Das Industrial Internet of Things (IIoT) (in Englisch) verändert gerade die Rahmenbedingungen für die Hersteller: Von intelligenten Fabriken (in Englisch) über autonome Supply Chains bis hin zu neuen Produktentwicklungen und Innovationen. Die riesige Menge an Daten von angeschlossenen Sensoren kann ein bisher unerreichtes Maß an Informationen liefern. Aber das enorme Datenvolumen und die Geschwindigkeit seiner Entstehung schafft einen echten Daten-Tsunami. Die Kombination von künstlicher Intelligenz (KI) und Analytics kann Herstellern helfen, die Nutzung ihrer IIoT-Daten zu optimieren.
Die Anzahl der IoT-Geräte wächst rasant. Die Geräte entwickeln sich in allen Bereichen weiter: Verbesserung von Leistung, Größe, Energieverbrauch und Kosten. Es ist heute relativ kostengünstig, neue Sensoren mit vielen neuen Produkten und Bauteilen zu integrieren, die bereits von Anfang an IoT-fähig sind. GSMA Intelligence (in Englisch) schätzt, dass es bis zum Jahr 2025 25,4 Milliarden IoT-Geräte geben wird. Noch wichtiger ist, dass dies ein Wendepunkt sein wird: Die Zahl der IIoT-Geräte (13,8 Milliarden) übersteigt erstmals die der Endgeräte (11,8 Milliarden).
Big Data: Vom Sturzbach zum Daten-Tsunami
Hersteller haben mit Sensoren in der Produktionsstätte, der Supply Chain und den verkauften Produkten einen bislang unerreichten Zugriff auf unglaublich wertvolle Daten. Aber auch die Menge ist erstaunlich. Laut IDC (in Englisch) wachsen die von IoT-Geräten erzeugten Daten derzeit von 0,1 Zettabytes im Jahr 2013 auf 4,4 Zettabytes im Jahr 2020. Ein einzelnes autonomes Fahrzeug kann täglich mehr als 40 Terabytes an Daten (in Englisch) erzeugen – das sind über 2,5 Gigabyte pro Minute.
Es ist sehr wichtig, die vollständigen Informationen aus diesen Daten zu extrahieren. Dies erfordert jedoch einen neuen Ansatz, wie Sie Informationen erfassen und analysieren. Dort beginnen die Probleme. Eine Umfrage des Manufacturing Leadership Council (in Englisch) ergab: Nur 9 Prozent der Unternehmen glauben, dass sie bereit sind, die Datenmengen von IoT-Geräten zur Entscheidungsunterstützung zu nutzen. Mehr als 80 Prozent der Befragten gaben an, dass sie entweder mäßig oder schlecht vorbereitet seien.
Die Hersteller kombinieren bereits IIoT, KI und Predictive Analytics für praxisnahe Anwendungen, wie z.B. die prädiktive Instandhaltung. Vorhersagen auf der Grundlage historischer Daten sind jedoch nicht mehr ausreichend. Wenn Sie das IIoT nutzen, müssen Sie bei der enormen Geschwindigkeit und der schieren Menge der Daten in der Lage sein, diese in Echtzeit zu verarbeiten.
Früher wurde die Analyse von Daten in den Speichersystemen durchgeführt, also Daten, die in ein zentrales Repository geladen wurden. Doch jetzt, mit dem Tsunami der Daten, müssen Sie auch einen effektiven Einblick in die Daten im laufenden Betrieb gewinnen. Dies erfordert einen neuen Ansatz, der als ‘Streaming Analytics’ (in Englisch) bekannt ist. Streaming Analytics ist die Fähigkeit, Live-Streaming-Daten kontinuierlich zu verarbeiten, zu verwalten, zu überwachen, anzureichern und in Echtzeit zu analysieren. Dies gilt typischerweise für Sensoren und andere Komponenten des Internet of Things (IoT)
Die vorausschauende Wartung ist ein ausgezeichnetes Beispiel dafür, wie das Hinzufügen von Echtzeit-Datenanalysen dazu beiträgt, ein genaues und aktuelles Bild davon zu erhalten, was innerhalb der Anlage passiert. In Kombination mit KI – insbesondere auch dem maschinellen Lernen – können Sie viel schneller erkennen, wo Fehler auftreten können und Korrekturmaßnahmen ergreifen.
