Industrielle Konnektivität und DataOps: Den Wert von Fertigungsdaten erschließen
Hersteller haben Schwierigkeiten, auf Daten aus verschiedensten Maschinen und Protokollen zuzugreifen und sie zu nutzen. Durch die Kombination von Konnektivitätsplattformen wie Kepware mit DataOps-...
Wenn Daten vorhanden sind, aber ungenutzt bleiben
Produktionshallen erzeugen jede Sekunde gewaltige Datenmengen. Dennoch bleiben die meisten Daten in Steuerungen, Sensoren und älteren Anlagen eingeschlossen. Ingenieure verbringen häufig mehr Zeit mit der Datenextraktion als mit ihrer tatsächlichen Nutzung.
Diese Herausforderung hat einen neuen Ansatz geprägt. Anstatt ein einziges System zu zwingen, alles zu erledigen, kombinieren Hersteller heute Konnektivitätssoftware mit DataOps-Plattformen. Gemeinsam wandeln sie fragmentierte Signale in nutzbare operative Erkenntnisse um.
Umwandlung roher Maschinensignale in strukturierte und nutzbare Produktionsinformationen.
Die Datenbarriere überwinden
Warum Maschinendaten schwer zugänglich bleiben
Die meisten Produktionslinien vereinen Anlagen aus mehreren Jahrzehnten. Eine moderne Steuerung kann neben älteren Systemen betrieben werden, die völlig andere Protokolle verwenden. Jedes Gerät spricht seine eigene Sprache.
Diese Vielfalt schafft einen technischen Engpass. Ingenieure müssen mehrere Kommunikationsstandards verstehen, nur um grundlegende Werte zu extrahieren.
Von Rohregistern zu aussagekräftigen Informationen
Selbst nach der Verbindung fehlt den Daten der Kontext. Ein Registerwert allein erklärt weder Leistung noch Qualität oder Effizienz. Systeme benötigen eine Interpretation, bevor eine Analyse möglich wird.
Ohne Struktur können Daten weder Dashboards noch Berichtswerkzeuge oder KI-gestützte Anwendungen unterstützen.
Zwei Systeme, zwei Verantwortungsbereiche
Konnektivitätsplattformen übernehmen die Maschinenkommunikation
Konnektivitätssoftware konzentriert sich auf die zuverlässige Datenerfassung. Sie übersetzt proprietäre Protokolle in standardisierte Formate wie OPC UA oder MQTT.
Dieser Ansatz macht individuelle Programmierung überflüssig. Ingenieure können verschiedene SPS-Plattformen, darunter Siemens-Automatisierungssysteme oder Allen-Bradley-Steuerungen, mithilfe vorgefertigter Treiber anbinden.
DataOps-Plattformen wandeln Signale in Erkenntnisse um
Sobald Daten zugänglich sind, verleihen DataOps-Plattformen ihnen Struktur und Bedeutung. Sie organisieren Rohdaten in Produktionskennzahlen wie Durchsatz, Stillstandszeit und Qualitätsraten.
Diese Umwandlung ermöglicht es Geschäftssystemen, Daten zu nutzen, ohne industrielle Protokolle verstehen zu müssen.
Konnektivitäts- und DataOps-Plattformen teilen die Verantwortlichkeiten auf, um Effizienz und Skalierbarkeit zu verbessern.
Die Datenpipeline entwickeln
Standardisierung am Edge
Konnektivitätsplattformen normalisieren Daten in konsistente Strukturen. Dadurch erhalten nachgelagerte Systeme unabhängig vom Ursprung der Maschine einheitliche Datensätze.
Dies vereinfacht außerdem die Integration in SCADA-, MES- und Cloud-Analyseplattformen.
Kontextmodellierung für den Betrieb
DataOps-Systeme wenden betrieblichen Kontext an. Sie ordnen Signale Maschinenzuständen, Produktionslinien und Produkttypen zu.
Dieser Schritt verwandelt isolierte Datenpunkte in vollständige betriebliche Zusammenhänge.
Edge-Verarbeitung reduziert die Systemlast
Anstatt Rohdaten an die Cloud zu senden, verarbeiten DataOps-Plattformen Informationen lokal. Sie berechnen wichtige Kennzahlen vor der Übertragung.
Dies reduziert die Bandbreitennutzung und verbessert die Reaktionszeit bei Entscheidungen.
Die Trennung von Datenerfassung und Datenverarbeitung verbessert Übersichtlichkeit und Leistung des Systems.
Praxisbeispiel für den Einsatz an einer Produktionslinie
Betrachten wir eine Verpackungslinie mit mehreren Maschinen. Jede Einheit erzeugt ihren eigenen Datenstrom und verwendet dabei unterschiedliche Protokolle.
Die Konnektivitätsplattform erfasst und standardisiert diese Signale. Anschließend führt die DataOps-Plattform sie in einem einzigen Produktionsmodell zusammen.
Bediener erhalten klare Ausgaben wie Produktionsmenge, Ausschussrate und Maschinenleistung. Eine manuelle Interpretation ist nicht erforderlich.
Strukturierte Workflows ermöglichen einen nahtlosen Datenfluss von den Maschinen zu den Analyseplattformen.
Wo dieser Ansatz die Industrie verändert
Produktionssysteme bewegen sich hin zu Echtzeit-Entscheidungsmodellen. Daten müssen schneller übertragen werden und mehr Bedeutung enthalten.
Die Trennung von Konnektivität und Datenmodellierung ermöglicht es, dass sich beide Ebenen unabhängig voneinander weiterentwickeln. Diese Flexibilität unterstützt die langfristige Skalierbarkeit.
Außerdem entspricht sie den Trends im Edge Computing und bei Strategien zur digitalen Transformation.
Eine praxisnahe Perspektive aus dem Feld
Aus Sicht der Ingenieurtechnik löst diese Architektur eine seit Langem bestehende Ineffizienz. Herkömmliche Projekte erforderten auf jeder Ebene umfangreiche Anpassungen.
Durch die Aufteilung der Verantwortlichkeiten verkürzen Teams die Entwicklungszeit und verbessern die Zuverlässigkeit des Systems. Das Ergebnis ist eine übersichtlichere und wartungsfreundlichere Dateninfrastruktur.
Meiner Ansicht nach wird dieses Modell zum Standard für moderne Produktionsanlagen werden. Es entspricht der Funktionsweise, die industrielle Systeme in einer datengesteuerten Umgebung benötigen.
Autor: Michael Turner, Analyst für industrielle Systeme. 12 Jahre Erfahrung in der Automatisierungsintegration und der Architektur industrieller Software. Zu den früheren Projektaufgaben zählen Einsätze mit Siemens-SPSen und die Integration von SCADA-Systemen von Schneider Electric.