Big Data
Die Informationsflut nutzbar machen
Die anfallenden Datenmengen in Produktionsanlagen sind sprunghaft gestiegen. In diesem Zusammenhang wird oft das Schlagwort 'Big Data' genannt. Bei größeren Anlagen bewegen sich die gesammelten Daten schnell im Giga- oder gar Terabyte-Bereich. Ohne systematische Analyse und Auswertung können auf Basis dieser Daten keine fundierten Entscheidungen getroffen werden. So gewinnt das Thema Business Intelligence an Bedeutung.
Business Intelligence (BI) spielt seit Beginn der 90er Jahre eine wichtige Rolle im Umfeld betriebswirtschaftlicher Applikationen. Unter BI werden Verfahren und Prozesse zur systematischen Sammlung, Analyse und Präsentation von Daten in elektronischer Form verstanden. Mit Hilfe dieser aggregierten Daten können Prozesse effizient überwacht und optimiert werden. Die Berichte und Analysen können wertvolle Informationen für die Entscheidungsfindung liefern und so zusätzliche Effizienzsteigerungen ermöglichen, die ohne die Nutzung von Big Data nicht erreichbar wären.
Datenvolumen steigt
Studien zum Thema Big Data prognostizieren, dass die weltweit erzeugten Datenvolumina um bis zu 40 Prozent jährlich steigen werden. Markttrends wie das Internet der Dinge generieren riesige Datenmengen und erfordern adäquate Auswertungsmöglichkeiten, um maximalen Nutzen aus der Fülle an unsortierten Daten ziehen zu können. Die Bewältigung von Big Data wird mittelfristig eine der größten Herausforderungen für die Betreiber von Anlagen jeder Größe sein. Bestehende Enterprise Resource Planning-Lösungen (ERP) verfügen zwar teilweise über Reporting- und Analyse-Funktionen, diese sind jedoch oft unzureichend und nicht auf die großen Datenmengen ausgerichtet. Zudem ist das Frontend häufig nur für Fachanwender mit IT-Kenntnissen geeignet. Daher gibt es ein großes Marktinteresse an leistungsfähigen und dennoch leicht zu bedienenden BI-Lösungen.
Drei Prozessstufen
Business Intelligence besteht im Wesentlichen aus drei Prozessstufen: Datenbeschaffung, Analyse und Präsentation. Im ersten Schritt müssen die Daten gesammelt werden. Die Rohdaten können zum Beispiel aus einem ERP-System, einer Datenbank oder einer Datei kommen. Sie müssen zuerst gefiltert, bereinigt und harmonisiert werden. Erst dann folgt die analytische Auswertung. Einfache Analysen sind mit sogenannten Online Analytical Processing Cubes möglich. Komplexe statistische Untersuchungen werden mit Data-Mining-Methoden durchgeführt. Anschließend können die Ergebnisse in Form von Grafiken und Tabellen präsentiert werden. Beim Data-Mining geht es um die Erkennung von Mustern in großen Datenmengen. So lassen sich zum Beispiel die Vibrationen einer Maschine über verschiedene Zeiträume hinweg vergleichen und sogar die zukünftige Entwicklung prognostizieren. Dabei sind auch Vergleiche zwischen verschiedenen Maschinen möglich. Das erleichtert die Optimierung der Produktionsprozesse und verhindert Totalausfälle, da Störungen frühzeitig erkannt werden können. B&R hat seine Automatisierungsplattform Aprol um eine leistungsfähige Systemkomponente für Business Intelligence erweitert. Dabei wurde nicht nur eine Schnittstelle zu einer externen Lösung geschaffen, sondern die BI-Funktionen wurden vollständig integriert. Die Report-Funktionen stehen jedem Nutzer zur Verfügung. Bei Bedarf können zusätzliche Komponenten für die Datenbeschaffung und komplexe Auswertungen installiert werden. Diese sind ebenfalls vollständig in die Plattform integriert. Die Nutzung der Reporting-Funktionen ist nicht auf eine einzige Zielgruppe beschränkt. Die traditionelle Analyse auf Basis von Berichten mit fest vorgegebenem Inhalt wird durch eine explorative Analyse abgelöst. Hierbei sind lediglich die Datenquellen festgelegt, nicht jedoch die Aufbereitung der Daten. Reports und Auswertungen können individuell zusammengestellt werden und sind jederzeit modifizierbar. Das Zusammenstellen individueller Berichte geschieht durch Drag-and-Drop. So kann sich ein Manager stark zusammenfassende Kennzahlen anzeigen lassen, wohingegen ein Verfahrenstechniker detailliertere Informationen zu einem einzelnen Prozess abruft. Die Datenanzeige kann interaktiv verändert, gefiltert und sortiert werden.
Kein IT-Wissen nötig
Für solche Berichte mussten bisher IT-Experten beauftragt werden, die mehrere Tage oder Wochen an der Umsetzung saßen. Sollten sich die Anforderungen ändern, musste wieder der Spezialist ran. Mit der vorgestellten BI-Lösung kann das für jeden Anwender mit wenigen Klicks möglich werden. Die Berichte lassen sich auch auf mobilen Endgeräten konfigurieren und anzeigen. Durch serverseitige Authentifizierung sind sämtliche Daten - auch in ungesicherten Netzwerken - geschützt. n Manager Process Automation bei B&R.
Die anfallenden Datenmengen in Produktionsanlagen sind sprunghaft gestiegen. In diesem Zusammenhang wird oft das Schlagwort 'Big Data' genannt. Bei größeren Anlagen bewegen sich die gesammelten Daten schnell im Giga- oder gar Terabyte-Bereich. Ohne systematische Analyse und Auswertung können auf Basis dieser Daten keine fundierten Entscheidungen getroffen werden. So gewinnt das Thema Business Intelligence an Bedeutung.
Business Intelligence (BI) spielt seit Beginn der 90er Jahre eine wichtige Rolle im Umfeld betriebswirtschaftlicher Applikationen. Unter BI werden Verfahren und Prozesse zur systematischen Sammlung, Analyse und Präsentation von Daten in elektronischer Form verstanden. Mit Hilfe dieser aggregierten Daten können Prozesse effizient überwacht und optimiert werden. Die Berichte und Analysen können wertvolle Informationen für die Entscheidungsfindung liefern und so zusätzliche Effizienzsteigerungen ermöglichen, die ohne die Nutzung von Big Data nicht erreichbar wären.
B&R Industrie-Elektronik GmbH
Dieser Artikel erschien in IT&PRODUCTION Jul-Aug 2015 - 17.07.15.Für weitere Artikel besuchen Sie www.it-production.com