27.03.2017 Daten ohne Ende – was damit tun?

Informationsdrehscheibe ERP-System

Von: Guido Piech

Im Rahmen von Industrie 4.0 und Industrial Analytics fallen große Datenmengen an, die verarbeitet und vor allem sinnvoll genutzt werden wollen. Die Fragen lauten, welche Rolle das ERP-System in diesem Zusammenhang spielt, ob die Cloud als Speicherort für Massendaten unumgänglich ist und wie sich generell brauchbare von unbrauchbaren Daten abgrenzen lassen.

  • Helmut Rabanser, Geschäftsführungsmitglied des Microsoft-Partners Kumavision

    „Im ERP-System laufen alle Fäden zusammen. Das heißt aber nicht, dass das ERP-System Unmengen ungeordneter Daten verarbeiten soll.“ Helmut Rabanser, Geschäftsführungsmitglied des Microsoft-Partners Kumavision

  • Peter Schimitzek, Vorstandsvorsitzender der CSB-System AG

    „Als datenführendes System verwaltet das ERP-System nicht nur die Stamm- und Bewegungsdaten, sondern auch Produktmaschinen- und Prozessdaten.“ Peter Schimitzek, Vorstandsvorsitzender der CSB-System AG

  • Timur Kücük, Vertriebsleiter bei IAS.

    „Wie bekommt man Daten von einer Cloud in die nächste? Wenn die Strukturen in der neuen Cloud nicht passen, was passiert dann mit den Daten, die man nicht mitnehmen kann? Ist ein Wechsel doch nicht so einfach?“, ... fragt Timur Kücük, Vertriebsleiter bei IAS.

  • Philipp Erdkönig, Produktmanager bei Comarch

    „Stattet man mehrere kooperierende Maschinen mit mehreren Sensoren aus, die in der Maschinensteuerung zusammenspielen, ergibt es keinen Sinn, alle Daten in die Cloud zu senden.“ Philipp Erdkönig, Produktmanager bei Comarch

  • Oliver Henrich, Vice President Product Engineering Central Europe bei Sage

    „Wir erleben es nach wie vor sehr häufig, dass Unternehmen ihre Buchhaltungsstammdaten und ihre Kundendaten nicht in einem Datenpool halten.“ Oliver Henrich, Vice President Product Engineering Central Europe bei Sage

Nachdem sich der Nebel um den schwammigen Begriff Industrie 4.0 ein wenig zu lichten beginnt, kristallisieren sich für produzierende Mittelständler nach und nach zwei ernstzunehmende Hauptentwicklungsstränge heraus: Zum einen geht es darum, die eigenen Produkte und Bauteile mit mehr Funktionalität und Intelligenz zu versehen, um den Kunden zusätzlichen Nutzen zu bieten. Beispielsweise, indem Wartungsintervalle aufgrund der Häufigkeit der Nutzung anstatt wie bisher nach fixen Zeiträumen definiert werden. Oder indem Maschinenteile im Produktionsprozess konfigurierbar gemacht werden, um auf Basis aktueller Ereignisse Anpassungen zu ermöglichen (siehe Titelinterview).

Zum anderen geht es um die stetige Überwachung und verbesserte Steuerung der eigenen Fertigungsprozesse mittels Echtzeitdaten, die permanent von direkt an den Maschinen angebrachten Sensoren oder sogenannten Smart Devices erfasst werden. Dies könnte in seiner endgültigen Ausbaustufe sogar die autonome Selbststeuerung von Objekten (Maschinen, Ausrüstung, Bauteilen, Produktionswerkzeugen) erlauben, wie Udo Ramin, Geschäftsführer der Cosmo Consult TIC GmbH, feststellt.

Wenn Business Intelligence (BI) die Methoden und Verfahren zur systematischen Analyse (Sammlung, Auswertung und Darstellung) von Geschäftsdaten in elektronischer Form beschreibt, dann ist Industrial Analytics als Unterform von Industrie 4.0 dessen Verlängerung in die Produktions- und Fertigungshallen. Bei der Menge der potentiell erfassbaren produktionsnahen Daten ist der Begriff Big Data nicht weit hergeholt. Diese Daten müssen nun jedoch adäquat gespeichert, verarbeitet und ausgewertet werden, um nützliche Ergebnisse liefern und als valide Entscheidungsgrundlage dienen zu können.

