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Datennetze – IoT-Gateways Erste Erfolge für Big Data

Autor / Redakteur: Gerhard Lesch* / Ines Stotz

Der Einsatz von IoT-Technologien verspricht die Produktion in der Zukunft zu optimieren, indem sie Ausschuss und maschinelle Defekte verhindern. In seinem Fertigungswerk in Malaysia zeigt Intel, wie mit End-to-End-Konnektivität im Produktionsprozess bereits Effizienzgewinne und Kosteneinsparungen erzielt werden.

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In einer Fertigungsanlage in Malaysia hat Intel Big Data und IoT über eine Pilotinstallation in die komplette Wertschöpfungskette integriert.
In einer Fertigungsanlage in Malaysia hat Intel Big Data und IoT über eine Pilotinstallation in die komplette Wertschöpfungskette integriert.
(Bild: Intel)

Millionen miteinander und mit dem Internet verbundener Geräte und Systeme bilden das stetig wachsende Internet der Dinge (englisch Internet of Things – IoT). Mit der steigenden Anzahl dieser vernetzten „Dinge“ und der daraus generierten Datenmengen nimmt auf Unternehmensseite auch das Interesse an einer Nutzung von Big Data zu. Dieses ist bereits bei vielen Firmen vom Modethema zum integralen Bestandteil der Unternehmens-IT avanciert. Trotz dessen fragen sich viele noch: Wie können diese gewonnen Informationen in der Praxis zum Einsatz kommen? Die Antwort ist wichtig, denn gerade für die produzierende Industrie steckt in den gesammelten, aufbereiteten und schließlich in den analysierten und interpretierten Datenmengen enormes Potenzial. Aktuell besteht die größte technologische Schwierigkeit darin, alle Informationen in ein einheitliches Format zu fassen, damit die Kompatibilität mit bestehenden Systemen im Produktionsprozess gewährleistet werden kann.

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Wichtig: ein einheitliches Format für Big Data

Dank einer groben Einteilung in drei Gruppen, lässt sich ein erster Überblick über die Daten erlangen. Neben strukturierten und teilstrukturierten, gibt es auch unstrukturierte Daten.

  • Handelt es sich um strukturierte Daten, ist die Verarbeitung am einfachsten. So zum Beispiel bei relationalen Datenbanken und Daten, die von Manufacturing Execution Systems (MES) und Enterprise Ressource Planning (ERP) Software exportiert werden.
  • Daten, die zwar einer Ordnung gehorchen, aber nicht mit Standardformaten kompatibel sind, zählen zu den teilstrukturierten Daten. Mit Hilfe von Konvertern oder Interpretern sind auch diese Daten nutzbar.
  • Die letzte Gruppe der unstrukturierten Daten können nahezu in jeder Form vorliegen und so zum Beispiel aus handgeschriebenen Notizen zu einem Defekt, oder Fotos bestehen.

Das Entscheidende für einen konkreten Business-Mehrwert ist aber in erster Linie nicht die Form der Daten. Viel wichtiger ist es, die Informationen in den Zusammenhang von Business- und Produktionsprozessen zu setzten. Die an der Analyseplattform stehenden Mitarbeiter müssen wissen, was der schwankende Temperaturwert eines Sensors bedeutet. Zum Beispiel, dass der Lack auf der Oberfläche eines produzierten Teils nicht richtig trocknet. Erst dann können die Mitarbeiter eine Verringerung des Ausschusses erzielen. Um also aus Big Data und IoT einen tatsächlichen Vorteil für Unternehmen zu gewinnen, müssen Daten, Prozessverständnis und Analyse-Tools zusammenwirken.

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