimierung verbessert.

Smart Objects ändern zwar nicht die Daten. Sie bieten jedoch die Möglichkeit einer vereinfachten Erfassung, Anzeige und Darstellung und schließlich auch Erkenntnisse für die Optimierung. Teilen Sie uns mit, wie Smart Objects zu Ihrer Informationsstrategie passen.