Big Data Analytics

Wie Datenvirtualisierung die Datenrevolution bei Festo antreibt

| Redakteur: Jürgen Schreier

Das Festo Motion Terminal hat erstmals die Pneumatik digitalisiert. Unterschiedlichste Ventilfunktionen lassen sich flexibel programmieren und über Motion Apps ansteuern. Das Festo Motion Terminal vereint die Funktionen von über 50 Einzelkomponenten.
Das Festo Motion Terminal hat erstmals die Pneumatik digitalisiert. Unterschiedlichste Ventilfunktionen lassen sich flexibel programmieren und über Motion Apps ansteuern. Das Festo Motion Terminal vereint die Funktionen von über 50 Einzelkomponenten. (Bild: Festo)

Um die betriebliche Effizienz zu optimieren, Fertigungsprozesse zu automatisieren und den Kunden On-Demand-Services anzubieten, war es bei Festo notwendig, Daten zu aggregieren und zu analysieren. Entwickelt wurde ein Big Data Analytics Framework mit der Denodo-Plattform als Schlüsselkomponente.

Festo, Anbieter von Systemen und Lösungen für die Fertigungsautomation, hat es sich zur Aufgabe gemacht, die Produktivität und Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen in der Prozessindustrie zu maximieren und ihnen gleichzeitig den Weg in die digitale Transformation zu ebnen. Viele Aspekte der Industrie 4.0 sind für die Festo-Gruppe bereits heute Realität, denn das Unternehmen entwickelt zukunftsorientierte Produkte, die auf energieeffizienten Technologien, intuitiver Zusammenarbeit von Mensch und Maschine sowie Weiterbildung basieren.

Daten aus verschiedenen Silos aggregieren

Um den Innovationskurs, der für Festo seit jeher an erster Stelle steht, fortzusetzen, muss das Unternehmen seine betriebliche Effizienz optimieren, Fertigungsprozesse automatisieren und seinen Geschäftskunden On-Demand-Services anbieten. Dazu gehörte es, intelligente Wege zu finden, um die eigenen Daten zu aggregieren und analysieren und verdeutlichte die Notwendigkeit nach einer agilen Lösung, mit der Festo seine kundenorientierten Datenprodukte besser monetarisieren kann.

Gleichzeitig musste Festo die Abhängigkeit seine Fachabteilungen von der IT für die Aufbereitung von benötigten Daten für Reportings und Analysen reduzieren. Darüber hinaus wurden strategische Projekte zur Maximierung der Energieeffizienz gestartet, die voraussetzten, dass Teams in der Fertigung stets einen Echtzeit-Überblick über den Energieverbrauch erhalten.

Festo stand vor der Herausforderung, sämtliche Daten aus seinen verschiedensten Silos, wie beispielsweise Daten aus Data Warehouses oder aus Maschinenquellen auf eine Weise zu integrieren, die zum einen die Abhängigkeit der Fachabteilungen von der IT reduziert, gleichzeitig jedoch die Schnelligkeit und Flexibilität bietet, die die Anwender fordern.

Analytics Framework unterstützt Festo mit einem Datenmarktplatz

Das Big Data Team von Festo hat einen Big Data Analytics Framework entwickelt, der das Unternehmen mit einem Datenmarktplatz unterstützt. Mithilfe der Denodo-Plattform kann dieser Framework Daten aus zahlreichen lokalen und Cloud-basierten Systemen, einschließlich Streaming-Daten, Maschinendaten und Data-at-Rest integrieren und ermöglicht so einen Echtzeit-Zugriff auf diese Daten.

Das Framework stellt eine einheitliche Zugriffsschicht für sämtliche Daten jeglicher Quellen her und gewährleistet damit einen konsistenten Datenzugriff sowie Governance. Fachanwender haben so einen einfachen Zugriff auf alle von ihnen benötigten Daten, immer dann wenn sie diese benötigen.

Datenvirtualisierung bei Festo mithilfe der Denodo-Plattform
Datenvirtualisierung bei Festo mithilfe der Denodo-Plattform (Bild: Denodo)

Um den Anforderungen des Unternehmens gerecht zu werden und Schnelligkeit, Flexibilität und Agilität zu gewährleisten, hat Festo die Denodo-Plattform als Schlüsselkomponente innerhalb des Big Data Analytics Frameworks implementiert. Die von der Denodo-Plattform bereitgestellte virtuelle Datenschicht bietet abstrahierte Ansichten, die für Geschäftsanalysten, Data Scientists und Entwickler über sämtliche Abteilungen hinweg zugeschnitten sind. “Das ist für uns eine Win-Win-Situation, da das Unternehmen jetzt die nötige Flexibilität hat und nicht länger von der IT abhängig ist, um Daten zu erhalten”, sagt Diethard Frank, IT Produkt Manager Big Data bei Festo. Die Ansichten enthalten Daten aus lokalen Quellen, um den Stakeholdern zu helfen, die finale Anforderungen zu erfüllen.