ERP-System liefert den Kontext

Dies geht im Grunde nur über das ERP-System, das den Kontext liefert, der aus reinen Daten Informationen mit Bedeutungsgehalt macht, wie Christian Leopoldseder von Asseco es formuliert. Denn erst durch die Verknüpfung und den Abgleich mit Stammdaten wie Artikelstamm oder Artikeln sowie Bewegungsdaten wie Fertigungsaufträgen können Sensorwerte sinnvoll interpretiert werden. Dies wiederum bietet die Basis für die auszulösende Aktion.

Ein Beispiel: Die Sensoren eines bestimmten Geräts erfassen eine Betriebstemperatur von 50 Grad Celsius. Ohne Kontext ist dies zunächst ein nicht interpretierbarer Wert, weil nicht klar ist, ob 50 Grad zu hoch oder zu niedrig sind. Wird dieser Wert nun allerdings mit den Daten im ERP-System abgeglichen, lässt sich anhand von eingerichteten Schwellenwerten erkennen, dass 50 Grad für den normalen Betrieb des speziellen Geräts viel zu hoch sind. Aus reinen Daten werden folglich verwertbare Informationen, mit denen das ERP-System Aktionen auslösen kann, beispielsweise um einen Service-Auftrag zur vorbeugenden Wartung zu erzeugen.

Dies sehen die meisten Experten ähnlich, für fast alle ist das ERP-System das führende System in Industrie-4.0-Szenarien. (Man könnte in hiesigem Kontext weniger hochtrabend übrigens auch von Industrial Analytics oder gar von Produktions- und Betriebsdatenerfassung sprechen.) So sagt Peter Schimitzek, Vorstandsvorsitzender der CSB-System AG, stellvertretend: „Als datenführendes System verwaltet das ERP-System nicht nur die Stamm- und Bewegungsdaten, sondern auch Produktmaschinen- und Prozessdaten. Dies ermöglicht eine konsistente Nutzung der Daten in allen Anwendungen entlang der Auftragsabwicklung, etwa im Customer Relationship Management (CRM), in der Produktionsplanung und der Kommissionierung, aber auch beim Reporting bzw. bei Business Intelligence.“

Im besten Fall seien ERP-System und Manufacturing-Execution-System integriert, denn dann könne der Produktionsbetrieb mehr oder weniger „selbständig“ arbeiten. Diese Integration sorge auch dafür, dass das Unternehmensmanagement und die Produktionssteuerung verbunden und die weitere Maschine-zu-Maschine-Vernetzung vereinfacht werde. „Das wiederum hat natürlich enorme Auswirkungen auf die Produktivität und damit auch auf die Kosten. Die Deutsche Akademie der Technikwissenschaften geht von etwa 30 Prozent Produktivitätszuwachs aus. Im Zeitalter der Smart Factory wird das ERP-System als ‚Nervensystem’ der Unternehmen also noch wichtiger“, schließt Peter Schimitzek.

Wohin mit den Daten?

Gesetzt den Fall, der Datenübertag von Maschinen und Produktionsanlagen an das ERP-System gelänge problemlos, ergeben sich jedoch folgende Diskussionspunkte:

  •  Wo werden die Daten gespeichert und verarbeitet?
  •  Wie finden Unternehmen in dem zu erwartenden Datenwust die für sie relevanten Daten?

Die an den Objekten durch Sensoren und Tags gesammelten Daten sollten in den Augen von Udo Ramin nicht zwingend im ERP-System gespeichert werden, massenhafte Echtzeitdaten gehören für ihn in die Cloud. Ebenso argumentiert Philipp Erdkönig, strategischer Produktmanager bei Comarch Software & Beratung, der Inhouse-Lösungen gegenüber der Cloud nur in absoluten Ausnahmefällen für konkurrenzfähig hält. Er lässt allerdings den Aspekt der Sicherheit hinsichtlich der Datenübertragung und des Datenspeicherortes nicht unerwähnt. Schließlich dürfe wertvolles Produktions-Know-how nicht in die Hände ausländischer Behörden (oder des Mitbewerbs) gelangen. Comarch betreibt aus diesem Grund eigene Rechenzentren in Europa und Deutschland und erfüllt laut eigener Angaben strengste NATO-Sicherheitsstandards.

