Digitale Transformation. Smart Manufacturing. Industrielles Internet der Dinge (IoT). Ein vernetztes Unternehmen. Industrie 4.0.
Wie auch immer Sie es nennen, Daten treiben es an. Digitalisierung ist ein grundlegendes Element für den Erfolg eines Lebensmittel- und Getränkeherstellers. Wenn Sie es von Anfang an richtig machen, kann das den Unterschied ausmachen zwischen der Freisetzung von Millionen an Betriebseinsparungen oder dem Verlust derselben durch Ineffizienzen und Zeitverschwendung.
Ende der 1990er Jahre tauchte der Begriff „big data“ auf. Seitdem haben wir mehr Daten gesammelt, Wissenschaftler geschult, diese zu analysieren und zu interpretieren, und versucht, die mühsame Aufgabe der Gewinnung von Geschäftswert zu automatisieren.
Während big data für einige Analyse- und Verbraucher-Anwendungen sinnvoll ist, ist es für industrielle Anwendungen im Fertigungsbereich nicht geeignet. Stattdessen benötigen Hersteller kontextualisierte, strukturierte Daten, um aussagekräftige Informationen über KPIs wie Energieverbrauch, OEE, Batch-Effizienz und Qualität zu erhalten.
Smart Objects haben sich als neue, vereinfachte Möglichkeit zur Organisation von Daten herauskristallisiert, sodass diese einfach von der Steuerung erfasst und dann an Internet der Dinge-Systeme weitergeleitet und von diesen genutzt werden können. Das standardisierte Framework stellt Datensätze vollständig in einem vorkonfigurierten Kontext für den Entwickler bereit, wodurch die Programmierzeit erheblich verkürzt wird.
Anders ausgedrückt: Internet der Dinge- und Automatisierungssysteme haben unterschiedliche Regeln, und Smart Objects schaffen die gemeinsame Sprache, die sie sprechen. Im Kern bringen Smart Objects automatische Erkennung, Standardisierung, Synchronisierung und Integrität in Ihre Daten.
Smart Data Animation: Sehen Sie, wie unterschiedliche Daten in einer tag-basierten Architektur vereinfacht und mit einem objektbasierten Ökosystem in einen Kontext gesetzt werden.
Warum ist das alles wichtig? Fragen Sie jeden Entwickler, der in der Internet der Dinge-Welt gearbeitet hat. Nuancierte, inkonsistente Daten schaffen Fallen, die zu Frustration, Fehlerbehebung und Produktivitätsverlust führen. Laut Forbes.com verbringen Datenwissenschaftler 80 % ihrer Zeit mit der Vorbereitung von Daten, anstatt nach Erkenntnissen zu suchen.
Betrachten Sie eine einfache Getränkelinie mit fünf Maschinen (siehe Animation „Getränkeanlage“). Sie kann über 1000000 zugehörige Datenwerte haben. Die meisten Unternehmen verfügen nicht über die verfügbaren Ressourcen, um all diese Informationen zu verwalten, noch ist es der Ort, an dem sie ihre Zeit verbringen sollten. Intelligente Objekte rationalisieren die Datenvorbereitung, d. h. ein Modell versorgt viele Anwendungen. Ein Kunde schätzte, dass ein Entwickler einen Monat gebraucht hätte, um das zu tun, was intelligente Objekte in nur 6 Stunden ermöglichten – eine Verbesserung von 96 %.
Darüber hinaus führt diese direktere Methode zu einer besseren Datenintegrität und -determinismus. Wir können mit beispielloser Genauigkeit und Integrität vergleichen, was dasselbe Produkt in verschiedenen Phasen bewirkt. Und mit der Möglichkeit, den Daten Attribute wie OEE, Energie oder Massenfluss zuzuordnen, erhalten wir Informationen, die automatisch aggregiert und kategorisiert werden. Von dort aus wird darüber in einer Weise berichtet, die sowohl für menschliche als auch für maschinelle Entscheidungsfindung und Optimierung sinnvoll ist.
Am Ende verändern intelligente Objekte die Daten nicht. Aber sie vereinfachen erheblich, wie Sie sie erfassen, anzeigen und präsentieren, und im Laufe der Zeit, wie Sie den Betrieb als Ergebnis daraus optimieren. Lassen Sie uns wissen, wie intelligente Objekte in Ihre Informationsstrategie passen könnten.
Animation einer Getränkeabfüllanlage: Sehen Sie, wie Smart Objects den Zugriff auf organisierte, mit Zeitstempeln versehene Daten und deren Interpretation durch ThingWorx oder andere Plattformen für das industrielle Internet der Dinge erleichtert.
Veröffentlicht 22. Juni 2020
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