Smart Factory

Das operationale Gehirn: intelligentes Datenmanagement

| Autor / Redakteur: Jodok Batlogg / Sebastian Human

In einer intelligenten Fabrik müssen Daten nicht nur erfasst, sondern auch zur schnellen und intelligenten Weiterverarbeitung genutzt werden können.
In einer intelligenten Fabrik müssen Daten nicht nur erfasst, sondern auch zur schnellen und intelligenten Weiterverarbeitung genutzt werden können. (Bild: Photo by Waldemar Brandt on Unsplash / CC0)

Um intelligentes Datenmanagement möglichst effektiv nutzen zu können, muss man verstehen, wie sich moderne Datenbankarchitekturen, KI und IoT-Netzwerke zu einem neuen Datenmanagementparadigma verbinden lassen.

Mit dem Aufkommen des Internet of Things haben Unternehmen die Möglichkeit, immer größere Mengen an Maschinen- und Sensordaten für die Optimierung etwa von Produktionsprozessen, der Verbesserung der Sicherheit oder der Benutzererfahrung einzusetzen. In der Praxis stellen sie jedoch meist fest, dass die alten Paradigmen der Datenverarbeitung den Mainstream-Entwicklern nicht helfen, mit der Geschwindigkeit der Daten, neuen analytischen Algorithmen und der Notwendigkeit von Echtzeit-Abfragen Schritt zu halten. Ein geeigneter Ansatz zur Lösung des Problems liegt in der Verknüpfung von modernen verteilten (Open-Source-) Datenbankarchitekturen, maschinellem Lernen/AI und IoT-Netzwerken. Diese Technologien werden sich mittelfristig zu einem neuen Datenmanagement-Paradigma verbinden, das über die traditionellen Vorstellungen von Datenbanken hinausgeht.

Umfassendes Datenmanagement

Aktuelle Datenbanken sind vor allem eines – Datenbanken. Das allein genügt jedoch nicht, um die Plattform für die technologische Entwicklung von intelligenten Fabriken, smarten Städten oder fahrerlosen Fortbewegungsmitteln zu legen. Um dies zu erreichen, müssen die erfassten Daten auch zur schnellen und intelligenten Weiterverarbeitung genutzt werden können. Wenn beispielsweise in der Forschung die gesammelten Daten am Ende nur in einer Statistik landen, dann hat das abseits der Grafik keinen Mehrwert. Der Wert eines Datenbankmanagementsystems wird schließlich daran bemessen, welcher betriebswirtschaftliche Mehrwert durch seinen Einsatz entsteht – nicht an der Größe des Speichers, nicht an der Geschwindigkeit der Festplatte.

Wir nennen das “The Operational Brain”. Das Gehirn ist das Organ, das nahezu unendlich viele Daten empfangen, sie strukturieren und Entscheidungen, auf der Grundlage dieser Daten, treffen kann. Entsprechend ist intelligentes Datenmanagement deutlich mehr als nur Datenbank, sondern deckt den gesamten Prozess von der schnellen Aufnahme bis zur intelligenten Abfrage der Daten ab.

Datenaufnahme: In einer modernen vernetzten Fabrik stehen die unterschiedlichsten Maschinen verschiedenster Hersteller. Die Herausforderung besteht darin, die verschiedenen Datenstrukturen zu erfassen, um sie beispielsweise in der Cloud zu analysieren, und daraus Handlungen abzuleiten. Moderne Datenmanagementsysteme setzen bereits hier an. Das vereinfacht die Implementierung und reduziert die Fehlerquote, da Maschine und Datenbank nicht über eine dritte Instanz kommunizieren.

Datenanreicherung: Ein aufgenommener Wert ist zunächst nur eine Zahl – 20,108. Ist das eine Temperatur? Celsius, Fahrenheit oder nur eine Differenz? Eine Produktzählung? Wann wurde der Zähler zurückgesetzt und was zählt er überhaupt? Ohne Kontextinformationen sind die erhobenen Daten für die Weiterverarbeitung nutzlos. Sie müssen angereichert werden, um ihre Bedeutung zu erlangen. Dieser Schritt erfordert das Zusammenwirken dreier Komponenten: Einer Datenbank, einer Laufzeit, die bestimmte Regeln ausführt, und Wissen über die Bedeutung der Daten. Typischerweise weiß geschultes Personal, dass Wert X Ursache Y zu bedeuten hat.

Intelligente Datenverarbeitungssysteme decken den gesamten Prozess von der schnellen Aufnahme bis zur intelligenten Abfrage der Daten ab.
Intelligente Datenverarbeitungssysteme decken den gesamten Prozess von der schnellen Aufnahme bis zur intelligenten Abfrage der Daten ab. (Bild: Crate.io)

Um all diese notwendigen Schritte in einem Modell zu vereinen, gibt es spezielle Lösungen. Das erspart dem Anwender das Schreiben von Algorithmen. Er kann sich auf das Konfigurieren konzentrieren. Es wird kein Expertenwissen mehr über die einzelnen Werte benötigt, da diese bereits angereichert auslesen werden können. Maschinen schicken unsortierte Rohdaten in die Cloud. Software wie die Crate Machine Data Platform reichert sie an und stellt sie den Anwendern oder Anwendungen zur Weiterverarbeitung zur Verfügung.

Auf diesem Datenstrom aufbereiteter Information können dann Regeln aufgesetzt werden. Das reicht von “benachrichtige die Mitarbeiter alle acht Stunden, dass Maschine X gereinigt werden muss” bis hin zu “informiere bei einer bestimmten Fehlerquote in der Herstellung den Ingenieur”. Das operationale Gehirn ist also die Maschine, die die Ausführung all dieser Regeln verantwortet.

Die Verpackungsindustrie setzt auf das operationale Gehirn

ALPLA Inc, ein weltweit führender Hersteller von Plastikverpackungen für Coca-Cola, Unilever und andere Marken, nutzt bereits die neue Plattform um sicherzustellen, dass die Gesamteffizienz der Betriebsanlage (Overall Equipment Effectiveness, OEE) optimiert ist. Daten von Zehntausenden von Sensoren mit 900 unterschiedlichen fabrikspezifischen Typen werden in die Plattform geladen und dazu genutzt, einen zentralen Kontrollraum zu informieren, der die Anlagenleistung in den angebundenen dezentralen Fabriken überwacht. Mit diesen Erkenntnissen lassen sich frühzeitig Trends erkennen oder Maschinenbediener unmittelbar durch erforderliche Justierungen führen.

„Wir betreiben in fast jeder Produktionsstraße unserer Fabriken visuelle Inspektionssysteme. Es ist praktisch unmöglich, genügend Personal auf der Produktionsfläche zu haben und auf jeden Fehler zu reagieren“, erklärt Jodok Schäffler von ALPLA.

Das Datenmanagementsystem der Zukunft gleicht also einem zentralen Nervensystem, einem "operationalen Gehirn", das sich direkt mit den Sinneseindrücken verbindet und künstliche Intelligenz anwendet, um Systeme und Dinge in Echtzeit zu überwachen, vorherzusagen und zu steuern.

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