Von Monitoring bis Security
Das IoT braucht umfassende Datenanalysen
Selbstfahrende Autos und Getränkeautomaten, die sich autonom bei der Filiale melden, sobald sich ihr Warenbestand dem Ende nähert – wenn es um Themen wie die Machine-to-Machine-Kommunikation und das Internet der Dinge geht, werden häufig Beispiele wie diese bemüht. Den größten Wandel bringt die Vernetzung von immer neuen Bereichen jedoch wohl eher in der produzierenden Industrie. Unter dem Titel Industrie 4.0 ist das Thema in Deutschland sogar mit einem eigenen Namen belegt und wird in einem branchenübergreifenden Gremium vorangetrieben.
Produzierende Unternehmen müssen sich angesichts der neuen Entwicklungen rund um die Kommunikation von Maschinen und die Erfassung immer neuer Daten auf große Veränderungen einstellen. Dabei lautet die entscheidende Frage, welche Systeme und Anlagen für das Internet der Dinge grundsätzlich in Frage kommen, welche Daten dabei anfallen und ob sich aus diesen überhaupt sinnvolle Schlüsse ziehen lassen, mit denen die Produktion später optimiert werden kann.
Dabei war die große Menge an unstrukturierten Daten, die vor der Analyse erst aufbereitet werden müssen, bislang eines der größten Probleme. Schließlich kommen die Informationen gleich aus mehreren relevanten Datensilos. Dazu gehören Scada-Systeme und ICS-Applikationen, Telematik-Anwendungen, eine Fülle unterschiedlicher Kontrollsysteme und in vielen Firmen selbstentwickelte Applikationen. Diese Systeme sind ganz offensichtlich interessante Lieferanten für eine IoT-Implementierung. Viele dieser Daten lassen sich mit vergleichsweise moderatem Aufwand auslesen und in ein größeres Gesamtsystem einspeisen. Das funktioniert sogar über verschiedene Geräte- und Systemgenerationen hinweg.
Nach wie vor scheuen viele Unternehmen jedoch die aktive Nutzung maschinengenerierter Daten – den Zugriff auf die Operational-Intelligence. Vor allem die Tatsache, dass die Informationen bei vielen Systemen in einem ersten Schritt vorsortiert werden müssen, halten IT-Abteilungen von der Auswertung ab. Dabei gibt es mittlerweile Lösungen, die auch mit unstrukturierten Daten problemlos zurechtkommen und sofortige Antworten liefern. Lösungen wie die von Splunk zeichnen sich dadurch aus, dass die Fragen direkt „an den Datensee“ gestellt werden können. Dadurch lassen sich Anfragen ganz ohne vorherige Aufbereitung durch die IT-Abteilung beantworten. Auf diese Weise können Fachabteilungen wesentlich flexibler agieren und die Daten für unterschiedliche Zwecke nutzen. Dies startet mit einer einfachen Überwachung, wo sich über das System wiederkehrende Muster leichter identifizieren lassen. Bislang verborgene Fehler in Maschinen können darüber wesentlich einfacher aufgespürt werden. Es sind jedoch ebenso gut auch fundierte Operational-Intelligence-Analysen möglich, die für die Prozessteuerung und -optimierung genutzt werden. Dabei verschiebt sich der Fokus der Analyse von der IT- zur Fachabteilung. Dort können die Analysen in deutlich weniger Schritten als bei herkömmlichen, auf Tabellen basierenden BI-Systemen, erledigt werden.
- Das IoT braucht umfassende Datenanalysen
- Neue Datenquellen gezielt nutzen
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