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Datenmanagement - Big Data und Industrie 4.0

DatenmanagementBig Data und Industrie 4.0

„BIG“ Data – das Industrie 4.0-Zeitalter wirft mit großen Begriffen um sich. Der Effekt: Wo Großunternehmen sich längst wie selbstverständlich tummeln, weichen kleine und mittlere Unternehmen allein aufgrund der begrifflichen Dimension zurück. Dabei gibt es auch für sie Möglichkeiten, ihre Daten intelligent und gewinnbringend zu nutzen.

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Datenmanagement: Big Data und Industrie 4.0

Das Web, soziale Netzwerke, RFID-Chips, Sensoren, Maschinen: Sie alle sind Quellen für massenhafte Daten – und prägen den Begriff „Big Data“, der für viele Unternehmen heute wichtig ist, wollen sie sich am Markt behaupten. Klassische und bekannte Beispiele für Big Data-Nutzer finden sich in erster Linie bei Großunternehmen; Amazon, Google oder Apple beispielsweise sind diesbezüglich in aller Munde und fühlen sich in der Big Data-Welt längst zu Hause. Viele Tera-, Peta- oder Exabytes an Daten sammeln sich bei ihnen an, werden aufbereitet und gefiltert. Das schafft Wettbewerbsvorteile und generiert Einsparpotenziale. Marketing, Vertrieb oder Qualitätssicherung jubilieren, wenn sie mit Hilfe der Datenmassen Absatzprognosen erstellen, die Preisgestaltung optimieren oder die Qualität von Produkten vorausschauend sicherstellen können.

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Schnell entsteht dabei der Eindruck, dass diese Vorteile des 4.0-Zeitalters den Großunternehmen vorbehalten bleiben. Der Mittelstand denkt verbreitet, dass nur „die Großen“ die Analyse von Big Data stemmen können, weil nur sie über die entsprechenden Datenmengen und die notwendigen Ressourcen verfügen. Dabei können auch viele kleine Datenmengen (Small Data) in der Kombination mit weiteren externen Daten zu einem Big Data-Thema werden und gewinnbringend sein. Entscheidend für Unternehmen – egal welcher Größenordnung – ist, dass sie genau die Informationen finden, die Antworten auf relevante Fragestellungen geben. Und dass sie diese effektiv und zukunftsorientiert einsetzen: Es geht um Smart Data.

Der wertvolle Inhalt zählt
Während bei Big Data im Sinne einer rückblickenden Analyse die Masse der Daten im Vordergrund steht, haben Smart Data-Analysen einen anderen Fokus: Es geht um den wertvollen Inhalt, darum, die Daten möglichst schnell zu begreifen. Smart Data-Anwendungen nutzen sogenannte In-Memory-Technologien. Diese bearbeiten große Datenmengen direkt im Speicher, beziehen weitere semantische Informationen (wie Wetter, Ferienzeiten, politische und gesellschaftliche Ereignisse, Baustellen etc.) mit ein und liefern so schnell hilfreiche und konkrete Prognosen. Im Vergleich zu herkömmlichen Datenbanken werden komplexe Analysen so deutlich – teils um das Hundertfache – beschleunigt. Diese anwendungsorientierte Herangehensweise öffnet die Türen für kleine und mittlere Unternehmen und macht auch für sie eine attraktive Verwertung von Daten möglich.

Datenmanagement: Big Data und Industrie 4.0

Smart Data in der Produktion
Allein das Produktionsumfeld liefert zahlreiche Einsatzgebiete für die sinnvolle Nutzung von Daten. Ein Beispiel bietet der Wartungsbereich: Moderne Industrieanlagen lassen sich schon heute so ausstatten, dass Unternehmen den Status jeder Maschine in Echtzeit abfragen können. Selbst bei überschaubar komplexen Systemen sammeln sich so in kurzer Zeit große Datenmenden an. Gleichzeitig kommen unstrukturierte Daten – wie Protokolle von Wartungsmechanikern oder Fehlermeldungen – dazu, die in den Kontext der anderen Daten gesetzt werden können und müssen. Aus einer regelmäßigen und umfassenden Analyse lassen sich meist Besonderheiten in den Datenmustern erkennen, die dem Ausfall einer Anlage vorausgehen.

Mit „Predictive Maintenance“ wird es möglich, einzelne gefährdete Anlagenkomponenten rechtzeitig herauszufiltern (nicht alle Anlagenkomponenten werden in gleicher Weise beansprucht), zu reparieren oder zu ersetzen und so einem Ausfall der Anlage mit teuren Stillstandzeiten vorzubeugen.

Durch ein derartiges Vorgehen können Unternehmen ihre Wartungsressourcen kosteneffizienter einsetzen, teure Ausfallzeiten minimieren, die Laufzeiten der Geräte verlängern und die Lieferkettenprozesse verbessern. Gleichzeitig lassen sich aus denselben Daten aber auch Rückschlüsse ziehen, warum manche Maschinen besser laufen als andere; es geht also nicht nur darum, das Angebot zu optimieren, sondern auch darum, das Verständnis vom Verhalten der eigenen Produkte zu verbessern.

Andreas Meier

Der Mittelstand muss es sich (zu)trauen
Viele KMU erkennen das Potenzial dieser Technologien für ihr Unternehmen nicht oder wissen nicht, wie sie sich dem Thema nähern sollen. Andere wären gerne längst auf den Zug aufgesprungen, scheitern aber auf dem Weg dorthin – aufgrund fehlender finanzieller Mittel oder weil es an der notwendige Expertise mangelt, derartige Smart Data-Projekte durchzuführen. Erster Schritt ist für sie die Evaluierung, ob sich die Hebung ihres Datenschatzes überhaupt lohnt und die Festlegung der Werkzeuge, die sie dafür benötigen. Erst anschließend macht es Sinn konkrete Schritte in Richtung Realisation zu gehen.

Beratende Partner mit dem entsprechenden Know-how – speziell im Hinblick auf kleine und mittlere Unternehmen – sind am Markt vorhanden und helfen nach der Einstiegsberatung auch bei der Umsetzung tiefergehender Projekte. Gerade unter Wettbewerbsgesichtspunkten macht es für KMU daher Sinn, den ersten Schritt in Richtung intelligente Datenauswertung zu wagen – und sich damit zukunftssicher am Markt zu positionieren. -sg-

Smart Data Solution Center, Stuttgart, Tel. 0711/2172828-4, www.sdsc-bw.de

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