Big Data zur EMO

Nutzen statt besitzen! Big Data schafft neue Geschäftsmodelle

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Fehler durch größeres Verständnis für die Produktionsprozess vermeiden

Maschinendaten lassen sich auch nutzen, um Fehler in der Produktion schnell zu erkennen. Dazu betreibt die C-Com GmbH aus Aalen, eine Tochter der auf Präzisionswerkzeuge spezialisierten Mapal Gruppe, in einer Open-Cloud-Plattform kollaboratives Datenmanagement für Werkzeuge und andere Komponenten im Fertigungsumfeld. Damit will man erreichen, dass Unternehmen tiefe Einblicke in ihre Prozesse erhalten, um auftretende Probleme schneller lösen zu können.

Werden Produktionsdaten dabei in Echtzeit überwacht, lassen sich in den Datenströmen Anomalien erkennen. Und wenn die Daten auch noch im Kontext des gesamten Produktionsprozesses betrachtet würden, könnten die Analysen exakte Hinweise geben, welcher Produktionsfaktor – also etwa das Werkzeug, die Maschine oder das Rohmaterial – von der Norm abwichen.

Und die orausschauende Wartung, also etwa der Austausch von Verschleißteilen einer Maschine vor dem Auftreten eines Defekts, lässt sich den Softwarsysteme MitIot und Mindsphere von Siemens erreichen. Die Software speichert Betriebsdaten und macht sie über digitale Anwendungen zugänglich. Mindsphere kann man sich grob vereinfacht so vorstellen wie ein Betriebssystem auf dem Computer oder dem Mobiltelefon. Es verarbeitet die Rohdaten, die in den Produktionsmaschinen mit Sensoren erfasst werden und kann durch Analyse von Mustern erkennen, ob eine Maschine defekt ist, übermäßig viel Strom verbraucht oder bald gewartet werden muss.

Digitale Geschäftsmodelle müssen in puncto Datensicherheit fit sein

Digitale Geschäftsmodelle setzen Vertrauen voraus. Aber viele Unternehmen fürchten, die Hoheit über ihre Daten zu verlieren, wenn diese das Betriebsgelände verlassen und in die Cloud hochgeladen werden. Deshalb sind datenschutzkonforme Möglichkeiten gefragt, um die Ängste zu überwinden. Hier setzt das Projekt Gaia-X an. Ein europäisches Konsortium soll dabei die Grundlage für eine europäische Dateninfrastruktur schaffen, über die Unternehmen Daten vertrauensvoll zusammenführen, teilen und nutzen können. Es gibt großen Bedarf, denn fast die Hälfte aller Unternehmen ab 20 Beschäftigten (46 Prozent) in Deutschland haben in einer Bitkom-Umfrage angegeben, dass sie an der Nutzung von Diensten der europäischen Cloud- und Dateninfrastruktur interessiert sind.

Die Datenhoheit steht auch im Zentrum des Projekts Manufacturing-X, das einen geschützten industriellen Datenraum für Produktionstechnikhersteller bieten soll. Ein Konsortium aus SAP und deutschen Maschinenbauern entwickelt dazu eine Cloud-Plattform für die Fertigungsbranche, um den Informationsaustausch innerhalb eines dezentralen Datenraums mit exakt definierten Zugriffsrechten zu erleichtern. Im Zentrum steht die Idee, mit durchgängiger Datenvernetzung die Lieferketten transparenter und resilienter zu machen.

„In Lieferketten schaffen datenbasierte Geschäftsmodelle Transparenz, sodass Störungen frühzeitig erkannt und abgestellt werden können, was beispielsweise durch Remote-Service funktioniert", merkt Bauernhansl dazu an. In der Produktion steigerten „intelligente“ Algorithmen die Ressourcenauslastung, um Verschwendung zu vermeiden. Und um zum Beispiel den CO-Emissionen zu reduzieren, könnten diese Algorithmen unter anderem dafür eingesetzt werden, die Produktionsplanung an die Verfügbarkeit erneuerbarer Energien anzupassen.

„Das Thema Datensicherheit sei bei digitalen Geschäftsmodellen enorm wichtig“, betont auch Rolle. Cloudlösungen bieten heute aus seiner Sicht den bestmöglichen Datenschutz. Und Trumpf stelle mit einer Datennutzungsvereinbarung sicher, dass der Anwender nur die relevanten und vereinbarten Daten teile. Das liefere die Voraussetzungen, dass Anwender selbst entscheiden könnten, welche Daten sie Trumpf bei der Nutzung digitaler Geschäftsmodelle zur Verfügung stellten. Manufacturing-X sei dabei eine mögliche Initiative, um diese Datensouveränität zu ermöglichen. Mittelfristig räumt Rolle ein, könnte es zu einem neuen Industriestandard führen.

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