Die digitale Transformation schreitet voran und verändert die Produktionslandschaft. Unternehmen, die ihre Daten gezielt nutzen und verknüpfen, können sich einen signifikanten Vorteil in einem immer dynamischer werdenden Markt verschaffen. Doch die Integration von Maschinendaten in vernetzte Systeme bringt vielfältige Herausforderungen mit sich, die nicht nur technischer Natur sind, sondern auch rechtliche und strategische Aspekte betreffen.
Dateneigentum: Wer hat Zugriff auf Maschinendaten?
Eines der zentralen Probleme datengetriebener Organisationen betrifft die Frage des Dateneigentums. Die Daten gehören meistens weiterhin den Maschinenherstellern, während Kunden, die die Maschine nutzen, nur eingeschränkten Zugriff darauf haben. Dieser Trend wird durch die zunehmende Verlagerung hin zu Geschäftsmodellen wie der Sharing Economy weiter verstärkt. Immer mehr Unternehmen entscheiden sich dafür, Maschinen nicht mehr zu kaufen, sondern sie lediglich für eine bestimmte Zeit zu nutzen. Diese Einschränkung wirkt sich unmittelbar auf die Datenintegration aus, da der volle Nutzen der Maschinendaten ohne Verbindung zu den Geschäftsprozessen – wie Metadaten aus ERP- oder CRM-Systemen – nicht ausgeschöpft werden kann. Dies erschwert es, vollständige Transparenz über die Produktionsprozesse zu erlangen und datenbasierte Optimierungen vorzunehmen. Hier liegt eine der größten Herausforderungen für datengetriebene Organisationen.
Ein Blick in die Praxis zeigt, dass etwa SCADA-Systeme oder Cloud-Plattformen eine Antwort auf dieses Problem sein können. Verschiedene Anbieter arbeiten daran, herstellerunabhängige Schnittstellen für ganze Maschinenparks zu schaffen. Auf solchen offenen Schnittstellen können Low-Code-Plattformen wie etwa Intrexx aufbauen, um Fachanwendungen zu erstellen, die Produktions- und Geschäftsdaten miteinander verknüpfen.
Proprietäre Schnittstellen erschweren die Integration
Ein weiteres technisches Hindernis sind fehlende standardisierte Schnittstellen. Das bedeutet, dass Maschinen unterschiedlicher Hersteller nicht nahtlos miteinander kommunizieren können. Viele Maschinenhersteller setzen auf proprietäre Systeme, was die Interoperabilität zwischen Maschinen verschiedener Hersteller behindert. Das führt zu einem Lock-in-Effekt, bei dem Unternehmen gezwungen sind, Maschinen des gleichen Herstellers zu kaufen, um Kompatibilitätsprobleme zu vermeiden.
Cloud-Speicherung: Der Schlüssel zur datenbasierten Produktion
Viele Unternehmen verlagern ihre Produktionsdaten in die Cloud, und versprechen sich davon einer erleichterte Integration und Verknüpfung mit anderen Datenquellen. Laut Gartner werden bis 2025 etwa 80 Prozent der Industrieunternehmen ihre Produktionsdaten in die Cloud migrieren, um so ihre Datenintegration und -nutzung zu verbessern.
Predictive Maintenance
In der Fertigungsindustrie kann der Ausfall einer einzigen Maschine enorme Kosten verursachen, da ganze Produktionsketten zum Stillstand kommen. Predictive Maintenance bietet hier eine Möglichkeit, indem durch die kontinuierliche Überwachung von Maschinendaten potenzielle Probleme frühzeitig erkannt werden. Dies reduziert ungeplante Ausfallzeiten und erhöht die Produktionssicherheit.
Eine Studie von McKinsey zeigt, dass Predictive Maintenance die Wartungskosten um 10-40 Prozent senken und ungeplante Ausfallzeiten um bis zu 50 Prozent reduzieren kann. Dies setzt jedoch voraus, dass die Maschinendaten in Echtzeit verfügbar sind und mit anderen Systemen verknüpft werden können. Hier kommt die Bedeutung der Datenintegration zum Tragen: Nur wenn Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt werden, können datengetriebene Organisationen das volle Potenzial von Predictive Maintenance ausschöpfen.
Der EU Data Act: Neue Rahmenbedingungen für den Datenaustausch
Der EU Data Act stellt einen entscheidenden Schritt dar, um den sicheren Datenaustausch zwischen Maschinenherstellern und Kunden zu ermöglichen. Dieses Gesetz zielt darauf ab, einen rechtssicheren Rahmen zu schaffen, der es Unternehmen ermöglicht, Daten sicher mit externen Partnern zu teilen, ohne dabei die Kontrolle über diese Daten zu verlieren. Gleichzeitig bietet der EU Data Act klare Regelungen für die Dateneigentümerschaft und den Zugriff, was die Grundlage für eine verstärkte Zusammenarbeit in der Industrie schafft. Hersteller waren bislang oft zögerlich, ihre Maschinendaten zu teilen, aus Angst, ihre Wettbewerbsposition zu schwächen. Langfristig wird der EU Data Act die Zusammenarbeit in der Fertigungsindustrie vereinfachen und den Weg für innovative Lösungen ebnen, die auf der gemeinsamen Nutzung von Daten basieren.
Mit Low-Code zur datenbasierten Produktion
Wer Zugriff auf die richtigen Daten in der richtigen Qualität hat, besitzt die Macht, sich in einem hart umkämpften Markt durchzusetzen. Egal, ob es um die Maschinensteuerung, den Einsatz von KI oder geschäftskritische Anwendungen geht – Daten sind der Schlüssel. Low-Code-Plattformen bieten eine Möglichkeit, um Integrationsprobleme auf Applikationsebene zu beheben. Sie ermöglichen die zentrale Verbindung von isolierten Datenquellen und vernetzen unterschiedliche Systeme – wie Produktionssteuerung, ERP und CRM – nahtlos miteinander. Sobald Maschinenhersteller ihre Daten über Cloud-Services oder SCADA-Systeme bereitstellen, können diese Daten reibungslos integriert und für eine optimierte Steuerung und Effizienz genutzt werden.
Laut Gartner wird erwartet, dass bis 2026 über 75 Prozent der Anwendungen in großen Unternehmen mit Low-Code-Plattformen entwickelt werden. Diese technologische Entwicklung zeigt, dass nur Unternehmen, die ihre Datenstrategien modernisieren und anpassen, in der Lage sein werden, sich auf einem wettbewerbsintensiven Markt erfolgreich zu behaupten. Unternehmen, die ihre Daten nicht aktiv nutzen, riskieren, den Anschluss zu verlieren – denn nur wer seine Daten intelligent verwertet, wird die Zukunft der Fertigungsindustrie aktiv mitgestalten.