Da Datenzugriffe über eine virtuelle Schicht erfolgen, verbleiben die benötigten Daten in ihren Quelldatenspeichern und müssen nicht repliziert werden, somit trägt die Denodo Plattform erheblich zu einer Effizienzsteigerung bei.

Datenvirtualisierung bietet einen einzigen Zugriffspunkt auf alle Daten

Mit der Implementierung der Denodo-Plattform in den Big Data Analytics Frameworks hat Festo eine Vielzahl von Vorteilen realisiert. “Unsere Fachanwender haben jetzt die Flexibilität, ihre eigenen Dashboards zu betreiben und instand zu halten, was die IT für andere Aufgaben freisetzt”, sagt Diethard Frank, IT Produkt Manager Big Data bei Festo.

Festo nutzte die Denodo-Plattform auch, um ein neues System zur Zusammenführung verschiedener Datenquellen wie beispielsweise Daten aus SAP BW, Energiebetriebsdaten über Webservices und Maschinendaten einzuführen. Mittels diesem System können Dashboards zur Visualisierung von Energiekennzahlen bereitgestellt werden, die es den Teams in der Fertigung ermöglichen, Kennzahlen sofort sichtbar zu machen, diese aktiv zu überwachen und so letztendlich Energieeinsparungen zu erzielen.

Die Denodo Plattform unterstützt das Big Data Analytics Framework von Festo wie folgt:

  • Verbesserte Einblicke in das gesamte Unternehmen, ohne dass Daten physisch verschoben werden müssen.
  • Vereinfachung des Datenverbrauchs, da die Datenvirtualisierung quellenunabhängig ist und einen einzigen Zugriffspunkt auf alle Daten bietet.
  • Schnelle Integration neuer Datenquellen und deren Bereitstellung für die Nutzer in Echtzeit.
  • Intelligentere Entscheidungsfindung durch zusätzliche Funktionen zur Informationsanreicherung.
  • Steigerung der Geschwindigkeit und Agilität von Business und IT, da Fachanwender selbständig Dashboards steuern und instandhalten können.
Data Scientist - was er macht und wie man einer wird

"Digitale" Jobs

Data Scientist - was er macht und wie man einer wird

07.07.18 - Dank Big Data heiß begehrt ist der sogenannte Data Scientist. Was aber macht ein solcher Data Scientist, für was wird er gebraucht und wie wird man einer? Dr. Andreas Jedlitschka vom Fraunhofer IESE klärt auf. lesen

Fokus verlagert sich von BI zu Data Analytics

Business Intelligence

Fokus verlagert sich von BI zu Data Analytics

28.08.18 - Nach einer aktuellen Exasol-Studie verlagern 75 Prozent der befragten Unternehmen den Fokus von Business Intelligence auf Data Analytics. Allerdings wissen 82 Prozent nicht, wo sich ihre kritischen Daten befinden. Nur ein Prozent der Unternehmen sehen sich als "datengetrieben". lesen

Kommentare werden geladen....

Kommentar zu diesem Artikel abgeben

Der Kommentar wird durch einen Redakteur geprüft und in Kürze freigeschaltet.

Anonym mitdiskutieren oder einloggen Anmelden

Avatar
Zur Wahrung unserer Interessen speichern wir zusätzlich zu den o.g. Informationen die IP-Adresse. Dies dient ausschließlich dem Zweck, dass Sie als Urheber des Kommentars identifiziert werden können. Rechtliche Grundlage ist die Wahrung berechtigter Interessen gem. Art 6 Abs 1 lit. f) DSGVO.
  1. Avatar
    Avatar
    Bearbeitet von am
    Bearbeitet von am
    1. Avatar
      Avatar
      Bearbeitet von am
      Bearbeitet von am

Kommentare werden geladen....

Kommentar melden

Melden Sie diesen Kommentar, wenn dieser nicht den Richtlinien entspricht.

Kommentar Freigeben

Der untenstehende Text wird an den Kommentator gesendet, falls dieser eine Email-hinterlegt hat.

Freigabe entfernen

Der untenstehende Text wird an den Kommentator gesendet, falls dieser eine Email-hinterlegt hat.

copyright

Dieser Beitrag ist urheberrechtlich geschützt. Sie wollen ihn für Ihre Zwecke verwenden? Infos finden Sie unter www.mycontentfactory.de (ID: 45475877 / Internet of Things)