Alle 14 Tage aktuelle News aus der IT-Szene   >   
Florierender Markt für Access-as-a-Service-Cyberkriminalität 03. 12. 2021
Studie von Trend Micro: Der Cybercrime-Markt professionalisiert sich zusehends.
Positive Perspektiven 02. 12. 2021
Die rund 120 Teilnehmer zeigten sich auf dem Partnerevent 2021 von Cloud-ERP-Pionier myfactory guter Dinge.
Magenta kürte die innovativsten IoT-Lösungen 01. 12. 2021
Magenta IoT-Challenge honoriert nützliche und technisch reife Lösungen mit Markt- und Entwicklungspotential.
Veränderte Prioritäten in Zeiten einer Pandemie 30. 11. 2021
BARC veröffentlicht zweite Covid-Studie über die Auswirkungen der Krise auf Data & Analytics in Unternehmen.
"KI wird alternativlos werden" 29. 11. 2021
In der KI-gestützten Arbeitswelt der Zukunft steht der Mensch im Zentrum, prognostiziert die Kundenkonferenz.
UNO-148 Industrie PC für DIN-Rail Montage 24. 11. 2021
Robuster und leistungsstarker Industrie-PC (IPC) Automation Computer mit Intel Core i-Prozessor der 11. Generation.
Crate.io kündigt CrateOM an 23. 11. 2021
Die intelligente Lösung digitalisiert und optimiert Betriebsprozesse.
Arctic Wolf eröffnet Security Operations Center in Frankfurt 18. 11. 2021
Das IT-Security-Unternehmen baut seine Aktivitäten in der DACH-Region aus.
Neue Datacenter-Regionen 16. 11. 2021
hosttech erweitert sein virtual Datacenter mit neuen Serverstandorten in Wien und Appenzell.
SAP vergibt Quality Awards 2021 15. 11. 2021
Die Wiener Prinzhorn Holding, die Grazer Neuroth AG und Saatbau Linz wurden prämiert.
MP2 IT-Solutions baut IT-Kompetenz für den Gesundheitsbereich aus 12. 11. 2021
Der IT-Experte gründete kürzlich das Competence Center Digital Healthcare.
3G am Arbeitsplatz digital kontrollieren. 11. 11. 2021
Konica Minolta unterstützt Arbeitgeber mit „3G App“.
Nachhaltigkeit im Fokus 10. 11. 2021
SAP „Responsible Design and Production“ erleichtert den Umstieg auf Kreislaufwirtschaft.
Omega stellt sich neu auf 09. 11. 2021
Neuaufstellung der Vertriebskanäle bringt Änderungen im Top-Management.
Drei und SPL Tele bauen österreichweites LoRaWAN-Netz 08. 11. 2021
Die IoT-Technologie sorgt für die autonome Übertragung geringster Datenmengen, geringe Kosten und hohe Reichweiten.
LowPower-Sensorüberwachung mit großen Reichweiten 05. 11. 2021
BellEquip nimmt die innovativen Sensortechnologien von nke WATTECO ins Programm.
Ganzheitliche Kommunikationsplattform aus der Cloud 04. 11. 2021
NFON erweitert Cloudya um Funktionen für Videokonferenzen und CRM-Integration.
Smartes Informationsmanagement 03. 11. 2021
Optimal Systems verknüpft SharePoint, MS Teams und der ECM-Software enaio.
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InterSystems

Maschinen vorausschauend warten

Gastbeitrag: Voraussetzung für Predictive Maintenance ist ein performantes Datenmanagement, weiß Jens Frenkel

Foto: InterSystems Der Autor Jens Frenkel ist Sales Executive bei InterSystems Das Internet der Dinge hält schon heute große Potenziale für die Industrie der Zukunft bereit. Ein wichtiger Anwendungsfall ist zum Beispiel Predictive Maintenance, also das Konzept der vorausschauenden Wartung. Bei diesem erheben und übermitteln Maschinen regelmäßig Daten an einen Knotenpunkt über ihren Zustand, die Auskunft über die jeweilige Funktionsfähigkeit und den zu erwartenden Verschleiß geben. Defekte an Maschinen lassen sich so frühzeitig erkennen und verhindern, bevor es zu einem kapitalen Schaden kommt. Somit senkt diese Form der Datenaufbereitung und -analyse die Betriebskosten von Maschinen und das Risiko eines Produktionsausfalls. Jedoch erfordert sie eine fundierte Datenstrategie und eine leistungsstarke Technologiebasis. Denn sonst lässt sich die riesige Menge der generierten Informationen nicht sinnvoll orchestrieren, vollständig auswerten und bestmöglich nutzen.