Mit IIoT behalten Sie die Kontrolle über den Daten-Tsunami
Die IoT-Daten sind in den letzten sieben Jahren um fast das Fünfzigfache angestiegen und das Tempo hat sich beschleunigt. Die Herausforderung, Ihre IIoT-Daten sinnvoll zu nutzen, wird jetzt ganz klar. Es entstehen jedoch neue Tools, die in der Lage sind, die riesigen Datenmengen im modernen Fertigungsunternehmen zu verarbeiten. Sie stellen sie den richtigen Personen zur richtigen Zeit zur Verfügung.
Es gibt kein einziges Tool, das Ihnen eine Komplettlösung für den Daten-Tsunami bieten kann: die Verwaltung, Analyse und Präsentation von Daten. Stattdessen bietet OpenText™ eine Reihe sich ergänzender Technologien, die sich nahtlos und sicher integrieren lassen. So erhalten Hersteller die Kontrolle über IIoT-Daten. Dazu gehören:
Datenintegration
- Die Unternehmen sind mit einer wachsenden Anzahl von Unternehmensanwendungen und Datenquellen konfrontiert. Um den Wert zu maximieren, müssen IIoT-Daten mit anderen Unternehmenssystemen integriert werden. Dies ist komplex und sehr anspruchsvoll. Ein kürzlich veröffentlichter Forrester Report (in Englisch) ergab: 93 Prozent der Befragten glauben, dass die operativen und technischen Herausforderungen der Datenintegration zu Umsatz- und Kundenverlusten geführt haben. Datenintegrationsplattformen wie OpenText™ Alloy™ (in Englisch) können eine Vielzahl von Cloud- und On-Premise-Integrationsendpunkten verarbeiten, darunter mobile Anwendungen und das IIoT.
IIoT Geräte- und Datenmanagement
- Das Wachstum des IIoT hat zur Schaffung digitaler Ecosysteme von Menschen, Systemen und Dingen geführt. Es ist wichtig, dass die Daten von jedem Endpunkt sicher erfasst und verwaltet werden. Erweiterte Identitätsfunktionen sind erforderlich. Nur so kann sichergestellt werden, dass jeder darauf vertrauen kann, dass ein Gerät genau das ist, was es vorgibt zu sein. Außerdem sind die Daten, die erstellt und übertragen werden, unverfälscht und korrekt. Nur diejenigen mit den richtigen Anmeldeinformationen können auf ein Gerät zugreifen. Eine identitätsgesteuerte IoT-Plattform (in Englisch) ermöglicht die tägliche Verwaltung von Daten, die über Ihre IIoT-Netzwerke fließen.
Datenaufbereitung und -analyse
- Durch die Einführung von Management- und Integrationsfunktionen hat ein Unternehmen mehr Kontrolle und Transparenz über seine IIoT-Daten. Es kann die Datenbereinigung und Harmonisierung von IIoT und anderen Unternehmensdaten durchführen, die für die Erstellung von erweiterten Analysen erforderlich sind. Durch die Kombination von KI und Analytics in Plattformen wie OpenText™ Magellan™ erhält das Unternehmen Einblicke in alle strukturierten und unstrukturierten Daten. Darüber hinaus können historische und Echtzeit-Daten gewonnen werden. So wird gewährleistet, dass der gesamte Wert der IIoT-Daten zur Verfügung steht.
Datenvisualisierung
- Und schlussendlich müssen die Erkenntnisse aus Ihren IIoT-Daten denjenigen Personen zur Verfügung gestellt werden, die sie benötigen. Die Daten haben nicht nur einen geschäftlichen, sondern auch einen operativen Wert. Daher gibt es weitaus mehr Anwender, die von den Erkenntnissen profitieren können. Die Analyseergebnisse müssen sofort verfügbar sein. Sie sollten in der Lage sein, eigene Datenvisualisierungen zu erstellen. Und sie sollten tief in die Daten einsteigen können, um schnell die gewünschten Informationen zu finden. Die neueste Generation von Business Intelligence-Lösungen – wie OpenText™ Business Intelligence (in Englisch) – hilft bei der Demokratisierung der Datenanalyse. Sie bietet umfassende Self-Service-Funktionen, mit denen Anwender ihre eigenen Dashboards und Auswertungen basierend auf den IIoT-Daten erstellen können.
Heutzutage wird jeder Hersteller mehr und mehr IIoT-Daten sammeln und verarbeiten. Der Umfang kann überwältigend erscheinen. Die Tools und Lösungen sind jedoch bereits heute verfügbar, um den Daten-Tsunami zu bändigen und Ihnen die Kontrolle zu geben. Sie können die notwendigen Erkenntnisse gewinnen, um das Transformationspotenzial der IIoT-Technologien zu nutzen.
Dieser Artikel wurde aus dem Englischen übersetzt.