Hannover Messe 2018

An Data Science führt kein Weg vorbei

| Autor / Redakteur: Norbert Meierhöfer / Redaktion IoT

Integrierte Data Science-Funktionalitäten sind ein Muss.
Integrierte Data Science-Funktionalitäten sind ein Muss. (Aspen Technology)

IT-Lösungen rund um Industrie 4.0 sind auf der Hannover Messe nicht nur zu Gast, sondern bilden mittlerweile den zentralen Kern der Leitmesse. Eine Schlüsselrolle nimmt dabei Data Science ein.

5.000 Aussteller, 210.000 Besucher, 5,5 Millionen Kontakte – die Bilanz der weltweit größten Industriemesse ist durchweg positiv. Dabei setzt sich auch ein Trend der vergangenen Jahre fort: Der Anteil an Anbieter und Dienstleister aus der klassischen IT-Branche wächst kontinuierlich. Die digitale Fabrik und ihre industriellen Softwarelösungen haben sich endgültig zu einem zentralen Kern der Messe entwickelt. Oder wie Bitkom-Präsident Achim Berg es auf den Punkt bringt: „Soviel IT hatten wir noch nie auf einer Hannover Messe.“

Dazu passt auch, dass Hannover in diesem Jahr mit dem Leitthema „Integrated Industry – Connect and Collaborate“ an den Start gegangen ist. IIoT, Automation, Künstliche Intelligenz, Predictive Maintenance und Vernetzung sind dabei längst nicht mehr nur Buzzwords, sondern fanden sich auf der diesjährigen Agenda in allen Bereichen – in der Energietechnik (E-Mobilität), der Supply Chain (Smart Supply) und der Logistik (Logistik 4.0). Selbst die Robotik kann erst mit der Vernetzung zwischen Mensch, Maschine und IT ihr volles Potential ausschöpfen. Kein Wunder also, dass im Vergleich zum Vorjahr beispielsweise die belegte Fläche der „Digital Factory“ um 50 Prozent gewachsen ist. Unter einem Dach konnten Besucher die digitale Transformation der Industrie als Gesamtsystem erleben und einen Querschnitt technischer Innovation entlang der gesamten industriellen Wertschöpfungskette einsehen. Im Kern greifen die neuen Technologien auf ein und dieselbe Disziplin zurück: Data Science.

Klassisches Grundrezept: Daten, Daten, Daten

Das Sammeln und Analysieren von Datensätzen, um Prozesse zu überwachen, frühzeitig Handlungsbedarf auf System- und Anlagenebene zu erkennen und so Betriebszeit und Leistung zu maximieren, ist für die Betreiber nicht wirklich neu. In der Prozessindustrie kam Data Science bereits in den späten 70er Jahren zum Einsatz, als große Unternehmen damit begannen, ihre Anlagensteuerungssysteme von analog auf digital umzustellen. Erstmals erfassten Tausende Sensoren innerhalb der Anlage minuten- bis sekundengenaue Daten, die für Entwicklung von übergeordneten Anwendungen wie APC (Advanced Process Control) genutzt wurden, um die Effizienz der Anlagen bis an ihre Grenzen auszulasten.

Diese historischen Daten sind noch immer von Wert, nämlich als Grundlage für eine neue Form des Asset Performance Management, das tiefe Einblicke in die Anlagenprozesse erlaubt und damit Ausfälle, Störungen und Stillstandzeiten vorhersehbar macht. Wartung und Instandhaltung stellen nämlich im Zeitalter von Digitalisierung und Data Science nicht länger eine unkalkulierbare und unkontrollierbare Kostenstelle dar. Vielmehr eröffnen sie unter dem Stichwort Predictive and Prescriptive Maintenance ab sofort echten Mehrwert für Anlagenbetreiber.

Die Chancen sind enorm: Allein in der Instandhaltung können Betreiber durch vorausschauende Lösungen finanzielle Einbußen von insgesamt 1 Mrd. US-Dollar verhindern. Data Analytics und Maschinelles Lernen verhelfen hier zu einem technologischen Durchbruch – jedoch nur wenn sie mit der branchenspezifischen Expertise über Betriebsabläufe und Verfahrenstechniken kombiniert wird und sich die in der Cloud bereitgestellten Rechen- und Speicherkapazität mittels High-Performance-Computing und Data Lakes zu Nutze macht.

Einfacher Zugang zu komplexen Technologien

Die Vertrautheit mit diesen „neuen“ Technologien auf Seiten der Mitarbeiter ist dabei in den letzten Jahren gestiegen. Dazu haben auch die einfache Handhabung von komplexen Anwendungen und die immer höhere Rechenleistung beigetragen. Eine neue Generation von Entwicklern verschiebt die Grenzen weiter nach oben – auch weil KI, Cloud und Big Data verstärkt in bekannten Consumer- und Back-Office-Anwendungen zum Einsatz kommen und so Teil unseres täglichen Lebens geworden sind.

Für IT-Dienstleister und Softwareanbieter im Bereich Industrie 4.0 stellt sich damit eine wesentliche Aufgabe: Ihnen muss es gelingen, Data Science-Funktionalitäten in ihre Produkte zu integrieren und  Kunden ein einfach zu bedienendes und effektives Tool an die Hand zu geben, das ihnen den Zugang zu neuen Technologien vereinfacht. Die nahtlose Integration von Analytik und Data Science bietet dann  Vorteile über alle Bereiche hinweg – vom Design über den Betrieb bis hin zur Wartung.

Ohne solche intelligenten IT-Plattformen und Softwarelösungen bleibt Industrie 4.0 nur ein Schlagwort. Die Hannover Messe und der wachsende Schwerpunkt auf IT und digitale Vernetzung haben das klar zu verstehen gegeben. Der rege Zulauf aus der IT-Branche und die Nachfrage auf Seiten von Anlagenbetreibern und Herstellern wird daher auch in den nächsten Jahren nicht versiegen, sondern aller Voraussicht nach zunehmen. Data Science ist in diesem Zusammenhang der auschlaggebende Erfolgsfaktor für alle Unternehmen, um sich langfristig an die Spitze der nächsten industriellen Revolution zu setzen.

 

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