Big Data und Industrie 4.0

Maschinen und Daten – eine Goldgrube?

| Autor / Redakteur: Michael Matzer / Nico Litzel

Die Experton Group sagt einen starken Anstieg der IKT-Ausgaben für Industrie 4.0 bis 2020 voraus.
Die Experton Group sagt einen starken Anstieg der IKT-Ausgaben für Industrie 4.0 bis 2020 voraus. (Bild: Experton Group)

Industrie 4.0, Internet of Things, Maschine-zu-Maschine-Kommunikation – wie man das Konzept auch nennt, es erzeugt anhand von Sensoren an cyberphysischen Geräten große Menge an Daten: Big Data. Allerdings sind die Anwendungen und somit die Anforderungen an die Verwertung dieser Massendaten recht unterschiedlich. Entsprechend flexibel skalierbar sollte die jeweilige Big-Data-Plattform gewählt sein.

Eine der naheliegendsten Anwendungen von Big Data Richtung Industrie 4.0 ist Predictive Analytics. Diese Analysetechnik ist in der Fertigung längst keine Nischenanwendung mehr ist. Laut Pierre Audoin Consultants setzen bereits knapp 40 Prozent der deutschen Unternehmen solche Lösungen ein, um damit verschiedenste Prozesse von der Qualitätssicherung bis hin zur Lieferkettensteuerung zu unterstützen. Zudem plant nahezu jedes dritte Fertigungsunternehmen in Deutschland in den kommenden zwei Jahren weitere Investitionen in diesem Bereich.

Wachsendes Interesse

Predictive-Analytics-Lösungen wecken zunehmend das Interesse von Produktionsleitern und IT-Managern in Fertigungsunternehmen. Das ist vor allem darauf zurück zu führen, dass mit dieser Technologie akute Bedürfnisse der inländischen Fertigungsbranche angesprochen werden. Eine bessere Planung von Maschinenauslastungen und Ausfallzeiten ist ein essenzielles Werkzeug in einer flexiblen Fertigung. Das bestätigen über 60 Prozent der von PAC befragten Unternehmen, deren Produktionsverantwortliche der Meinung sind, dass Predictive Analytics zur Steigerung der Termintreue beiträgt und unter anderem eine bessere Ursachenforschung bei Ausfällen und Störungen ermöglicht.

In rund jedem dritten Unternehmen werden Predictive-Analytics-Lösungen heute schon als Schlüsseltechnologien angesehen und sind von strategisch wichtiger Bedeutung. „Das Thema ,Predictive Analytics‘ zeigt eine starke Präsenz am Markt“, sagt Philipp Schalla von PAC. „Getrieben wird es vor allem durch Big Data und die damit einhergehende Notwendigkeit, diese Daten gewinnbringend auszuwerten.“

Predictive Maintenance

Big Data liefert Informationen etwa darüber, wann ein bestimmtes Bauteil ausgewechselt werden sollte, weil es nach aller Erfahrung und handfesten Daten aus der Vergangenheit wahrscheinlich ist, dass eine Störung auftreten wird. In Verbindung mit Asset Management und anderen Lösungen lassen sich solche und ähnliche Vorhersagen auf vorhandene Maschineninstallationen und Produkte, die gerade hergestellt werden oder schon beim Kunden sind, anwenden.

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