Der Bereich Datenanalyse entwickelt sich rasend schnell. Data Science und Big Data bieten mehr Möglichkeiten denn je, um aus dem kontinuierlichen Datenfluss wertvolle Informationen zu gewinnen. In Verbindung mit IoT und Cloud öffnen sich noch dazu Türen, von denen man bisher nur träumen konnte. Insbesondere bei komplexen Produktionsprozessen wird so die Datenanalyse in Echtzeit ermöglicht.
Interessante Einsatzmöglichkeiten von Echtzeit-Analysen bietet die Industrie 4.0, wie zum Beispiel durch Prädiktive Instandhaltung bzw. Predictive Maintenance. Zudem kann mithilfe von Big Data die Qualität von Produkten gewährleistet werden. Ein weiteres Beispiel findet sich in der Immobilienbranche: marte Gebäude.
Smart Manufacturing
Eine der interessantesten Einsatzmöglichkeiten für eine Kombination aus Big Data, IoT und der Cloud ist Predictive Maintenance, beispielsweise in einer Produktionslinie in der Automobilindustrie. Die Maschinen werden ständig von einem oder mehreren Anlagenführern überwacht – geschulte Experten, die schnell eingreifen können, wenn irgendwo eine Störung auftritt. Was sie allerdings nicht können, ist eine Störung vorauszusehen, noch bevor etwas kaputt geht.
Produktionslinien und Maschinen, die mit Sensoren ausgestattet sind, liefern einen stetigen Informationsfluss zu den Prozessen. Mit herkömmlicher BI lassen sich daraus unmöglich Informationen in Echtzeit gewinnen. Doch speist man die Daten in Cloud-Datenseen ein und setzt KI ein, wird Predictive Maintenance möglich, was bedeutet, dass das Produktionssystem Teile, die durch Verschleiß oder aus anderen Gründen auszufallen drohen, meldet. Diese können dann repariert oder ersetzt werden.
Das Ganze lässt sich noch weiter führen: Packt man alle Informationspunkte in ein Dashboard, so erhält man eine virtuelle Darstellung der Maschinen oder Produktionsprozesse. Solche „digitalen Zwillinge“ sind ein genaues Abbild der echten Maschinen.
Konsistenz in Qualität
Ein anderes Beispiel für Industrie 4.0 ist die garantierte Konsistenz mittels Echtzeit-Analyse. Ein Erfrischungsgetränkehersteller mit Fabriken in mehreren Ländern will natürlich, dass seine Produkte weltweit gleich sind, auch wenn überall lokale Zutaten verwendet werden. Mithilfe von Sensoren und KI lassen sich Prozesse korrigieren, sodass das Ergebnis qua Farbe und Geschmack in allen Fabriken gleich ist. So wird im Prozess selbst für den richtigen Mix an Farb- und Aromastoffen gesorgt, auch wenn die einzelnen Zutaten an den unterschiedlichen Produktionsstandorten abweichen.
Smart Building – intelligentes Bauen
Unser letztes Beispiel kommt aus der Immobilienbranche. Große Gebäude verfügen über komplexe Systeme, unter anderem für Heizung, Klimaanlage und Lüftung. Manuelles Einstellen kann sich als schwierig erweisen, da das Ergebnis – zum Beispiel ein paar Grad wärmer oder kälter – erst dann erreicht ist, wenn die Umstände schon wieder anders sind. Mithilfe von Sensoren und KI lassen sich die Wettervorhersage und andere Faktoren berücksichtigen, wodurch Heizung oder Klimaanlage rechtzeitig eingeschaltet werden.
Für alle Beispiele gilt, dass sie nur durch Echtzeit-Analysen eines kontinuierlichen Datenstroms von unter anderem IoT-Sensoren möglich sind. Die daraus entstehenden Big Data müssen mittels KI und maschinellem Lernen blitzschnell analysiert und unmittelbar in das System rückgekoppelt werden können. Durch Kombination von Big Data, IoT und Cloud ergeben sich so für die Industrie 4.0 ungeahnte Möglichkeiten.