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Vom theoretischen Ansatz her ist die Cloud natürlich ein wichtiger Bestandteil moderner Infrastrukturen, speziell für die Vernetzung von Unternehmen mit mehreren Standorten oder von Unternehmen untereinander, wie Pierre Mayer von Planat feststellt. Sie verspricht Flexibilität, Skalierbarkeit und jederzeitige Verfügbarkeit, was gerade auch für die Nutzung mobiler Anwendungen essentiell ist.

Dennoch muss man sich, anknüpfend an den bereits aufgebrachten Aspekt der Sicherheit, bei der Cloud immer darüber im Klaren sein, was dort gespeichert werden soll. Sind es anonyme Massendaten oder sind es unternehmenskritische Daten wie Zeichnungen und Produktions-Know-how? Oder legt man gar die Prozesse in die Cloud? Timur Kücük, Vertriebsleiter beim Karlsruher ERP-Anbieter IAS, rät strikt davon ab, unternehmenskritische Daten in die Cloud zu übertragen. Denn jede Cloud-Lösung sei den gleichen Gefahren ausgesetzt wie jede andere Internet-anwendung und damit hackbar.

Anders bewertet er die Situation bei anonymen Massendaten, die in Echtzeit erfasst und zunächst ungefiltert und unsortiert in der Cloud gespeichert werden. Wenn nur das anwendende Unternehmen selbst in der Lage ist, diese Daten in vernünftige Zusammenhänge zu bringen, scheint die Gefahr zunächst überschaubar. Aber: Zieht man einmal in Betracht, dass ein Mitbewerber in etwa die Anzahl der Maschinen des Cloud-Nutzers und somit den potentiellen Output kennt, könnte dieser Mitbewerber anhand der erfassten Maschinendaten, die beispielsweise für statistische Zwecke in der Cloud gelagert werden, die aktuelle Auftragslage abschätzen.

Neue Möglichkeiten des Zusammenspiels

Mag dieses Szenario auch ein wenig hypothetisch klingen, scheinen viele Mittelständler aus Sicherheitserwägungen heraus in der Tat noch damit zu hadern, ihre zentralen Daten in der Cloud zu lagern. Der Argumentation der Cloud-Befürworter folgend, wonach professionelle Cloud-Betreiber Daten im Zweifel immer besser sichern könnten als Mittelständler mit kleinen IT-Mannschaften, ergeben sich jedoch aus dem Zusammenspiel des ERP-Systems mit der Cloud aus unternehmerischer Sicht ganz neue Ansätze.

„Das ERP-System ist und bleibt für uns die zentrale Informationsdrehscheibe im Unternehmen“, so Helmut Rabanser, Geschäftsführungsmitglied des Microsoft-Partners Kumavision, „hier laufen alle Fäden zusammen.“

Das heiße aber nicht, dass das ERP-System Unmengen ungeordneter Daten verarbeiten solle. Denn wer sein Unternehmen mit schlanken Prozessen steuern und bessere operative und strategische Entscheidungen mit neuen Kennzahlen treffen wolle, brauche nicht mehr Daten im ERP-System, sondern die richtigen. Je nach Art und Umfang der Industrie-4.0-Anwendungen könne das ERP-System diese Aufbereitung und Analyse selbst vornehmen. Bei komplexeren Szenarien indes solle das ERP-System durch spezialisierte Business-Intelligence-Anwendungen als zwischengeschaltete Schicht unterstützt werden. So sei sichergestellt, dass umfangreiche Auswertungen die Leistung des ERP nicht beeinträchtigen.

Der springende Punkt in Rabansers Argumentation ist jedoch, dass es seiner Meinung nach verkürzt gedacht wäre, die Cloud nur auf die Speicherung von Daten zu reduzieren. „Sicherlich, die Cloud ist prädestiniert, um große Informationsmengen aus verschiedenen Datenquellen zu sammeln. Doch das ist immer nur der erste Schritt.“ Die Cloud ist für ihn zudem ein exzellentes Instrument, um Daten im Rahmen von Industrial Analytics zu verdichten und zu analysieren. Dabei setzt Kumavision als Microsoft-Partner auch auf cloud-basierte künstliche Intelligenz, wie etwa Azure Machine Learning. Dank dieser neuen Services könne man den Anwendern eine ganz neue Datenqualität bieten.