Produzierende Unternehmen stehen bei der vorausschauenden Wartung vor der Aufgabe, an die für Analysen benötigten Daten zu gelangen. Wenn die eingesetzten Maschinen jeweils unterschiedliche Datenprotokolle haben, ist dies schwierig. Hilfreich ist eine Lösung, die grundsätzlich unterschiedliche Datenformate und -protokolle sammeln, verarbeiten und analysieren kann. Ein erster Schritt in dieser Hinsicht wäre es, alle Maschinen so aufzurüsten, dass die von Sensoren stammenden Gerätedaten wie Energieverbrauch oder Abnutzung via Adapter zu Maschinen-Controllern wie dem Quasi-Industriestandard Siemens SIMATIC S7 oder einem vergleichbaren Standard automatisch ausgelesen werden.

Interoperabilität ist die Grundlage der Analysen

Foto: InterSystems Performantes Datenmanagement sorgt dafür, dass Predicitive Maintenance nicht zum Blick in die Glaskugel wird Danach gilt es, die auf diese Weise gesammelten Daten zu orchestrieren und zu analysieren. Voraussetzung dafür ist die Erfassung und Bündelung der Informationen in einer Datenplattform. Bei dieser Zusammenführung kommt es vor allem auf die Interoperabilitätsfähigkeiten der eingesetzten Datenmanagement-Lösung an. Sie muss in der Lage sein, heterogene Datensätze verschiedener Quellen verlässlich zu verarbeiten. Der effiziente Workflow hängt dabei von ihrer Fähigkeit ab, große Datenmengen souverän zu handhaben.

In Bezug auf die Analyse existieren bei der Predictive Maintenance noch keine einheitlichen Standards, sodass Interoperabilität zweifellos Wegbereiter für sinnvolle Analysen ist. Denn erst wenn alle Daten miteinander verknüpft sind, erlangen Unternehmen umfassende Erkenntnisse über ihre Maschinen. Vergleichen lassen sich dazu sowohl Echtzeitdaten der Maschinen als auch Nicht-Echtzeitdaten, wie beispielsweise historische und Referenzdaten. Im Kern geht es in der Analyse darum, etwaige Datenanomalien aufzudecken und diese zu interpretieren.

Eine ausgereifte Datenplattform ist ratsam

Je mehr Maschinen integriert und ausgewertet werden, desto entscheidender ist die Leistungsfähigkeit der Lösung. Viele Anwendungen sind für den benötigten hohen Durchsatz nicht gerüstet und damit für Predictive Maintenance-Szenarien ungeeignet. Ideal ist eine Datenplattform, die sich durch Interoperabilität, Performance und Skalierbarkeit auszeichnet. Das bedeutet auch, dass sie unterschiedliche Protokolle, Programmiersprachen, Machine Learning-Ansätze und Konnektoren zu BI-Anwendungen unterstützt. Außerdem ist eine Architektur erforderlich, die einen geringen Datenmodellierungs-Aufwand verursacht und problemlos zu orchestrieren ist. Wenn alle Informationen gebündelt verfügbar sind, verbessert das den Überblick und minimiert Aufwand und Fehler.

Grundsätzlich ist es auch wichtig, dass die Datenplattform auf die individuellen Gegebenheiten, Ziele und Erfordernisse des jeweiligen Unternehmens abgestimmt ist.

Wie Unternehmen die Digitalisierung meistern

Erfolgreich ist ein Predictive Maintenance-Konzept dann, wenn es gelingt, das Maximum aus den eigenen Daten herauszuholen. Unternehmen, die das erreichen, meistern den nächsten Schritt der Digitalisierung, den das Internet der Dinge ermöglicht. Die Ausgangsbasis dafür bildet der Einsatz eines optimalen Datenmanagements.

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