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Kommentar von Andrew McCloskey, Aveva Big Data als Schlüssel zur Digitalen Transformation

| Autor / Redakteur: Andrew McCloskey / Nico Litzel

Big Data unterstützt die Entwicklung und vereinfacht das Handling von Produkten und Maschinen. Der Schlüssel liegt in der Implementierung eines nahtlosen und kontinuierlichen Stroms von Prozess- und Produktionsdaten. So erhalten Unternehmen umsetzbare Erkenntnisse und Informationen.

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Der Autor: Andrew McCloskey ist Head of Research and Development bei Aveva
Der Autor: Andrew McCloskey ist Head of Research and Development bei Aveva
(Bild: Aveva)

Big Data bezeichnet besonders große Datensätze, die analysiert werden können, um Muster, Trends und Auswirkungen menschlicher Interaktionen aufzuzeigen. In den meisten Unternehmen ist jedoch die Masse strukturierter und unstrukturierter Daten schlichtweg zu groß, um sinnvolle Datenanalysen durchzuführen.

Die Möglichkeiten, Datenmengen zu interpretieren, werden immer umfangreicher – sie erlauben auch genauere Prognosen. Big Data hat eindeutig das Potenzial, unternehmerische Betriebsabläufe zu optimieren sowie schnellere und intelligentere Entscheidungen zu treffen. Aber was ist ein sinnvoller Ansatz?

Digitale Technologien unterstützen eine kostengünstigere Entwicklung von Produkten, die sich so schneller und effizienter herstellen lassen. Gleichzeitig vereinfacht sich das Handling durch eine optimierte Wartung. Bisher unzugängliche Datenströme, eine verstärkte Live-Sichtbarkeit und analysierte Betriebsabläufe können Unternehmensleistungen optimieren.

Erkenntnisse, die auf dieser Grundlage gewonnen werden, lassen sich durch bessere Informationen steigern. Dazu gehören weniger ungeplante Ausfallzeiten, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Sicherheitsvorgaben, eine integrierte Lieferkettenlogistik, optimierte Wartungsstrategien, ein verbessertes Situationsbewusstsein, ein reduziertes Abfallaufkommen und insbesondere eine erhöhte Gesamteffektivität des Equipments.

Der Schlüssel zu einem solchen Vorteilsszenario liegt in der Implementierung eines nahtlosen und kontinuierlichen Stroms von Prozess- und Produktionsdaten. Durch die Integration genauer historischer Betriebsinformationen erschließen sich neue Kontexte über ein gesamtes Unternehmen. Darüber hinaus können neue digitale Tools diese vorhandenen Datenspeicher anzapfen und mit Betriebsdaten synthetisieren. Dieser Prozess bringt neue Einsichten darüber, wie die Wertschöpfung über den gesamten Anlagen- und Betriebslebenszyklus hinweg maximiert werden kann.

Entwirrte Daten, neue Erkenntnisse

Die digitale Transformation verbindet die aktuellsten innovativen Tools und Prozesse mit der Expertise des Unternehmens. Dies ermöglicht nicht nur die Kontextualisierung neuer und bestehender Daten, sondern liefert auch umsetzbare Erkenntnisse und Informationen. Unternehmen können diese neuen Daten umgehend integrieren und schließen so den Kreis zu einer kontinuierlichen Prozessoptimierung. Das braucht Zeit und erfordert oft den Einsatz vieler verschiedener Technologien und Prozesse, um kontinuierlich Impulse für eine nachhaltige operative Exzellenz zu geben.

Die National Grid Corporation of the Philippines (NGCP) ist für die sichere und zuverlässige Stromversorgung auf den Philippinen zuständig. Das Unternehmen versorgt seine Kunden über Übertragungsleitungen, die insgesamt mehr als 21.000 Kilometer lang sind. Der Druck zur Kosten-, Ressourcen- und Energieoptimierung veranlasste die NGCP, in smarte Dateninformationen zu investieren. Eine durchschnittliche moderne Stromanlage verfügt in der Regel über Zehntausende Sensordatenelemente. Um solche Daten auswerten und nutzen zu können, müssen Unternehmen sie in den richtigen Kontext setzen.

Durch den Einsatz der Data-Management-Lösung von Aveva konsolidiert NGCP Daten aus Steuerungs-, Überwachungs- und Geschäftssystemen in einer vollständig redundanten Serverarchitektur. So werden Unternehmensdaten für den Fall eines unerwarteten Ausfalls geschützt. Leitstellenbetreiber können nun auf präzise Echtzeitdaten zugreifen, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen und sich gleichzeitig auf eine strategische Initiative zur Aufrüstung, Erweiterung und Stärkung des Übertragungsbetriebs fokussieren.