Wenn, wie auch von Udo Ramin von Cosmo Consult gefordert, alle IoT-Daten in der Cloud liegen, sei es sinnvoll, die Engineering- oder Planungsdaten für Analysen zur Entscheidungsfindung und -auslösung ebenfalls über die Cloud bereitzustellen, und zwar über einen sogenannten Data Hub. Hier sieht er sein Unternehmen, ebenfalls Microsoft-Partner, mit seinen verschiedenen Modellen von Public und Private Cloud sowie hybriden Mischformen gut aufgestellt. Der Ansatz der Microsoft-Deutschland-Cloud mit der Telekom als Rechenzentrumsbetreiber und Datentreuhänder tue sein Übriges. Bei Asseco hält man vor allem hybride Cloud-Lösungen für ratsam, weil die Anwender unterschiedliche Daten dann  auf die jeweils angemessene Art und Weise vorhalten könnten: weniger kritische Daten in die Public Cloud, sensible ausschließlich in die private.

Cloud dort, wo es sinnvoll ist

Der allgemeinen Cloud-Euphorie zum Trotz gibt es allerdings auch Einwände. „Die reine Cloud-Anbindung aller Smart Devices wird dort gewählt, wo es aus Projektsicht sinnvoll ist. Stattet man aber beispielsweise eine oder mehrere kooperierende Maschinen mit mehreren Sensoren und Aktuatoren aus, die in der Maschinensteuerung zusammenspielen, ergibt es keinen Sinn, alle Daten in die Cloud zu senden und dort zu verarbeiten“, sagt Philipp Erdkönig. In solch einem Fall setzt Comarch auf Edge-Computing und verwendet dazu „Active Beacons“, welche die lokale Kommunikation und Ausführung von lokaler Logik übernehmen.

Allgemein zur Thematik Cloud und ERP gibt Timur Kücük den Anwendern noch einige Gedanken mit auf den Weg. IAS’ ERP-System kann derzeit als Cloud-Lösung betrieben werden. „Das hat der Markt eine Zeit lang gefordert, somit bieten wir unseren Kunden diese Möglichkeit. Die Nachfrage hält sich jedoch in Grenzen“, sagt der Experte und liefert seine Sichtweise gleich mit: Bei Cloud-Lösungen werde sehr oft der Kostenfaktor als Vorteil vorgebracht, weil man weder Server noch Software kaufen müsse. Doch: „Mir hat man früher immer gesagt: Warum kommst Du mit Deiner Miete für das Eigentum anderer auf?“ Die Kosten fallen also immer an.

Das einzige, was Kücük hier wenn auch nur eingeschränkt gelten lassen würde, ist die Möglichkeit der kürzeren Bindung. Aber da stelle sich speziell im Bereich Cloud-ERP die Frage, ob man seine Prozesse wirklich permanent an neue Systeme anpassen könne. „Wie bekommt man seine Daten von einer Cloud in die nächste? Wenn die Strukturen in der neuen Cloud nicht passen, was passiert dann mit den Daten, die man nicht mitnehmen kann? Ist ein Wechsel eventuell doch nicht so einfach?“, fragt er. Damit relativiere sich auch dieses Argument der vermeintlich höheren Flexibilität bei Wechseln sehr rasch. Ein echter Nutzen der Cloud sei daher abseits des Hypes in der Werbung für viele Anwender bisher nicht überzeugend darstellbar, insbesondere wenn man dem die potentiellen Sicherheitsrisiken gegenüberstelle.

Abseits des Für und Widers der Cloud gilt es noch zu erörtern, wie man im Rahmen von Industrial Analytics relevante von irrelevanten und brauchbare von unbrauchbaren Daten trennt. Dies ist für Christian Leopoldseder in der Tat die schwierigste Aufgabe, denn um die Daten sinnvoll auszuwerten, müsse zunächst einmal Klarheit hinsichtlich der Ziele bestehen, die man durch die Auswertung ganz konkret erreichen wolle. Dazu führt Asseco mit den Anwendern in der Regel mehrere Workshop-Sessions durch, in denen gemeinsam möglicherweise vorhandene Muster in den Massendaten untersucht und auf sinnvolle Korrelationen für die Zielvorgabe hin analysiert werden. Diese können vom einfachen Schwellenwert bis hin zu hochkomplexen Zusammenhängen reichen – gerade in solchen Fällen spielt laut Leopoldseder auch der Bereich „Künstliche Intelligenz“ eine wichtige Rolle. Hier arbeitet das Unternehmen u.a. mit Forschungseinrichtungen und akademischen Institutionen wie dem FIR an der RWTH Aachen sowie der Universität Potsdam zusammen.

