Juni 2015
Bilder: © alswart – Fotolia.com

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Dahinter verbergen sich die Datenmengen, die unsere durchdigitalisierte Welt in jeder Sekunde produziert und die ob ihrer schieren Menge noch nicht einmal die Herren des NSA komplett durchleuchten können – und das trotz tatkräftiger Unterstützung des BND. Aber um sich hier nicht auf die allseits beschworenen Big-Brother-Szenarien zu versteifen: Big Data kann, sinnvoll ausgewertet, von hohem Nutzen für Betreiber und Dienstleister sein.

Globales Data-Sharing
Man stelle sich einfach eine im Prinzip alltägliche Situation vor: Betreiber A in Land X benutzt eine Pumpe. Bis diese dann nach kurzer Zeit ausfällt. Dies passiert natürlich nicht einfach still und heimlich. Sensoren erfassen während des kompletten Einsatzes der Pumpe alle relevanten Parameter; außerdem ist natürlich bekannt, welches Medium gefördert wurde. All diese Daten lassen sich nun binnen kurzer Zeit auswerten und ermöglichen Rückschlüsse darüber, ob die Applikation in diesem Anwendungsfall falsch gefahren wurde, oder schlicht und ergreifend ungeeignet für den Prozess ist. Diese Informationen liegen dann dem Betreiber vor. Schade eigentlich. Denn in einer verdrahteten Welt ist es natürlich kein technisches Problem, solche Erkenntnisse über das Netzwerk des Pumpenherstellers an andere Anwender zu verteilen und dass beispielsweise der Betriebsleiter eines ähnlichen Werkes den entsprechenden Hinweis via Mail erhält oder der Hersteller diesen direkt in der HMI der Applikation hinterlegt – damit würde lokales Wissen global verfüg- und damit nutzbar. Die Bereitschaft der Betreiber, hierzu ihre Daten „für das Allgemeinwohl“ bereitzustellen, ist natürlich noch offen und hängt sicher stark davon ab, wie diese anonymisiert werden, damit sie dann nicht mehr auf ihn zurückzuführen sind (Betriebsgeheimnisse).

Get smart(er)
Dies ist, wie vieles was Industrie 4.0 betrifft, natürlich kein von Grund auf neuartiger Gedanke, sondern fällt im Prinzip in das Einzugsgebiet der vorausschauenden Wartung. Diese ist bereits seit vielen Jahren Standard in den meisten Betrieben, in denen ungeplante Stillstände schnell Verluste von mehreren Millionen Euro bedeuten können. Neu ist allerdings die Menge der erzeugten und erfassten Daten, die – mit dem richtigen Know-how – Muster erkennen und damit besser Lösungen finden lassen. Bei Siemens läuft diese Kombination von intelligenter Datenanalytik mit dem technologischen Wissen über Produkte und Lösungen, die diese Daten erzeugen, und dem Domänenwissen in welchen Produkt oder Lösung zum Einsatz kommen, unter dem Begriff „Smart Data“. Ein Beispiel sei hier der Teilchenbeschleuniger LHC in Cern: Dort sind rund 600 Steuerungen des Unternehmens verbaut, die jeden Tag mehr als 100 TB Daten erzeugen. Eine Software ist nun in der Lage, diese zu durchleuchten und bestimmte Fehlermeldungen in Kontext mit bestimmten Mustern zu setzen – was die Betreiber wiederum in die Lage versetzt, Entscheidungen zu treffen. Dauerte dieser Prozess in der Vergangenheit noch bis zu zwei Wochen, wissen die Cern-Techniker nun oft bereits nach einer halben Stunde Bescheid.

Konzepte vergolden lassen

Hinter jeder (erfolgreichen) Technologie steckt natürlich auch immer ein Geschäftsmodell, und so stellen sich Strategieabteilungen der einschlägigen Lösungsanbieter derzeit die Frage, wie sich diese neue Erkenntnis-Fülle in monetäre Realitäten verwandeln lässt. Künftig werden Dienstleister wohl nicht mehr nur simple Reparaturen und Wartungen anbieten, sondern deutlich abstraktere Leistungen wie Energieeffizienz  oder auch Flexibilität verkaufen. Wie umfassend dieser Wandel ausfallen könnte, zeigt vielleicht folgendes Beispiel: Die Verantwortlichen für den Service der Division Power and Gas bei Siemens haben bereits rund 200 Ideen entwickelt, zwölf als besonders vielversprechend angenommene wur+den konkretisiert und als Geschäftsmodell ausgearbeitet. Die Revolution ist leise, aber in vollem Gange.

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