Datenanalyse
Zeitreihendaten in der vernetzten Industrie
Fortsetzung des Artikels von Teil 1
Herausforderung für den Mittelstand
Das gezielte Auslesen, Finden und Verarbeiten von Mustern aus Datenbanken oder Datenströmen wird aufgrund des ständig wachsenden Daten- und Informationsvolumens zu einer immer größeren Herausforderung. Neben der reinen Masse müssen zusätzlich noch die richtigen Daten im richtigen Zusammenhang ausgewertet werden. Mit wachsender Vernetzung in der Industrie, steigen daher die Angebote an performanten IIoT-Lösungen, die diese Aufgabe für Unternehmen vereinfachen. Viele dieser Angebote verlangen jedoch nach Fachwissen und Data-Analysten um sie zielführend nutzen zu können.
Besonders kleine und mittelständische Unternehmen verfügen häufig nicht einmal über dedizierte IT-Abteilungen oder die nötigen Ressourcen in Form von Kapital oder Personal. Um dennoch im internationalen Vergleich mit der Konkurrenz nicht auf die Auswertung von Zeitreihendaten zur Optimierung des eigenen Angebots verzichten zu müssen, bedarf es einer Lösung, die sich diesen individuellen Einschränkungen anpassen lässt. Die intuitive Bedienung mit Data Apps und Drag-and-Drop-Funktionen sollte daher bei der Entscheidung im Vordergrund stehen. Lösungen wie die IoT-Plattform von Senseforse lassen sich zusätzlich per Plug-and-Play besonders schnell und ohne viel Aufwand integrieren und nutzen.
Mit Hilfe von Sensordaten und Analysewerkzeugen kann den Herstellern so auf der Grundlage von Zeitreihendaten aus den einzelnen Sensoren automatisch und ohne notwendige Programmierkenntnisse ein umfassender Überblick über den Maschinenstatus und die Betriebsparameter gegeben werden. Die Software-Lösung visualisiert die Ergebnisse und stellt sie dann in leicht nachvollziehbarer Weise in Form von Grafiken oder Diagrammen dar. Auf diese Art können selbst große Mengen an vernetzen Zeitreihendaten so aufbereitet werden, dass sie auch ohne Fachwissen genutzt werden können. Abweichungen sind damit auf den ersten Blick sichtbar.
Potenzial von IIoT-Analysen
Während auch der Mittelstand zunehmend die Vorteile von vernetzten Maschinen- und IoT-Lösungen für sich entdeckt, ist die Analyse von Zeitreihendaten noch immer eine Herausforderung. Die Masse von kontinuierlich eingehenden Daten sinnvoll zu filtern und auszuwerten, ist selbst mit Fachkenntnissen kaum zu bewältigen. Eine schnell einsetzbare und leicht bedienbare IoT-Lösung ist der notwendige erste Schritt um sich dieser Aufgabe anzunehmen. Nur so können Predictive Maintenance-Modelle entwickelt und zielführend umgesetzt werden.
Die Auswertung von Zeitreihendaten wird auf Dauer keine Option, sondern eine Notwendigkeit werden, um seine Produkte, Abläufe und Wirtschaftlichkeit nachhaltig und eigenständig verbessern zu können. Das hohe Kostenrisiko und die geringe Verfügbarkeit von Ressourcen wie IT-Fachpersonal und Data-Analysten, kann mit einer auf den Mittelstand angepassten Lösung entgegengewirkt werden.
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