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Industrie 4.0

Big Data – der neue Rohstoff der Wirtschaft

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Konkrete Beispiele dafür gibt es bereits: So konnte Bosch durch die Auswertung von Daten aus der Fertigung die Prüfzeit von Hydraulikventilen um 17,4 % verkürzen. Ein ganz schöner Batzen: Denn bei rund 40.000 gefertigten Ventilen pro Jahr werden jetzt 14 Tage eingespart. In diesem Fall bildete die Analyse der Produktionsdaten von 30.000 gefertigten Hydraulikventilen die nötige Wissensbasis. Dabei zeigte sich, dass zeitlich später in der Prüfreihenfolge angesiedelte Schritte entfallen konnten, wenn zuvor mehrere früher angesiedelte Prüfungen positiv ausfielen. Das Resultat des späten Prüfschrittes liess sich zuverlässig aus der Analyse der vorausgehenden vorhersagen. Solche – und zumeist wesentlich komplexere – Zusammenhänge aufzudecken, spart Zeit und Geld. «Bei Millionen Teilen summieren sich selbst wenige Sekunden zu beachtlichen Zeiten und Centbeträge zu Millionen Euro», schwärmt Baum. Jede Ersparnis stärkt die Wettbewerbsfähigkeit und damit die Attraktivität der produzierten Erzeugnisse.

Auf die Dauer hilft nur Rechenpower

Technisch ist das Data Mining überaus anspruchsvoll. «Die dafür nötigen Algorithmen sind zwar grundsätzlich seit vielen Jahrzehnten bekannt. Doch liessen sich die Algorithmen mangels Rechenkraft nicht auf mehrere Milliarden Datenpunkte anwenden», erläutert Baum. Das wird nun möglich, weil aus vielen Servern zusammengeschaltete Cluster auf Tausenden Prozessoren parallel an den riesigen Aufgaben rechnen.

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Diese Fähigkeiten haben auch die Grundlagen für ein weiteres gutes Beispiel dafür gelegt, wie nützlich die Beschäftigung mit Big Data sein kann. Das Energieunternehmen British Gas verkauft seinen Kunden die Dienstleistung, Wärme und Warmwasser zu liefern. Zahlreiche der von der Gasfirma installierten Bosch-Boiler sind mittlerweile internetfähig und liefern jede Menge Daten aus dem laufenden Betrieb an den Energieversorger: Wann ist der Boiler in Betrieb, wie lange, wie schnell zündet die Flamme, wie hoch ist die Wassertemperatur? «Die Analyse dieser Informationen deckt mögliche Ursachen auf, falls etwa ein Boiler längere Zeit zum Anspringen braucht als bisher», erläutert Data-Mining-Fachmann Baum.

Der Servicetechniker klingelt nur noch einmal

«Wenn der Servicetechniker zum Kunden fährt, kann er jetzt gleich das richtige Ersatzteil einpacken, da er bereits weiss, was schadhaft ist. Aktuell kommen die Techniker oft zwei Mal – zuerst zur Analyse und dann nochmal zur Reparatur.» Nun klingelt er nur noch ein Mal. Bei Bosch selbst ist die Big-Data-Nutzung bereits weit gediehen. Viele Maschine sind vernetzt. Algorithmen erkennen aus den Sensordaten drohende Schäden an den Maschinen und geben Hinweise für deren rechtzeitige Wartung. Die Big-Data-Komponente der Bosch-IoT-Suite – mit ihr lassen sich IoT-Anwendungen entwickeln, bereitstellen und betreiben – erlaubt die Analyse grosser Datenmengen.

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