Datenökonomie ist eng eng verbunden mit dem Internet der Dinge (IoT) und digitalen Technologien. Digitale Daten liefern wertvolle Erkenntnisse und werden damit zum Treiber für Wertschöpfungsprozesse in produzierenden Betrieben.
Die Industrie 4.0 und die industrielle Datenökonomie
Daten in der Produktion sind voller Potenzial, vieles davon lässt sich bisher nur erahnen. Doch wo die Automation in ihrer eigenständigen Effizienz ausgeschöpft ist, bietet die Datenökonomie neue Einblicke in Prozesse. Mit dem neuen Wissen umzugehen, ist eine große Hürde für Unternehmen der Industrie 4.0.
Produktionsanlagen sind nicht mehr nur mit Robotern ausgestattet. Sensoren und Kameras übernehmen weitestgehend die zentrale Steuerung und können Anpassungen an Maschinen und Anlagen vornehmen, zu denen der Mensch nicht in der Lage wäre. Hier steckt die so dringend notwendige Effizienz, um Unternehmen zukünftig wettbewerbsfähig zu machen. Doch es gibt drei grundlegende Hürden, die im Umgang mit Daten in der Industrie 4.0 auffallen.
Große Datenmengen
Die schier endlose Menge an Daten in der Produktion stellt eine der Hürden bei der Datennutzung dar. Sensoren und mobile Endgeräte sind schnell installiert, doch dass diese auch unmittelbar mit dem Sammeln und Erzeugen von Daten anfangen, darf nicht außen vor gelassen werden.
Sind Produktionsbetriebe konform mit den Entwicklungen der digitalen Transformation, müssen Sie unbedingt geeignete Methoden und Systeme haben, die mit den großen Datenmengen, also Big Data, entsprechend umgehen können. Ist das Unternehmen in der Lage große Datenmengen zu steuern, dann ergeben sich über Big Data Analysen strategische Ansätze für Optimierungsmaßnahmen entlang der Wertschöpfungskette.
Echtzeitdaten
Daten in Echtzeit sind notwendig, um Applikationen wie die Predictive Maintenance zu implementieren. Einige Systeme sind dazu bereits heute in der Lage. Wenn aber im Anschluss an die Echtzeit-Meldung keine zeitnahen Aktivitäten geschaltet sind, verpufft deren Potenzial ungenutzt. In anderen Situationen sind Echtzeitdaten lebensotwendig, so beispielsweise beim Autonomen Fahren.
Was sind Echtzeitdaten?
Echtzeitdaten liefern Auswertungen ohne zeitliche Verzögerung zwischen Analyse und Ergebnis. Die Datenintegration in Echtzeit erfordert technologische Systeme und Methoden für das Sammeln, Speichern, Verarbeiten und Auswerten von digitalen Daten. Einschließlich der Reaktion auf die Ergebnisse ohne größere Zeitverzögerungen.
Big Data Analysen
Analytische Industrie 4.0 Anwendungen liegen in vielfältigen Datenformaten aus unterschiedlichsten Datenspeichern vor. Um diese zentral nutzbar zu machen, muss eine Datenintegration auf Basis von einheitlichen Standards erfolgen. Diese liegt jedoch zurzeit im Bereich der Sensoren beispielsweise noch nicht vor. Die Interoperabilität der IoT-Geräte und ihrer Schnittstellen von der virtuellen in die echte Welt benötigt daher zunächst noch Entwicklungsfortschritte. In naher Zukunft müssen aber Standards gefunden werden, die einheitliche Plattformen erlauben. Erste Ansätze sind sogenannten Datenmarktplätze wie beispielsweise der IOTA Industry Marketplace.
Industrie 4.0 lebt von Daten und IoT
Die systematische Datennutzung in der Produktion muss auf einem optimalen Datenfluss basieren, um die Versorgung der wichtigen Systeme und Technologien in Echtzeit mit den passenden Daten zu gewährleisten. Dann ergeben sich für Betriebe im Rahmen der Industrie 4.0 wichtige Wettbewerbsvorteile. Die Entwicklung von geeigneten Applikationen für Smart Fabrics und die Industrie 4.0 kann laut McKinsey bis zum Jahr 2025 einen Wert von über 3,7 Billionen US-Dollar erzielen.
Mit prädiktiven Analysen wie Predictive Maintenance profitieren Unternehmen vorwiegend aus wirtschaftlicher Perspektive. Doch der weitaus längerfristige Aspekt bei der wertschöpfenden Nutzung der industriellen Datenökonomie liegt in den Kundenbedürfnissen. Das Erfüllen dieser führt zu höherer Kundenzufriedenheit und die garantiert den Erfolg von Unternehmen in der Zukunft.
In Fabriken, die von der digitalen Transformation geprägt sind, zeigt sich, dass nicht die einzelnen Systeme wertschöpfend sein müssen. Vielmehr geht es bei der Betrachtung der Thematik um hochwertige Informationen für die Systeme und das perfekte Zusammenspiel der Technologien von der Generierung, über die Sammlung und Speicherung, bis zur Auswertung und der ganzheitlichen Nutzung der Erkenntnisse in Echtzeit.
Die industrielle Datenökonomie bildet die Basis für das Internet der Dinge und damit auch das Gerüst für eine digitale Industrie 4.0 und smarte Anwendungen. Daten bilden einen wertvollen Beitrag zur Wertschöpfung der Unternehmen von Morgen.
