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Highlight der WocheKontext statt Chaos - Unternehmen müssen Datensilos auflösen und für Vernetzung sorgen

Etwa 34 Milliarden vernetzte Geräte bis 2020: Die Schätzung der Nachrichtenpublikation Business Insider zeigt, dass das Internet of Things längst mehr ist als eine vielversprechende Vision. Mit einer Vielzahl an Sensoren und anderen vernetzten Geräten entstehen gigantische Datenmengen die – glaubt man den Versprechungen von Experten – ein erhebliches Potenzial verborgen halten. Damit das funktioniert, müssen jedoch noch viele Hindernisse aus dem Weg geräumt werden. Ohne den entsprechenden Kontext sind all diese Daten nämlich ziemlich wertlos.

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Die Ausgangslage: Datenvielfalt

Highlight der Woche: Kontext statt Chaos - Unternehmen müssen Datensilos auflösen und für Vernetzung sorgen

Schon heute liefern Fahr- und Flugzeuge, Maschinen und Geräte rund um die Uhr eine Vielzahl an Parametern zu ihrem jeweiligen Betriebszustand. Diese Informationen lassen sich von Ingenieuren jedoch nur dann sinnvoll nutzen, wenn der Kontext bekannt ist. Dazu gehört die Entwicklungshistorie des Produkts, aber auch seine individuelle Konfiguration. Das Problem: Die Daten liegen in Silos getrennt voneinander vor und stehen deshalb für tiefergehende Analysen, mit denen sich Zusammenhänge aufdecken lassen, nicht zur Verfügung. Im verheerendsten Fall entstehen Sicherheitsrisiken für Personen. In unserem kostenlosen Whitepaper zum Thema sind konkrete Beispiele aufgeführt.

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Licht ins Dunkel mit dem Digital Twin und dem Digital Thread

 Die Probleme, die durch isoliert voneinander arbeitende Systeme entstehen, lassen sich durch den sogenannten Digital Twin in Kombination mit dem Digital Thread lösen. Beim Digital Twin handelt es sich um einen digitalen Zwilling des tatsächlichen Produktes, bezogen auf ein konkretes Anwendungsszenario. Es gibt ihn also nicht nur für ein Musterprodukt, so wie es sich Ingenieure einst ausgedacht haben. Vielmehr wird in der Auftragsfertigung für jedes produzierte Exemplar ein eigener Digital Twin erstellt.

Über den Digital Thread kommt die Produkthistorie ins Spiel: Mit ihm lässt sich nachvollziehen, welche Gründe für die Verwendung oder den Austausch eines bestimmten Bauteils sprachen und welche Rahmenbedingungen einst dafür sorgten, dass gerade dieser Part auf eben diese Weise konstruiert wurde. Jede Konfiguration muss im digitalen Thread erfasst und mit dem Digital Twin synchronisiert werden. Wird dieser Prozess mit Hilfe einer Product-Innovation-Plattform auf Basis eines flexiblen PLM-Systems sauber durchlaufen, erhält der Nutzer eine umfassende Sicht: von der Konstruktion als Ganzem bis hin zur kleinsten verbauten Schraube.

Der Weg in das Datenchaos – und die Alternative

Um einen Digital Twin und einen Digital Thread anlegen zu können, müssen Unternehmen ihre grundlegenden IT-Systeme im Griff haben. Dazu gehören Excel, CAD, E-CAD, ALM, PDM, ERP und MES. Diese dienen jeweils sehr unterschiedlichen Zwecken, greifen aber im Prinzip auf die gleiche Datenbasis zu. In der Praxis gibt es jedoch viele Medienbrüche, so dass in jeder Phase wertvolle Informationen nicht von System zu System übertragen werden und damit verloren gehen. Somit ist es später extrem aufwendig, anhand der vorliegenden Daten einen Kontext zu rekonstruieren, der die Wirklichkeit abbildet.

Die Lösung: Product-Innovation-Plattformen

Die Lösung für dieses Dilemma ist eine Product-Innovation-Plattform auf Basis eines modernen, flexiblen PLM-Systems wie es Aras anbietet. Über sämtliche Phasen des Produktlebenszyklus, Disziplinen, Standorte und Prozessketten hinweg ermöglichen diese einen durchgehenden Blick auf alle relevanten Daten zu einem Produkt. Dabei gehen die Informationen weit über aktuelle Zustandsberichte des IoT hinaus: Durch die Darstellung eines Digital Twins und Digital Threads für jede einzelne produzierte Komponente erschließt sich der Kontext und die gesamte Historie zu einem Produkt lässt sich auf einen Blick nachvollziehen. Mit einem solchen PLM-System sind wesentlich effizientere Abläufe im gesamten Produktlebenszyklus und geringere Fehlerquoten möglich. Noch detaillierter können Sie das in unserem kostenlosen Whitepaper nachlesen. 

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