Wichtiges und Unwichtiges

Doch bei dieser Frage geht es anscheinend generell ans Eingemachte, wenn man Oliver Henrich, Vice President Product Engineering Central Europe bei Sage, hört. Für ihn geht es zunächst einmal darum, dass die Mittelständler überhaupt eine einheitliche und strukturierte Datenhaltung betreiben. „Wir erleben es nach wie vor sehr häufig, dass Unternehmen beispielsweise ihre Buchhaltungsstammdaten und ihre Kundendaten (CRM) nicht in einem Datenpool halten, was zu doppelter Datenpflege und damit zu erhöhtem Aufwand und deutlich mehr Fehlern führen kann.“ Hier gilt es also zunächst anzusetzen.

Die Frage der Analyse ist später dann, was gegen was analysiert werden soll – beispielsweise Echtzeitdaten eines Sensors am Objekt gegen Planungsdaten? Und was soll damit erreicht werden? Welcher Prozess soll welches Ereignis auslösen? Als Werkzeuge setzt Cosmo z.B. Qlikview, Qliksense oder Microsoft Power BI als intelligente Services in der Azure Cloud ein. „Mit Qlikview und Power BI können wir unterschiedliche Szenarien unterstützen. Einmal die tiefe Analyse bis Predictive Maintenance und Prescriptive Analytics aus verschiedenen Datenquellen und über x-Ebenen mit Qlik oder eher eine visuelle Unterstützung und Auswertung einer konkreten Datenquelle mit Power BI“, erläutert Udo Ramin.

Doch noch einmal einen Schritt zurück: Helmut Rabanser von Kumavision gibt zu, dass das Ziel der Datenseparierung nicht einfach zu erreichen ist: „Mit dem oft planlosen Sammeln von Daten ist es nicht getan: Schließlich ist ein großes Maß an Beratungs- und Branchenkompetenz gefordert, um Zusammenhänge überhaupt zu erkennen und die richtigen Kennzahlen daraus abzuleiten.“ Sein Unternehmen hat daher ein Business-Intelligence-Team aus Consultants und Entwicklern aufgebaut, die branchen- und unternehmensspezifische Lösungen konzipieren, entwickeln und implementieren.

„Business Intelligence, Big Data und Industrial Analytics empfehlen sich dabei als ideale Ergänzung zu klassischen ERP-Systemen: Sie sammeln, verdichten und analysieren unternehmensweit Informationen aus verschiedenen Datenquellen, während das ERP-System die operativen Unternehmens-prozesse steuert.“ Ein großer Vorteil solcher Szenarien sei dabei, dass das ERP-System nicht durch rechenintensive Analysen belastet werde und diese optional auch in der Cloud ausgeführt werden könnten. Wenn beide Systeme dann im besten Fall nahtlos interagieren, stehen die Ergebnisse der Analysen, etwa für Planungsfunktionen, im ERP-System zur Verfügung.

Mit Business Intelligence, so schwärmt Rabanser, sei die Zeit trockener Excel-Tabellen endgültig passé: Interaktive Visualisierungen machten Kennzahlen und Zusammenhänge auf einen Blick erkennbar, auffällige Werte ließen sich dabei bis zur einzelnen Buchung im ERP-System zurückverfolgen, ohne dass die Anwendung gewechselt werden müsse.

Erste Beispiele in der Praxis zeigen, dass sich Mittelständler an das Thema Industrie 4.0 heranwagen und die Scheu vor der Wucht der Thematik ablegen. Anwendungsfelder sind beispielsweise die Intralogistik wie beim CSB-Kunden Promessa oder die Kombination aus Flotten- und Service-Manage-
ment, die beim Sage-Kunden Run 24 die Service-Prozesse extrem beschleunigt hat. Ein weiteres Beispiel ist der thüringische Beschichtungsspezialist GBneuhaus, der durch die intelligente Automatisierung seiner Fertigungsprozesse sowie die erreichte Reduzierung der Rüst- und Stillstandzeiten seine verarbeiteten Stückzahlen um 80 Prozent erhöhen konnte. Die Einsatzfelder sind also vielfältig, jetzt geht es für Anbieter und Anwender darum, indi-viduell passende Projekte auszuloten.

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