Sammeln, visualisieren und analysieren

Je schneller ein Team Daten erfassen, visualisieren und analysieren kann, desto eher ist es in der Lage, Maßnahmen zu ergreifen, die einem Unternehmen und seinen Kunden zugutekommen. Das übergeordnete Ziel der digitalen Transformation besteht darin, einen operativen Regelkreis in Echtzeit zu schaffen. Dieser steuert das Unternehmen auf der Grundlage von Informationen und Analysen präzise und effizient:

  • 1. Operative Informationen in Echtzeit: Für Unternehmen wird sichtbar, was in Echtzeit geschieht. Gleichzeitig ermöglicht dies das Zustandsmanagement von Anlagen- und Betriebslebenszyklen. Beispielsweise bietet ein Armaturenbrett, das die Schwingungsfrequenz einer rotierenden Anlage – wie einer Turbine – während des Betriebs anzeigt, ein Echtzeitverständnis des Betriebsverhaltens und des Zustands der Anlage.
  • 2. Genaue historische Daten: Sie unterstützen die Nachvollziehbarkeit, um Informationen über das bisherige Betriebsverhalten von Anlagen zu erhalten. Durch operative Trends, die Anzeige von KPIs und Dashboards können abstrakte Ansichten von Betriebszuständen erstellt werden. Beispielsweise kann ein Diagramm auf einem Dashboard angezeigt werden, das die vergangene Schwingungsfrequenz der Turbine während des Betriebs zeigt. Diese kann mit der Echtzeit-Schwingungsfrequenz verglichen werden, wodurch Informationen über die langfristigen Betriebstrends der Anlage geschaffen werden.
  • 3. Prädiktive Analytik für ein „Was-wäre-wenn“-Model: Durch die Integration von Echtzeit- und bestehenden Daten kann ein Team die potenziellen Ergebnisse von Betriebszuständen und Verhaltensweisen bewerten und sogar tertiäre Variablen berücksichtigen. Deterministische oder nicht-deterministische Modelle können dann für Open-Loop-Simulationen und prädiktive Analysen genutzt werden. Angesichts des Wartungszustandes einer Turbine kann nun abgeschätzt werden, wie lange sie in Betrieb sein wird, bevor sie möglicherweise ausfällt.
  • 4. Präskriptive Analyse zur Optimierung der Lebenszyklen von Anlagen und Betriebsabläufen: Szenario basierte Anleitungen werden durch Lernelemente und Algorithmen mit geschlossenem Regelkreis erstellt und bereitgestellt. Dadurch kann ein Team die Planung und Terminierung über die gesamte Wertschöpfungskette des Unternehmens kalibrieren. Mithilfe eines einheitlichen Lieferketten-Modells können Szenario basierte Berechnungen zur Optimierung von Wartungsplänen und -leistungen verwendet werden, um die Auswirkungen auf einen Betrieb zu minimieren.

Die Nutzung von Big Data ist entscheidend, um sich im Wettbewerb abzuheben. In den meisten Branchen nutzen sowohl etablierte Konkurrenten als auch Neueinsteiger gleichermaßen datengestützte Strategien. So sind sie innovativ und wettbewerbsfähig und erzielen Mehrwerte.

Um die digitale Transformation innerhalb eines Unternehmens ins Rollen zu bringen, sind im Vorfeld keine größeren Investitionen erforderlich. Laut McKinsey & Company spielen Technologien wie ein intelligentes Datenmanagement, die Cloud, eine fortschrittliche Analytik und der digitale Zwilling eine große Rolle bei der Optimierung von Betriebsmargen und steigern diese um bis zu 20 Prozent – sofern sie als Teil einer organisatorischen digitalen Strategie genutzt werden.

Das Verständnis und die Nutzung der Vorteile von Big Data (und der digitalen Transformation) sind Teil einer fortlaufenden Reise in Richtung einer kontinuierlichen Prozessverbesserung, die die Zusammenarbeit von Menschen, Prozessen und Anlagen durch Technologie umfasst. Dies geschieht nicht auf einmal, sondern gewinnt im Laufe der Zeit an Dynamik, da Menschen, Prozesse und Ressourcen digital zusammengeführt werden müssen. So schließt sich die Lücke zwischen Betriebstechnik und Informationstechnologie.

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