Streaming Analytics an der Netzwerkkante: Daten fließend analysiert

Auf die Kommunikation kommt es an

Diese Beispiele lassen erahnen, welches Potenzial in Streaming Analytics für die Fertigungsindustrie noch schlummert. Doch es gibt noch erhebliche Herausforderungen, die vor einer Nutzung der unbestreitbaren Vorteile in großem Stil gemeistert werden müssen. Wie so oft ist dabei eine erfolgreiche Kommunikation der Schlüssel zum Erfolg – und zwar auf verschiedenen Ebenen. Die erste Ebene ist technischer Natur und beschreibt die bereits erwähnte Kommunikation zwischen Maschinen über eine gemeinsame IIoT-Plattform. Voraussetzung für einen funktionierenden Austausch ist eine konsequente Konnektivität der Anlagen. Zwar sind viele Unternehmen bereits dabei, in neue Produktionsanlagen zu investieren oder ältere Maschinen per Retrofitting nachzurüsten, doch es wird schätzungsweise noch drei bis fünf Jahre dauern, bis ein Großteil der Anlagen die Vorteile von Streaming Analytics nutzen kann. In diesem Zusammenhang spielt auch der kommende Mobilfunkstandard 5G eine wichtige Rolle, denn die größere Bandbreite macht nicht nur Edge Devices hinfällig, sie ermöglicht auch eine Analyse in Echtzeit. Mangelnde Konnektivität ist im Übrigen auch ein Grund, warum künstliche Intelligenz in der Produktion momentan noch eine geringe Rolle spielt. Ein flächendeckender Einsatz ist hier erst in zwei bis drei Jahren zu erwarten, wenn eine entsprechende Datengrundlage vorhanden ist. Die zweite Kommunikationsebene betrifft die an den Projekten beteiligten Experten, also Fachingenieure auf der einen und Data Scientists und Solution Architects auf der anderen Seite. Beide Parteien sind Experten auf ihrem Gebiet, haben aber zunächst einen vermeintlich unterschiedlichen Interessensfokus. Während der Ingenieur vorrangig daran interessiert ist, dass die Maschine läuft und möglichst viel produziert, interessiert sich der Data Scientist eher für den Zeitpunkt, die Ursachen und die Dauer eines Ausfalls. Denn aus den generierten Daten kann er dann die Produktqualität ableiten und seine statistischen Modelle verbessern. Doch die jeweiligen Ziele sind kein Widerspruch, im Gegenteil: Ein Projekt funktioniert genau dann besonders gut, wenn sich beide Seiten ergänzen und die Expertise aus ihrem jeweiligen Fachgebiet einfließen lassen.

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